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L’activité Parfums Beauté affirme sa singularité à travers une promesse : révéler la beauté de chaque personne dans ce qui la rend unique.\nLa Recherche et l’Innovation CHANEL Parfums Beauté sont au service de la Création. Dans un environnement scientifique pluridisciplinaire, les équipes développent des approches innovantes pour mieux comprendre les caractéristiques humaines et leur perception.\nAu sein de l’équipe de Recherche en Biostatistiques et Épidémiologie, vous contribuerez à explorer de nouvelles approches de data science, d’intelligence artificielle et de modélisation prédictive pour répondre à des problématiques de recherche. L’objectif sera de développer des méthodes robustes et interprétables permettant de mieux exploiter et comprendre des données complexes.\nMISSIONS\nDans ce cadre, vos missions principales seront de :\nContribuer au développement et à l’évaluation de méthodes de data science et de modélisation prédictive appliquées à des données issues de la recherche.\nExplorer et analyser différents types de données, notamment des données quantitatives et des images, afin d’identifier les informations pertinentes et les facteurs associés aux phénomènes étudiés.\nDévelopper, tester et comparer différentes approches statistiques et de machine learning/deep learning/IA\nContribuer à l’interprétation des modèles, à l’évaluation de leur robustesse et à la compréhension des principaux facteurs influençant les prédictions.\nParticiper à l’analyse, la visualisation et l’interprétation scientifique des résultats, en interaction avec les équipes de recherche.\nPROFIL\nFormation Bac+5 : école d’ingénieur, avec spécialisation data science, ou Master 2 en data science, biostatistiques, mathématiques appliquées ou intelligence artificielle.\nBonne maîtrise de Python et bases solides en statistiques, machine learning et évaluation de modèles prédictifs.\nUne expérience en deep learning appliqué aux images, PyTorch ou TensorFlow, ainsi qu’en OpenCV sera fortement appréciée.\nAutonomie en programmation et capacité à construire, valider et interpréter un pipeline complet de modélisation d’images.\nR serait un plus pour les analyses statistiques complémentaires et la visualisation des résultats.\nLe projet porte sur des données et problématiques non publiques ; 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