Si pour pérenniser l'activité industrielle et le développement des territoires, nous maîtrisons durablement le risque déchet, c'est aussi grâce à vous !
Filiale de VEOLIA, SARPI est le leader européen du traitement et de la valorisation des déchets dangereux et des sites pollués, avec plus de 110 sites en Europe et un réseau d'outils et de services dédiés qui intègre l'ensemble de la chaîne de traitement et de valorisation jusqu'au stockage des résidus ultimes. Notre expertise et nos savoir-faire reposent sur des convictions environnementales fortes, le sens des responsabilités, la recherche permanente de la performance, l'esprit d'entreprendre et la bienveillance.
Vous vous sentez vous aussi concerné(e) par la sécurité des populations et la préservation de la planète ?
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Stagiaire / Alternant(e) Développeur(se) Python IA - H/F Rattaché(e) à la Chargée de projet Informatique, vous participez aux différents projets d'intelligence artificielle et à leurs déploiements au sein de l'entreprise.
Pour mener à bien vos missions, vous devez posseder les compétences suivantes :
- Fonctionnalités Google : Vous êtes familier(e) avec les fonctionnalités Google et savez les exploiter efficacement.
- Bases de données et SQL : Vous êtes à l'aise avec les bases de données et maîtrisez le langage SQL.
- Visualisation de Données Textuelles : Compétences dans la visualisation efficace de données textuelles pour faciliter la compréhension et l'interprétation des résultats.
- Langages de programmation Python : Vous êtes en capacité de travailler avec des langages de programmation courants tels que Python, Java ou C++.
- Outils et Bibliothèques NLP : Maîtrise des outils et des bibliothèques NLP telles que NLTK, SpaCy, Sklearn, CoreNLP, Tensorflow, Pytorch, Scikit learn, Pandas etc.
- Modèles de Langage Pré-entraînés : Capacité à travailler avec des modèles de langage pré-entraînés tels que BERT, GPT ou ELMo.
- Apprentissage Automatique : Expérience en machine learning et deep learning, incluant les modèles de classification/clustering, régression, et de génération avec les différentes méthodes d'apprentissage (supervised, unsupervised et par renforcement).
- Extraction d'Informations : Connaissance des techniques d'extraction d'informations à partir de textes non structurés, comme l'extraction d'entités nommées, la reconnaissance des relations et la détection d'événements.
Évaluation des Performances des Modèles : Compétences en évaluation des performances des modèles et les métriques d'évaluation.
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