Chargé·e d'Étude Donnée-Géomatique-Intelligence Artificielle H/F - Ministères Aménagement du Territoire Transition Écologique

La ou le Chargé-e d'études conçoit, réalise et coordonne des études et expertises, et contribue aux travaux liés à l'ingénierie de la donnée :
- Etablir le cadrage des études en lien avec le demandeur : commanditaire en cas de pilotage en direct ou chef de projet de la DTer en cas de co-traitance
- Assurer le pilotage en mode projet des études ou réaliser les prestations en co-traitance pour d'autres services le cas échéant
- Développer des pipelines de données et produire les livrables correspondants
- Contribuer à la veille technologique et à la montée en compétence pour la mise en oeuvre de systèmes d'IA
- Apporter un appui méthodologique et technique auprès des chargés d'études de la DTer et fournir une assistance géomatique sur les méthodes et les outils
- Contribuer à la mise en oeuvre de systèmes d'IA (constitution de datasets, choix et entraînement de modèles, mise en oeuvre des tests, interprétation des métriques, etc.)

Liaison hiérarchique :
Rattachement hiérarchique au chef de groupe ingénierie de la donnée et innovation.
En position de chargé d'études, il-elle pilote ou contribue, en transversalité, à des études Ingénierie de la donnée et Innovation, pour l'ensemble des départements de la DTer et peut être amené à des contacts et projets en coordination avec d'autres directions du Cerema.

Savoir
Nécessaire
Maîtrise des bibliothèques Python pour la manipulation de données (pandas...).
Maîtrise des concepts SIG et des logiciels (QGIS ou Arcgis)
Compétences SQL
Apprécié
Expérience avec les frameworks de machine learning et deep learning comme TensorFlow, Keras, PyTorch ou souhait de montée en compétence par le biais notamment de formations
Développement d'applicatifs, de dataviz ou de dashboards
Connaissance des principales bases de données nationales utilisées au sein du Ministère de tutelle, leur champ d'application et leurs limites
Maîtrise de git

Savoir-faire
Bonnes capacités d'analyse et de synthèse
Aptitude à analyser et traiter des données
Aptitude à développer des scripts Python
Capacité à travailler en équipe projet et en réseau
Aptitudes relationnelles et collaboration interdisciplinaire

Savoir-être
Sens des responsabilités et d'esprit d'équipe
Autonomie et grande rigueur dans le travail et sa planification