Le poste Data Scientist IA
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Socle technique – Data Science & IA
Maîtrise de Python et SQL/BigQuery ; packaging, gestion des dépendances, clean code
Maîtrise des algorithmes de ML : classification, régression, clustering, deep learning
Connaissance des frameworks ML : Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch
Compétences avancées en GenAI : LLM, RAG, fine-tuning, prompt engineering, évaluation et déploiement de modèles génératifs
Connaissance des concepts clés : Generative AI, agents, assistants, hallucinations, biais, limites des modèles
Expertise en agents intelligents : conception de workflows multi-agents, frameworks (ADK, Gemini Enterprise…)
Maîtrise des méthodes d'évaluation des agents et pipelines RAG (RAGAS, Langfuse, LLM as a judge)
Développement back-end & intégration
Conception et développement d'API REST/JSON, architecture orientée objet
Développement d'applications GenAI : intégration agents/RAG, gestion de prompts et templates, itération
Tests automatisés, revue de code, observabilité (logs, métriques, traces), gestion des erreurs
Industrialisation & DevOps
Maîtrise des pratiques DevOps/MLOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, Git
Mise en place et maintenance de pipelines (tests, qualité, déploiement) et gestion des environnements (dev/recette/prod)
Architectures Cloud (GCP, AWS, Azure) et outils MLOps associés
Monitoring et optimisation des performances de solutions IA en production
Collaboration & méthodes
Capacité à cadrer un besoin, proposer une solution technique et estimer une charge
Travail en mode Agile, interaction avec les parties prenantes produit
Anglais courant (lecture de documentation, échanges techniques)
Profil recherché
Maîtrise de Python et SQL/BigQuery ; packaging, gestion des dépendances, clean code
Maîtrise des algorithmes de ML : classification, régression, clustering, deep learning
Connaissance des frameworks ML : Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch
Compétences avancées en GenAI : LLM, RAG, fine-tuning, prompt engineering, évaluation et déploiement de modèles génératifs
Connaissance des concepts clés : Generative AI, agents, assistants, hallucinations, biais, limites des modèles
Expertise en agents intelligents : conception de workflows multi-agents, frameworks (ADK, Gemini Enterprise…)
Maîtrise des méthodes d'évaluation des agents et pipelines RAG (RAGAS, Langfuse, LLM as a judge)
Environnement de travail
Capacité à cadrer un besoin, proposer une solution technique et estimer une charge
Travail en mode Agile, interaction avec les parties prenantes produit
Anglais courant (lecture de documentation, échanges techniques)
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