Acteur reconnu de l’inspection d’éoliennes et de panneaux photovoltaiques, SkyVisor recherche son Lead Data Scientist dans le domaine du deep learning et computer vision pour piloter l’activité Data et relever les challenges de croissance de l’entreprise.

La donnée vous passionne et vous souhaitez participer activement au développement d’algorithmes de Deep Learning afin de détecter des défauts sur des images d’inspection technique d’éoliennes et de panneaux solaires ? Alors rencontrons-nous !

En lien direct avec le fondateur et responsable technique de SkyVisor et en relation étroite avec les équipes de développements et produits, vous serez responsable de l’exploitation et de l’analyse du grand volume de données particulièrement de l’imagerie présente sur notre infrastructure d’inspections.

Concrètement les missions consistent à :

• Piloter l’activité Data, gestion des projets et échanger avec les équipes produits

• Travailler sur le cycle de vie complet de la donnée : collection, database design, exploration, entrainement, enrichissement

• Etudier les différents algorithmes de machine learning / architectures disponibles, implémenter des réseaux de Deep Learning, suivre la performance de vos modèles et les industrialiser

• Déployer le modèle sur des infrastructures cloud / GPU

• Développer des algorithmes en Python de pre/post traitement des données, particulièrement en Computer Vision

Parmi nos avantages:

• 10 jours de RTT par an en plus des 25 jours de congés légaux

• 2 jours de télétravail par semaine

• Mutuelle

• Carte Swile

• Carte mobilité / transport

Poste basé à Rennes (proche gare), pas de full remote

• Bac+5, master, école d’ingénieur avec au moins 3 ans d’expérience dans la data science, deep learning et computer vision

• Vous connaissez parfaitement les environnements et langages de la Data Science et de la Computer Vision: Python, openCV, PyTorch, Pandas, Keras, Tensorflow…

• Connaissances en infrastructure cloud GPU (AWS, GCP)

• Excellente communication verbale et écrite requise (anglais / français)

• Approche organisée et professionnelle avec un goût pour les challenges

1. Appel téléphonique

2. Entretien dans nos locaux à Rennes

3. Proposition