A propos de KPMG :
* Premier cabinet pluridisciplinaire en France
* Employeur préféré du secteur audit & conseil (selon le classement Universum Business 2023)
* Support aux 4 métiers d'excellence : Audit, Conseil, Expertise Services Conseil & Gestion Sociale, Droit & Fiscalité (KPMG Avocats) ainsi que leurs fonctions supports & transverses, pour répondre, entre autres, aux enjeux d'innovation et de transformation de ses clients - du CAC 40 aux TPE/PME
* Des équipes à taille humaine dans 190 bureaux en France et 143 pays pour Grandir ensemble et Impacter positivement
Modalités de travail :
* Localisation : Tour Europlaza
* Type de contrat : CDI
* Date de début prévue : 01/04/2025
* Mode travail : Hybride
* Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.
N'attendez plus, rejoignez un environnement de travail de qualité où le sens du collectif est clé. Vos challenges
Sous la responsabilité opérationnelle du AI Lab Manager et rattaché au Head Of Data & IA, votre mission, en tant que Lead Data Scientist F/H consistera à :
* Gérer l'équipe de datascience au quotidien
* Adapter si nécessaire le modèle opérationnel de l'équipe et ses outils de production et de suivi.
* Définir une stratégie adaptée de traitement de la donnée
* Challenger et valider les algorithmes d'apprentissage automatique
* Travailler avec les équipes de developpement logiciels et DEVOPS pour mettre en place le MLOPS
* Aligner les projets de données sur les objectifs de l'entreprise
Vous travaillerez afin que votre équipe puisse assurer les responsabilités suivantes :
* Analyser conseiller et déterminer le plan d'action des projets métiers data science.
* Participer aux ateliers d'expression des besoins
* Comprendre les problématiques métiers
* Communiquer les résultats et accompagner les équipes en charge de l'implémentation des modèles IA
* Extraction et structuration des données :
* Elaboration des algorithmes d'intelligence artificielle
* Analyser les données et construire les données d'entrainement des modèles
* Créer et tester des algorithmes d'apprentissage automatique
* Amélioration continue des modèles
* Industrialisation des modèles d'IA dans les applications
* Veille technologique sur les outils de data science
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