Data Scientist

Dans le cadre du développement de ses activités autour de la donnée et de l’intelligence artificielle, Altametris (filiale de SNCF Réseau) renforce son équipe Data Science.

Le poste s’inscrit au cœur des enjeux de transformation numérique liés à l’analyse de données complexes issues de capteurs embarqués (images, LiDAR, nuages de points 3D). L’objectif est de concevoir et déployer des solutions innovantes permettant d’automatiser l’analyse, d’améliorer la détection d’anomalies et de valoriser les données métiers.

Le Data Scientist interviendra sur l’ensemble de la chaîne de traitement, de la compréhension du besoin métier jusqu’à l’industrialisation des solutions, en lien étroit avec les équipes métiers (topographie, micro-service, etc.)

Missions et principales activités

Le Data Scientist intervient sur l’ensemble du cycle de vie des projets de data science, de la compréhension du besoin métier à l’industrialisation des solutions.

Développement de solutions d’intelligence artificielle

• Développer des modèles de Machine Learning et Deep Learning pour le traitement d’images et de nuages de points

• Automatiser l’extraction d’objets et la détection de défauts

• Valoriser les données et les traitements réalisés

Conception et industrialisation

• Mettre en place des pipelines de traitement de données (ingestion, préparation, modélisation)

• Développer des outils et applications dans un objectif d’industrialisation

• Garantir la performance et la fiabilité des solutions déployées

Collaboration et gestion de projet

• Travailler en lien étroit avec les équipes métiers pour comprendre et cadrer les besoins

• Participer au suivi des projets et à la documentation technique

• Collaborer avec les différents pôles et partenaires externes

Innovation et amélioration continue

• Proposer et expérimenter des solutions algorithmiques innovantes

• Contribuer à la structuration des pratiques data et à la transformation numérique

Diplômé d’un Bac+5 avec 1 an ou 2 ans d’expérience

• Maîtrise des langages Python (obligatoire) et bibliothèques associées (NumPy, Pandas, Scikit-learn)

• Connaissances en Deep Learning (TensorFlow, PyTorch)

• Expérience en traitement d’images et/ou vision par ordinateur

• Connaissance du traitement de nuages de points 3D / LiDAR (pdal, gdal est un plus)

• Bonne compréhension des algorithmes de Machine Learning (supervisé / non supervisé)

• Expérience en data preprocessing et pipeline de données

• Maîtrise des outils de versioning de code (Git) et bonnes pratiques collaboratives (GitLab, GitHub)

• Notions en MLOps / industrialisation (Docker, API, CI/CD) appréciées

• Connaissances en SIG / géomatique est un plus

2 à 3 entretiens avec différents membres de l’équipe