Data Scientist : Machine Learning et Deep Learning (IT) / Freelance

Bonjour,

Nous recherchons pour notre client grand compte un Data Scientist spécialisé en Machine Learning et Deep Learning

Nous étudions - prioritairement - les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes :

Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous

CV à jour en français

Date de prochaine disponibilité

Tarif journalier

Merci d'indiquer la référence DSC/5344-5 dans l'objet de votre message

Contexte de la prestation

La prestation s'inscrit chez un grand compte du secteur des médias et de l'audiovisuel, engagé dans la plateformisation de son offre numérique et le développement de ses usages data et IA. Le besoin porte sur le développement de modèles prédictifs, descriptifs et prescriptifs, et la mise en production d'algorithmes d'IA adaptés aux besoins métier.

Activités principales

Analyser et exploiter des données structurées et non structurées pour développer des modèles prédictifs, descriptifs et prescriptifs.

Créer et optimiser des algorithmes d'IA adaptés aux besoins business (recommandation, classification, segmentation, génération, analyse multimodale).

Collaborer avec les équipes techniques et métier pour intégrer des approches innovantes combinant plusieurs techniques d'IA.

Transformer les solutions d'IA en services et API puissants, évolutifs et maintenables.

Garantir la conformité aux réglementations de protection des données et liées à l'IA (RGPD, Règlement sur l'IA) et intégrer les principes d'équité, d'explicabilité et d'IA éthique tout au long du cycle de vie du modèle.

Surveiller les performances du modèle, la dérive et la qualité des données en production, réentraîner et mettre à jour les modèles de manière itérative selon les besoins.

Profil candidat:
Bon niveau d'anglais

Langages et bibliothèques Data Science : Python, R, pandas, NumPy, SciPy.

Conception et évaluation de modèles : forte expertise dans la conception et l'évaluation de modèles d'IA avec des métriques appropriées au business.

Machine Learning et Deep Learning : scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face.

IA responsable : détection de biais, interprétabilité des modèles, techniques de préservation de la confidentialité.

CI/CD : GitHub Actions, GitLab CI/CD, Azure DevOps.

Cloud et plateformes de traitement de données : Azure, Databricks, AWS, GCP.

Outils collaboratifs et de gestion : Jira, Confluence, GitHub.