DATA SCIENTIST H/F

Prendre en main le code de la dernière release

Récupérer les nouvelles données mises à disposition

Concevoir une arborescence afin stocker les données reçues

Trier les données déjà annotées et, agréger les fichiers d’annotation correspondants dans un seul fichier

Identifier les données non-annotées par site, pertinentes pour l’étude

Envoyer ces dernières à des annotateurs à l’étranger avec les spécifications d’annotation

Vérifier si les annotations sont correctes, demander une correction sinon, puis les intégrer à la base de données

Faire des statistiques des données disponibles tout le temps

Corriger/actualiser le code d’entraînement

Identifier les données utilisables pour créer un régresseur de la position du conducteur (et passager le cas échéant) à l’avant du véhicule (quels sites, quelle proportion)

Identifier les données à utiliser pour le classifieur d’infractions

Définir les données du training et validation tout en créant les crops à utiliser pour l’apprentissage des 2 modèles

Tester plusieurs architectures avec différentes métriques, losses

Sélectionner le meilleur modèle à l’aide des sorties de tensorboard (loss, taux de vrais positifs et taux de vrais négatifs)

Définir une méthode d évaluation conjointe du régresseur et le classifieur, les comparer (matrice de confusion, courbe ROC, precision/recall)

Identifier les données sur lesquelles les modèles performent bien ou peinent à trouver la vérité terrain

Livrer les modèles aux équipes d’intégration, commit le code sur le SVN

Rédiger un compte-rendu du travail effectué (avec les statistiques, les changements effectués, les modèles, la méthode d’évaluation et les performances des modèles anciens et les actuels)

Recommander les seuils à utilise