Apprenti(e) - Data scientist appliqué à la vision par ordinateur

Au sein de la Direction des applications d’appui au commandement (DAAC) de l’ANFSI, le Datalab est un laboratoire de valorisation de la donnée au profit de la police nationale et de la gendarmerie nationale, composé d’une quinzaine de personnels. Il a pour mission de répondre à des besoins métiers en réalisant des expérimentations utilisant des données massives et/ou des algorithmes d’intelligence artificielle. Les thématiques abordées sont variées: traitement automatique du langage, reconnaissance et transcription vocale, recherche opérationnelle, vision par ordinateur, etc.
Environnement technique et organisation de l’équipe : Les projets s’inscrivent dans un écosystème numérique entièrement internalisé et évolutif, adapté aux besoins des data scientists.
Cet environnement permet de couvrir l’ensemble du cycle de vie d’un projet IA, de la conception à la mise en production (notebooks, CI/CD, stockage S3, utilisation Kubernetes, etc.).
 

L’équipe est composée d’une douzaine de data scientists.
 

Missions : Intégré au pôle vision, vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de développement:
 

1. Montée en compétences
- prise en main de l’environnement technique (CI/CD, Kubernetes, S3, notebooks, etc.) ;
- compréhension des pratiques internes ;
- rédaction de tutoriel à destination interne.
 

2. Projets en vision par ordinateur
Les sujets couverts incluent la détection d’objet, le tracking, la recherche par similarité d’image et multi-modale, ainsi que l’OCR.
Vos missions incluront :
- préparation des données (exploration, nettoyage, annotation) ;
- entraînement de modèles (PyTorch, frameworks dédiés) ;
- évaluation des performances (métriques adaptées) ;
 

3. Capitalisation

- rédaction de documentation technique ;
- présentation des travaux réalisés ;
 

4. Contribution technique
- développement d’outils Python pour pallier les briques techniques manquantes ;
- veille technologique, en particulier sur les modèles de vision à l’état de l’art ;
- force de proposition pour l’amélioration continue des pratiques ;