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Chercheur Chercheuse en Quantification d'Incertitude pour les Séries Temporelles H/F 75 - PARIS 01
Offre n° 5328106
Chercheur Chercheuse en Quantification d'Incertitude pour les Séries Temporelles H/F
75 - PARIS 01 - Localiser avec Mappy
Publié le 05 octobre 2024
POSTE : Chercheur Chercheuse en Quantification d'Incertitude pour les Séries Temporelles H/F DESCRIPTION : Description de la mission Intégrez notre Lab Recherche et Innovation, et participez aux projets développés dans nos grands programmes R&D pour anticiper les majeures évolutions technologiques, organisationnelles et sociétales et être en mesure d'accompagner la transformation de nos clients. Vous pilotez des projets et développez des travaux R&D innovants. Vous contribuez ainsi à la construction d'assets (méthodologies, codes) et de produits embarquant de l'Intelligence Artificielle. Vous permettez à Capgemini Invent de dépasser l'Etat de l'Art en IA, et d'accroitre son rayonnement. Sur les deux prochaines années, vous vous impliquerez dans le projet Trust AI au sein du programme « Intelligence Artificielle ». A terme, vous pourrez évoluer vers des fonctions de Consultant (Data Scientist / Data Engineer /), avec un fort lien avec la R&D et l'innovation. Quelques exemples de responsabilités : * Développer des méthodologies d'évaluation de l'incertitude par prédiction conformes dans le contexte des séries temporelles et de dérive des données à partir de méthodes « distribution free » offrant des garanties théoriques (prédiction conforme) ; * Adapter les méthodologies d'évaluation des modèles de ML déjà développés pour le banc de test de la plate-forme Trust AI au contexte de modèles de séries temporelles, ou de dérive des données ; * Diffuser vos travaux dans les meilleurs conférences et journaux de Machine Learning et d'Intelligence Artificielle ; * Contribuer au développement de la plate-forme Trust AI ainsi qu'au projet MAPIE sur les thématiques de l'IA de Confiance. Profil * Titulaire d'un doctorat en Statistiques, Machine Learning/ Intelligence Artificielle, Mathématiques, Informatique, Traitement du Signal, Physique. * De premières expériences de post-doctorat dans l'académie ou recherche industrielles seront appréciées. * Bonnes connaissances de Python, et autres langages de programmation. * Bilingue anglais/français, mobile, curieux, et adaptable. * Cherche à contribuer dans un milieu stimulant avec esprit d'équipe, et compétences analytiques. PROFIL : Quelques exemples de responsabilités : Développer des méthodologies d'évaluation de l'incertitude par prédiction conformes dans le contexte des séries temporelles et de dérive des données à partir de méthodes « distribution free » offrant des garanties théoriques (prédiction conforme) ; Adapter les méthodologies d'évaluation des modèles de ML déjà développés pour le banc de test de la plate-forme Trust AI au contexte de modèles de séries temporelles, ou de dérive des données ; Diffuser vos travaux dans les meilleurs conférences et journaux de Machine Learning et d'Intelligence Artificielle ; * Contribuer au développement de la plate-forme Trust AI ainsi qu'au projet MAPIE sur les thématiques de l'IA de Confiance.
- Type de contrat
-
Contrat à durée indéterminée
Contrat travail
Profil souhaité
Expérience
- Débutant accepté
Informations complémentaires
- Qualification : Agent de maîtrise
- Secteur d'activité : Activités des sièges sociaux
Entreprise
Capgemini
Capgemini Invent Chez Capgemini Invent, nous croyons que l'innovation est le moteur du changement. En tant que consultants portés vers l'innovation, unissant compétences stratégiques, créatives, scientifiques, nous collaborons étroitement avec nos clients, pour leur fournir des solutions de pointe. Rejoignez-nous pour conduire les transformations adaptées à nos clients face aux défis d'aujourd'hui et de demain. Eclairés et validés par la science et la data. Portés par l...
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