En tant que data scientist, vous serez intégré(e) au Pôle Données assurant notamment la mise en oeuvre opérationnelle d'actions de la feuille de route DATA de l'ACPR. En particulier, vous mènerez une expérimentation, en collaboration avec les chercheurs et analystes de la DEAR et des experts de la DGSI, visant à tester le recours à des données synthétiques pour faciliter les collaborations de recherche avec des chercheurs externes sans recours au partage des « vraies » données granulaires. Dans ce contexte, vous contribuerez sur les axes suivants :

-            Rédaction d'un état de l'art sur les méthodes de génération de données synthétiques et d'évaluation de leurs précisions par rapport aux « vraies » données

-            Implémentation d'une ou plusieurs méthodes de génération de données synthétiques appliquées aux données de supervision.

-            Proposition et implémentation d'indicateurs afin d'évaluer la fidélité des données synthétiques aux données d'origine

-            Rédaction d'une documentation permettant la réutilisation des modèles testés sur de nouveaux jeux de données.

Formation recherchée :

Etudiant(e) en dernière année de cycle ingénieur, Master 2, ou équivalent, avec une spécialisation en Data Science, IA, Statistiques, Mathématiques Appliquées, ou Informatique et à la recherche de son stage de fin d'études pour 2026.

Compétences :

-            Maîtrise des langages R et/ou Python

-            Modules de formation et/ou projets en Machine Learning/IA

-            Des connaissances sur des problématiques connexes (techniques d'anonymisation, federated learning) sont un avantage.

Qualités :

-            Capacité à travailler en équipe 

-            Rigueur et sens du détail

-            Prise d'initiative

-            Qualités rédactionnelles : capacités de synthèse avec clarté, précision et adaptation au public cible

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Des aménagements de poste peuvent être organisés pour tenir compte des handicaps des personnes recrutées.