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En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Senior Data Scientist IA / LLM" pour un client dans le secteur bancaire Description 🚀 Le Contexte : L'ère des Agents Autonomes Dans le cadre du développement de nos solutions de nouvelle génération, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable de transformer des modèles de langage (LLM) en agents autonomes et décisionnels. Vous ne vous contenterez pas de faire des appels API simples ; vous concevrez des architectures d'agents complexes capables de raisonner, d'utiliser des outils et de gérer des workflows cycliques au sein d'un environnement Web robuste (Django). 🎯 Vos Missions : Orchestration et Architecture 1. Conception d'Agents avec LangGraph & LangChain : Développer des systèmes d'agents multi-acteurs utilisant LangGraph pour gérer des états complexes et des boucles de rétroaction (cycles). Implémenter des chaînes de traitement modulaires avec LangChain (RAG, mémoires, agents de planification). Optimiser le Prompt Engineering et la structuration des données en sortie (JSON mode, parsing). 2. Intégration et Backend (Django) : Développer les briques Backend sous Django pour exposer les capacités de l'IA via des APIs (REST / WebSockets pour le streaming). Gérer la persistance des états des agents et des sessions utilisateurs dans la base de données Django. Assurer la sécurité et l'authentification des accès aux outils LLM. 3. RAG & Knowledge Management : Mettre en œuvre des architectures de Retrieval Augmented Generation (RAG) performantes. Connecter les agents à des bases de données vectorielles (Qdrant, Pinecone, ou Pgvector) et des sources de données métiers. 4. Évaluation et Fiabilité (LLM Ops) : Mettre en place des protocoles d'évaluation pour mesurer la pertinence des agents (Frameworks type RAGAS ou DeepEval). Monitorer les coûts et les latences des appels aux modèles (OpenAI, Mistral, modèles Open Source).

Dans le cadre du remplacement d’un consultant senior sortant, tu rejoindras l’équipe Pricing & Revenue Management afin d’assurer la continuité, l’évolution et la fiabilisation des modèles algorithmiques stratégiques. Ton rôle sera clé pour concevoir, développer et optimiser des modèles avancés de pricing et de revenue management, permettant de prévoir, indexer et optimiser les contrats clients dans un contexte business à forts enjeux. 🧠 Missions principales 1. Développement & optimisation de modèles Concevoir et développer des modèles avancés de pricing (indexation, forecasting, optimisation des revenus). Améliorer la performance des algorithmes existants (précision, vitesse, robustesse, explicabilité). Construire de nouveaux modèles data-driven liés au revenue management (élasticité, stratégie tarifaire, scénarios). 2. Engineering & Data Pipeline Développer, maintenir et optimiser des pipelines dans Azure Data Factory & Azure Databricks . Manipuler, transformer et structurer des données dans un environnement big data. Intégrer et orchestrer les données via Azure Lakehouse / ADLS . (Bonus) Utiliser PySpark pour gérer des volumes de données importants. 3. Collaboration & Interaction Business Travailler en étroite collaboration avec les équipes Pricing, Finance et Opérations. Comprendre les besoins business et les traduire en modèles statistiques exploitables. Documenter, présenter et vulgariser les résultats auprès des équipes métier. Garantir une forte réactivité et la fiabilité des livrables compte tenu des enjeux stratégiques. 🛠️ Stack technique Python : indispensable (modélisation, data processing, industrialisation). Azure Cloud : Databricks, ADF, ADLS / Lakehouse. PySpark : apprécié. Méthodes & domain expertise : Pricing algorithmique Revenue management Forecasting (séries temporelles, modèles ML) Optimisation (linéaire, stochastique, contraintes)

Vous êtes un Data Scientist expérimenté, spécialisé dans l'IA générique et Python ? Emagine vous offre l'opportunité de guider et de diriger le développement de structures et d'outils efficaces afin de créer des applications d'IA fiables et dignes de confiance dans un environnement bancaire international. Are you an experienced Data Scientist with expertise in Gen AI and Python? Emagine has an opportunity for you to guide and lead the development of effective structures and tools to create reliable, trustworthy AI applications within a global banking environment. As part of an AI-focused emagine team working on Gen AI initiatives that leverage LLMs and advanced techniques to solve complex business problems. You will work on unstructured data from sources such as legal documents and financial trading policies, building solutions that enable accurate and reliable outcomes. Main Responsibilities Lead the design and implementation of Gen AI solutions for text-based and LLM-driven use cases. Develop Python-based tools for data ingestion, modelling, and manipulation of large volumes of unstructured data. Define effective structures and frameworks to ensure reliability and trustworthiness in AI applications. Collaborate with legal and compliance teams to process and model complex datasets. Key Requirements 5+ years of experience in Data Science including international corporate environments. Strong expertise in Python and hands-on experience with LLMs (e.g., Lama 7DB, GPT-4 API). Familiarity with vectorization, chunking, and advanced data modelling techniques. Knowledge of tools such as PySpark, MongoDB, graph databases, SparkleDP. Self-driven, proactive, and comfortable working in a fast-paced environment. Nice to Have Exposure to legal or procedure-focused applications. Other Details Work is a minimum of 3 days per week on-site (8th). Apply with your latest CV or reach out to Brendan to find out more.