Data Scientist / AI Engineer (H/F)

Soors est un cabinet de conseil et de recrutement reconnu pour son expertise dans le secteur IT et digital. Nous accompagnons nos clients dans la recherche, la sélection et l'intégration de talents à forte valeur ajoutée, en privilégiant l'innovation, la qualité de service et la confidentialité. Nos valeurs reposent sur l'écoute, la transparence et la proximité avec nos candidats et partenaires. Vous rejoindrez une équipe dynamique, passionnée par les technologies avancées, et engagée dans des projets d'envergure pour des acteurs majeurs de la transformation numérique.

Le poste :

Rejoignez Soors pour une mission stratégique autour de l'IA Générative et Agentic AI, localisée à Paris ou Croix. Vous serez au coeur de la conception et du développement de solutions IA innovantes, en collaboration avec des équipes métier et techniques.

Poste et missions :

• Concevoir et développer des solutions d'intelligence artificielle, automatisations métier et systèmes conversationnels avancés.
• Développer des architectures RAG robustes et sécurisées.
• Construire des workflows multi-agents pour automatiser des processus métier complexes.
• Intégrer et orchestrer des modèles de langage (Open

AI, Azure Open

AI, modèles open source).

• Concevoir des solutions exploitant les capacités de raisonnement, de recherche documentaire et d'exécution d'actions.

Engineering & Industrialisation :

• Industrialiser les solutions IA sous forme d'API et de services cloud.
• Développer des composants réutilisables pour accélérer le delivery des produits IA.
• Mettre en place des pratiques MLOps et LLMOps pour l'exploitation des solutions.
• Assurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des applications IA en production.
• Participer à la définition des standards techniques de la plateforme IA.

Data Science & Machine Learning :

• Concevoir et maintenir des modèles de Machine Learning selon les cas d'usage.
• Réaliser des analyses exploratoires et expérimentations avancées.
• Évaluer et optimiser les performances des modèles prédictifs.
• Mettre en oeuvre des approches d'explicabilité et d'IA responsable.
• Collaborer avec les métiers sur les problématiques de risque, fraude, marketing ou recouvrement.

Monitoring & Evaluation :

• Définir les métriques de performance des systèmes IA.
• Mettre en place des mécanismes de monitoring et d'observabilité.
• Suivre les dérives des modèles et des systèmes RAG.
• Évaluer la qualité des réponses générées.
• Garantir la conformité et la traçabilité des solutions déployées.

Environnement technique :

• IA Générative, LLMs, RAG avancé, Agentic AI, Function Calling, Prompt Engineering, Fine-tuning, Lang

Chain, Lang

Graph, Semantic Kernel, Open

AI, Azure Open

AI, Hugging

Face, Vector Databases, Data Science, Statistiques appliquées, Machine Learning supervisé, XGBoost, Light

GBM, Explainable AI, Python avancé, Fast

API, MLflow, Git, Docker, Kubernetes, CI/CD, Tests automatisés, Monitoring, Azure, Databricks, Py

Spark.

Modalités :

• Localisation : Paris ou Croix (59).
• Télétravail partiel possible.

Profil recherché :

Nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer passionné par l'innovation et la résolution de problématiques complexes.

Expérience :

• Expérience en développement de solutions IA, Machine Learning et architectures avancées.
• Pratique des environnements cloud et API.

Formation :

• Diplôme Bac+4/5 en informatique, mathématiques, data science ou équivalent.

Compétences techniques :

• Maîtrise de Python avancé, Fast

API, MLflow, Git, Docker, Kubernetes.

• Expertise sur IA Générative, LLMs, RAG, Agentic AI, Prompt Engineering, Lang

Chain, Lang

Graph, Semantic Kernel.

• Connaissance des modèles de Machine Learning supervisé (XGBoost, Light

GBM), Explainable AI (SHAP, LIME).

• Compétences en cloud (Azure, Databricks, Py

Spark).

Soft skills :

• Esprit d'équipe, capacité à collaborer avec les métiers et les équipes techniques.
• Curiosité, rigueur, autonomie.
• Capacité à travailler dans un environnement agile et innovant.

Plus :

• Expérience en MLOps, LLMOps, monitoring et optimisation de modèles.
• Intérêt pour l'IA responsable et l'explicabilité.