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Ce qu’il faut savoir sur Machine Learning
Machine Learning (ou apprentissage automatique) est une discipline de l’intelligence artificielle qui permet aux systèmes informatiques d’apprendre à partir de données et de s’améliorer sans intervention humaine directe. Le Machine Learning utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour détecter des motifs, effectuer des prédictions ou proposer des recommandations. Il peut fonctionner de différentes manières : avec apprentissage supervisé, où le modèle est entraîné sur des données étiquetées pour prédire des résultats spécifiques, avec apprentissage non supervisé, où il explore des données non étiquetées pour identifier des structures ou des regroupements, ou encore avec apprentissage par renforcement, où le système apprend par essais et erreurs pour maximiser une récompense. Cette technologie est utilisée dans de nombreux secteurs, comme la reconnaissance d’images, les assistants virtuels, les systèmes de recommandation ou l’automatisation industrielle, et elle joue un rôle clé dans l’exploitation des données et l’innovation technologique.
Data Scientist Sagemaker AWS

Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Data Scientist Sagemaker AWS Tâches: - Formaliser la résolution du problème métier par une approche Data Science (algorithme ou analyses) structurée et priorisée - Identifier, explorer et qualifier le potentiel de nouvelles sources de données (internes et/ou externes) en lien avec les cas d’usage existants ou les objectifs de l’entreprise - Manipuler et exploiter de grands volumes de données hétérogènes pour en extraire de l’information à forte valeur ajoutée - Avoir une très bonne connaissance des différents types d’algorithmes existants (statistique et machine learning), ainsi que des framework existants. - Être autonome sur la mise en œuvre des modèles Data Science (ML & DL) performants et optimisés, et la mesure des performances théoriques et réelles - Écrire, en collaboration avec les Data Engineers, des pipelines de transformation (Big) Data efficaces, pérennes et monitorées, respectant les bonnes pratiques MLOps - Interpréter et expliquer le comportement des modèles ML en insights business activables - Connaître et respecter dans nos propositions de valeur les exigences et problématiques liées aux réglementations en vigueur (RGPD, Data privacy, etc.) et aux standards et tendances du secteur (éco-conception, etc.) - Respecter et alimenter les bonnes pratiques de développement de l’équipe - Assurer une veille et un partage de connaissances (méthodologique, technologiques et des produits industrialisés) Si vous êtes actuellement à l'écoute du marché, je vous invite à m'envoyer votre candidature. Bien à vous, Nadia
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Le/ La développeur·euse data (décisionnel / BI / Big Data / Data engineer) implémente des modèles de Machine Learning dans des pipelines de données pour extraire des informations utiles et optimiser les processus décisionnels.
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