Updated 16h ago

Description de l'entreprise

Inetum est un leader européen des services numériques. Pour les entreprises, les acteurs publics et la société dans son ensemble, les 28 000 consultants et spécialistes du groupe visent chaque jour l'impact digital : des solutions qui contribuent à la performance, à l'innovation et au bien commun.

Présent dans 19 pays au plus près des territoires, et avec ses grands partenaires éditeurs de logiciels, Inetum répond aux enjeux de la transformation digitale avec proximité et flexibilité.

Porté par son ambition de croissance et d'industrialisation, Inetum a généré en 2023 un chiffre d'affaires de 2,5 milliards d'€.

Pour répondre à un marché en croissance continue depuis plus de 30ans, Inetum a fait le choix délibéré de se recentrer sur 4 métiers afin de gagner en puissance et proposer des solutions sur mesure, adaptées aux besoins spécifiques de ses clients : le conseil (Inetum Consulting), la gestion des infrastructures et applications à façon (Inetum Technologies), l'implémentation de progiciels (Inetum Solutions) et sa propre activité d'éditeur de logiciels (Inetum Software). Inetum a conclu des partenariats stratégiques avec 4 grands éditeurs mondiaux - Salesforce, ServiceNow, Microsoft et SAP et poursuit une stratégie d'acquisitions dédiée afin d'entrer dans le top 5 européen sur ces technologies et proposer la meilleure expertise à ses clients.

Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.

Description du poste

Dans le cadre d’un projet stratégique, nous recherchons un Data Scientist Senior pour intervenir sur un projet à forte valeur ajoutée dans le domaine de la défense, appliqué à la détection d’objets à partir de flux vidéo.

La mission couvre l’ensemble du cycle projet, depuis la compréhension et la structuration du besoin client (scoping) jusqu’à la mise en œuvre industrielle et le delivery de la solution.

Description de la mission

Phase 1 – structuration du besoin

Analyse et compréhension approfondie du besoin client
Participation active à la définition du use case métier et technique
Évaluation des données existantes (qualité, volume, pertinence)
Proposition d’orientations techniques et méthodologiques

Phase 2 – mise en oeuvre

Conception, entraînement et mise en production de modèles de Deep Learning / Computer Vision
Développement d’algorithmes de détection d’objets à partir de flux vidéo
Industrialisation du code (robustesse, maintenabilité, exploitabilité)
Rédaction de la documentation, mise en place de tests (TDD)
Travail en environnement Agile
Restitution des résultats au client à un niveau expert (technique et décisionnel)

Qualifications

Compétences techniques requises (obligatoires)

Deep Learning & Computer Vision (maîtrise indispensable )
- Traitement et analyse de flux vidéo
- Détection / reconnaissance d’objets
Python (niveau expert)
Expérience avérée avec les modèles de type YOLO (ou famille équivalente)

Compétences comportementales & posture