Poste de data scientist senior orienté apprentissage profond et industrialisation de modèles. Fonction basée à Lyon dans un environnement international et data-driven.

Employer publie ici une sélection de contexte pour un poste de scientifique principal des données en apprentissage profond à Lyon. La fonction s’inscrit dans un environnement mêlant science des données, transformation numérique et collaboration avec des équipes pluridisciplinaires.

Le rôle couvre l’exploitation de données variées, y compris des sources structurées, non structurées et industrielles. Il implique aussi une forte dimension d’analyse, de visualisation et de traduction des enjeux métiers en solutions data et IA exploitables.

Le poste se situe dans un cadre de travail international, avec l’anglais comme langue de travail et des interactions fréquentes avec plusieurs interlocuteurs à l’étranger. La fonction semble orientée vers des usages concrets de l’IA appliqués à des contextes techniques et opérationnels.

Profil

Le profil recherché correspond à un data scientist expérimenté, à l’aise avec le développement de solutions IA/ML et l’industrialisation de modèles dans un environnement agile. Une expérience en production logicielle et en gestion du cycle de vie des modèles est attendue.

La maîtrise de langages courants en data science comme Python, R ou C++ est mentionnée, ainsi qu’une bonne connaissance de bases de données variées, de l’analyse métier, de la data visualisation et du storying. Une expérience de travail sur des données sensibles ou dans des environnements critiques est un atout.

Un diplôme de niveau master dans un done quantitatif, ou un doctorat avec expérience professionnelle pertinente, est recherché. Une bonne maîtrise de l’anglais et du français est indiquée.

Offre

Le poste offre un périmètre de travail large, avec des sujets liés à la donnée, à l’IA et à l’amélioration de processus techniques. Il s’adresse à un candidat souhaitant intervenir à la fois sur l’analyse, la structuration de la donnée et le pilotage de solutions data.

L’environnement décrit est pluridisciplinaire et en lien avec des équipes techniques et scientifiques, ce qui peut convenir à un profil souhaitant avoir un impact opérationnel sur des projets data à l’échelle internationale.