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À propos de Capgemini
Capgemini est un leader mondial, responsable et multiculturel, regroupant 325 000 personnes dans plus de 50 pays. Partenaire stratégique des entreprises pour la transformation de leurs activités en tirant profit de toute la puissance de la technologie, le Groupe est guidé au quotidien par sa raison d'être : libérer les énergies humaines par la technologie pour un avenir inclusif et durable.
Fort de 55 ans d'expérience et d'une grande expertise des différents secteurs d'activité, Capgemini est reconnu par ses clients pour répondre à l'ensemble de leurs besoins, de la stratégie et du design jusqu'au management des opérations, en tirant parti des innovations dans les domaines en perpétuelle évolution du cloud, de la data, de l'Intelligence Artificielle, de la connectivité, des logiciels, de l'ingénierie digitale et des plateformes.
Le poste
Au sein de nos équipes projet, votre principale mission sera de concevoir, développer et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle avancées, en mettant l'accent sur les modèles de Machine Learning et Deep Learning pour répondre aux besoins stratégiques de l'entreprise.
En tant qu'Ingénieure/Ingénieur Data GCP, vous interviendrez dans des missions variées telles que :
- Définir et implémenter des architectures IA robustes et évolutives
- Développer des modèles de Machine Learning supervisés et non supervisés (classification, régression, clustering)
- Optimiser les pipelines de données pour l'entraînement et la mise en production des modèles
- Encadrer et accompagner les équipes techniques sur les bonnes pratiques IA
- Assurer une veille technologique sur les frameworks et algorithmes innovants
- Collaborer avec les équipes Data Engineering et DevOps pour l'intégration des modèles en production
Profil recherché
Formation et expérience
- Diplômé(e) d'un Bac+5 en informatique ou équivalent
- Expérience confirmée (≥ 5 ans) sur un poste similaire
Compétences techniques
- Langages : Python (obligatoire), R, Java (optionnel)
- Frameworks IA/ML : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
- Big Data : Spark, Hadoop (souhaité)
- MLOps : MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes
- Bases de données : SQL, NoSQL
- Cloud : AWS, Azure ou GCP (au moins un)
- Connaissances avancées : NLP, Computer Vision, modèles génératifs (GAN, LLM)
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