Un laboratoire de recherche médicale cherche un chercheur en machine learning pour développer des modèles d'aide au diagnostic. Notre projet vise à assister les médecins dans l'interprétation d'images médicales pour la détection précoce de certaines pathologies.

Votre rôle sera de concevoir et d'entraîner des modèles de deep learning capables d'analyser des images médicales (IRM, scanners, radiographies) pour identifier des marqueurs de maladies spécifiques. Vous travaillerez sur des jeux de données annotés par des experts médicaux et devrez développer des modèles robustes et interprétables.

Une solide compréhension des techniques de traitement d'images et de deep learning est requise. Vous devrez également être sensible aux enjeux éthiques liés à l'utilisation de l'IA dans le domaine médical.

Ce projet offre l'opportunité de contribuer à l'amélioration des pratiques de diagnostic médical grâce au machine learning. Rejoignez-nous pour relever des défis techniques passionnants tout en ayant un impact potentiel sur la santé des patients.

Compétences : Python, TensorFlow, Keras, OpenCV, Traitement d'images médicales, Deep Learning, Interprétabilité des modèles, Git

Une plateforme de commerce en ligne recherche un ingénieur en machine learning pour améliorer son système de recommandation de produits. Notre objectif est d'accroître la pertinence des suggestions faites aux clients pour augmenter les ventes et la satisfaction client.

Vous serez responsable de l'amélioration de nos algorithmes de recommandation existants et du développement de nouvelles approches. Votre travail inclura l'analyse du comportement des utilisateurs, la modélisation des préférences client et l'optimisation des recommandations en temps réel.

Une bonne compréhension des systèmes de recommandation (filtrage collaboratif, factorisation de matrices, etc.) est essentielle. Vous devrez également être à l'aise avec le traitement de grandes quantités de données et l'optimisation des performances des modèles.

Compétences : Python, PyTorch, Pandas, MongoDB, Kafka, A/B Testing, Systèmes de recommandation, Traitement de données à grande échelle

Une institution financière cherche un data scientist pour améliorer son système de détection des fraudes. Notre but est de développer des modèles de machine learning plus performants pour identifier les transactions suspectes tout en minimisant les faux positifs.

Votre mission sera d'analyser de grands volumes de données de transactions pour identifier des schémas de fraude complexes. Vous devrez concevoir et implémenter des algorithmes capables de s'adapter rapidement à l'évolution des techniques de fraude.

Vous travaillerez avec des données sensibles et devrez donc avoir une bonne compréhension des enjeux de sécurité et de confidentialité. Une expérience en détection d'anomalies et en apprentissage déséquilibré sera particulièrement appréciée.

Ce projet vous donnera l'opportunité de contribuer à la sécurité financière de nos clients tout en relevant des défis techniques stimulants dans le domaine du machine learning.

Compétences : Python, R, Spark, H2O.ai, SQL, Hadoop, Techniques d'apprentissage déséquilibré, Sécurité des données