data scientist confirmé.e - spécialiste gnn & deep learning (f/h).

MissionHandicap; Lyon; Sur place; EUR 45 000 - 65 000; Plein temps

Résumé du poste

MissionHandicap recherche un ingénieur ML pour assister le Data Scientist Senior sur un projet d'envergure à Lyon. Vous serez le moteur opérationnel de l'équipe, dédié à l'implémentation et à l'entraînement de modèles sur des graphes.

Vous piloterez la préparation des données et l'ingénierie des features, développerez des modèles GNN et évaluerez leurs performances, tout en rédigeant une documentation technique précise et accessible.

Qualifications

• Expérience en apprentissage profond et en graph neural networks (GNN).
• Maîtrise de PostgreSQL et manipulation de gros jeux de données.
• Capacité à documenter méthodiquement les méthodes et les résultats.

Responsabilités

• Préparer les données et réaliser l engineering des features à partir des bases.
• Développer et entraîner des modèles GNN avec les directives scientifiques.
• Évaluer les performances, produire les métriques et rédiger une documentation technique.

Connaissances

Data engineering

Feature engineering

GNN

Python

PyTorch

SQL

Formation

Outils

PyTorch

PostgreSQL

GPU environments

Description du poste

Mission, Contexte & Technologies Clés

Vous rejoindrez directement les équipes de notre client sur un projet d'envergure pour propulser l'apprentissage profond à un niveau supérieur. En tant que véritable bras droit du ou de la Data Scientist Senior, vous serez le moteur opérationnel de l'équipe, dédié·e à l'implémentation et à l'entraînement de modèles complexes sur des graphes.

Dans le cadre de cette collaboration, vos responsabilités s'articuleront autour de trois axes principaux :

• La préparation de la donnée : vous réaliserez les extractions et l'ingénierie des caractéristiques (Feature Engineering) directement depuis les bases de données.
• L'implémentation de pointe : vous développerez et entraînerez les modèles GNN selon les directives scientifiques établies.
• La validation technique : vous évaluerez avec précision les performances des modèles, produirez les métriques clés et rédigerez une documentation technique impeccable.

Les technologies indispensables pour ce projet : Python (Pandas, Scikit-learn), une forte maîtrise de SQL (PostgreSQL), ainsi qu'une expérience pratique éprouvée avec PyTorch et la gestion d'environnements GPU.