{"id":1138092,"url":"https://alion.io/job/alliance-workday-senior-data-scientist-data-analyst-applique-a-la-conduite-autonome-hf","title":"Senior Data Scientist / Data Analyst appliqué à la Conduite Autonome (H/F)","company":{"id":9074,"name":"Alliance Workday","domain":"alliancewd.com","url":"https://alion.io/company/alliancewd","size_band":"1001-5000","is_staffing_agency":false,"is_intermediary":false,"ats_vendor":"Workday","truth_index":{"grade":"B","score":82,"open_postings":27,"ghost_share":0,"stale_share":0.704,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":26,"computed_at":"2026-09-23T05:45:00Z"}},"role":"Data Science","role_family":"Data Science","seniority":"senior","employment_type":"full_time","work_mode":"on_site","remote_scope":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Guyancourt, France"],"countries":["FR"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":61000,"max_usd":103000,"period":"year","method":"role_seniority_country_remote_cell","sample_n":18},"experience_years_min":5,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Computer Vision","optional":false},{"name":"DVC","optional":false},{"name":"Fine-tuning","optional":false},{"name":"Knowledge Distillation","optional":false},{"name":"Machine Learning","optional":false},{"name":"MLFlow","optional":false},{"name":"Model Distillation","optional":false},{"name":"Multimodal AI","optional":false},{"name":"Reinforcement Learning","optional":false},{"name":"Self-Supervised Learning","optional":false},{"name":"Transformers","optional":false},{"name":"World Models","optional":false},{"name":"C++","optional":true},{"name":"Git","optional":true},{"name":"Keras","optional":true},{"name":"Linux","optional":true},{"name":"Python","optional":true},{"name":"PyTorch","optional":true},{"name":"PyTorch C++","optional":true},{"name":"RTOS","optional":true},{"name":"TensorFlow","optional":true},{"name":"TensorFlow C++","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-09-23T09:04:59Z","employer_posted_date":"2026-09-23","last_verified_at":"2026-09-23T11:14:25Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":0,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":0},"description":"Company\nAMPERE SOFTWARE TECHNOLOGYJob Description\nVotre environnement de travail\nDans le cadre de la transformation du véhicule vers des architectures AI Defined Vehicle (AIDV), connectées et fortement orientées vers les applications à base de IA, Renault développe la prochaine génération de systèmes de perception et de conduite intelligente.\nAu sein de la Direction Drive & Comfort, vous rejoindrez une équipe d'experts en Intelligence Artificielle, Machine Learning et Autonomous Driving travaillant sur les futures générations de solutions d'aide à la conduite et de conduite automatisée.\nL'équipe développe une nouvelle architecture de perception et de décision basée sur des modèles de fondation (Foundation Models), capables d'exploiter de manière unifiée les données issues de multiples capteurs embarqués (caméras, radars, cartographie, navigation, données véhicule). L'objectif est de construire des systèmes End-to-End IA permettant de passer progressivement d'architectures ADAS traditionnelles à des architectures d'IA pour conduite autonome AD L2++ et L3 urbaine et autoroutière.\nLe poste est proposé en CDI, basé au Technocentre Renault à Guyancourt.\nUn télétravail de 2 à 3 jours par semaine est possible, en accord avec le manager.\nVos missions\nAu sein de la Direction Drive & Comfort, vous contribuerez au développement de modèles d'intelligence artificielle de nouvelle génération pour les systèmes de conduite automatisée L2++, L3. Vous participerez aux différentes phases du cycle de développement :\nRecherche et développement de modèles IA\nConcevoir et développer des architectures Deep Learning multimodales intégrant plusieurs sources de données capteurs.\nDévelopper des modèles de fondation capables d'apprendre des représentations génériques de l'environnement de conduite.\nConcevoir des architectures End-to-End reliant directement perception, compréhension de scène, prédiction et planification.\nParticiper à l'évaluation de nouvelles approches inspirées des Large Language Models, Vision Foundation Models et World Models.\nGestion et exploitation de la donnée\nDéfinir les stratégies de collecte de données nécessaires à l'entraînement des modèles.\nDévelopper des pipelines de préparation, d'enrichissement et de validation de données massives.\nExploiter des bases de données embarquées représentant plusieurs millions de kilomètres de roulage.\nMettre en œuvre des stratégies d'apprentissage supervisé, auto-supervisé et semi-supervisé.\nEntraînement, optimisation et portage sur cible embarquee\nConcevoir et entraîner des modèles à grande échelle sur infrastructures GPU distribuées.\nOptimiser les performances des modèles selon les contraintes HW\nMettre en œuvre des techniques de fine-tuning, distillation, quantification et compression de modèles.\nCollaborer avec les équipes embarquées afin d'assurer le déploiement efficace des modèles sur cible HW.\nValidation et industrialisation\nDéfinir les métriques de validation des modèles.\nÉvaluer les performances dans des environnements simulés et sur données réelles.\nContribuer aux stratégies de validation pour les fonctions de conduite autonome.\nParticiper à l'amélioration continue des outils ML Ops et Data Ops.\nVous contribuerez également au développement logiciel, à l’intégration et à la mise au point sur vehicule prototype.\nVotre profil\nVous êtes diplômé(e) d’une école d’ingénieur ou université (BAC+5). Vous avez idéalement une formation dans les domaines de la computer vision, traitement de signal, intelligence artificielle, conduite autonome, robotique.\nVous justifiez d'une expérience d'au moins 5 ans dans le développement de modèles d’intelligence artificielle dans l'un ou plusieurs des domaines suivants :\nDeep Learning\nFoundation Models\nVision Transformers\nSelf-Supervised Learning\nMulti-Modal Learning\nReinforcement Learning\nAutonomous Driving\nComputer Vision\nUne expérience de gestion de la data et des flows et outils associés (DVC, MLFlow, …) serait un plus.\nVous disposez idéalement de connaissances techniques dans certains des domaines logicielles suivants :\nPython\nPyTorch, TensorFlow, Keras\nC, C++\nLinux/RTOS\nGit(lab)\nVous avez des connaissances dans le développement logiciel et les outils associés (gestion de configuration, Intégration continue, ...).\nVous avez la rigueur nécessaire pour le développement de logiciel à enjeu sécuritaire et savez travailler de manière organisée et transparente en équipe pour tenir un planning de développement industriel.\nVous saurez vous intégrer à une équipe pluridisciplinaire et multiculturelle.\nVotre autonomie, votre esprit de synthèse, votre capacité d’analyse et d'écoute, votre communication, votre capacité d'animation transversale seront nécessaires à la tenue du poste proposé.\nVous avez un bon niveau d'anglais écrit et oral.\nJob Family\nInformation Technologies & SystemsRenault Group is committed to creating an inclusive working environment and the conditions for each of us to bring their passion, perform to the full and grow, whilst being themselves. \nWe find strength in our diversity and we are engaged to ensure equal employment opportunities regardless of race, colour, ancestry, religion, gender, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity, etc. If you have a disability or special need requiring layout of the workstation or work schedule, please let us know by completing this form.\nIn order to follow in real time the evolution of your applications and to stay in touch with us, we invite you to create a candidate account. This will take you no more than a minute and will also make it easier for you to apply in the future.\nBy submitting your CV or application, you authorise Renault Group to use and store information about you for the purposes of following up your application or future employment. 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