Présentation de l'agence Ltd compte 9 agences spécialisées en recrutement et en travail temporaire organisées par pôle d'expertise en Ingénierie, Encadrement BTP et Tertiaire Haut de Gamme - Fonctions Supports sur la France entière et à lInternational. Ltd assure Qualité et Performance, fondé sur une procédure de recrutement rigoureuse et adaptée aux exigences du marché. Description du poste et profil recherché LTd est une agence de travail temporaire et un cabinet de recrutement spécialisé dans le domaine des Travaux Publics VRD, de la topographie, et des Télécoms riche de 20 ans d'expérience sur toute la France. Poste et missions : Vous intégrerez un acteur interanational spécialiste de la transformation de la données géographique. Votre rôle sera de participer à la mise en place de nouveaux outils basés sur l'intelligence artificielle au sein de la structure : En tant que Data Scientist, vous serez au cœur de la transformation des enjeux métiers en questions scientifiques exploitables. Vos responsabilités incluront : - Traduire les besoins métiers en problématiques de data science, en identifiant les données pertinentes et les méthodes adaptées. - Sélectionner et concevoir des algorithmes d'IA et des pipelines de traitement de données pour répondre à ces problématiques. - Développer et optimiser des modèles d'apprentissage automatique, en veillant à leur performance, leur scalabilité et leur intégration dans nos produits. - Collaborer avec les équipes techniques et métiers pour industrialiser les solutions et les rendre accessibles à nos clients. - Participer à la veille technologique et contribuer à l'amélioration continue de nos produits et méthodes. - Créer une architecture juridique Profil recherché : Formation : Diplôme d'ingénieur, Master ou Doctorat en Data Science, Informatique, Mathématiques Appliquées ou domaine connexe. Expérience : Expérience significative en data science, avec une solide maîtrise des algorithmes d'apprentissage automatique et des outils associés (Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.). Compétences techniques : - Maîtrise des techniques de traitement et d'analyse de données (NLP, Computer Vision, Time Series, etc.). - Expérience avec les outils de Big Data (Spark, Hadoop, etc.) et les bases de données (SQL, NoSQL). - Connaissance des bonnes pratiques en MLOps et en déploiement de modèles.