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Publié il y a 6 jours

Chercheur Senior en Machine Learning · Systèmes Agentiques H/F

Entreprise
UgitechRecrute en direct
Localisation
Marseille - 13
Sur site
Type de contrat
Niveau
Senior
Rémunération
Pas de salaire renseigné

Salaire du marché

Médiane du marché
55k€
Estimation
50k€fourchette habituelle65k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 55 offres pour ce poste (Senior, France), le marché se situe autour de 55k€ (50k€–65k€).

Médiane du marché
550€/j
Estimation
475€/jfourchette habituelle615€/j

Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 34 offres pour ce poste (Senior, France), le marché se situe autour de 550€/j (475€/j–615€/j).

TJM du marché pour AI/ML Engineer (Senior) en France : médiane 550 €/jour, P25–P75 : 475–615 €/jour, n = 34 offres. TJM Python

Salaire du marché pour AI/ML Engineer (Senior) en France : médiane 55 000 €/an, P25–P75 : 50 000–65 000 €/an, n = 55 offres. Salaire Python à Marseille

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Le besoin

Contexte

Pour un grand groupe international de transport maritime et de logistique basé à Marseille, nous recherchons un chercheur senior en Machine Learning. Il fera évoluer un framework agentique interne qui automatise la recherche et l'expérimentation ML : formalisation du problème, priorisation des expériences, génération et correction de code, validation expérimentale, études d'ablation et sélection de modèles.

Description du poste

  • Plugin Event Forecasting : intégrer des événements dans les prévisions de séries temporelles (détection, qualification, modélisation de la probabilité, de la durée, de l'intensité et de l'impact), produire des scénarios central, optimiste, pessimiste et de stress.

  • Rigueur scientifique : aucune fuite temporelle, tests placebo, backtests événementiels, comparaison avec un modèle de référence sans événements.

  • Plugin IoT et maintenance prédictive : détecter tôt les anomalies et les signaux précurseurs de panne, estimer la probabilité de panne et la durée de vie restante (RUL) à partir de séries multivariées issues de capteurs.

  • Benchmark des approches : comparer le supervisé, le non supervisé, la détection d'anomalies et l'analyse de survie, et tester la généralisation à de nouveaux équipements.

  • Alertes métier : produire des alertes explicables et hiérarchisées, exploitables par les équipes opérationnelles.

  • Livrables : plugins testés et documentés, protocoles reproductibles, code versionné, guide de prise en main, restitutions régulières et transfert de connaissances aux équipes internes.

Environnement technique

  • Langage et frameworks : Python, PyTorch ou TensorFlow, scikit-learn

  • Domaines : séries temporelles, détection d'anomalies, Deep Learning, analyse de survie

  • Architecture : systèmes multi-agents, orchestration d'agents LLM

  • Atouts : Dataiku, MLOps, cloud, automatisation des chaînes d'expérimentation

Exigences du poste

Compétences requises

  • Python
  • PyTorch
  • TensorFlow
  • Scikit-learn
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Time Series Analysis
  • Anomaly Detection
  • Survival Analysis
  • Agentic AI / Agents IA
  • LLM Orchestration
  • Dataiku
  • MLOps
  • Cloud

Un plus

  • Supply Chain
  • Product Management
  • QA Testing
  • IoT
  • Automation

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Plan d'action

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À propos de l'entreprise

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