Ingénieur.e Data et Machine Learning R&I

Lausanne, VD, CH

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Richemont

Built for the long term, Richemont nurtures the distinctive craftsmanship, innovative spirit and creative inspiration of its Maisons and businesses.

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Ingénieur.e Data et Machine Learning R&I

“ Des dĂ©fis extrĂȘmement stimulants dans une industrie en mutation ”

 

Le Groupe Richemont est l’un des leaders mondiaux dans le secteur du luxe, et plus particuliĂšrement de l’horlogerie et la joaillerie. Il dispose Ă  travers ses diffĂ©rentes Maisons et Manufactures Groupe d’un outil industriel de premier plan employant environ 8’000 personnes dont une majoritĂ© en Suisse. Afin de poursuivre l’amĂ©lioration continue de la performance de ses montres et du parc technologique de pointe nĂ©cessaire Ă  leur rĂ©alisation, la direction industrielle du Groupe renforce son Ă©quipe Recherche et Innovation.

 

QUELLE SERA VOTRE CONTRIBUTION ?

En tant qu'ingĂ©nieur.e Data et Machine learning au sein de l'Ă©quipe Industrial Machine learning Lab rattachĂ©e au Stream Digital Technology de la Direction Groupe Recherche & Innovation de Richemont, vous serez au cƓur de l'innovation en utilisant votre expertise pour transformer nos marques et nos opĂ©rations.
Vous concevrez et dĂ©velopperez des solutions de Machine learning pour optimiser les opĂ©rations, amĂ©liorer l'expĂ©rience client et stimuler la croissance. Vous contribuez Ă  façonner l'avenir de Richemont en dĂ©veloppant des solutions de Machine learning innovantes qui auront un impact rĂ©el sur l'entreprise. Vous ĂȘtes Ă©galement capable de guider techniquement d’autres membres de l'Ă©quipe dans leur dĂ©veloppement.

Votre impact sur l’organisation se mesurera au travers des missions spĂ©cifiques suivantes :

  • Gestion de projet et contribution Ă  la stratĂ©gie innovation
    • Contribuer Ă  l’élaboration de la stratĂ©gie R&I Digital Tech ML Lab en collaboration avec le responsable de pĂŽle.
    • Formuler des propositions de projets, concepts ou technologies innovantes soutenant cette stratĂ©gie R&I (stratĂ©gie de recherche, planification des diffĂ©rentes phases), en Ă©tant force de proposition.
    • Evaluer les ressources et moyens nĂ©cessaires au dĂ©ploiement de ces projets en collaboration avec les responsables de pĂŽle.
    • Identifier et coordonner les intervenants internes et externes.
    • Formaliser les rĂ©sultats et les enseignements aux diffĂ©rents stades d’avancement des projets pour faciliter le pilotage et capitaliser les rĂ©sultats.
    • Cadrer les projets et garantir leur suivi. GĂ©rer le planning et le budget de ses projets. 
  • DĂ©veloppement d’applications mettant en Ɠuvre Data Science, Machine Learning et Data engineering
    • Apporter une expertise approfondie en Data Science, en particulier en Machine Learning et Deep Learning.
    • Concevoir, dĂ©velopper et tester des briques ML, d’analyse de donnĂ©es, voire de data visualisation, adaptĂ©es au besoin des projets. 
    • DĂ©velopper et proposer des approches innovantes dans le domaine de la data science.
    • RĂ©aliser des preuves de concept dans le domaine de la Data Science et du Machine Learning.
    • RĂ©aliser la revue technique des projets de la R&I dans son domaine d’expertise.
    • Garantir la qualitĂ© des rĂ©sultats techniques des projets.
    • Apporter un support technique pendant le transfert des rĂ©sultats des projets en production et en assurer le suivi.
    • Assurer le dĂ©veloppement de solutions de maniĂšre scalable
    • Être le rĂ©pondant technique dans son domaine d’expertise au sein de la R&I et au sein du groupe.
    • Entretenir une relation privilĂ©giĂ©e avec Group Data / Group Tech.
  • Veille technologique
    • Alimenter la veille technologique en recherchant et surveillant pro activement
      (via la bibliographie, la constitution et l’animation d’un rĂ©seau d’experts internes et externes) les avancĂ©es innovantes/technologiques pertinentes pour la R&I Digital Tech et en particulier dans son domaine d’expertise.

 

QUELLES SONT LES CLÉS DE VOTRE RÉUSSITE AU SEIN DE NOTRE GROUPE ?

  • Vous ĂȘtes au bĂ©nĂ©fice d’une formation d’ingĂ©nieur.e en Computer Science, Data Science ou Machine Learning avec Master EPFL ou Ă©quivalent.
  • Vous dĂ©montrez une expĂ©rience professionnelle de 3 Ă  5 ans en dĂ©veloppement et implĂ©mentation d’algorithmes d’AI ou ML dans le cadre de projets industriels ou acadĂ©miques.
  • ExpĂ©rience avec technologie Cloud (GCP).
  • Vous disposez des compĂ©tences techniques suivantes :
    • Expertise en Data Science, Machine Learning et Deep Learning.
    • Expertise en langages de programmation (Python, R) et frameworks comme Tensorflow, Keras, Pytorch.
    • Connaissances des architectures logicielles.
    • FamiliaritĂ© avec les outils de gestion de version (Git), de revue de code, de testing et de cyber-sĂ©curitĂ©.
    • Gestion de projet avancĂ©e.

À l’aise en français et en anglais, vous ĂȘtes autonome et apprĂ©ciez partager vos connaissances au sein d’équipes collaboratives et constructives. DĂ©sireux·euse de contribuer aux dĂ©fis techniques de l’industrie horlogĂšre, vous ĂȘtes orientĂ©.e rĂ©sultats, curieux·euse, analytique et innovant·e.
Votre sens de l’organisation et vos capacitĂ©s de communication seront Ă©galement des clĂ©s essentielles de votre succĂšs.

 

Basé·e principalement Ă  Lausanne, vous aurez Ă©galement l’opportunitĂ© de cĂŽtoyer des collĂšgues d’autres secteurs de recherche au sein de notre hub situĂ© Ă  NeuchĂątel.

 

VOTRE EXPÉRIENCE CANDIDAT AVEC NOUS

  1. Si votre candidature est retenue, nous vous contacterons dÚs que possible pour un premier appel de présentation avec le Responsable du PÎle et la HR Business Partner.
  2. En cas d’intĂ©rĂȘt, nous nous rencontrerons lors d'une rĂ©union en face Ă  face dans nos locaux. 

 

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#RICHEMONT #REVEALTHEEXCEPTIONNAL

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* Salary range is an estimate based on our InfoSec / Cybersecurity Salary Index 💰

Job stats:  4  0  0

Tags: Cloud Computer Science GCP Industrial Machine Learning Python

Region: Europe
Country: Switzerland

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