Gestion Systèmes Télécom (GST) est une société éditrice de logiciel pour opérateurs télécoms. Nos clients doivent répondre à des contraintes techniques, juridiques et organisationnelles afin d’exercer leur travail. Nous éditons le logiciel nommé CFAST, il regroupe l’ensemble des besoins des opérateurs télécoms dans une solution SaaS (Software as a Service) pour les accompagner au quotidien.
Nous sommes une structure de 16 personnes basée à Dijon. Les processus et prises de décisions sont rapides, l’ambiance conviviale et nous accordons une grande importance au bien-être au travail.
Nos clients travaillent dans un environnement hétérogène composé d’une multitude d’outils leur permettant de gérer le travail commercial, la gestion des clients, la comptabilité … Nos outils s’inscrivent dans cet environnement, mais nécessitent souvent des re-saisies d’informations qui sont coûteuses en temps et sources d’erreurs.
Vous rejoignez notre ingénieur Data Scientist afin de l’accompagner dans l’intégration de l’IA et du machine learning dans notre logiciel de gestion. Vous serez amené(e)s à :
• Participer à la collecte, à la préparation et à la gestion des données nécessaires à la mise en place des modèles d’IA et de machine learning.
• Collaborer à l’analyse des besoins des opérateurs télécoms et à la conception de solutions basées sur l’IA pour répondre à ces besoins.
• Assister notre ingénieur Data Scientist dans la création, l’entrainement et l’évaluation des modèles d’apprentissage automatique et de deep learning
• Contribuer à l’optimisation des algorithmes existants et à la recherche de nouvelles méthodes pour améliorer les performances de notre logiciel CFAST
• Travailler en étroite collaboration avec notre équipe technique pour intégrer efficacement les fonctionnalités d’IA dans notre solution SaaS.
• Participer à la documentation des processus et des résultats de vos travaux, facilitant ainsi la transmission des connaissances eu sein de l’entreprise
• maîtrise du langage Python et des bases de données relationnelles (SQL)
• Aisance avérée avec les algorithmes de machine learning et de deep learning (un minimum de connaissances théoriques est requis) et maîtrise d’un bibliothèque spécialisées (TensorFlow, Keras, PyTorch…)
• Bonnes connaissances en statistiques (modélisation, analyse factorielle…)
• Bonnes connaissances en Mathématiques appliquées (ML, optimisation)
• Gratification Légale
• Remboursement 50% titre de transport
