Data Scientist Expert - Machine learning / IA generative (H/F)
LILLE,
59
il y a 2 jours
ASFOTEC - Make IT Simple
Nous sommes une entreprise de services numériques Lilloise créée en 2017, à taille humaine et qui met l'humain au centre de sa préoccupation.
Grâce aux compétences et à l'expérience de notre équipe, nous accompagnons aujourd'hui nos clients grands comptes et PME de la région Lilloise dans leurs défis numériques et nous créons également nos propres solutions BtoB et BtoC dans notre pôle de Recherche et Développement.
Compétences techniques :
* Machine learning - Expert - Impératif
* IA generative - Expert - Impératif
* MLOps/LLMOps - Confirmé - Important
* Chatbot - Confirmé - Important
Connaissances linguistiques : Anglais Courant (Impératif)
Lien du test : https://candidate.evalil.com/test/671b7420d35be93152f7fe85
"Le passage de ce test est impératif pour l'évaluation de votre profil. Nous vous invitons également à postuler sur Indeed. Merci pour votre compréhension."
Description détaillée
Référent·e technique de l'équipe sur les sujets IA générative (LLM, RAG, agents, chatbots) et traitement de données non structurées (PDF, images).
Ton rôle : concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production, tout en instaurant des standards d'ingénierie logicielle (tests, CI/CD, MLOps/LLMOps, sécurité).
Responsabilités principales
Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots.
Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal).
Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur).
Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD.
Industrialiser l'IA via MLOps/LLMOps : suivi d'expériences, déploiement, monitoring, observabilité.
Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions.
Accompagner et mentorer l'équipe sur les méthodes, outils et patterns d'IA générative.
Compétences techniques attendues
IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation,
Agents & orchestration
Chatbots
Traitement de données non structurées
PDF & documents : parsing, OCR, extraction de tables et de structures.
Images : prétraitement, détection/segmentation, compréhension multimodale (image+texte).
Ingénierie & industrialisation
Langages : Python avancé, SQL.
APIs : conception et intégration
Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores.
MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online.
Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage).
Bonnes pratiques de dev
Structuration des projets, templates, documentation vivante.
Stratégie de tests
Standards de code, revue d'architecture et diffusion des bonnes pratiques.
Profil recherché
6+ ans d'expérience en Data Science/MLOps
Profil recherché:
SA MISSION :
Intervenant auprès des Métiers, il exploite, analyse et évalue la richesse, de données structurées ou non, appartenant à l'entreprise ou non, pour établir des scénarios permettant de comprendre et d'anticiper de futurs levier Métiers ou opérationnels pour l'entreprise
SON ACTIVITE :
* Applique des techniques (statistiques, text mining, comportementale, géolocalisation, ) d'extraction et d'analyse d'informations, obtenues à partir de gisements de données (Big Data)
* Obtient des données adéquates, trouve les sources de données pertinentes, fait des recommandations sur les bases de données à consolider, modifier, rapatrier, externaliser, internaliser, conçoit des datamarts, voire des entrepôts de données (data warehouses).
* Évalue la qualité et la richesse des données, les analyse et en restitue les résultats pour ensuite les intégrer dans le système d'information cible du Métier.
* Analyse les données pour traduire une problématique Métier en problème mathématiques/statistiques et réciproquement.
* Compare et évalue différents modèles ou méthodes de calcul et anticipe les avantages et inconvénients dans un environnement Métier.
SES LIVRABLES :
* Scénarios prédictifs
Lieu : Lille Fr
Type d'emploi : Temps plein, CDI
Statut : Cadre
Avantages :
* Flextime
* Intéressement et participation
* Prise en charge du transport quotidien
* RTT
* Travail à domicile occasionnel
Nous sommes une entreprise de services numériques Lilloise créée en 2017, à taille humaine et qui met l'humain au centre de sa préoccupation.
Grâce aux compétences et à l'expérience de notre équipe, nous accompagnons aujourd'hui nos clients grands comptes et PME de la région Lilloise dans leurs défis numériques et nous créons également nos propres solutions BtoB et BtoC dans notre pôle de Recherche et Développement.
Compétences techniques :
* Machine learning - Expert - Impératif
* IA generative - Expert - Impératif
* MLOps/LLMOps - Confirmé - Important
* Chatbot - Confirmé - Important
Connaissances linguistiques : Anglais Courant (Impératif)
Lien du test : https://candidate.evalil.com/test/671b7420d35be93152f7fe85
"Le passage de ce test est impératif pour l'évaluation de votre profil. Nous vous invitons également à postuler sur Indeed. Merci pour votre compréhension."
Description détaillée
Référent·e technique de l'équipe sur les sujets IA générative (LLM, RAG, agents, chatbots) et traitement de données non structurées (PDF, images).
Ton rôle : concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production, tout en instaurant des standards d'ingénierie logicielle (tests, CI/CD, MLOps/LLMOps, sécurité).
Responsabilités principales
Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots.
Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal).
Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur).
Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD.
Industrialiser l'IA via MLOps/LLMOps : suivi d'expériences, déploiement, monitoring, observabilité.
Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions.
Accompagner et mentorer l'équipe sur les méthodes, outils et patterns d'IA générative.
Compétences techniques attendues
IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation,
Agents & orchestration
Chatbots
Traitement de données non structurées
PDF & documents : parsing, OCR, extraction de tables et de structures.
Images : prétraitement, détection/segmentation, compréhension multimodale (image+texte).
Ingénierie & industrialisation
Langages : Python avancé, SQL.
APIs : conception et intégration
Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores.
MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online.
Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage).
Bonnes pratiques de dev
Structuration des projets, templates, documentation vivante.
Stratégie de tests
Standards de code, revue d'architecture et diffusion des bonnes pratiques.
Profil recherché
6+ ans d'expérience en Data Science/MLOps
Profil recherché:
SA MISSION :
Intervenant auprès des Métiers, il exploite, analyse et évalue la richesse, de données structurées ou non, appartenant à l'entreprise ou non, pour établir des scénarios permettant de comprendre et d'anticiper de futurs levier Métiers ou opérationnels pour l'entreprise
SON ACTIVITE :
* Applique des techniques (statistiques, text mining, comportementale, géolocalisation, ) d'extraction et d'analyse d'informations, obtenues à partir de gisements de données (Big Data)
* Obtient des données adéquates, trouve les sources de données pertinentes, fait des recommandations sur les bases de données à consolider, modifier, rapatrier, externaliser, internaliser, conçoit des datamarts, voire des entrepôts de données (data warehouses).
* Évalue la qualité et la richesse des données, les analyse et en restitue les résultats pour ensuite les intégrer dans le système d'information cible du Métier.
* Analyse les données pour traduire une problématique Métier en problème mathématiques/statistiques et réciproquement.
* Compare et évalue différents modèles ou méthodes de calcul et anticipe les avantages et inconvénients dans un environnement Métier.
SES LIVRABLES :
* Scénarios prédictifs
Lieu : Lille Fr
Type d'emploi : Temps plein, CDI
Statut : Cadre
Avantages :
* Flextime
* Intéressement et participation
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