Piloter le projet Data Driven Marketing IA, outils démo

Cahier des Charges pour un Ingénieur en Data Science et IA
Titre du Projet : Assistance et Pilotage des Travaux de Stagiaires en Data Science et IA

Durée du Projet : 2 mois

Objectif :
Engager un ingénieur expérimenté en data science et intelligence artificielle pour superviser, guider et piloter les travaux des stagiaires. Le projet inclut la récolte de données, l'analyse prédictive, le machine learning, le deep learning, le traitement du langage naturel (NLP), et l'intégration de solutions IA automatisées.

Responsabilités et Tâches :

Supervision et Encadrement des Stagiaires :

Former et encadrer les stagiaires dans les domaines de la data science et de l'IA.
Assister les stagiaires dans la compréhension et l'exécution de leurs tâches.
Réaliser des réunions hebdomadaires pour évaluer les progrès et résoudre les problèmes techniques.
Récolte et Préparation des Données :

Aider les stagiaires à identifier, collecter et préparer les données nécessaires pour les projets.
Assurer la qualité et la pertinence des données.
Enseigner les techniques de nettoyage et de transformation des données.
Analyse de Données et Modélisation :

Guider les stagiaires dans l'analyse exploratoire des données.
Aider à sélectionner et à appliquer les méthodes de modélisation appropriées (régression, classification, clustering, etc.).
Superviser la validation des modèles et l'évaluation de leurs performances.
Machine Learning et Deep Learning :

Assister les stagiaires dans l'utilisation des bibliothèques de machine learning (scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch).
Aider à développer, entraîner et optimiser des modèles de machine learning et de deep learning.
Conseiller sur les meilleures pratiques en matière de machine learning et d'optimisation de modèles.
Traitement du Langage Naturel (NLP) :

Aider à l'application des techniques NLP pour l'analyse de texte.
Superviser l'utilisation des outils et bibliothèques NLP (NLTK, spaCy, Hugging Face).
Encadrer les projets impliquant la compréhension et la génération de langage naturel.
Data Analytique Prédictive :

Former les stagiaires aux techniques de l'analytique prédictive.
Superviser la création de modèles prédictifs et leur intégration dans des systèmes décisionnels.
Assurer la mise en place de pipelines de données pour les analyses prédictives.
Intégration de Solutions IA Automatisées :

Aider à l'intégration des modèles de machine learning et d'IA dans des solutions automatisées.
Superviser la mise en production des modèles et leur déploiement.
Conseiller sur l'utilisation des plateformes cloud et des outils de déploiement (AWS, GCP, Azure, Docker, Kubernetes).
Compétences Requises :

Expertise en data science, machine learning, deep learning et NLP.
Expérience pratique avec les bibliothèques et outils de data science et d'IA.
Solides compétences en programmation (Python, R, SQL).
Expérience en gestion de projets et encadrement de stagiaires.
Bonne communication et capacités pédagogiques.
Livrables :

Rapports hebdomadaires sur l'avancement des travaux des stagiaires.
Documentation des processus et méthodologies utilisés.
Modèles de machine learning et deep learning opérationnels.
Pipelines de données et solutions automatisées intégrées.
Présentations des résultats finaux et recommandations.
Conditions de Travail :

Travail à distance avec des réunions en visioconférence.
Collaboration via des outils de gestion de projet et de partage de code (Trello, GitHub).
Accès aux ressources nécessaires (données, logiciels, plateformes cloud).