Data Scientist - Puteaux
il y a 14 heures
Description du poste
L'approche de Starclay au sein du Groupe Partenor se caractérise par une double compétence Métier et SI ; mettre les utilisateurs au centre de tous les projets depuis la formalisation des besoins jusqu'à la formation de ces derniers.Nous nous positionnons en tant qu'acteur clé dans les dispositifs d'amélioration continue notamment à travers l'IA générative.
Dans le cadre d'un renforcement de nos équipes, nous recherchons des Data scientistes sénior pour intervenir de la conception globale d'une plateforme multimodale de compréhension documentaire et d'extraction de données structurées, couvrant l'analyse de mise en page de PDF complexes / pages scannées, l'extraction sémantique, la reconstruction structurelle à la validation de la qualité et l'intégration métier.
Vos missions seront :
Concevoir et faire évoluer le pipeline d'analyse documentaire multimodale : modélisation de la mise en page/structure, extraction sémantique, alignement cross-modal et reconstruction structurelle
Construire et optimiser les mécanismes de collaboration multi-agents : décomposition des tâches, orchestration parallèle/séquentielle, relecture par les pairs et amélioration itérative de la qualité
Définir les stratégies de sélection/combinaison/orchestration des modèles (routage dynamique selon le type de document, la structure du contenu et les signaux de qualité)
Planifier et exécuter la validation des modèles, l'adaptation au domaine, l'apprentissage continu, l'apprentissage actif et les boucles de rétroaction des données
Mettre en place des métriques de bout en bout : précision d'extraction, cohérence structurelle, efficacité de la collaboration des agents, latence, stabilité et coûts
Issu d'une formation bac +5 (ingénieur ou universitaire) avec un spécialisation dans la data et l'IA gen, vous avez une expérience d'au moins 5 ans sur des plateformes multimodale.
Solides fondamentaux en ML/DL ; représentations multimodales et approches d'alignement cross-modal
Compréhension approfondie des principes clés et des algorithmes courants des grands modèles multimodaux
Connaissance des schémas de collaboration multi-agents
Solide maîtrise de l'analyse statistique et de la conception expérimentale
Capacité à décomposer des problèmes complexes et à piloter l'optimisation basée sur des métriques
Rigueur dans l'analyse de la qualité des données et des erreurs ; capacité à identifier rapidement les goulots d'étranglement système
Excellentes compétences en communication et en collaboration transverse
Vous évoluerez dans un contexte international, l'anglais écrit et parlé est un donc un impératif
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