Le poste Data Scientist MLOPS (H/F) - Lille
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Au sein d’une direction data & innovation à dimension internationale, nous recherchons pour l'un de nos clients un·e Data Scientist pour rejoindre une équipe experte et pluridisciplinaire sur la métropole Lilloise.
Vous interviendrez sur des projets IA critiques à forte valeur ajoutée métier, avec un fort enjeu d’industrialisation, de scalabilité et de sécurité.
Votre rôle sera à la fois technique, structurant et transverse, au cœur des échanges entre équipes data, IT et Métiers dans un environnement exigeant.
Profil recherché
Développement & expertise IA
Concevoir, développer et industrialiser des solutions IA (Machine Learning, IA générative, LLM).
Contribuer activement au code en Python, avec un haut niveau d’exigence sur la qualité, la performance et la maintenabilité.
Mettre en production des modèles IA robustes via des pratiques MLOps / LLMOps.
Leadership technique
Piloter techniquement les projets IA et définir les standards d’ingénierie (architecture, tests, CI/CD).
Accompagner et faire monter en compétence les développeurs/data scientists (revues de code, mentorat).
Garantir la cohérence technique des solutions dans un environnement multi-équipes et international.
Vision & stratégie
Participer à la définition de la roadmap IA en lien avec les enjeux métiers (performance, coûts, time-to-market).
Anticiper les risques techniques (qualité des données, sécurité, dérives des modèles, risques LLM).
Être force de proposition sur les choix technologiques et méthodologiques.
Responsabilités clés1. Pilotage technique & gouvernance IA
Définir et mettre en œuvre des architectures IA industrialisées (batch, temps réel, APIs).
Mettre en place des pipelines de données fiables et scalables.
Industrialiser l’IA via MLOps / LLMOps :
suivi d’expériences,
déploiement continu,
monitoring, observabilité et alerting.
Garantir la qualité des données, la sécurité et la conformité réglementaire (notamment GDPR).
2. Développement IA & Data
Développer des solutions de :
Machine Learning / Deep Learning,
IA générative (LLM, RAG, prompt optimisation),
Agents IA et orchestration.
Traiter et exploiter des données structurées et non structurées (PDF, images, textes).
Traduire les problématiques métiers en modèles mathématiques/statistiques et inversement.
Comparer, évaluer et recommander les modèles les plus adaptés au contexte métier.
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