Data Scientist Text mining PNL

À propos de la mission. Vous aurez l'opportunité de travailler sur des projets européens intéressants pour une organisation européenne.

Ce que vous ferez.

• Concevoir, implémenter et optimiser des modèles avancés d'IA, de PNL et de ML.
• Utiliser des LLM, des frameworks RAG et d'autres approches de pointe.
• Créer des méthodes de tokenisation, de marquage de parties du discours, de reconnaissance d'entités nommées, de classification, de clustering et d'autres tâches liées à l'exploration de texte.
• Affiner des modèles pré-entraînés sur des tâches spécifiques à un domaine.
• Mener des recherches approfondies et rester informé des dernières tendances et avancées en matière de technologies PNL, ML et IA.
• Développer et maintenir un code robuste, évolutif et efficace en utilisant Python.
• Collaborer avec des équipes interfonctionnelles pour intégrer des solutions AI/ML dans les produits et services existants.
• Effectuer des analyses et des expérimentations rigoureuses pour améliorer la précision, l'efficacité et l'évolutivité des modèles.
• Participer aux revues par les pairs et contribuer à l'amélioration continue des solutions d'IA.
• Contribuer à la conception et à l'implémentation de l'architecture d'application ML et de sa pile de solutions.
• Développer des rapports et des visualisations complets pour communiquer les informations et les résultats aux parties prenantes.

Ce qu'ils demandent.

• Expérience en Machine Learning et Traitement du Langage Naturel.
• Excellente connaissance de Python et des bibliothèques (par exemple, Pandas, SpaCy, NLTK, Hugging Face).
• Expérience avec des frameworks d'apprentissage profond pour des architectures de modèles complexes tels que TensorFlow ou PyTorch.
• Expérience avec les assistants de code alimentés par l'IA (par exemple, Amazon Kiro, Github Copilot).
• Bonne connaissance des outils SQL (Oracle, PostgreSQL).
• Connaissance des bases de données NoSQL (Elasticsearch, MongoDB).
• Connaissance de la conception architecturale de solutions ML évolutives (serveurs de modèles, optimisation des ressources GPU).
• Expérience avec les tests A/B et la conception expérimentale de modèles ML.
• Expérience avec des modèles pré-entraînés et des LLM comme GPT, et d'autres architectures basées sur Transformer.
• Expérience avec des outils comme Matplotlib et Seaborn pour créer des visualisations de données.
• Forte compréhension de la linguistique et des techniques de traitement de texte.
• Maîtrise de la livraison continue de code et des tests unitaires.
• Compréhension des biais dans les applications ML et des techniques d'atténuation des biais.
• Connaissance dans l'un des domaines suivants: prédictif (prévision, recommandation), prescriptif (simulation), détection de sujets, détection de plagiat, détection de tendances/anomalies dans les ensembles de données, systèmes de recommandation.
• Une bonne connaissance d'un écosystème de gestion des subventions d'une organisation européenne (eGrants) serait un atout.