CS27 - BAC+5 - Data Scientist - Évaluation et déploiement de modèles multimodaux pour des cas d’usage industriels

Renault Group; Boulogne; Hybrid; EUR 17,000 - 23,000; Full time

Job summary

Renault Group recherche un jeune diplômé ou étudiant en dernière année pour un poste axé sur le développement et l’évaluation de modèles multimodaux (vision, audio) dans un cadre industriel. Vous travaillerez avec le AI CoE et les équipes usine pour définir les cas d’usage et optimiser les déploiements sur le cloud ou en edge.

Vous contribuerez à la construction d’un framework d’évaluation, au benchmarking de modèles et à la rédaction de guidelines opérationnelles pour un usage pérenne, avec une

Qualifications

• Baccalauréat ou diplôme équivalent requis; préférence pour ingénierie ou master en data science
• Connaissances solides en ML/DL et traitement multimodal (vision/son)
• Maîtrise de Python et frameworks IA exigée
• Connaissance des environnements cloud (GCP apprécié)
• Notions d’inférence optimisée ou embarqué (quantification, vLLM, ONNX, TensorRT, Jetson)
• Rigueur expérimentale et capacité à analyser des résultats scientifiques
• Autonomie et sens pratique pour interagir avec les équipes usine

Responsibilities

• Cadrer les cas d’usage avec les équipes des usines et les équipes data science
• Benchmarker les modèles et réaliser une revue bibliographique
• Définir les métriques par cas d’usage et construire le framework d’évaluation en Python
• Déployer et comparer les solutions sur GCP ou matériel embarqué, et tester les optimisations
• Rédiger une guideline d’usage validée avec les usines et assurer un usage pérenne

Skills

Python, frameworks IA

Machine Learning

Deep Learning

Vision par ordinateur

Traitement multimodal

Cloud computing (GCP)

Inference optimisée / embarqué

Rigueur expérimentale

Autonomie et communication en usine

Education

Dernière année ingénieur ou Master 2, spécialisation data science / IA / vision

Tools

ONNX

TensorRT

Jetson

Job description

Company RENAULT s.a.s. Job Description

Votre environnement Renault Group investit dans l’IA pour répondre à des besoins métiers variés, de la conception à la production. Vous rejoindrez le Centre d’Excellence IA de Renault Digital, qui réunit une quinzaine de data scientists et porte les projets d’IA transverses du groupe. Vous travaillerez en lien direct avec les équipes des usines ou métier qui seront vos interlocuteurs pour définir les cas d’usage et valider vos recommandations. Vous aurez accès à des cas d’usage issus de plusieurs directions (industrie, ingénierie, finance, qualité, après-vente) et à des données variées : séries temporelles, images, audio, vidéo, verbatims. Moyens techniques : environnement GCP, accès à des API de modèles en ligne, matériel embarqué de test si besoin. Lieu : Boulogne-Billancourt (3 j/sem) et télétravail (2 j/sem), avec déplacements ponctuels au Technocentre de Guyancourt et sur sites de production. Encadrement : T. Phe-Neau, PhD, Chapter Leader, Data Scientist @ Renault Digital A. Vouillon, Head of AI CoE @ Renault Group

Votre mission

Déterminer, pour les cas d’usage industriel définis, quel type de modèle multimodal déployer, et outiller ce choix de façon durable. La durée de vie des modèles déployés est aujourd’hui d’environ un an. Les modèles open source (ex. Gemma, DeepSeek, Qwen) déployés en interne peuvent s’affranchir du cycle de vie des fournisseurs. Mais en usine, le bon choix dépend aussi de la latence, de la connectivité, de la confidentialité, du matériel en bord de ligne et du coût. Vous comparerez donc trois familles d’approches : modèles en ligne via API (référence de performance), modèles open source auto-hébergés sur GCP et modèles embarqués sur matériel edge. L’évaluation pourra porter sur deux problématiques, précisées avec les équipes métier : la détection d’anomalies sur images ou la transcription vocale (speech-to-text) avec vocabulaire spécifique.

Vos missions principales

• Cadrer les cas d’usage avec les équipes des usines et les équipes data science du AI CoE: données disponibles, contraintes terrain, critères de succès.
• Benchmarker les modèles : revue bibliographique, analyse comparative des caractéristiques, sélection de modèles par famille.
• Définir les métriques de chaque cas d’usage : qualité métier (ex : rappel à taux de fausse alarme fixé et F1 pour les anomalies, WER et taux d’erreur sur le vocabulaire métier pour la transcription) ; robustesse (ex : éclairage, bruit d’atelier, accents) ; opérationnel et coût (ex : latence, débit, mémoire, coût par inférence) ; pérennité (ex : licence, souveraineté, dépendance fournisseur).
• Construire le framework d’évaluation en Python, reproductible et extensible à de nouveaux modèles et cas d’usage.
• Déployer et comparer les solutions retenues sur GCP ou sur matériel embarqué, en testant des leviers d’optimisation (fine-tuning léger, quantisation).
• Rédiger la guideline d’usage : recommandation d’approche et de modèle par cas d’usage, validée avec les usines, et bonnes pratiques pour un usage pérenne (long-term support).

Votre profil

• Vous êtes en dernière année d’école d’ingénieur ou de Master 2, avec une spécialisation en data science, IA ou vision par ordinateur.
• Solides bases en Machine Learning, Deep Learning et traitement multimodal (vision, audio).
• Maîtrise de Python et des frameworks IA.
• Connaissance des environnements cloud avec déploiement d’endpoints et de conteneurs (GCP apprécié).
• Notions d’inférence optimisée ou d’embarqué appréciées (quantification, vLLM, ONNX, TensorRT, Jetson).
• Rigueur expérimentale et capacité à analyser et synthétiser des résultats scientifiques.
• Autonomie, curiosité pour le terrain et aisance pour échanger avec des équipes opérationnelles en usine.

Apports pour l’étudiant

• Expertise sur les modèles multimodaux open source et commerciaux, et sur leur intégration en environnement industriel, du cloud à l’embarqué.
• Expérience pratique sur des problématiques réelles et variées, au contact des équipes des usines.
• Contribution à un framework et à des guidelines stratégiques pour l’IA générative en entreprise.
• Connaissance des bonnes pratiques MLOps pour le déploiement des projets IA chez Renault Group.
• Intégration aux équipes du AI CoE, aux séances de best practices et découverte des sujets IA de bout en bout.

Job Family Information Technologies & Systems Contract Duration 6 months

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