Dans un contexte de forte croissance, nous renforçons notre équipe CTO pour accompagner le développement rapide de nos solutions. Sous la supervision du Principal Computer Vision Engineer, vous contribuerez à structurer et optimiser notre gestion des métadonnées tout en soutenant l’expansion de nos projets data-centric.

• Développer une organisation et contribuer à bâtir un système d’information agnostique pour collecter, partager et stocker les métadonnées à tous les processus de l’entreprise.

• Garantir la cohérence technique des architectures de metadata proposées.

• Expertise sur les problématiques de la donnée, son acquisition, sa distibution et la qualité des données (Data quality and governance)

• Gouvernance et pilotage : respect des bonnes pratiques

• Gérer des campagnes d’annotations et d’acquisitions pour générer des métadatas pour des applications de data science.

• Soutenir l’harmonisation des applications métier, aider à préparer des feuilles de routes réaliste.

• Créer un environnement facilitant l’analyse collective de l’archi data-centrique et promouvoir la stratégie de déploiement aux acteurs clés de la donnée.

• Certifier l’utilisation des données et de leurs résultats d’exploitation grâce à des techniques de data science.

• Master en sciences ou en ingénierie dans un domaine lié à l’analyse de données, la gestion de données (data stewardship), la gouvernance de données ou un sujet connexe.

• Idéalement 2 à 3 ans d’expérience en analyse de données (stage et niveau éducatif) et gestion de données.

• Compétences en IT : systèmes d’exploitation Linux-Ubuntu, Word/Latex, environnements de développement (IDE) tels que Visual Studio Code et JetBrains PyChar, gestion de versions (git ou svn), Conda ou Venv, DVC, Collibra, SQL, Remmina/scp

• Bonnes compétences en analyse de données et génération de jeux de données.

• Compréhension des technologies complexes au niveau conceptuel.

• Capacité à synthétiser des concepts complexes pour une communication efficace.

• Rigueur et grand sens du détail.

• Expérience avec des jeux de données publics.

• Connaissance ou expérience avec certains algorithmes de machine learning.

• Un entretien avec le principal computer vision engineer

• Un entretien avec le CTO et la RH

• Un entretien final avec le COO