[LFR] Data Scientist à Grenoble - 1884
ISUPPLIERSaaS B2BPubliée hier
350 €/j
- Lieu
- Grenoble · Sur site
- Durée
- 2 ans
- Démarrage
- 7 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.
- Le TJM de cette mission se situe en dessous de la médiane des 14 missions de votre métier de notre catalogue dont l'annonce publie un budget, dont la médiane est de 445 €/jour (moitié centrale : 400 à 530 €/jour).
- 0 % des missions data scientist de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : PyTorch (21 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil junior (0-3 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Dans le cadre de la modernisation de son architecture d'intelligence artificielle, le client fait évoluer ses capacités de classification d'images et de détection de défauts. Le projet vise à maintenir les capacités de traitement des images électro-optiques tout en étendant les fonctionnalités aux images microscopiques issues de l'inspection automatique en ligne. La mission contribue également à l'intégration des modèles d'IA dans l'architecture applicative et à leur déploiement automatisé.
Missions : - Développer les moteurs d'apprentissage basés sur l'intelligence artificielle - Optimiser les moteurs d'inférence - Refonte des modèles existants pour améliorer leurs performances - Améliorer l'évolutivité des modèles d'intelligence artificielle - Accompagner l'intégration des modèles dans l'architecture de l'application - Maintenir les capacités de traitement des images électro-optiques - Étendre les fonctionnalités de traitement aux images microscopiques - Contribuer à l'optimisation du moteur d'inférence - Participer à la mise en place de fonctionnalités de déploiement automatisé
Profil attendu : Data Scientist disposant d'au moins 2 ans d'expérience en développement et optimisation de modèles d'intelligence artificielle. Une expérience avec Python, PyTorch et scikit-learn est attendue, ainsi qu'une connaissance de DistributedDataParallel. La capacité à intégrer et optimiser des modèles d'IA au sein d'une architecture applicative est requise.
Compétences attendues
Indispensables
- Python
- PyTorch


