Descriptif du poste:\n\nÀ propos de nous\nNous développons des solutions innovantes dans les domaines de la Data, de l'Intelligence Artificielle, de la Business Intelligence et de l'analyse décisionnelle. Notre équipe R&D conçoit des outils permettant d'exploiter les données afin d'améliorer la prise de décision, l'automatisation des processus et la performance des organisations.\nDans le cadre du renforcement de notre pôle recherche, nous recrutons un(e) Docteur en Informatique pour piloter et mener des travaux de recherche appliquée au sein de notre équipe R&D, à l'interface entre recherche scientifique et innovation industrielle.\nVos missions\nAu sein de l'équipe R&D, vous serez amené(e) à :\n* Mener des travaux de recherche appliquée en intelligence artificielle et en science des données, de la formulation du problème à la publication des résultats.\n* Concevoir, implémenter et valider des algorithmes et modèles avancés (Machine Learning, Deep Learning, IA Générative, NLP, etc.).\n* Assurer une veille scientifique et technologique active et analyser l'état de l'art dans votre domaine d'expertise.\n* Valoriser vos travaux : publications scientifiques, dépôts de brevets, présentations en conférences.\n* Concevoir des architectures de données et des pipelines de traitement adaptés aux problématiques de recherche.\n* Développer des preuves de concept (POC) et des prototypes innovants en Data Analytics et Intelligence Artificielle.\n* Encadrer des stagiaires, alternants ou doctorants sur des sujets de recherche connexes.\n* Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour transférer les résultats de recherche vers des solutions industrialisables.\n* Contribuer à la définition de la stratégie R&D et à la rédaction de dossiers de financement (CIR, CIFRE, appels à projets).\n* Rédiger la documentation technique et scientifique et les livrables associés.\n\nProfil recherché:\n\nProfil recherché\n* Doctorat (PhD) en Informatique, Intelligence Artificielle, Data Science, Mathématiques appliquées ou domaine équivalent.\n* Expérience de recherche significative (thèse, post-doctorat) ; publications dans des conférences ou revues reconnues appréciées.\n* Solide maîtrise des fondements théoriques : algorithmique, statistiques, optimisation, apprentissage automatique.\n* Capacité à mener des travaux de recherche de façon autonome, tout en travaillant en étroite collaboration avec des équipes pluridisciplinaires.\n* Forte appétence pour l'innovation et le transfert de technologie vers des cas d'usage industriels.\nCompétences techniques\nRecherche & Intelligence Artificielle\n* Machine Learning / Deep Learning\n* IA Générative (LLM, modèles de fondation)\n* NLP / Traitement du langage, Vision par ordinateur (selon spécialité)\n* Analyse statistique avancée et modélisation prédictive\n* Publications scientifiques et propriété intellectuelle (brevets)\nData\n* SQL, Python (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn)\n* Data Quality, ETL\n* Modélisation de données, Data Warehouse\nBusiness Intelligence\n* Power BI, Power Query\n* Tableaux de bord, KPI, Reporting\nDéveloppement\n* Java, Spring Boot\n* JavaScript, Angular\n* HTML / CSS\n* Architecture logicielle\nMéthodologies\n* Agile / Scrum\n* Gestion de projets de recherche\n* Documentation technique et scientifique\nQualités recherchées\n* Esprit scientifique et rigueur méthodologique\n* Curiosité intellectuelle et créativité\n* Autonomie et esprit critique\n* Excellentes capacités rédactionnelles, en français et en anglais scientifique\n* Sens de la pédagogie et de la vulgarisation\n* Travail en équipe et transversalité\n* Force de proposition\nCe que nous proposons\n* Des projets de recherche appliquée à fort impact en Data et Intelligence Artificielle.\n* Un environnement stimulant, orienté innovation et recherche & développement.\n* Un accompagnement et un budget dédiés à la formation continue et à la participation à des conférences scientifiques.\n* Des perspectives d'évolution vers des postes de Lead Data Scientist, Responsable R&D, Tech Lead IA ou Chef de projet Innovation.\n* Télétravail partiel et environnement collaboratif.\nMots-clés\nDocteur en Informatique - PhD - Recherche & Développement - Intelligence Artificielle - Machine Learning - Deep Learning - Data Science - IA Générative - Python - Publications scientifiques - Innovation - R&D - M2Z90