Data Scientist - Chercheur en reinforcement learni...

Company:
Location: Puteaux (92)

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Descriptif du poste:
Sous la direction du responsable R&I de Tessella France et en collaboration avec les data scientists de Tessella, votre travail consistera, entre autres, à :

Assurer la veille (bibliographie, conférence, etc.)

Proposer de nouvelles approches scientifiques/techniques d’apprentissage

Participer aux revues de scientifiques du projet

Implémenter et évaluer ces approches

Participer au réunions avec les industriels et les partenaires académiques

Participer à la rédaction d’articles et de comptes rendus scientifiques

Participer aux réunions internes de l’équipe Tessella

Vous serez également amené à travailler en étroite relation avec nos experts Tessella et IA au sein de Capgemini Engineering. Vous aurez aussi la possibilité de développer vos compétences au sein de nos partenariats académique/industriel en IA.


Profil recherché:
Candidat venant de soutenir une thèse de doctorat/post-doctorat Doc (Bac+8)

Bonnes connaissances théoriques et expériences en manipulation de méthodes/modèles ML/DL/RL, Feature Engineering, Pattern Recognition

Maitrise de Python, Java et/ou Matlab, ainsi que des outils de développement informatique en collaboration (ex GitHub, BitBucket)

Une curiosité scientifique et capacité à proposer des solutions sur mesure

Autonomie, ouverture d’esprit et facilité de communication et de collaboration

Maîtrise du français et de l'anglais.


Entreprise:
Les approches de renforcement (RL) ont à leur actif de très impressionnantes réalisations, comme AlphaGo et OpenFive et font preuve de la puissance et le potentiel de leur RL. Par ailleurs, les systèmes industriels accélèrent leur digitalisation. Ainsi, développer des solutions RL pour des systèmes industriels est l’un des sujets stratégiques de recherche. Ce sujet de recherche, RL appliqué à l’industrie est porté par Tessella France via son projet de recherche DrivAI, faisant parti du programme global de Recherche et Innovation Machine Driven Big Data de Capgemini Engineering. Le RL peut être vu comme une plateforme générique pour la résolution des problèmes de décision et de contrôle. La problématique : l’étude, l’adaptation et l’utilisation des méthodes de Reinforcement Learning dans des contextes industriels. Il s’agira, de faire évoluer les méthodes RL et mettre au point une plateforme correspondantes dédié à des applications industrielles.

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