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Vous participerez au développement de systèmes d'IA permettant d'enrichir en temps réel des flux vidéo issus de capteurs embarqués (drone, optique, IR, etc.), via des algorithmes de détection, classification et suivi d'objets. En tant que Senior Deep Learning Scientist, vous serez amené(e) à : * Développer, entraîner et optimiser des modèles de deep learning pour la détection et le tracking d'objets sur données vidéo ; * Intervenir sur l'ensemble du cycle de vie des algorithmes : annotation, entraînement, packaging, déploiement, évaluation, documentation ; * Concevoir des plans expérimentaux et des visions techniques pour faire progresser les performances des détecteurs ; * Réaliser une veille active sur l'état de l'art (YOLO, DETR, ViT, etc.) et proposer des évolutions innovantes ; * Contribuer à la structuration et à l'évolution de notre stack technique IA (optimisation, robustesse, scalabilité, productivité) ; * Participer au développement d'outils MLOps internes pour accélérer les workflows algorithmiques ; * Garantir les bonnes pratiques de développement logiciel au sein de l'équipe IA ; * Accompagner la montée en maturité du produit sur les enjeux d'industrialisation et d'embarqué (on-prem, edge, ressources limitées

Nous recherchons un(e) freelance ayant une bonne maîtrise d'Instagram et TikTok, pour nous aider à développer et optimiser le planning éditorial de nos clients (principalement des coachs sportifs et entrepreneurs du bien-être). Missions principales : * Élaborer des plannings de contenu stratégiques en lien avec les objectifs de nos clients * Identifier des idées de contenu pertinentes et performantes (formats, hooks, tendances) * Comprendre les cibles, blocages et besoins des clients pour adapter le ton et la stratégie * Faire preuve d'initiative et de créativité, avec une réelle capacité d'analyse * Participer à des visios de brief ou de suivi avec les clients si besoin

* Paramétrer la solution SaaS OTM permettant au business d?organiser/optimiser le transport * Challenger les besoins remontés par nos BU et aider le product owner dans la rédaction du besoin * Analyser et spécifier les besoins pour améliorer les intégrations (API / KAFKA / ESB) avec les produits de l'écosystème (WMS/DESADV, Yard and Appointment Management, Finance, etc) * Mise en oeuvre d?améliorations (nouvelles features, gestes métiers, écrans, tuning des algorithmes d?optimisation transport) * Run de la solution Cette solution est intégrée avec son écosystème via API et Kafka.

L'équipe Transport B2B met en œuvre un composant digital, Optimus, permettant de gérer la planification et l'exécution du transport B2B entre fournisseurs / entrepôts / magasins. Optimus repose sur la solution Saas OTM - Oracle Transportation Management, hautement configurable. Nous accompagnons les BU du groupe dans l'implémentation de cette solution et travaillons avec elles pour son amélioration continue. Concrètement, il s'agit de : - Paramétrer la solution SaaS OTM permettant au business d'organiser/optimiser le transport - Challenger les besoins remontés par nos BU et aider le product owner dans la rédaction du besoin - Analyser et spécifier les besoins pour améliorer les intégrations (API / KAFKA / ESB) avec les produits de l'écosystème (WMS/DESADV, Yard and Appointment Management, Finance, etc) - Mise en oeuvre d'améliorations (nouvelles features, gestes métiers, écrans, tuning des algorithmes d'optimisation transport) - Run de la solution Cette solution est intégrée avec son écosystème via API et Kafka.

Périmètre de la consultation : Prestations attendues Activités principales du data scientist : * Comprendre les cas d'usage * Participer aux réunions de cadrage des besoins avec le chef de projet DPIT * Apporter une expertise et évaluer la pertinence de l'IA pour le besoin * Réaliser une première estimation de l'effort nécessaire au développement d'une solution * Développer des POC (Proof of Concept) pour démontrer la faisabilité et la performance, Collecte de données : * Identifier les sources de données (internes et externes) * Extraire les données depuis des bases de données, des API, des fichiers texte, des documents Word/PDF, via du web scraping, des données semi-structurées, etc. Préparation et nettoyage des données : * Nettoyer les données : corriger ou supprimer les données corrompues/incorrectes, gérer les valeurs manquantes, supprimer les doublons * Transformer les données : normaliser les formats, mettre à l'échelle, encoder les variables catégorielles Ingénierie des caractéristiques (Feature Engineering) : * Extraire, créer et sélectionner les caractéristiques pertinentes à partir des données brutes Traitement du langage naturel (NLP) : * Extraire, nettoyer et transformer le texte issu de documents non structurés Exploration et visualisation des données : * Réaliser une analyse exploratoire des données (EDA) * Détecter des motifs et tendances pour formuler des hypothèses et identifier des relations causales potentielles Modélisation et développement : * Utiliser Python pour développer des applications et des interfaces utilisateur de base * Sélectionner les algorithmes de ML/DL appropriés * Entraîner les modèles et ajuster les paramètres * Valider les modèles via la validation croisée pour éviter le surapprentissage (overfitting) * Instancier des modèles de langage pré-entraînés (LLMs, embeddings, rerankers, etc.) et les intégrer dans des solutions complexes comme le RAG (Retrieval-Augmented Generation) Maîtrise des bibliothèques Python clés : * Manipulation de données : Pandas, Polars, Dask, PySpark * NLP : NLTK, SpaCy * Machine Learning : Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM * Deep Learning : PyTorch * IA Générative : Ollama, Transformers, SentenceTransformers, Langchain, LlamaIndex Évaluation des modèles : * Utiliser des métriques de performance : précision, rappel, F1 score, AUC-ROC, Matthews, RMSE, MAE, R², MAPE, Silhouette, etc. * Analyser les erreurs de prédiction pour identifier les faiblesses et les axes d'amélioration Déploiement des modèles : * Collaborer avec les équipes d'ingénierie pour intégrer les modèles en production * Automatiser les pipelines de données du stockage à l'inférence * Développer des API pour permettre l'accès aux modèles par d'autres systèmes ou utilisateurs Surveillance et maintenance : * Surveiller les performances des modèles en production et détecter toute dégradation * Mettre à jour et réentraîner régulièrement les modèles pour maintenir leur performance face aux nouvelles données et aux évolutions Documentation et communication : * Documenter les processus, méthodologies, choix de conception et résultats des modèles * Présenter les analyses et résultats aux parties prenantes avec des visualisations claires et un langage accessible * Rédiger des rapports et préparer des présentations pour partager les conclusions et recommandations Recherche et développement : * Se tenir informé des dernières avancées en algorithmes, techniques de ML et outils * Prototyper et expérimenter de nouveaux modèles et approches pour résoudre des problèmes complexes ou améliorer les performances Collaboration : * Travailler avec des experts métier, des analystes business et d'autres parties prenantes pour comprendre les besoins et contraintes spécifiques

Stratégie & Création de Contenu : * Piloter la stratégie réseaux sociaux (Instagram, TikTok) avec un objectif de croissance défini. * Créer du contenu engageant (shooting produits, vidéos TikTok/Reels, stories, lives, couverture d'événements). * Développer l'univers visuel des marques (moodboard, identité graphique cohérente). * Monter des campagnes ADS (Google, Meta) et analyser les performances. Production & Événementiel : * Organiser et filmer des shooting en boutique (mise en scène produits, collaborations influenceurs). * Couvrir les défilés, lancements et animations en magasin. * Utiliser des outils IA (optimisation SEO, génération d'idées, retouche photo/vidéo).