Lead Data Scientist (H/F/NB)

Overview

L'AI Centre of Excellence d'Ipsos recrute un Lead Data Scientist pour piloter la qualité scientifique des agents IA et structurer les standards de modélisation, d'évaluation, d'incertitude et d'evidence qui soutiennent les releases client-facing. Vous faites le lien entre stratégie méthodologique Ipsos, exigences des Service Lines, exécution Data Science et industrialisation engineering. L'entreprise Ipsos est le leader mondial des études de marché. Son AI Centre of Excellence (AI CoE) est la nouvelle unité transverse qui conçoit, industrialise et opère les agents IA commerciaux d'Ipsos. La première vague vise à mettre en production des agents conversationnels capables de mobiliser les expertises, méthodologies et actifs propriétaires d'Ipsos, avec une infrastructure fondée sur Google Gemini Enterprise, GCP et une approche de plateforme réutilisable pour les Service Lines.

Responsibilities

• Prendre la responsabilité des workstreams Data Science les plus critiques de l'AI CoE.
• Guider les choix scientifiques, animer les revues méthodologiques et assurer la cohérence entre rigueur Ipsos, vitesse de livraison et scalabilité de la plateforme.
• Contribuer à la définition des standards Data Science applicables aux agents IA (validité statistique, traitement de l'incertitude, qualité des sources, interprétabilité et robustesse).
• Structurer les méthodes de validation avec les Service Lines (critères de release, seuils de performance, conformance des documentation et sign-off scientifique).
• Arbitrer les choix de modélisation et d'évaluation sur les use cases complexes, en explicitant les implications business, méthodologiques et techniques.
• Assurer la cohérence des approches NLP, GenAI, ML classique, multimodal AI et analytics dans le portefeuille d'agents.
• Concevoir le cadre d'évaluation des agents (golden datasets, benchmarks, LLM-as-judge contrôlé, tests humains, scorecards, audits et monitoring post-release).
• Aligner les Data Scientists, AI Engineers et Data Engineers sur les exigences d'observabilité scientifique (logs, traces, lineage, datasets, métriques et décision de promotion).
• Identifier les risques analytiques (signal faible surinterprété, dérive, biais, hallucination, manque de grounding, confusion entre preuve et recommandation) et traduire les risques en mécanismes de contrôle dans les pipelines de développement et de release.
• Mentor les équipes et contribuer à la priorisation de roadmap en évaluant l'effort scientifique, la disponibilité data, le potentiel ROI, la complexité méthodologique et la réutilisabilité plateforme.
• Interagir avec les directions Service Lines, produit, engineering et clients stratégiques pour formuler des approches techniquement solides et commercialement lisibles.
• Produire des playbooks et supports de formation sur l'usage responsable et méthodologiquement robuste de l'IA dans les offres Ipsos.

Qualifications

• Plus de 5 ans d'expérience en Data Science, AI, machine learning, statistiques appliquées ou économétrie, avec responsabilité de cadrage scientifique ou leadership technique.
• Master avancé ou PhD en Data Science, Statistiques, Mathématiques appliquées, Informatique, Économétrie, NLP ou domaine quantitatif proche.
• Expérience démontrée de conception de solutions analytiques ou IA en contexte business : définition du problème à la restitution, en passant par la validation et la production.
• Très bonne maîtrise de Python, ML/NLP/GenAI, méthodes statistiques, validation de modèles, métriques, biais, incertitude, robustesse et interprétabilité.
• Capacité à diriger sans lien hiérarchique direct : cadrer, challenger, arbitrer, documenter, mentoriser et aligner des profils data, engineering, produit et business.
• Expérience du market research, des données survey/panel, de la consumer intelligence, du social listening ou des analytics client.
• Anglais courant pour les présentations globales, les documents de gouvernance et les interactions avec partenaires. Français apprécié.

Plus

• Expérience Head of Data Science, Lead Data Scientist, Staff Scientist, AI Product Scientist ou rôle équivalent sur des produits de données.
• Expertise en AI governance, model risk management, evidence packs, auditabilité, LLM evaluation, RAG evaluation ou quality gates.
• Expérience de mentoring, enseignement, publications, conférences ou animation de communautés Data Science.
• Expérience de produits GenAI 0-à-1, multi-agents, multimodal AI ou solutions d\'insight synthesis.

Pourquoi nous rejoindre

L'AI CoE est une unité nouvelle au sein d'Ipsos : vous contribuez à construire un produit 0-à-1, avec une visibilité directe auprès des directions business et technologiques. Le périmètre combine agents IA, actifs méthodologiques Ipsos, données propriétaires, GCP/Gemini Enterprise et déploiements auprès de grands clients internationaux. Les choix techniques et scientifiques pris aujourd'hui structureront l'offre IA commerciale d'Ipsos pour les prochaines années.