En un coup d'œil
- Missions: Analyse des besoins métier et développement d'applications IA innovantes.
- Entreprise: Client dans le secteur nucléaire, à la pointe de la technologie.
- Avantages: Travail sur des projets passionnants avec une équipe dynamique.
- Autres infos: Poste basé à Lyon, avec des opportunités de croissance professionnelle.
- Pourquoi ce job: Impact direct sur des solutions IA révolutionnaires dans un secteur clé.
- Qualifications: Expertise en Python et bibliothèques d'IA requise.
Le salaire estimé est compris entre 49500 - 60500 € par an.
Description du poste
Mission Data Scientist Expert pour client secteur nucléaire
L’objet de cette consultation est pour s’entourer de data scientists externes permettant l’analyse de besoin métier et le développement d’application IA (Intelligence Artificielle), ML (Machine Learning), DL (Deep Learning), IA GEN (Intelligence Artificielle Générative).
- Périmètre de la consultation
- Prestations attendues
- Activités principales de data scientist
- Comprendre les cas d’usage
- Participer aux réunions de cadrage des besoins, avec le chef de projet DPIT
- Apporter son expertise, évaluer la pertinence de l’IA pour répondre au besoin
- Effectuer une première évaluation de l’effort nécessaire au développement d’une solution
- Réaliser des POC pour démontrer la faisabilité et la performance
- Collecte de Données
- Identification des Sources de Données : Reconnaître et identifier les sources de données pertinentes (internes et externes) pour les problèmes à résoudre.
- Extraction des Données : Récupérer les données à partir de diverses bases de données, API, fichiers texte, documents Word et PDF, web scraping, fichiers de données semi-structurées, etc.
- Préparation et Nettoyage des Données
- Nettoyage des Données : Corriger ou supprimer les données corrompues ou incorrectes, traiter les valeurs manquantes, éliminer les doublons.
- Transformation des Données : Convertir et normaliser les données pour rendre les formats compatibles, et effectuer des transformations telles que la mise à l’échelle et la codification catégorielle.
- Ingénierie des Caractéristiques : Extraire, créer et sélectionner des caractéristiques pertinentes (features) à partir des données brutes.
- Traitement du Langage Naturel : Extraire, nettoyer et transformer des verbatims issus de documentations non structurées
- Exploration et Visualisation des Données
- Analyse Exploratoire des Données (EDA) : Utiliser des techniques statistiques et des outils de visualisation pour comprendre les distributions, les relations et les anomalies dans les données.
- Détection de Motifs et de Tendances : Identifier des modèles récurrents, des corrélations et des tendances pour formuler des hypothèses et des relations causales potentielles.
- Modélisation, Développement et Utilisation de Modèles
- Utilisation du langage python pour développer les applications nécessaires, ainsi que des interfaces utilisateur de premier niveau
- Sélection d’Algorithmes : Choisir les algorithmes d’apprentissage machine (Machine Learning) ou d’apprentissage profond (Deep Learning) les plus appropriés pour le problème.
- Entraînement des Modèles : Former les modèles en utilisant des ensembles de données d’entraînement et ajuster les paramètres pour optimiser les performances
- Validation des Modèles : Utiliser des techniques de validation croisée pour évaluer la robustesse des modèles et éviter le surajustement (overfitting).
- Instancier des modèles de langages pré-entraînés (LLMs, embeddings, Rerankers…) et les intégrer dans des solutions complexes type RAG (Retrieval Augmented Generation).
- Maitrise des principales bibliothèques Python d’analyse de données et d’IA :
- Manipulation de données : Pandas et Polars, Dask et/ou Py Spark
- Traitement du Langage Naturel : NLTK et/ou Spacy
- Machine Learning : Scikit-Learn, XGBoost, Light GBM
- Deep Learning : Py Torch
- IA générative : Ollama, Transformers, Sentence Transformers et Langchain et/ou Llama Index
- Évaluation des Modèles
- Métriques de Performance : Évaluer les performances des modèles à l’aide de diverses métriques comme la précision, le rappel, le score F1, l’AUC-ROC, Matthews, RMSE, MAE, R2-Score, MAPE, Silhouette etc.
- Analyse des Erreurs : Analyser les erreurs de prédiction pour comprendre les faiblesses des modèles et identifier des pistes d’amélioration.
- Déploiement des Modèles
- Intégration des Modèles : Collaborer avec les équipes d’ingénierie et de développement pour intégrer les modèles dans les systèmes de production.
- Automatisation des Flux de Travail : Créer et automatiser des pipelines de données pour assurer un flux continu de données du stockage à l’inférence.
- Développement d’API : Créer des interfaces de programmation d’applications (API) pour permettre l’accès aux modèles par d’autres systèmes ou utilisateurs.
- Surveillance et Maintenance des Modèles
- Surveillance des Performances : Mettre en place des mécanismes pour surveiller les performances des modèles en production et détecter toute dégradation.
- Réentraînement des Modèles : Effectuer des mises à jour et réentraîner les modèles régulièrement pour maintenir leur performance face à des nouvelles données et des changements dans les patterns des données.
- Documentation et Communication
- Documentation Technique : Documenter les processus, les méthodologies, les décisions de conception et les résultats des modèles.
- Communication des Résultats : Présenter les insights et les résultats aux parties prenantes, en utilisant des visualisations claires et des mots accessibles aux non-experts.
- Rapports et Présentations : Rédiger des rapports et préparer des présentations pour partager les découvertes et les recommandations.
- Recherche et Développement
- Veille Technologique : Rester informé des dernières avancées en matière d’algorithmes, de techniques d’apprentissage machine et d’outils.
- Prototypage et Expérimentation : Concevoir et tester de nouveaux modèles et approches pour résoudre des problèmes complexes ou améliorer les performances.
- Collaboration
- Collaboration Interdisciplinaire : Travailler avec des experts de domaine, des analystes métier et d’autres parties prenantes pour comprendre les besoins et les contraintes spécifiques.
- Présence sur site 2-3J Lyon
Démarrage Septembre
Profil recherché - Instancier des modèles de langages pré-entraînés (LLMs, embeddings, Rerankers…) et les intégrer dans des solutions complexes type RAG (Retrieval Augmented Generation).
- Maitrise des principales bibliothèques Python d’analyse de données et d’IA :
- Manipulation de données : Pandas et Polars, Dask et/ou Py Spark
- Traitement du Langage Naturel : NLTK et/ou Spacy
- Machine Learning : Scikit-Learn, XGBoost, Light GBM
- Deep Learning : Py Torch
- IA générative : Ollama, Transformers, Sentence Transformers et Langchain et/ou Llama Index
- #J-18808-Ljbffr
Data Scientist Expert – IA employeur : AlgoviA
Notre client, un leader dans le secteur agroalimentaire en France, offre un environnement de travail dynamique et collaboratif, propice à l'épanouissement professionnel. En tant que Service Delivery Manager SAP FI/CO, vous bénéficierez d'opportunités de développement de compétences au sein d'une équipe engagée, tout en contribuant à des projets innovants liés à la transformation digitale. La culture d'entreprise valorise l'autonomie, le leadership et l'amélioration continue, faisant de cet employeur un choix idéal pour ceux qui recherchent un emploi significatif et gratifiant.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Scientist Expert – IA
✨Construis ta présence en ligne !
Pour décrocher des missions en freelance dans la data science, il est essentiel d'avoir une présence en ligne solide. Crée un portfolio où tu showcases tes projets de data science, des analyses de données ou des modèles prédictifs. Publie régulièrement des articles ou des études de cas sur des plateformes comme Medium ou LinkedIn, pour montrer ton expertise et attirer des clients potentiels.
✨Participe à des hackathons et des compétitions
Les hackathons sont un excellent moyen de booster ta visibilité et de te faire connaître dans la communauté. Participe à des compétitions sur des plateformes comme Kaggle, cela te permet de travailler sur des défis réels et de te connecter avec d'autres professionnels. En plus, ces événements sont souvent suivis par des entreprises à la recherche de talents pour des projets freelance.
✨Réseau local et forums de data science
Ne sous-estime pas la puissance du réseau local ! Engage-toi dans des meetups de data science dans ta région, et rejoins des forums comme Data Science France. Ces canaux sont parfaits pour échanger, mais aussi pour découvrir des opportunités de missions freelance qui ne sont pas toujours publiées sur les plateformes classiques.
✨Postule, et pas que par les plateformes classiques
Bien sûr, on peut trouver des gigs sur des sites comme Upwork ou Freelancer, mais pense aussi à postuler directement via des entreprises qui t'intéressent. Vérifie les offres sur leur site, et n'hésite pas à envoyer un email pour exprimer ton intérêt. Profite aussi de notre site pour voir les opportunités chez AlgoviA – on a souvent des missions freelance dans le domaine de la data science !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Scientist Expert – IA
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets à jour ton portfolio:Pour un poste freelance en data science, ton portfolio est ta vitrine ! Assure-toi d'y inclure des projets concrets, des analyses de données que tu as réalisées, et peut-être quelques visualisations accrocheuses. Pense à montrer ta méthodologie et le code bien commenté pour que les clients potentiels voient ta compétence.
Soigne ton CV technique:Dans le monde de la data science, les compétences techniques sont primordiales. Mentionne ton expérience avec des outils comme Python, R, ou des frameworks de machine learning comme TensorFlow ou scikit-learn. N'oublie pas d'inclure toute certification pertinente pour prouver ta maîtrise.
Parle de ta disponibilité et tes tarifs:Quand tu postules à un projet freelance, il est super important de préciser ta disponibilité et tes tarifs. Les clients veulent souvent savoir dès le départ si tu es un bon fit pour leur budget et leur échéancier. Sois clair et honnête pour éviter des malentendus plus tard.
Adapte ta lettre de motivation:Ta lettre doit vraiment résonner avec le projet proposé. Explique pourquoi tu es passionné par ce domaine et comment tes compétences peuvent apporter de la valeur à AlgoviA. Sois spécifique sur comment tu envisages de résoudre leur problème de données !
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez AlgoviA
✨Montre ton expertise technique
En tant que freelance dans le domaine de la data science, il est crucial de mettre en avant ton expertise technique. Prépare-toi à discuter de tes projets précédents, des outils comme Python, R ou SQL, et des méthodes statistiques que tu as utilisées. N’hésite pas à partager des chiffres et des résultats concrets pour illustrer l'impact de ton travail.
✨Soigne ton portfolio
Ton portfolio est ta vitrine. Assure-toi qu'il soit à jour et bien structuré, avec des exemples de projets pertinents. Pense à inclure des études de cas détaillées qui montrent ta capacité à résoudre des problèmes spécifiques et à délivrer des résultats. Cela aidera à convaincre le client potentiel chez AlgoviA de ta valeur ajoutée.
✨Prépare ton pitch et tes tarifs
En freelance, tu dois savoir comment te vendre. Prépare un pitch efficace où tu expliques ce que tu peux apporter à AlgoviA en termes de valeur. Sois également prêt à discuter de tes tarifs. Avoir une idée claire de ce que tu vaux peut te donner plus de confiance, surtout face à des clients qui cherchent à optimiser leur budget.
✨Questions sur les cas pratiques
Durant l'entretien, prépare-toi à répondre à des questions axées sur des cas pratiques. Les recruteurs en data science aiment voir comment tu aborderais une problématique spécifique. Tu peux te préparer en analysant des jeux de données disponibles en ligne et en réfléchissant à la manière dont tu interpréterais les résultats ou résoudre ces problèmes.
