✔️ Ce MS^® qui forme en 1 an principalement des Data Scientists opérationnels, répond en effet aux besoins en compétences actuels et à venir des entreprises et des institutions du secteur privé ou public.

✔️ Objectifs de la formation : apprendre à développer des outils innovants de représentation, de modélisation permettant la création de plus value et la prise de décisions utiles à partir de données.

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✔️ Le Data Scientist, très recherché, peut exercer son activité dans un environnement multi-échelle et dans des secteurs d’activité différents (industrie, commerce, santé, énergie, banque/finance, tourisme/transport)

Retrouvez le parcours inspirant de Khalida, (promotion 2017-2018) en cliquant sur la vidéo ou ici
Découvrez les parcours de Benjamin et Béranger.

Paroles d'Experts : retrouvez les témoignages de
C. Pineau, Chief Data & Analytics Officer BNP Paribas Real Estate et N. FERAY, Sous-Directeur des SI, HABITAT 76

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Informations : INSA Rouen Normandie

✔️ Durée de l'alternance : 1 an, à pourvoir dès septembre 2021

Mots clés #alternance #python #sciencedesdonnees #montecarlo #innovation  #aws #gitlabci #modelesquantitatifs

Lieu  : Maisons Alfort (accès Paris, métro ligne 8)

Profil : Master 2/Ingénieur(e) en 3^ème année maths/informatique, algorithmique et structures de données, statistiques et probabilités avancées, méthodes d’optimisation, simulations Monte-Carlo, Python.

Objectif : pour La Direction Actuariat et Évaluation Quantitative, implémenter un des modèles de risque de crédit (modèle à variable latente gaussienne) sous Python en collaboration avec l’encadrant.

Vous souhaitez développer vos compétences en participant à un projet ambitieux ?

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✔️ The postdoctoral researcher will work on affective analysis of multimedia data for entertainment and education.

✔️ This fellowship is a part of the Emotional Artificial Intelligence (IART-EMO) action from the CPER-FEDER project "E-Education” founded by the Nouvelle Aquitaine Region, in partnership with the European Union (FEDER/ ERDF).

► Objectives

✔️ The candidate will work on developing new deep learning-based approaches for image/video affective content analysis, classification, and retrieval.

►Salary

✔️ Around 2,000 euros/month net income (depending on the candidate experience)

►Qualification/required skills

✔️ Outstanding academic credentials

✔️ With an earned doctorate in Computer Vision Machine Learning, Image Processing or a closely related field

✔️  A relevant scientific track record on major computer vision conferences/journals is a criterion for the selection

✔️ As well as experience on deep learning techniques and platforms

✔️ Experience on affective computing is considered a  plus

► Application

Please include a CV, a statement of research interests and 2 letters of reference here