Précurseur sur le marché de l’IoT et de la valorisation de données, VISIAN propose une approche résolument tournée vers la recherche de retour sur investissement (ROI). Parce que nous pensons l’IoT indissociable de la Data, nous proposons une approche globale des projets, des capteurs au Big Data en passant par les réseaux de communication et les plateformes Cloud. Notre équipe composée de consultants innovation, de développeurs, de data-scientists et de spécialistes de l’électronique est à même de gérer toute la chaîne de valeur « innovation ».

En tant que Développeur Python côté production et pas simplement en R&D, vous devez savoir coder et connaître les différents librairies, mais aussi connaitre les algorithmes.

Le département  Smart&Data a pour mission :

• D’accompagner les métiers dans la réalisation de projets orientés IA, datascience, big data (du cadrage du besoin à la mise en œuvre)
• De faire de la veille technologique   
• De qualifier et de sécuriser les solutions retenues
• De capitaliser sur les bonnes pratiques et de préconiser les méthodologies

Missions & compétences :

• Thématique des expérimentations déjà identifiées : assistance virtuelle, traitement automatique de mail, maintenance prévisionnelle, robots d’accueil, extraction intelligente d’informations dans les textes, détection de fraudes ou d’anomalies...
• contribuer en appui aux missions du pôle intelligence artificielle et Datalab

Compétences :

• compétences générales sur l’intelligence artificielle et les solutions associées
• Effectue des rapports et des présentation
• Maitrise plusieurs techniques dans la liste suivante :

• Comprendre les différentes architectures techniques et connaître l’état actuel du marché dans plusieurs domaines de l’IA (assistant virtuel, chatbot, maintenance prévisionnelle, recherche intelligente, etc.)

• Connaître les principes de Machine/Deep Learning (algorithmes et plateforme machine learning, réseaux de neurones…)

• Connaitre les techniques d’analyse du langage (analyse sémantique/text mining, classification, représentation des connaissances/ontologies, etc.)

• Connaitre les langages de programmation et techniques de conception les plus utilisés dans le domaine de IA (ex : PYTHON), ainsi que les bibliothèques les plus courantes (ex :NLTK, SciKit Learn)