Senior Data Scientist - Computer Vision & Data Quality

Ficha; Paris; Sur place; EUR 90 000 - 110 000; Plein temps

Résumé du poste

Ficha recherche un Senior Data Scientist - Computer Vision pour garantir la qualité des jeux de données et des modèles de vision par ordinateur, afin d’avoir un impact positif sur les comportements citoyens et l’environnement.

Vous traiterez des dizaines de millions d’images de collecte de déchets, gérerez des flux de données, améliorerez les modèles par des approches data-centric, et concevrez des benchmarks crédibles tout en collaborant étroitement avec les équipes produit pour mettre en

Qualifications

• 4 à 5 ans d’expérience en data science, ML ou CV appliquée.
• Maîtrise de Python et des frameworks de DL (PyTorch/TensorFlow).
• Expérience pratique en CV et modèles de DL.
• Gestion d’expérimentations ML (MLflow, TensorBoard, W&B, Neptune, ClearML).
• Outils de versioning de jeux de données (DVC, lakeFS ou équivalent).
• SQL et Git maîtrisés.

Responsabilités

• Gérer des flux massifs de données entrantes et analyser les jeux de données.
• Améliorer les performances des modèles via des approches data‑centric et augmentation des données.
• Concevoir des expérimentations et benchmarks crédibles.
• Collaborer avec les équipes produit pour déployer de nouvelles catégories en production.
• Communiquer les résultats techniques et les recommandations.

Connaissances

Python

PyTorch / TensorFlow

Computer vision

Experiment tracking (MLflow, TensorBoa

Data-centric ML

SQL

Git

Outils

MLflow

TensorBoard

W&B

Neptune

ClearML

DVC

lakeFS

Description du poste

Ficha recherche un Senior Data Scientist - Computer Vision pour garantir la qualité des jeux de données et des modèles de vision par ordinateur, afin d’avoir un impact positif sur les comportements citoyens et l’environnement.

Vous traiterez des dizaines de millions d’images de collecte de déchets, gérerez des flux de données, améliorerez les modèles par des approches data-centric, et concevrez des benchmarks crédibles tout en collaborant étroitement avec les équipes produit pour mettre en