Notre client accélère sa transformation sur sa plateforme digitale. Ils souhaitent donner aux clients l'opportunité de découvrir l'univers à travers des expériences multidimensionnelles. Notre objectif est de créer un écosystème ouvert pour connecter des acteurs et des services tiers de manière sécurisée et optimale. Principales responsabilités : Concevoir et mettre en ?uvre des modèles et une architecture de vision par ordinateur pour analyser et interpréter des données visuelles (par exemple, des images, des vidéos), pour des applications en temps réel et non réel Travailler avec des techniques telles que la reconnaissance d'images, la détection d'objets et la segmentation d'images pour extraire des informations significatives des données visuelles Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour intégrer des modèles de vision artificielle dans les processus commerciaux, y compris l'analyse en temps réel, les recommandations et le développement de produits numériques Restez au fait des dernières avancées en matière de vision par ordinateur et d'algorithmes d'apprentissage profond Prévisions : Développer et déployer des modèles de prévision de séries temporelles pour prédire les tendances futures, les intentions de vente, les intentions de demande et d'autres mesures clés Appliquer des techniques statistiques et d'apprentissage automatique pour améliorer la précision et la performance des modèles de prévision, en particulier avec des fonctionnalités de vision par ordinateur Collaborer avec les parties prenantes pour comprendre les besoins de l'entreprise et développer des informations exploitables à partir des données prévisionnelles Affiner et optimiser en permanence les méthodes de prévision en validant et en testant régulièrement les modèles Collaboration et communication : Collaborer avec les équipes chargées des produits, de l'ingénierie, des opérations et des données pour définir les besoins en matière de données et fournir des informations exploitables Communiquer clairement et efficacement les concepts et les résultats complexes de la science des données aux parties prenantes techniques et non techniques Documenter les méthodologies et les résultats pour s'assurer que les modèles sont reproductibles et maintenables