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Data Scientist

PARIS, 75
il y a 1 jour

Le poste vise à recruter un Data Scientist expérimenté capable de concevoir et industrialiser des solutions d'IA générative à forte valeur ajoutée métier. L'enjeu principal est de développer des workflows LLM complexes et de les déployer en production dans un cadre industriel structuré. Le candidat devra faire le pont entre les équipes métier et IT, en traduisant les besoins fonctionnels en solutions techniques performantes. Une expertise solide en IA générative, en développement d'API, en évaluation de modèles et en bonnes pratiques de software engineering est attendue, ainsi qu'une capacité à travailler en mode Agile au sein d'une squad dédiée.

Responsabilités

  • Développement Python orienté production (architecture, packaging, bonnes pratiques et tests)
  • Développement d’API (REST/GraphQL, frameworks FastAPI/Flask)
  • Travail en équipe / collaboration en squad Agile
  • Modélisation ML classique (supervisé, non supervisé)
  • Préparation et gestion de données (feature engineering, qualité des données, ETL)
  • Tests & qualité de code (unitaires, intégration, linters, typage)
  • CI/CD pour services d’IA (GitHub Actions, GitLab CI, bonnes pratiques MLOps)
  • Conteneurisation & déploiement (Docker, Kubernetes ou équivalents)
  • Utilisation de services cloud IA (Azure OpenAI, AWS Bedrock, GCP AI Platform, AWS/GCP managed IA services)
  • Conception de workflows LLM complexes (orchestration, agents, outils)
  • RAG / retrieval augmenté & vector DB (Faiss, Pinecone, embeddings en production)
  • Évaluation spécifique LLM (benchmarks, human eval, red‑teaming, métriques)
  • Monitoring / observabilité des modèles & services IA en production (drift, qualité des réponses, alerting)
  • Outils d’orchestration LLM (LangChain, LlamaIndex ou équivalents)
  • Analyse et modélisation de problèmes complexes dans un contexte LLM
  • Pensée systémique appliquée à des workflows IA end‑to‑end
  • Rigueur scientifique & esprit critique pour l’évaluation des LLM
  • Vulgarisation & pédagogie vers métiers et IT
  • Recueil et reformulation des besoins métier en spécifications techniques pour IA générative
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