Data Scientists Experts en Intelligence Artificielle H/F - Framatome

Framatome, filiale d'EDF, conçoit, entretient et installe des composants et des combustibles ainsi que des systèmes de contrôle-commande pour les centrales nucléaires. Ses plus de 22 000 salariés permettent chaque jour aux clients de produire un mix énergétique bas-carbone toujours plus propre, plus sûr et plus économique. Ils développent aussi des solutions pour les secteurs de la défense, de la médecine nucléaire et du spatial.

Implantée dans une vingtaine de pays, Framatome rassemble les expertises d'hommes et de femmes passionnés et convaincus que le nucléaire est une énergie d'avenir. Entreprise responsable, Framatome déploie des actions pour former et accompagner les premières expériences professionnelles (label Happy Trainees), intégrer tous les talents, dont les personnes en situation de handicap, oeuvrer pour l'égalité professionnelle et la mixité de nos métiers (94/100 à l'index de l'égalité hommes-femmes) et concilier les temps de vie.

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Nous recherchons plusieurs profils à très forte expertise technique réunissant les caractéristiques suivantes :Capacité à intervenir sur l'ensemble de la chaîne de valeur d'un projet IA (Intelligence Artificielle) ; ML (Machine Learning), DL (Deep Learning), IA GEN (Intelligence Artificielle Générative), Time Series, Optimisation sous contrainte, de la compréhension du besoin métier jusqu'à l'industrialisation de la solution.Forte autonomie, esprit d'innovation et aptitude à interagir avec des experts métiers, techniques et scientifiques.- Comprendre les cas d'usage- Collecte de Données- Préparation et Nettoyage des Données- Exploration et Visualisation des Données- Modélisation, Développement et Utilisation de Modèles- Sélection d'Algorithmes : Choisir les algorithmes d'apprentissage machine (Machine Learning) ou d'apprentissage profond (Deep Learning) les plus appropriés pour le problème.- Entraînement des Modèles : Former les modèles en utilisant des ensembles dedonnées d'entraînement et ajuster les paramètres pour optimiser les performances- Validation des Modèles : Utiliser des techniques de validation croisée pour évaluerla robustesse des modèles et éviter le surajustement (overfitting).- Instancier des modèles de langages pré-entraînés (LLMs, embeddings,Rerankers...) et les intégrer dans des solutions complexes type RAG (RetrievalAugmented Generation).- Évaluation des Modèles- Déploiement des Modèles- Surveillance et Maintenance des Modèles- Documentation et Communication

Formation supérieure de niveau Master 2, Grande École d'Ingénieur ou Doctorat avec une spécialisation en :- Mathématiques appliquées- Statistiques avancées- Intelligence Artificielle- Machine Learning- Recherche opérationnelle- Informatique scientifiquePlus de 5 années d'expérience significative dans la conception et le déploiement de solutions IA en environnement de production.Excellente maîtrise des fondements mathématiques et algorithmiques de l'Intelligence Artificielle.

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