Contractor job AI developer

Le Centre d'Excellence Opérationnelle AI recherche un AI Développeur au profil Data Scientist, orienté davantage vers l'exploration et la valorisation de la donnée que vers la modélisation mathématique avancée, pour concevoir des solutions d'IA appliquées et accompagner les équipes techniques dans leur mise en œuvre opérationnelle.

• Explorer, nettoyer et préparer les données nécessaires aux cas d'usage AI (data wrangling, feature engineering)

• Concevoir et évaluer des modèles d'IA/ML adaptés aux besoins métiers, en s'appuyant prioritairement sur des modèles et outils existants plutôt que sur du développement mathématique poussé

• Expérimenter des solutions à base d'IA générative (prompt engineering, RAG, fine-tuning léger) pour répondre à des cas d'usage métiers concrets

• Réaliser des preuves de concept (POC) et accompagner leur passage à l'échelle avec les développeurs Python

• Analyser et interpréter les résultats des modèles, produire des restitutions compréhensibles pour les métiers

• Collaborer avec les développeurs Python AI pour l'industrialisation des modèles et pipelines

• Contribuer à la démarche de qualité et de fiabilité des données utilisées dans les cas d'usage AI

Formation : Bac+5, formation data science, statistiques appliquées ou informatique

Expérience : 3 à 6 ans d'expérience en data science ou en développement de solutions IA, avec une orientation pratique/applicative plutôt que théorique/mathématique

Compétences techniques :

• Bonne maîtrise de Python pour la data science (Pandas, scikit-learn, Jupyter)

• Connaissance des principes fondamentaux du machine learning (sans nécessiter une expertise mathématique/statistique poussée)

• Expérience avec les outils d'IA générative (LLM, RAG, prompt engineering) et leur application à des cas d'usage métiers

• Capacité à manipuler et interroger des bases de données (SQL)

• Notions de visualisation de données (Power BI, Tableau, matplotlib/plotly)

• Connaissances de base en MLOps pour collaborer efficacement avec les développeurs

Compétences comportementales :

• Sens pratique et orientation résultats/valeur métier

• Bonne capacité de vulgarisation auprès de publics non techniques

• Curiosité et appétence pour l'expérimentation autour de l'IA générative

• Esprit collaboratif, notamment avec les profils développeurs et architectes

Le Centre d'Excellence Opérationnelle AI recherche un AI Développeur au profil Data Scientist, orienté davantage vers l'exploration et la valorisation de la donnée que vers la modélisation mathématique avancée, pour concevoir des solutions d'IA appliquées et accompagner les équipes techniques dans leur mise en œuvre opérationnelle.

• Explorer, nettoyer et préparer les données nécessaires aux cas d'usage AI (data wrangling, feature engineering)

• Concevoir et évaluer des modèles d'IA/ML adaptés aux besoins métiers, en s'appuyant prioritairement sur des modèles et outils existants plutôt que sur du développement mathématique poussé

• Expérimenter des solutions à base d'IA générative (prompt engineering, RAG, fine-tuning léger) pour répondre à des cas d'usage métiers concrets

• Réaliser des preuves de concept (POC) et accompagner leur passage à l'échelle avec les développeurs Python

• Analyser et interpréter les résultats des modèles, produire des restitutions compréhensibles pour les métiers

• Collaborer avec les développeurs Python AI pour l'industrialisation des modèles et pipelines

• Contribuer à la démarche de qualité et de fiabilité des données utilisées dans les cas d'usage AI

Formation : Bac+5, formation data science, statistiques appliquées ou informatique

Expérience : 3 à 6 ans d'expérience en data science ou en développement de solutions IA, avec une orientation pratique/applicative plutôt que théorique/mathématique

Compétences techniques :

• Bonne maîtrise de Python pour la data science (Pandas, scikit-learn, Jupyter)

• Connaissance des principes fondamentaux du machine learning (sans nécessiter une expertise mathématique/statistique poussée)

• Expérience avec les outils d'IA générative (LLM, RAG, prompt engineering) et leur application à des cas d'usage métiers

• Capacité à manipuler et interroger des bases de données (SQL)

• Notions de visualisation de données (Power BI, Tableau, matplotlib/plotly)

• Connaissances de base en MLOps pour collaborer efficacement avec les développeurs

Compétences comportementales :

• Sens pratique et orientation résultats/valeur métier

• Bonne capacité de vulgarisation auprès de publics non techniques

• Curiosité et appétence pour l'expérimentation autour de l'IA générative

• Esprit collaboratif, notamment avec les profils développeurs et architectes