Ce poste d'entrée de gamme offre une expérience pratique en data science et en MLOps, avec un accent particulier sur le développement, le déploiement et la maintenance de solutions d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique.
Vous collaborerez avec des professionnels expérimentés des équipes IT, Business Development et Opérations pour apprendre à transformer des insights issus de l’IA en systèmes évolutifs et prêts pour la production.
Cette alternance est conçue pour vous offrir une formation pratique et un accompagnement personnalisé, afin de vous doter des compétences nécessaires pour réussir dans les domaines en pleine évolution de la data science et du MLOps.
Missions :
Participer au développement et aux tests de modèles de machine learning sous la supervision de data scientists et ingénieurs MLOps expérimentés.
Contribuer à l’industrialisation des cas d’usage IA en aidant à déployer les modèles en environnement de production.
Apprendre et utiliser des outils et technologies MLOps (ex : Docker, Jenkins, MLflow) pour automatiser les processus de déploiement et de surveillance des modèles.
Travailler sur des plateformes cloud (AWS, Google Cloud ou Azure) pour acquérir une expérience dans la gestion de charges de travail IA/ML.
Utiliser Python et SQL pour le traitement et l’analyse de données, avec l’encadrement des membres seniors de l’équipe.
Participer à la surveillance et à la mise à jour des modèles afin d’assurer leur performance et leur valeur ajoutée pour le business.
Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires pour comprendre les besoins métiers et contribuer au développement de solutions basées sur l’IA.
Communiquer les résultats et l’avancement aux membres de l’équipe, en développant la capacité à expliquer clairement des concepts techniques.
Formation :
Inscription en cours ou récente obtention d’un diplôme de niveau Bac+3 (Licence ou équivalent) en Informatique, Data Science, Ingénierie, Mathématiques ou domaine similaire.
Intérêt pour des certifications en IA, Data Science, Machine Learning ou MLOps (souhaité mais non obligatoire).
Compétences techniques :
Connaissances de base en Python et familiarité avec des bibliothèques comme scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch.
Compréhension introductive des concepts de machine learning et des méthodes statistiques.
Maîtrise de base du langage SQL pour l’interrogation et la gestion de données.
Une première exposition aux plateformes cloud (AWS, Azure ou Google Cloud) ou aux outils de conteneurisation (comme Docker) est un plus.
Intérêt pour l’apprentissage des outils MLOps comme MLflow, Kubeflow ou Jenkins.
Une expérience débutante avec des outils de visualisation de données (ex : Qlik Sense, Streamlit) est un plus.
Compétences comportementales :
Envie d’apprendre, avec un esprit curieux et proactif.
Bon esprit d’équipe, avec la capacité à collaborer efficacement dans un environnement bienveillant.
Bonnes compétences en communication, avec la volonté de poser des questions et de demander des retours.
Sens de l’organisation et attention aux détails, avec la capacité à gérer ses tâches et respecter les délais.
Capacité d’adaptation à un environnement de travail dynamique et évolutif.
Informations complémentaires :
Cette alternance offre l’opportunité de travailler avec des outils et technologies de pointe, notamment la Data Platform de CEVA et des solutions basées sur le cloud. Vous bénéficierez d’un accompagnement par des professionnels expérimentés et d’une expérience concrète en environnement réel.
Ce poste est idéal pour les personnes passionnées par le lancement d’une carrière en data science et MLOps, au sein d’une organisation mondiale et innovante.
Si vous êtes motivé(e) par l’apprentissage, que vous avez des bases en data science ou MLOps, et que vous souhaitez évoluer dans un environnement stimulant, nous vous encourageons à postuler.
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