Description : En tant que Data Scientist, vous devrez :  * COMPRÉHENSION DU BESOIN MÉTIER : analyser les problématiques exprimées, identifier les données disponibles et les contraintes techniques ou opérationnelles associées.  * EXPLORATION ET MODÉLISATION : évaluer les approches possibles (ML ou DL), implémenter des modèles les plus adaptés au problème, sur mesure ou dérivés des architectures SOTA issues de la littérature scientifique.  * DÉVELOPPEMENT DE MODÈLES :  * Concevoir, entraîner et optimiser des architectures adaptées aux problématiques traitées,  * Gérer l’ensemble du pipeline de modélisation : préprocessing, augmentation de données, tuning d’hyperparamètres, évaluation robuste,   * Industrialiser les modèles via des outils de MLOps pour assurer leur déploiement, leur monitoring et leur scalabilité en production.  * CONTRIBUTION AUX APPELS D’OFFRES : intervenir ponctuellement dans la phase de réponse (analyse du besoin, estimation des charges, rédaction des volets techniques).  * AMÉLIORATION CONTINUE : être force de proposition pour faire évoluer nos pratiques en data science (qualité du code, standardisation, outils collaboratifs, etc.) au sein du Datalab et plus largement dans l’entreprise.  * VIE D’ÉQUIPE ET VEILLE : participer activement à la dynamique collective à travers le partage de connaissances, la veille technologique et les retours d’expérience.  Profil recherché : Ingénieur de formation ou titulaire de Master statistiques, mathématiques ou data science, vous avez une expérience significative (2+ ans) en développement de modèles de Deep Learning en environnement professionnel.  Vous êtes :  * Rigoureux(se), doté(e) d’un esprit analytique dans la résolution de problèmes complexes.,  * Curieux(se) d’apprendre et découvrir de nouveaux sujets, données, thématiques, technos,  * Autonome et collaboratif,  * A l’aise pour vulgariser vos travaux auprès d’interlocuteurs non techniques,  * Force de proposition pour participer activement à l’amélioration continue des pratiques data/IA.    Vous maîtrisez : * Les techniques de Deep Learning (CNN, RNN, Transformers, GANs, etc..)  * Python et les librairies associées (pandas, sklearn, pytest),  * Le framework Pytorch et son écosystème (lightning, torchgeo),  * L’utilisation de Git, docker et les bonnes pratiques de développement de code    Bonus si :  * Vous avez déjà travaillé sur des problématiques concrètes liées à l’océanographie, à la météorologie ou à d’autres domaines environnementaux, en exploitant des données spatio-temporelles complexes et souvent massives.  * Vous êtes à l’aise avec l’industrialisation des modèles via des outils comme MLflow, dvc, Docker, et vous avez contribué à des pipelines CI/CD pour automatiser le déploiement, le suivi et la mise à jour de modèles en production.  * Vous avez une expérience en entraînement distribué : vous avez déjà mis en œuvre des entraînements multi-GPU en optimisant les performances sur des infrastructures locales ou cloud.    Enfin si pour vous l’esprit d’équipe est primordial, que vous êtes force de proposition, et que votre motivation est sans faille, alors n’hésitez plus, et venez nous rejoindre pour participer à accroître l’impact de l’équipe du Datalab de CLS.