Techniques :
Maîtrise des langages de programmation tels que Python, Java ou C++.
Expérience avec des frameworks de machine learning (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc.).
Connaissance des bases de données (SQL, NoSQL).
Familiarité avec les outils de versioning (Git, GitHub).
Algorithmiques :
Compréhension des concepts algorithmiques fondamentaux (complexité, structures de données).
Capacité à concevoir et implémenter des algorithmes efficaces pour des problèmes complexes.
Compétences analytiques :
Capacité à analyser des données et à tirer des conclusions pertinentes.
Compétences en visualisation des données.
Soft Skills :
Capacité à travailler en équipe et à communiquer efficacement.
Esprit d'initiative et capacité à résoudre des problèmes de manière autonome.
Curiosité et envie d'apprendre en continu.
Qualifications :
Diplôme en informatique, en mathématiques appliquées, en intelligence artificielle ou dans un domaine connexe.
Expérience préalable dans le développement d'applications, idéalement en lien avec l'IA (1 à 3 ans d'expérience souhaitée).