Ingénieur(e) de recherche systèmes de recommandation H/F

Description de l'offre

Company descriptionDescriptif de l'entreprise

Dassault Systèmes, « The 3DEXPERIENCE Company », offre aux entreprises et aux particuliers les univers virtuels nécessaires à la conception d’innovations durables. Ses solutions leaders sur le marché transforment pour ses clients, la conception, la fabrication et la maintenance de leurs produits. Les solutions collaboratives de Dassault Systèmes permettent de promouvoir l’innovation sociale et offrent de nouvelles possibilités d’améliorer le monde réel grâce aux univers virtuels. Avec des ventes dans plus de 140 pays, le Groupe apporte de la valeur à plus de 200 000 entreprises de toutes tailles dans toutes les industries. Pour plus d’informations : www.3ds.com.

CATIA, SOLIDWORKS, SIMULIA, DELMIA, ENOVIA, GEOVIA, EXALEAD, BIOVIA, NETVIBES, 3D VIA, 3DEXCITE sont des marques déposées de Dassault Systèmes ou de ses filiales aux USA et/ou dans d'autres pays.

Job descriptionDescriptif du poste

Mission :

Au sein du Département Corporate Research & Science , vous intégrerez l’équipe Data Science, s’intéressant aux problématiques liées aux environnements de dimension massive mixant le réel et le virtuel et générant des quantités de données complexes nécessitant l’automatisation de leur traitement et de leur analyse afin d’en extraire une connaissance et des modèles à forte valeur ajoutée.

Les systèmes de recommandation sont des composants logiciels dont le but est d'aider des utilisateurs à prendre des décisions à partir de leurs interactions avec leur sphère informationnelle. Aujourd’hui, le volume et la complexité des informations qui nous parviennent sont en perpétuelle extension. Dans ce contexte, les systèmes de recommandation ont pour vocation de sélectionner les informations les plus intéressantes en fonction du but recherché. Il s'agit par exemple de recommander des applications à des utilisateurs de la 3D Experience Platform ou de personnaliser leur recherche d'information.

Pour atteindre ces objectifs, les technologies de recommandation font aujourd'hui face à des défis scientifiques majeurs. Comment intégrer l'hétérogénéité des sources d'information pour modéliser les préférences, comment prendre en compte le contexte, comment traite efficacement ces masses d'information, etc.

Dans ce contexte, le/la candidat(e) aura pour mission la réalisation des objectifs suivants :

- Prendre en main cette thématique de recherche et en définir les axes.

- Développer des prototypes et des composants technologiques.

- Démontrer l’applicabilité et l’usage des composants dans des scénarii adaptés aux besoins de Dassault Systèmes.

- Au travers des études et prototypes réalisés, élaborer des recommandations technologiques et accompagner leur transfert vers les équipes de développement produit.

- Participer à l’écriture de brevets en rapport avec cette thématique.

Candidate's profileProfil recherché

Profil

Doctorat (PhD) en Machine Learning / mathématique / statistique ou formation d’ingénieur ou universitaire (de type Bac+5) avec une majeure en Machine Learning / Data Science et un minimum de 3 ans d’expérience professionnelle dans le développement d'algorithme de Machine Learning (apprentissage statistique)

A ce titre, vous disposez de solides connaissances en Apprentissage Statistique (Expertise), Mathématiques Appliquées (Expertise), Algorithmique (maîtrise),

Vous disposez de compétences en programmation en python et C++ (Expertise), la connaissance des outils Hadoop, MapReduce, Spark est un plus ainsi qu’une aisance dans la rédaction de document et de présentation

Vous êtes familier avec les technologies de recommandation Collaborative Filtering , Content Based Filtering , Knowledge Based Systems,…

Outre les compétences techniques, vous êtes doté(e) d’un esprit d’analyse et de synthèse, d’une bonne aptitude à la restitution d’information et à la communication.

Position SummaryRésumé du poste

Position DescriptionDescriptif du poste

Type of contractType de contrat

Contrat en CDI

EducationFormation académique

RequirementsExigences

QualificationsQualifications

Compensation & BenefitsRémunération & Avantages Sociaux

How to apply?Comment postuler ?

Closing StatementsAvis