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Un institut de recherche reconnu, situé à Dijon, recherche un(e) expert(e) en ingénierie logicielle et data science pour développer des solutions innovantes d'extraction d'informations. Le candidat idéal doit maîtriser Python et R, et sera responsable de l'intégration de modèles d'apprentissage automatique dans des workflows automatisés. Offrant un environnement stimulant, ce poste donne accès à de nombreuses formations et avantages, incluant jusqu'à 30 jours de congés annuels, pour promouvoir un équilibre entre vie professionnelle et personnelle.
Présentation INRAE
L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de 12 000 personnes, avec 272 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France. INRAE se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal. Ses recherches visent à construire des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.
Environnement de travail, missions et activités
Vous exercerez votre activité au sein de du pôle "Ingénierie logicielle, statistiques et sciences des données" de la plateforme ChemoSens, rattachée au Centre des Sciences du Goût et d’Alimentation (CSGA).
Le pôle, à taille humaine, est actuellement composé de trois membres aux profils complémentaires, alliant expertise en statistique, data science et ingénierie logicielle.
Vous évoluerez dans un environnement stimulant, à l’interface entre la recherche académique et les applications concrètes en sciences des données, avec un fort ancrage dans le domaine de l’alimentation.
Votre mission consistera à développer des solutions basées sur des systèmes experts et/ou des algorithmes de machine learning et de deep learning visant à extraire des informations sur des aliments (désignation commerciale / nom de l'aliment) à partir de différents supports (scan ou fichiers PDF de factures, photos d'aliments), puis à les apparier avec des référentiels d’aliments (Ciqual, OpenFoodFacts, FoodEx, etc.), afin d'automatiser (par exemple) le calcul d'indicateurs de qualité nutritionnelle et environnementale.
Ces modèles seront intégrés dans des pipelines ETL afin d’automatiser le workflow de traitement.
L’inférence et l’exploitation des résultats se feront via des interfaces développées en interne ; une contribution à ces aspects pourra être envisagée si le profil du candidat le permet.
Vous Serez Plus Particulièrement En Charge De