Data Scientist within the DATA pole of the CEDRE (France 2030) project at Aix-Marseille University's digital department, building machine learning, deep learning and generative AI models plus data pipelines to serve research labs, including APIs and MLOps deployment.
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.