Nous recherchons pour le compte de notre client un fabricant de solutions innovantes basé à Rousset, un ingénieur R& D / Data Scientist (F/H) Au sein d'une équipe IA, vous serez en charge de la conception et du développement des algorithmes. Les tâches : Analyser et préparer les données Implémenter, entrainer et valider des modèles Concevoir, prototyper et mettre en production des algorithmes Mettre en place le monitoring des algorithmes et modèles Participer au développement des logiciels en lien avec l'activité de l'équipe IA Rédiger de la documentation technique et les manuels utilisateurs Vous serez en charge également de la rédaction des projets de développement et des spécifications Soit planifier des projets de développement comprenant les partenaires industriels et académiques et avec répartition des tâches, élaborer les spécifications techniques et fonctionnelles des projets, collaborer et participer au brainstorming avec les équipes en charge des expérimentations, rédiger les comptes rendus des études et projets et les présenter aux équipes puis analyser les contraintes liées aux designs élaborés (consommation, intégrabilité, langage, puissance de stockage et de calcul nécessaire ) Vous interviendrez également sur le support client où vous serez amené à rédiger le contenu des fiches techniques (logiciels), accompagner les commerciaux dans leurs démarches avant-vente et accompagner les clients à l'intégration des algorithmes dans leurs systèmes. Vous ferez de la veille technologie : Réaliser de la veille régulière sur les évolutions et innovations dans le domaine de l'IA Rédiger les parties techniques des communications scientifiques et professionnelles Vous avez une expérience dans la conception et le pilotage de projets technologiques d'innovation, vous savez mener plusieurs projets de font en intégrant les contraintes industrielles et commerciales, vous évaluez les délais, les coûts, et planifiez la mise en oeuvre des projets, vous avez une maîtrise de l'anglais paré et écrit. Compétences souhaitées : Data Science : Expérience réussie en machine learning et deep learning sur des méthodes tels que k-NN, random forest, ANN, CNN, RNN, auto-encoder, ... Des connaissances en traitement du signal ainsi que sur des problématiques de série temporelle seront fortement appréciées. Maîtrise approfondie des concepts statistiques Logiciel : Langages de programmation : Python, C, C++ Bibliothèques Python : Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow, Pandas, Numpy, Plotly, Dash Autres outils : Git, Docker, MLFlow, DVC