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PythonJavaTensorFlowscikit-learnPyTorchNumPypandasMatplotlibPlotlyAPI RESTfulHTMLCSSJavaScriptTypeScriptReactVue.jsAngularInfluxDBMongoDBAmazon S3PostgreSQLElasticsearchDockerKubernetesCI/CDGitGitHubNLTKHugging Face

Rôle

Ingénieur spécialisé en conception et développement de solutions Data et Intelligence Artificielle pour les systèmes satellitaires responsable de la spécification de l'architecture du développement et de la mise en production de modèles de Machine Learning et Deep Learning dans un environnement industriel spatial.

Technologies

PythonJavaTensorFlowscikit-learnPyTorchNumPypandasMatplotlibPlotlyAPI RESTfulHTMLCSSJavaScriptTypeScriptReactVue.jsAngularInfluxDBMongoDBAmazon S3PostgreSQLElasticsearchDockerKubernetesCI/CDGitGitHubNLTKHugging Face

Entités

Discipline Data, IA & AlgorithmeCentre DE Competences Digital Solutions France

Contextes

SpatialTélécommunicationsObservationNavigationScience

Compétences

Analyse des besoins utilisateursArchitecture des solutions Data/IAModélisation statistiqueMachine LearningDeep LearningPipelines ETLDéveloppement back-endDéveloppement front-endSpécifications techniquesTests et validationDéploiement en productionMaintenance opérationnelleVeille technologiqueRecherche opérationnelleAnalyse de donnéesPrédictionModélisation hybrideAlgèbre linéaireStatistiquesTraçabilité de projetsBonnes pratiques de développementDocumentation techniqueProactivitéÉcouteEsprit d'analyseTransmission de connaissancesAutonomieAdaptabilitéTravail en équipeFrançais courantAnglais courantVocabulaire technique bilingue

Challenges détectés

5 enjeux
  1. Optimisation

    Centraliser et valoriser les données issues des phases d'industrialisation et opérations spatiales

    Technologies clés

    PythonInfluxDBMongoDBAmazon S3

    Compétences clés

    Pipelines ETLAnalyse de donnéesArchitecture des solutions Data/IA
  2. Transformation

    Concevoir et déployer des modèles de Machine Learning et Deep Learning en environnement de production industriel

    Technologies clés

    TensorFlowscikit-learnPyTorchDocker

    Compétences clés

    Machine LearningDeep LearningModélisation statistique
  3. Transformation

    Traduire les besoins métiers en solutions techniques innovantes reposant sur l'IA et l'analyse de données

    Technologies clés

    PythonTensorFlowscikit-learnPyTorch

    Compétences clés

    Analyse des besoins utilisateursArchitecture des solutions Data/IARecherche opérationnelle
  4. Optimisation

    Développer et maintenir des pipelines automatisés de collecte, traitement et analyse des données

    Technologies clés

    PythonAPI RESTfulDockerKubernetes

    Compétences clés

    Pipelines ETLDéveloppement back-endMaintenance opérationnelle
  5. Optimisation

    Contribuer aux développements front-end et back-end avec spécifications, tests et déploiements

    Technologies clés

    JavaPythonAPI RESTfulHTML

    Compétences clés

    Développement back-endDéveloppement front-endSpécifications techniques
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Profils proches

  • Gestionnaire de Configuration Système Spatial
  • Ingénieur Full Stack Data/IA
  • Ingénieur Intelligence Artificielle Spatial

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