Data Scientist Expert en GNN et Deep Learning

Randstad Digital FR; Lyon; Hybride; EUR 80 000 - 120 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Tickets restaurant

Mutuelle

Parrainage

Udemy Business

Télétravail partiel

Événements techniques

Avantages CSE

Top employeur 2025

Résumé du poste

Randstad Digital Lyon recherche un scientifique de haut niveau en ML/DL pour modéliser et optimiser des réseaux de distribution d'électricité sous forme de graphes et pour piloter des solutions industrielles. Vous contribuerez à transformer des concepts théoriques complexes en applications réelles et superviserez une Data Scientist expérimentée.

Le poste est à pourvoir dans un contexte international, avec une stack Python/PyTorch et une forte emphase sur les données massives et l'innovation.

Qualifications

• 6 ans ou plus d'expérience en Machine Learning et Deep Learning.
• Expertise validée sur les réseaux de graphes (GNN).
• Ideally un diplôme d'ingénieur ou PhD en R&D ou équivalent.
• Esprit pédagogique et bon relationnel pour encadrer une équipe.

Responsabilités

• Définir la démarche méthodologique globale et les objectifs scientifiques.
• Concevoir, entraîner et optimiser les architectures de réseaux de neurones sur graphes.
• Maintenir une veille scientifique et intégrer les avancées dans les travaux.
• Accompagner et encadrer une Data Scientist existante sur ce périmètre.

Connaissances

Machine Learning

Deep Learning

Graph Neural Networks

Python

PyTorch

PyTorch-Geometric

GPU optimization

Linux

SQL

PostgreSQL

Pandas

Scikit-learn

Formation

PhD

Ingénieur Recherche & Développement

Outils

Python

PyTorch

PyTorch-Geometric

GraphNorm

TorchMetrics

Description du poste

Randstad Digital Lyon recherche un scientifique de haut niveau en ML/DL pour modéliser et optimiser des réseaux de distribution d'électricité sous forme de graphes et pour piloter des solutions industrielles. Vous contribuerez à transformer des concepts théoriques complexes en applications réelles et superviserez une Data Scientist expérimentée.

Le poste est à pourvoir dans un contexte international, avec une stack Python/PyTorch et une forte emphase sur les données massives et l'innovation.