LA START-UP : SOLUTION DEEP LEARNING/IA PERMETTANT L'ANALYSE DE RECOLTE AGRICOLE
Cette startup développe une web & mobile app SaaS B2B, qui permet aux acteurs de l'agriculture, de pouvoir analyser la qualité de leurs récoltes avec une simple photo.
Ils souhaitent révolutionner le domaine de l'agriculture en proposant une solution à forte valeur ajoutée et unique pour tous les acteurs de ce secteur.
Leur solution IA permet d'analyser du blé, orge, avoine riz etc ..
Pourquoi j’ai sélectionné cette société ?
VOTRE MISSION :
Nous recherchons un Senior Data Reliability Manager qui deviendra la référence en matière de disponibilité, de fiabilité et d'exactitude des données et des informations de notre client.
Ce poste est essentiel à leur crédibilité et nécessite à la fois une grande capacité d'analyse et un sens pratique de l'exécution.
Missions principales :
- Effectuer des analyses systématiques de la fiabilité et des performances des informations et des modèles de la société.
- Piloter l'identification, la préparation et la gestion des ensembles de données de référence (données publiques, données clients) afin de valider les surfaces cultivées, les rendements et les indicateurs de production.
- Appliquer et surveiller les indicateurs de performance clés (KPI) prédéfinis en matière de qualité (précision, couverture, actualité, fiabilité).
- Partager des évaluations claires des performances avec les équipes Data/Ingénierie, Ventes, Réussite client et Direction.
- Servir de référence en matière de disponibilité et de qualité des données au sein de l'entreprise.
- (Facultatif) Participer aux discussions avec les clients afin de soutenir la communication sur la fiabilité lorsque cela se montre nécessaire.
VOTRE PROFIL : TALENTUEUX ET RIGOUREUX
- Plus de 5 ans d'expérience dans l'analyse de données, l'assurance qualité des données ou des postes liés à la fiabilité.
- Solide engineering/quantitative background (mathématiques appliquées, computer science, data engineering).
- Capacité avérée à travailler de manière autonome et à structurer des processus d'assurance qualité de bout en bout.
- Maîtrise de Python (Pandas/Polars, validation statistique, bibliothèques de qualité des données).
- Familiarité avec l'analyse de fiabilité des résultats de l'apprentissage automatique ou des ensembles de données à grande échelle.
- Excellentes compétences en communication pour présenter clairement les informations sur les performances aux parties prenantes techniques et commerciales.
- Une connaissance du domaine agricole est un plus, mais n'est pas obligatoire.
LES MODALITÉS :