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Lead Data Scientist Deep Learning Nlp H/F 92 - COLOMBES
Offre n° 3163591
Lead Data Scientist Deep Learning Nlp H/F
92 - COLOMBES - Localiser avec Mappy
Actualisé le 31 août 2024
POSTE : Lead Data Scientist Deep Learning Nlp H/F DESCRIPTION : Contexte de la mission : Renforcer le Centre de Compétences Data Science de notre client final sur la partie NLP Tâches à réaliser : - Aider le commanditaire à cadrer le projet en étant force de proposition - Accompagner techniquement des data scientists - Requêter les bases de données du client - Recenser et agréger les données de différentes sources - Analyser et explorer les données - Modéliser en s'appuyant sur des techniques de Machine Learning, Deep Learning - Automatiser et optimiser les traitements - Analyser les résultats produits pour s'assurer de la qualité des livrables - Produire des data visualisations si nécessaire et en minimisant les actions de maintenance que cela impliquerait par la suite - Restituer les résultats des travaux à l'écrit mais également à l'oral devant des commanditaires et en équipe, en apportant une plus-value dans l'analyse - Accompagner les commanditaires dans la prise en main des livrables - Documenter les travaux réalisés sur les aspects techniques et fonctionnels - Capitaliser et travailler en équipe dans une démarche de boucle d'amélioration Utiliser les données en veillant au respect du RGPD PROFIL : - Expérience nécessaire : 5 années dans la fonction minimum - Capacité à accompagner techniquement des data scientists - Maîtrise de Python - Maîtrise des tâches de pré-traitement des données textuelles (parsing, expressions régulières, enrichissement (POS Tagging, dependency parsing), normalisation via lemmatisation ou stemming, correction orthographique) - Compétences en apprentissage automatique sur des données textuelles via au moins l'un des domaines ci-dessous : - Maîtrise des fondamentaux du Machine Learning : compréhension des concepts clés, des algorithmes et des méthodes d'évaluation - Expertise en Deep Learning : connaissance approfondie des architectures de réseaux de neurones, notamment les RNN, LSTM, GRU, et Transformers - Maîtrise des Frameworks de Deep Learning : expérience avec TensorFlow, PyTorch ou Keras - Connaissance des techniques « Transfer Learning » : expérience avec des modèles LLMs pré entraînés comme CamemBERT, GPT ou Mistral et leur fine-tuning pour des tâches spécifiques - Prompt engineering - Capacité à restituer et communiquer efficacement les résultats des travaux menés en data science - Appétence à l'innovation et à la veille technologique : capacité à rester à jour avec les dernières avancées en NLP - Proactivité et dynamisme pour piloter un projet de NLP avec des acteurs de profils variés - Encadrement d'analystes (délai, accompagnement technique, qualité) - Expérience sur l'un ou plusieurs de ces cas d'usage : - Classification multi-class / multi-label - Analyse de sentiment, opinion mining - Extraction d'entités nommées - Segmentation de texte - Similarité sur les données textuelles - Génération de texte : expérience d'utilisation de LLMs notamment dans des tâches de résumé automatique, synthèse, chatbot, etc - GitLab : connaissances de versionning et de partage de code (add, commit, push, pull, etc) - Gestion de la donnée dans un contexte réglementaire RGPD/AI Act - MLOPS : expérience avec des outils et des pratiques pour automatiser le cycle de vie du ML y compris l'intégration continue, le déploiement continu et la surveillance des modèles - Intégration et déploiement : capacité à intégrer ou packager des modèles entraînés pour les déployer à grande échelle Aisance et rigueur rédactionnelle
- Type de contrat
-
Contrat à durée indéterminée
Contrat travail
Profil souhaité
Expérience
- Expérience exigéeCette expérience est indispensable
Informations complémentaires
- Qualification : Technicien
Entreprise
Trèfle Applications
Trèfle Applications est née d'un constat : Dans un projet ou une organisation qui coordonne des projets, les outils de reporting évoluent en permanence. Les directions des services informatique internes ne parviennent pas à répondre à l'urgence des besoins. En conséquence, l'automatisation des reporting se fait soit par : - Le meilleur en macros Excel du plateau - Le stagiaire VBA qui bricole une application métier - L'assistante qui s'arrache les cheveux...
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