Direction des applicatifs et du support<li>Equipe Digital Factory<br /> <br /> Position dans l'organigramme (organigramme ou description simple, responsable hiérarchique) :<br /> DQSE-I au sein de la Digital Factory de la DSITD sous la responsabilité de Djameson PRIME, Directeur des applicatifs<br /> <br /> Missions et activités principales :<br /> Concevoir une solution IA capable d'exploiter des données techniques existantes pour automatiser, optimiser ou enrichir les processus d'ingénierie.<br /> Niveau d'études : BAC +3 minimum<br /> Spécialités : Data science<br /> <br><b>Expérience :</b> Débutant<br /> Compétences et connaissances clés : Outils de la data science tels que Python, pandas, scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, et vous êtes capable de concevoir des modèles performants en tenant compte des contraintes métiers<br /> Qualités personnelles : Méthodique et dotée d'une réelle finesse d'analyse, vous faites aisément le lien entre les besoins métiers et leur mise en oeuvre. Une bonne compréhension des enjeux liés à la qualité des données, à l'évaluation des modèles et à leur intégration dans des environnements applicatifs est attendue.<br /> Langues : Français / Anglais<br><h2 class="h2-desc">Mission :</h2><br /><p>Direction des applicatifs et du support<li>Equipe Digital Factory<br>Position dans l'organigramme (organigramme ou description simple, responsable hiérarchique) :<br>DQSE-I au sein de la Digital Factory de la DSITD sous la responsabilité de Djameson PRIME, Directeur des applicatifs </p><p><br>Missions et activités principales :<br>Concevoir une solution IA capable d'exploiter des données techniques existantes pour automatiser, optimiser ou enrichir les processus d'ingénierie.</p><br><h2 class="h2-desc">Profil demandé :</h2><br /><p>Niveau d'études : BAC +3 minimum</p><p>Spécialités : Data science</p><p><br><b>Expérience :</b> Débutant</p><p>Compétences et connaissances clés : Outils de la data science tels que Python, pandas, scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, et vous êtes capable de concevoir des modèles performants en tenant compte des contraintes métiers</p><p>Qualités personnelles : Méthodique et dotée d'une réelle finesse d'analyse, vous faites aisément le lien entre les besoins métiers et leur mise en oeuvre. Une bonne compréhension des enjeux liés à la qualité des données, à l'évaluation des modèles et à leur intégration dans des environnements applicatifs est attendue.</p><p>Langues : Français / Anglais</p><p>Catégorie professionnelle : Etudiant</p><p><br><b>Type de contrat : </b>Contrat à durée déterminée</p><p>Durée du contrat : 24 mois </p><br>