Junior Data Scientist

Intégration de l'équipe de Sic.Lab / Inria en tant que Data Scientist pour traiter et analyser des volumes importants de données audiovisuelles.

• Traitement, nettoyage et analyse de plus de 100 000 segments audiovisuels en utilisant Python, Pandas et NumPy.
• Conduite d'une analyse exploratoire des données pour identifier des schémas de redondance, des anomalies et des problèmes de qualité des données.
• Conception, entraînement et évaluation d'un modèle Random Forest pour la détection automatisée des redondances à l'aide de scikit-learn.
• Développement de pipelines de prétraitement et de validation reproductibles pour fiabiliser l'évaluation et l'analyse des modèles.

Collaboration avec le laboratoire I3S pour mener des travaux de recherche et d'évaluation sur des modèles de vision par ordinateur.

• Évaluation de modèles de vision par ordinateur sur le jeu de données MS COCO à l'aide d'expériences Python reproductibles.
• Conception de protocoles d'évaluation quantitative et comparaison des performances des modèles selon différents contextes expérimentaux.
• Analyse de la robustesse des modèles et comparaison des résultats à l'aide de métriques de performance structurées.

Participation au développement d'outils logiciels pour la simulation robotique au sein de Terra Numerica / Inria.

• Développement d'une interface graphique 3D pour la simulation de robots en utilisant JavaScript et Three.js.
• Intégration de fonctionnalités de visualisation interactive.
• Réalisation des tests logiciels nécessaires pour assurer la qualité de l'interface.