Satellite AI Scientist & Data Engineer | DL, LLM, Cloud

My Easy Farm; Bezannes; On-site; EUR 55,000 - 75,000; Full time

Job summary

My Easy Farm recherche un cadre IA pour concevoir, entraîner et évaluer des modèles de deep learning appliqués à l imagerie satellite. Vous développerez des pipelines d extraction de données et assurerez le matching avec les référentiels en base de données.

Vous participerez à l industrialisation des modèles, déployant des API et des services backend sur AWS/Azure, tout en veillant à la qualité et à la préparation des données. Des collaborations académiques souteniront l innovation.

Qualifications

• 2 ans d'expérience minimum en IA et data science.
• Maîtrise du Python et des frameworks ML (PyTorch).
• Connaissance des pipelines de données et du stockage.
• Compétences en déploiement cloud et en conteneurisation.
• Capacité à documenter les architectures et les processus.

Responsibilities

• Concevoir, entraîner et évaluer des modèles IA pour l'imagerie satellite.
• Développer des pipelines d'extraction de données à partir de documents et OCR.
• Industrialiser les modèles via API, backend et déploiement cloud.
• Participer à la préparation et qualité des données (data engineering).
• Conduire des activités R&D et collaboration avec partenaires académiques.
• Travailler avec Python, PyTorch, LLM, AWS/Azure, Docker, PostgreSQL.

Skills

IA adaptative

Évaluation de modèles

Gestion de projets IA

Intégration IA

Python

Data engineering

Docker

Cloud (AWS/Azure)

SQL / PostgreSQL

Git / GitLab

Open source ML/LLM

Agriculture ou satellite data

Tools

Docker

AWS

Azure

PostgreSQL

Git/GitLab

Python

PyTorch

Job description

My Easy Farm recherche un cadre IA pour concevoir, entraîner et évaluer des modèles de deep learning appliqués à l imagerie satellite. Vous développerez des pipelines d extraction de données et assurerez le matching avec les référentiels en base de données.

Vous participerez à l industrialisation des modèles, déployant des API et des services backend sur AWS/Azure, tout en veillant à la qualité et à la préparation des données. Des collaborations académiques souteniront l innovation.