Descriptif du poste: Notre poste de Docteur - ou de Doctorant - au sein du Square Research Center, le centre de recherche du Groupe de conseil Square, vous ouvre une carrière de chercheur-consultant. Si le descriptif de poste ci-dessous vous intéresse, écrivez-moi et rencontrons-nous : Dr David Alcaud, Associé, responsable des programmes de R&D du groupe Square : david.alcaud@square- management.com Votre profil: Formation initiale : - Master en Informatique, mathématiques, statistiques ou data science. Expérience professionnelle : - Doctorat (soutenue ou en cours d'obtention) dont le sujet est en lien avec traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing). - Ou étudiant souhaitant s'inscrire en Doctorat pour réaliser une thèse appliquée (par exemple une thèse CIFRE) - Ou étudiant en M2 souhaitant réaliser une alternance sur des sujets liés à l'IA générative et le NLP. Compétences techniques requises: - Conception et implémentation d'algorithmes de Machine Learning. - Maîtrise des modèles de l'état de l'art du NLP (RNNs, LSTMs, CNNs, Transformers, Bert, etc.) et les différentes applications (Classification, analyse de sentiments, traduction automatique, modélisation du langage, etc.). - Langage de programmation appliqué à la data science (notamment Python). - Appétence à la modélisation et à l'optimisation. - Maîtrise des packages: Tensorlfow, Pytorch, Scikit-learn, pandas, numpy, etc. - Gestion d'un outil de versioning (Github). Autres compétences : - Très bonne compréhension du fonctionnement théorique des algorithmes de Machine Learning classiques. - Capacité et volonté de rédaction d'articles scientifiques. - Capacité de synthèse, de rédaction et de vulgarisation auprès d'un public de tous niveaux. - Goût pour la discussion scientifique et le partage des connaissances. - Savoir s'adapter aux différentes situations et besoins des clients. Votre Rôle au sein de l'équipe de recherche appliquée (Chercheurs et consultants Square + Partenaire académique) : - L'équipe de recherche R&D du domaine d'excellence « Data » travaille sur différents sujets en collaboration avec des partenaires académiques. En fonction du profil et de ses intérêts, le candidat travaillera sur un ou plusieurs de ces sujets de recherche avec l'équipe et les partenaires académiques (développement des modèles, rédaction de documentation et d'article scientifique, veille scientifique, etc.). - Être force de proposition dans les projets d'innovation, en collaboration avec des grands partenaires institutionnels et privés. - Animer des conférences liées à vos sujets de recherche, avec le monde public, privé et entrepreneurial. - Intervenir ponctuellement sur des missions et des appels d'offre R&D pour des clients extérieurs afin d'accéder à des terrains de recherche. Profil recherché: Notre poste de Docteur - ou de Doctorant - au sein du Square Research Center, le centre de recherche du Groupe de conseil Square, vous ouvre une carrière de chercheur-consultant. Si le descriptif de poste ci-dessous vous intéresse, écrivez-moi et rencontrons-nous : Dr David Alcaud, Associé, responsable des programmes de R&D du groupe Square : david.alcaud@square- management.com Votre profil: Formation initiale : - Master en Informatique, mathématiques, statistiques ou data science. Expérience professionnelle : - Doctorat (soutenue ou en cours d'obtention) dont le sujet est en lien avec traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing). - Ou étudiant souhaitant s'inscrire en Doctorat pour réaliser une thèse appliquée (par exemple une thèse CIFRE) - Ou étudiant en M2 souhaitant réaliser une alternance sur des sujets liés à l'IA générative et le NLP. Compétences techniques requises: - Conception et implémentation d'algorithmes de Machine Learning. - Maîtrise des modèles de l'état de l'art du NLP (RNNs, LSTMs, CNNs, Transformers, Bert, etc.) et les différentes applications (Classification, analyse de sentiments, traduction automatique, modélisation du langage, etc.). - Langage de programmation appliqué à la data science (notamment Python). - Appétence à la modélisation et à l'optimisation. - Maîtrise des packages: Tensorlfow, Pytorch, Scikit-learn, pandas, numpy, etc. - Gestion d'un outil de versioning (Github). Autres compétences : - Très bonne compréhension du fonctionnement théorique des algorithmes de Machine Learning classiques. - Capacité et volonté de rédaction d'articles scientifiques. - Capacité de synthèse, de rédaction et de vulgarisation auprès d'un public de tous niveaux. - Goût pour la discussion scientifique et le partage des connaissances. - Savoir s'adapter aux différentes situations et besoins des clients. Votre Rôle au sein de l'équipe de recherche appliquée (Chercheurs et consultants