Renault Group
Publiée il y a 6 jours · Boulogne-Billancourt
CS27 - BAC+5 - Data Scientist - Évaluation et déploiement de modèles multimodaux pour des cas d’usage industriels
- Boulogne-Billancourt
Description du poste
Company
RENAULT s.a.s.
Job Description
Votre environnement
Renault Group investit dans l’IA pour répondre à des besoins métiers variés, de la conception à la production. Vous rejoindrez le Centre d’Excellence IA de Renault Digital, qui réunit une quinzaine de data scientists et porte les projets d’IA transverses du groupe.
Vous travaillerez en lien direct avec les équipes des usines ou métier qui seront vos interlocuteurs pour définir les cas d’usage et valider vos recommandations. Vous aurez accès à des cas d’usage issus de plusieurs directions (industrie, ingénierie, finance, qualité, après-vente) et à des données variées : séries temporelles, images, audio, vidéo, verbatims.
- Moyens techniques : environnement GCP, accès à des API de modèles en ligne, matériel embarqué de test si besoin.
- Lieu : Boulogne-Billancourt (3 j/sem) et télétravail (2 j/sem), avec déplacements ponctuels au Technocentre de Guyancourt et sur sites de production.
- Encadrement :
+ T. Phe-Neau, PhD, Chapter Leader, Data Scientist @ Renault Digital A. Vouillon, Head of AI CoE @ Renault Group
Votre mission
Déterminer, pour les cas d’usage industriel définis, quel type de modèle multimodal déployer, et outiller ce choix de façon durable.
La durée de vie des modèles déployés est aujourd’hui d’environ un an. Les modèles open source (ex. Gemma, DeepSeek, Qwen) déployés en interne peuvent s’affranchir du cycle de vie des fournisseurs. Mais en usine, le bon choix dépend aussi de la latence, de la connectivité, de la confidentialité, du matériel en bord de ligne et du coût. Vous comparerez donc trois familles d’approches : modèles en ligne via API (référence de performance), modèles open source auto-hébergés sur GCP et modèles embarqués sur matériel edge.
L’évaluation pourra porter sur deux problématiques, précisées avec les équipes métier : la détection d’anomalies
Annonce publiée sur Indeed et reprise par Intelligence Academy. Seule l'annonce d'origine fait foi ; nous ne sommes pas l'employeur.
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