Data Scientist NLP OCR - Nucléaire - Freelance (H/F)
Collective.workÉnergiePubliée il y a 6 jours
~ 350 – 450 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- Lyon · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 2 octobre 2026
- Expérience
- Junior (0-3 ans)
- Langues
- Français
- Contrat
- Freelance
Situer cette mission
Repères calculés par FreelanceScope sur les missions ouvertes de son catalogue — ils ne proviennent pas de l'annonce et n'engagent pas l'entreprise.
- 0 % des missions data scientist de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : Deep Learning (20 missions), PyTorch (23 missions), NLP (26 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil junior (0-3 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
CONTEXTE
Le travail s'effectue au sein de l'équipe DataScience du département informatique de notre client du domaine nucléaire. Cette équipe est constituée d'une quinzaine de personnes, dont le manager, 3-4 data scientists et un data-ingénieur internes, quelques chefs de projet, 3 alternants et stagiaires, ainsi que des data scientists et chefs de projet externes en renfort.
L'équipe DataScience de Framatome centralise tous les besoins en intelligence artificielle de l'entreprise. Pour chaque projet, après une phase de cadrage (calcul ROI, .), un POC est réalisé (selon complexité) puis une mise en production est attendue (application, déploiement sur serveurs internes, .). L'équipe gère également une plateforme GenIA à destination de l'entreprise (RAG, chatbot, .).
La collaboration s'effectue aussi avec l'équipe cybersécurité et l'équipe développement sur les sujets de sécurité, de mise en production, d'infrastructure et de déploiement.
MISSIONS
L'équipe travaille autour de trois axes principaux :
*
Projets NLP / GenAI : traitement de documents complexes (OCR, multimodalité, .), amélioration des chatbots (RAG), pouvant aller jusqu'au fine-tuning/pre-training de modèles d'embeddings spécialisés pour le secteur nucléaire.
*
Projets Deep Learning : exploitation de données issues de capteurs de terrain (caméra, mesures temporelles, .). Les tâches incluent la détection d'anomalies, la classification/prédiction, ainsi que la recherche de variables d'importance.
*
Développement de librairies internes hors projet : création d'utilitaires réutilisables dans différents contextes.
OUTILS & ENVIRONNEMENT
*
GenAI / Machine Learning
*
R&D - Traitements documentaires complexes
*
Séries temporelles / Jumeaux numériques
Stack technique :
*
Développement : Python, Gitlab, Docker, CI/CD, uvicorn
*
Deep Learning : PyTorch, HuggingFace
*
Cloud et infrastructure : Azure, GPU
*
IA Générative : Azure Open AI, vllm, ollama, langchain
*
Datascience : pandas, numpy, OpenCV, PyPDF (ou fitz), .
CONTEXTE
Le travail s'effectue au sein de l'équipe DataScience du département informatique de notre client du domaine nucléaire. Cette équipe est constituée d'une quinzaine de personnes, dont le manager, 3-4 data scientists et un data-ingénieur internes, quelques chefs de projet, 3 alternants et stagiaires, ainsi que des data scientists et chefs de projet externes en renfort.
L'équipe DataScience de Framatome centralise tous les besoins en intelligence artificielle de l'entreprise. Pour chaque projet, après une phase de cadrage (calcul ROI, .), un POC est réalisé (selon complexité) puis une mise en production est attendue (application, déploiement sur serveurs internes, .). L'équipe gère également une plateforme GenIA à destination de l'entreprise (RAG, chatbot, .).
La collaboration s'effectue aussi avec l'équipe cybersécurité et l'équipe développement sur les sujets de sécurité, de mise en production, d'infrastructure et de déploiement.
MISSIONS
L'équipe travaille autour de trois axes principaux :
*
Projets NLP / GenAI : traitement de documents complexes (OCR, multimodalité, .), amélioration des chatbots (RAG), pouvant aller jusqu'au fine-tuning/pre-training de modèles d'embeddings spécialisés pour le secteur nucléaire.
*
Projets Deep Learning : exploitation de données issues de capteurs de terrain (caméra, mesures temporelles, .). Les tâches incluent la détection d'anomalies, la classification/prédiction, ainsi que la recherche de variables d'importance.
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Développement de librairies internes hors projet : création d'utilitaires réutilisables dans différents contextes.
OUTILS & ENVIRONNEMENT
*
GenAI / Machine Learning
*
R&D - Traitements documentaires complexes
*
Séries temporelles / Jumeaux numériques
Stack technique :
*
Développement : Python, Gitlab, Docker, CI/CD, uvicorn
*
Deep Learning : PyTorch,
Entreprise : Collective.work
Lieu de travail : 69 - Lyon
Type de contrat : Profession libérale — Emploi non salarié
Expérience : Débutant accepté
Rémunération : - /
Code ROME : M1405 Data scientist
Dernière mise à jour chez France Travail : 12/09/2026
Source : France Travail — offre reprise sous la Licence de réutilisation de la base de données des offres d'emploi (francetravail.io).
Compétences attendues
Indispensables
- NLP
- Deep Learning
- Machine Learning
- Python
- Docker
- CI/CD
- PyTorch
- Azure
Appréciées
- LangChain
- Pandas