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
Nous recherchons un profil Data Scientist / AI Engineer confirmé, disposant d’une solide expérience en environnement Data & Intelligence Artificielle.
Le candidat doit démontrer :
Une capacité à cadrer un besoin et proposer une solution technique adaptée
Une bonne gestion des priorités et des charges
Un travail efficace en mode Agile avec les équipes produit
Un anglais courant, à l’écrit comme à l’oral technique
Environnement de travail
Le candidat évoluera dans un environnement Data & Intelligence Artificielle moderne et orienté production, au sein d’équipes techniques pluridisciplinaires (Data, Engineering et Produit).
Les projets sont centrés sur la conception et le déploiement de solutions avec une forte exigence de qualité, de performance et de scalabilité.
Le contexte de travail est Agile, avec une forte interaction entre les équipes techniques et les équipes produit afin de garantir la bonne compréhension des besoins et la livraison de solutions robustes et évolutives.
L’objectif principal est de transformer des modèles d’IA en produits concrets, fiables et industrialisés en production.
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