Data Scientist - Projet CEDRE France 2030

RESPONSABILITÉS :

Au sein du pôle DATA du projet CEDRE (France 2030 - IDeAL) à la Direction du Numérique, vous contribuez à la conception, au développement et au déploiement de solutions de Data Science et d'Intelligence Artificielle au service des laboratoires d'AMU et de ses partenaires.

Vos missions principales :

• Concevoir et développer des modèles de Machine Learning, Deep Learning et IA générative adaptés aux besoins des projets de recherche.
• Collecter, préparer et transformer des données issues de sources variées, structurées ou non structurées.
• Mettre en place des pipelines de traitement et d'exploitation des données, de l'ingestion jusqu'au déploiement en production.
• Développer des API et services pour intégrer les modèles dans les applications métiers de l'université.
• Participer au déploiement des solutions (DevOps, MLOps), en veillant à leurs performances, robustesse et fiabilité.
• Réaliser des expérimentations pour identifier les approches les plus pertinentes aux problématiques scientifiques rencontrées.
• Diffuser les bonnes pratiques de développement, tests, intégration continue et documentation au sein de l'équipe.
• Assurer une veille technologique sur les outils, méthodes et innovations en Data Science, IA et DevOps, et partager les connaissances avec les équipes.

PROFIL RECHERCHÉ :

Vous êtes passionné-e par la Data Science et l'Intelligence Artificielle et souhaitez contribuer à des projets de recherche de haut niveau au sein d'un environnement universitaire innovant.

Profil et compétences recherchés :

• Formation : Bac+5 minimum (Master ou diplôme d'ingénieur) en Data Science, IA, Informatique, Machine Learning ou domaine équivalent.
• Data Science & IA : excellentes connaissances en Machine Learning, Deep Learning et IA générative, capacité à concevoir et optimiser des modèles.
• Python : maîtrise avancée de Python et des bibliothèques de référence (Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow).
• Données & bases : manipulation de données structurées et non structurées, connaissance des bases SQL et NoSQL.
• Développement : expérience en développement d'API (FastAPI, Flask ou équivalents) et en intégration de modèles dans des applications métiers.
• DevOps & CI/CD : connaissances des pratiques MLOps, des outils de conteneurisation (Docker), intégration continue et gestion de versions (Git).
• Soft skills : esprit d'analyse, curiosité scientifique, capacité à résoudre des problèmes complexes, travail en équipe dans un environnement agile.
• Qualités personnelles : autonomie, sens des responsabilités, organisation, excellentes capacités de communication écrite et orale, rigueur et exigence sur la qualité logicielle.