DGTL Performance
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Postuler chez DGTL PerformancePostée il y a 3h · CDI
Description du poste
DGTL / Signe + est le facilitateur pour tous les acteurs qui recherchent des ressources ou des missions DATA.
Spécialiste du marché Data et BI, nous intervenons dans toute la France comme à l'étranger ; en sous-traitance, pré-embauche, recrutement, portage commercial, portage salarial, etc.
Depuis 2018, nous accompagnons nos clients avec proximité, juste prix et préoccupation éthique de tous les instants.
https://www.dgtl-performance.com
Le poste :
Pour le compte d'un acteur majeur de la grande distribution, nous recherchons un Data Scientist Senior spécialisé en Computer Vision, appelé à intervenir au cœur d'une initiative stratégique de digitalisation des points de vente, dans un environnement cloud GCP / Vertex AI.
Intégré(e) à une équipe Analytics dédiée à la conception et au déploiement de services analytiques à destination des équipes métier, vous jouerez un rôle moteur dans la transformation digitale des magasins physiques. Le projet central de cette mission porte sur le **Monitoring Temps Réel de l'Étagère** : il s'agit de concevoir, entraîner et déployer des modèles de Computer Vision capables d'analyser en temps réel l'environnement physique des points de vente, afin d'en extraire des données exploitables sur la disponibilité des produits, leur conformité en rayon et les mouvements de stocks.
Vous évoluez dans un contexte Agile, en interaction étroite avec des équipes métier (opérations, supply chain, expérience client) et des équipes techniques (Data Engineering, MLOps, Dev Ops). L'environnement est exigeant en termes de performance et de scalabilité, les modèles devant opérer sur des flux d'images à grande échelle en conditions réelles.
La mission est prévue sur le long terme, avec une présence sur site de deux jours par semaine.
Responsabilités : - Concevoir et développer des modèles de Deep Learning appliqués à la Computer Vision pour l'analyse de l'environnement physique en magasin - Déployer et industrialiser les modèles sur GCP via Vertex
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