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CONTEXTE : Nous recherchons un Data Scientist confirmé pour une mission de consolidation, d'analyse et de restitution des données du marché. Le poste est essentiel pour la gestion des indicateurs contractuels (engagement de service, facturation), de production et des systèmes, visant à établir des tableaux de bord et des rapports précis. Le Data Scientist reprendra et fera évoluer l'existant, tout en concevant de nouveaux systèmes prévisionnels et prédictifs. MISSIONS PRINCIPALES : · Gérer les indicateurs clés du contrat client, de la production et des systèmes. · Reprendre, faire évoluer et améliorer les systèmes d'analyse de données existants. · Concevoir un nouveau système prévisionnel pour les volumes et la gestion de production. · Développer un système prédictif combinant analyses statistiques et données contextuelles/environnementales. · Identifier les besoins et problématiques des directions métiers. · Définir des modélisations statistiques pertinentes. · Construire des outils d'analyse pour la collecte de données. · Sourcer, rassembler et synthétiser des données structurées et non structurées. · Modéliser les comportements et en extraire de nouveaux usages. PROFIL RECHERCHÉ : Nous recherchons un Data Scientist doté d'une forte expertise technique et d'une curiosité avérée. Les compétences clés pour cette mission sont l'expertise Talend, la maîtrise de Power BI et une solide connaissance des bases de données SQL et NoSQL. Le profil idéal est autonome, créatif, curieux et possède de bonnes compétences en communication pour interagir avec les équipes métier et techniques. Compétences techniques impératives · Expertise des données SQL et NoSQL (MariaDB, SQLServer, MongoDB, ELK/OpenSearch). · Expertise des outils de reporting : ETL Talend, Power BI. Compétences techniques appréciées · Python. · Machine Learning, Deep Learning. Compétences fonctionnelles et rédactionnelles · Rédaction de spécifications techniques et fonctionnelles. · Rédaction de procédures d'exploitation et de MCO. · Qualités humaines · Adaptabilité et flexibilité. · Autonomie et créativité. · Curiosité et veille technique. · Bonne communication et esprit d'équipe.

Contexte :Dans le cadre de plusieurs projets stratégiques autour de la Data et de l'Intelligence Artificielle, notre client recherche un Data Scientist confirmé pour reprendre, faire évoluer et industrialiser des projets et modèles existants. Dans un environnement en pleine transformation, le consultant contribuera également à la construction d'une nouvelle stack technique basée notamment sur MLflow, Airflow et Kubernetes. Missions principales :Reprendre rapidement la compréhension des projets, modèles et codes existants. Concevoir, développer et optimiser des solutions de Machine Learning. Intervenir sur des sujets LLM, IA générative et RAG. Faire évoluer les solutions existantes afin de les intégrer à la nouvelle stack technique. Participer à l'industrialisation et au déploiement des modèles. Contribuer à la mise en place et à l'amélioration des pratiques MLOps / LLMOps. Veiller à la documentation, la maintenabilité et la qualité des solutions livrées. Participer notamment à un projet d'IA visant à générer des pré-réponses aux e-mails des utilisateurs. Livrables attendus :Modèles et solutions ML/LLM développés et optimisés. Solutions industrialisées et déployées sur la nouvelle stack. Pipelines et processus MLOps / LLMOps opérationnels. Documentation technique et fonctionnelle des solutions. Code maintenable et réutilisable. Évolution des projets existants conformément aux besoins du client.

ContexteLes équipes CIB ITO développent, maintiennent, sécurisent et améliorent les systèmes d'information et applications de CIB. En tant que première banque d'investissement en Europe dans la région EMEA, nous accompagnons nos clients corporates dans leur développement en leur offrant des conseils stratégiques et un accès de premier choix au financement et aux services bancaires transactionnels. Nous considérons notre rôle comme un pont entre nos clients corporates et les investisseurs institutionnels, en nous appuyant sur des équipes situées à travers le monde pour répondre à leurs besoins. Le besoin porte sur un renforcement de l'équipe de Data Scientist de la division AI de la plateforme CIB/Banking. Cette équipe est spécialisée dans l'intégration de solution AI innovantes au sein des diverses applications comme de l'extraction de données à partir de divers documents (états financiers, documents de crédit, etc.) et systèmes internes. MissionsDéfinition et contribution à la mise en œuvre de solutions agentiques pour la simplification et l'accélération de process métiers complexes. Interaction avec les Métiers afin de maximiser l'impact et l'adoption des solutions IA. Extraction des données à partir de divers documents et systèmes internes en utilisant pipelines IA agentiques. Mise en place de systèmes d'évaluations et d'observabilités sur des pipelines agentiques. Déploiement de LLMs, modèles sur des GPUs dans un environnement de dev. Amélioration continue : amélioration constante des performances de l'extraction de données dans le cadre d'une approche itérative et incrémentale. Mise en œuvre de stratégies de test afin de contribuer au maintien du niveau de qualité et à l'amélioration continue des processus de développement. Interaction des standards de développement IT les plus élevés pour industrialiser la data science, en interagissant avec les architectes, les équipes de production. Soutien technique, transfert de compétences et responsabilité technique de use cases métiers et participation à leur mise en production.

1. Contexte et Objectifs de la Prestation Dans le cadre du départ d'un de nos Data Scientists internes, le client recherche un Data Scientist expérimenté en renfort externe pour assurer la continuité de nos projets stratégiques en intelligence artificielle. Cette mission de transition est cruciale pour maintenir l'avancement de nos initiatives innovantes en attendant le recrutement d'un collaborateur interne. Vous rejoindrez une équipe dynamique travaillant sur un projet d'IA Générative ambitieux et à fort impact au sein de la DSI/Valorisation Data & IA (VDI), en lien avec le Chief Data Officer du Data Office et en lien avec le Centre de Compétence IA/Ops qui se met en place et auquel vous participerez.

Nous recherchons un(e) Data Scientist & Analytics Specialist pour rejoindre notre équipe Data. À la croisée de l'analyse décisionnelle et de la modélisation avancée, vous serez responsable de transformer d'importants volumes de données brutes en leviers stratégiques et en solutions prédictives pour accompagner la croissance de l'entreprise. Loin d'une R&D théorique, votre rôle a un impact direct sur le produit et la performance de nos clients : Optimisation du parcours d'achat : De la phase de check-in au check-out, vous modélisez les parcours clients pour identifier et activer les leviers clés (conversion, réduction de la fraude et maîtrise des coûts). Features produit intelligentes : Vous contribuez directement à la conception et au déploiement des futures fonctionnalités d'orchestration intelligente de la performance. Plateforme analytics en self-service : Vous développez les outils analytiques nécessaires pour autonomiser les équipes dans leurs prises de décision stratégiques. Vous travaillez en lien étroit avec l'ensemble des équipes Ce que vous ferez concrètement : 1. Data Science & Machine Learning (70%) Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning appliqués au paiement et à l'identité (scoring, détection d'anomalies et de dérives, prédiction d'échec…). Modéliser l'acte d'achat sous forme de graphe afin de mieux cartographier la dynamique des parcours d'achat, d'identifier les comportements atypiques et d'améliorer la performance.. Optimiser l'intelligence de notre produit : créer des algorithmes d'arbitrage (ex: routage intelligent) pour maximiser le taux d'acceptation et réduire les coûts Travailler en étroite collaboration avec les équipes DevOps pour intégrer et industrialiser ces modèles (MLOps) au cœur de l'infrastructure. 2. Analytics Engineering & Business Insights (30%) Veiller à la qualité, la fiabilité et la gouvernance de la donnée. Déployer des solutions de BI en self-service enrichies par l'IA, afin d'autonomiser les équipes métiers dans leur pilotage stratégique. Concevoir et analyser les KPIs clés, identifier les tendances, anomalies et opportunités d'optimisation. Répondre aux questions structurantes avec un niveau de rigueur analytique

Renfort en tant que Data Scientist expérimenté. Domaines d'expertise requis : IA générative, NLP, Cloud, Machine Learning, LLM (Gemini, Mistral). Compétences techniques : Python, IA Ops (MLOps / LLMOps). Renfort en tant que Data Scientist expérimenté. Domaines d'expertise requis : IA générative, NLP, Cloud, Machine Learning, LLM (Gemini, Mistral). Compétences techniques : Python, IA Ops (MLOps / LLMOps). Renfort en tant que Data Scientist expérimenté. Domaines d'expertise requis : IA générative, NLP, Cloud, Machine Learning, LLM (Gemini, Mistral). Compétences techniques : Python, IA Ops (MLOps / LLMOps).

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Scientist "H/F" à Lille, France. Contexte : Au sein de la DSI, l'équipe DIAG (Data-Intelligence Artificielle-Gouvernance) accompagne les métiers sur les sujets autour de la DATA & l'IA. Une de ces missions est de créer de la valeur par le développement et l'adoption de projets DATA/IA à fort ROI. Les missions attendues par le Data Scientist "H/F" : 1. Exploration, conception et développement de solutions IA end-to-end : - Compréhension et traduction des besoins métier : - Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage IA. - Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. - Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques. - Conception et élaboration des modèles IA (Machine Learning & Générative) : - Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire. - Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning).. 2. Industrialisation et déploiement des solutions IA : - Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend). - Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production. - Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions IA déployées. - Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement. 3. Contributions et responsabilités d'appuis : - Garantir que les solutions IA apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise. - Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe - Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions. - Travailler en synergie avec les Data Engineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA.

Nous recherchons un/une Data Scientist pour consolider, analyser et restituer les données du marché. Son rôle est de gérer les indicateurs du contrat client (engagement de service et facturation), de la production et des systèmes pour établir les tableaux de bord et les rapports. Le/la Data scientist devra reprendre l'existant, le faire évoluer et l'améliorer. Il faudra aussi concevoir entièrement un nouveau système prévisionnel (volumes/gestion de production) et un système prédictif (analyses/stats conjuguées à des données contextuelles et environnementales). Objectifs et livrables : - Identifier les besoins et la problématique des directions métiers - Définir une modélisation statistique qui permette de répondre à la problématique - Construire des outils d'analyse pour collecter les données de l'entreprise - Sourcer et rassembler l'ensemble des sources de données structurées ou non structurées nécessaires à l'analyse et pertinentes - Organiser, étudier et synthétiser ces sources de données sous forme de résultats exploitables - Modéliser les comportements et en extraire de nouveaux usages utilisateurs

CONTEXTE DE LA MISSION Le consultant intégrera l'équipe Études et Expertises Territoriales et portera la compétence GéoData Analyse pour produire des analyses, des outils et des visualisations géospatiales au service de la stratégie énergétique et territoriale du client. MISSIONS PRINCIPALES - Participer aux ateliers de cadrage et de recueil des besoins métiers - Assurer une veille active sur les bases de données territoriales et énergétiques - Collecter, nettoyer, croiser et enrichir les données (open data, données internes) - Développer des traitements et automatisations en Python - Réaliser des analyses spatiales et géographiques - Concevoir des cartographies et visualisations interactives - Développer et maintenir des tableaux de bord Power BI et/ou Tableau Software - Développer des outils et services web liés à la donnée territoriale - Assurer la maintenance et l'évolution des solutions existantes - Participer aux phases de recette et de validation - Former et accompagner les utilisateurs et profils juniors - Produire la documentation technique et méthodologique - Contribuer à la capitalisation et à l'amélioration continue

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & IA, nous recherchons un Data Scientist / Data Engineer expérimenté, spécialisé en Intelligence Artificielle Générative, afin d'assurer la continuité et l'évolution de projets stratégiques. Le consultant intégrera une équipe travaillant sur un projet d'IA agentique à fort impact métier. L'un des principaux objectifs est de développer et d'optimiser une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses pertinentes à des e-mails utilisateurs portant sur différents types de demandes : renseignements, réclamations, opérations contractuelles, etc. La mission comporte une forte dimension LLM, NLP, RAG et industrialisation des modèles IA. Missions principales Reprendre les travaux existants et assurer la continuité du projet d'IA agentique. Concevoir, entraîner, évaluer et optimiser des Large Language Models (LLM) dédiés à la génération de texte. Améliorer la pertinence et la qualité des pré-réponses générées. Optimiser les processus de Retrieval-Augmented Generation (RAG) existants. Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en environnement de production. Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD, versioning, monitoring, déploiement et maintien en conditions opérationnelles. Analyser les performances des modèles et identifier les axes d'amélioration. Garantir la robustesse, la scalabilité et la maintenabilité des solutions développées. Réaliser une veille sur les évolutions en IA Générative, LLM, NLP et Machine Learning. Collaborer étroitement avec les équipes Data, développement, architecture, produit et métiers. Participer aux cérémonies et rituels Agile de l'équipe.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ DEMARRAGE – SEPTEMBRE 2026 - 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Grenoble (38) - Corenc - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Et si vous pouviez travailler sur des projets Data / IA directement connectés aux enjeux métiers d'une grande banque ? Ici, pas de modèle qui reste en POC. Vous intervenez sur des cas d'usage réels, utilisés, et amenés à être industrialisés. Pourquoi nous recrutons ? L'activité Data / IA prend de l'ampleur côté client. L'enjeu aujourd'hui est clair : - accélérer l'appropriation de la Data et de l'IA par les métiers - transformer des cas d'usage en solutions concrètes et durables Vous arrivez donc dans une phase où tout se structure et se développe. Concrètement, votre quotidien : Après votre onboarding pour comprendre les enjeux bancaires et l'écosystème technique, vous allez : 1/ Construire des cas d'usage Data / IA Vous utiliserez Python et les frameworks ML/DL pour : - préparer et explorer les données - concevoir et entraîner des modèles - restituer les résultats de manière compréhensible pour les métiers 2/ Travailler avec les métiers Vous interviendrez directement avec eux pour : - cadrer les besoins - traduire des problématiques métiers en cas d'usage data - accompagner l'adoption des solutions 3/ Déployer des sujets IA générative Vous accompagnerez les équipes sur : - la création de prompts efficaces - le déploiement de LLM - la mise en place d'agents / assistants 4/ Structurer l'environnement Vous contribuerez à : - la mise en place de l'environnement technique (notamment GCP) - l'amélioration des pratiques projets Data / IA - l'industrialisation des cas d'usage 5/ Maintenir et faire évoluer les modèles Vous assurerez la MCO des solutions déployées : - suivi de performance - ajustements des modèles - amélioration continue 6/ Diffuser la culture Data / IA Vous animerez : - des ateliers d'acculturation - du coaching (notamment sur des POC étudiants)

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ DEMARRAGE – SEPTEMBRE 2026 - 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Grenoble (38) - Corenc - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Et si vous pouviez travailler sur des projets Data / IA directement connectés aux enjeux métiers d'une grande banque ? Ici, pas de modèle qui reste en POC. Vous intervenez sur des cas d'usage réels, utilisés, et amenés à être industrialisés. Pourquoi nous recrutons ? L'activité Data / IA prend de l'ampleur côté client. L'enjeu aujourd'hui est clair : - accélérer l'appropriation de la Data et de l'IA par les métiers - transformer des cas d'usage en solutions concrètes et durables Vous arrivez donc dans une phase où tout se structure et se développe. Concrètement, votre quotidien : Après votre onboarding pour comprendre les enjeux bancaires et l'écosystème technique, vous allez : 1/ Construire des cas d'usage Data / IA Vous utiliserez Python et les frameworks ML/DL pour : - préparer et explorer les données - concevoir et entraîner des modèles - restituer les résultats de manière compréhensible pour les métiers 2/ Travailler avec les métiers Vous interviendrez directement avec eux pour : - cadrer les besoins - traduire des problématiques métiers en cas d'usage data - accompagner l'adoption des solutions 3/ Déployer des sujets IA générative Vous accompagnerez les équipes sur : - la création de prompts efficaces - le déploiement de LLM - la mise en place d'agents / assistants 4/ Structurer l'environnement Vous contribuerez à : - la mise en place de l'environnement technique (notamment GCP) - l'amélioration des pratiques projets Data / IA - l'industrialisation des cas d'usage 5/ Maintenir et faire évoluer les modèles Vous assurerez la MCO des solutions déployées : - suivi de performance - ajustements des modèles - amélioration continue 6/ Diffuser la culture Data / IA Vous animerez : - des ateliers d'acculturation - du coaching (notamment sur des POC étudiants)

Contexte du poste Nous recherchons un Data Scientist Confirmé pour rejoindre une équipe Data & IA intervenant sur des projets à forte valeur métier. Vous travaillerez sur plusieurs cas d'usage successifs autour de la Data Science, de l'IA et de l'optimisation, avec des problématiques concrètes : prédiction, simulation, optimisation des opérations, maintenance prédictive ou encore amélioration de processus métiers. Missions principales Identifier et qualifier des cas d'usage Data Science à forte valeur métier Collecter, préparer, fiabiliser et analyser les données Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning / IA Développer des notebooks, pipelines et codes prêts à être industrialisés Participer au déploiement des modèles en production et accompagner leur passage du build au run Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour comprendre les problématiques opérationnelles Participer aux différentes cérémonies et instances projet Documenter les modèles, analyses et développements réalisés Présenter et valoriser les résultats auprès des différentes parties prenantes

Contexte : Dans le cadre de l'accélération de ses initiatives en Intelligence Artificielle Générative, notre client recherche un Data Scientist GenAI / AI Engineer pour concevoir, développer et industrialiser des solutions basées sur les LLM. Le consultant interviendra sur des projets d'IA appliquée visant notamment l'automatisation de processus métiers, l'accès à la connaissance interne et le développement d'assistants intelligents, de la phase de conception jusqu'à la mise en production. Missions principales : · Analyser les besoins métiers et identifier les cas d'usage pertinents autour de l'IA générative. · Concevoir et développer des applications basées sur des LLM tels que GPT, Mistral, Llama ou Claude. · Développer des assistants conversationnels et des systèmes d'aide à la décision. · Concevoir et mettre en œuvre des architectures RAG et des solutions de recherche sémantique. · Développer les pipelines documentaires : ingestion, nettoyage, chunking, embeddings, indexation, retrieval et reranking. · Concevoir des workflows agentiques et orchestrer des outils et agents IA. · Développer des APIs et services backend autour des modèles IA. · Transformer les POC en solutions industrialisées et production-ready. · Mettre en place les pratiques de tests, versioning, CI/CD, monitoring et documentation. · Définir et mettre en œuvre des métriques et frameworks d'évaluation des solutions GenAI. · Optimiser la qualité des réponses, la pertinence du retrieval, la latence et les coûts, tout en limitant les hallucinations. · Participer au déploiement des solutions sur des environnements Cloud. · Présenter et vulgariser les solutions auprès des équipes techniques et métiers. Livrables attendus : · Analyses des besoins et identification des cas d'usage IA. · Spécifications fonctionnelles et techniques. · Prototypes et applications GenAI fonctionnelles. · Architectures RAG et pipelines documentaires documentés. · APIs, services IA et agents opérationnels. · Scripts et notebooks d'expérimentation. · Code source versionné et pipelines CI/CD. · Documentation d'architecture, de déploiement et d'exploitation. · Métriques de qualité et de performance des solutions. · Documentation des modèles, prompts et dispositifs d'évaluation.

Contexte Dans le cadre de sa transformation data et digitale, une institution financière souhaite renforcer son département Data Science, en charge de la conception, du développement, de l'industrialisation, du suivi, de la documentation et de l'amélioration continue des modèles de Data Science et d'IA à forte valeur métier. La mission s'inscrit dans un environnement réglementé, avec des exigences de conformité et de gouvernance incluant notamment le RGPD, l'anonymisation des données, DSP2, IDD, Solvency II, Bâle IV ainsi que les principes de sécurité, de traçabilité et de confidentialité applicables aux traitements de données. Les cas d'usage couverts incluent notamment la détection de fraude, la modélisation des valeurs résiduelles, le data lineage IA, les agents IA, ainsi que des sujets marketing et d'optimisation du parcours client. Parmi les priorités figure un projet de moteur d'offres personnalisées / personnalisation CRM, avec un objectif d'industrialisation, de réutilisation et de déploiement potentiel dans d'autres pays. Mission La prestation vise à renforcer l'équipe Data Science avec un profil capable d'accompagner des projets Data Science et IA, avec un focus prioritaire sur les sujets marketing, connaissance client et personnalisation CRM. Le consultant interviendra sur la conception, le développement, l'évaluation, l'industrialisation et le suivi de modèles de Data Science et d'IA. Il devra produire des solutions robustes, explicables, industrialisables et réutilisables, tout en garantissant leur performance, leur traçabilité et leur conformité aux standards internes. La mission portera en priorité sur le MVP France du moteur d'offres personnalisées / personnalisation CRM, construit à partir des données disponibles pour la France, avec un objectif d'appropriation par les équipes internes. Un second périmètre optionnel pourra couvrir l'extension à d'autres pays ainsi que d'autres cas d'usage marketing et connaissance client. Principales responsabilités Intervenir de manière autonome sur des cas d'usage complexes, du cadrage métier à l'industrialisation Réaliser l'exploration, l'analyse, la qualité et la préparation des données ainsi que la constitution des jeux d'apprentissage, de validation et de test Concevoir, entraîner, comparer et évaluer des modèles de Machine Learning, statistiques ou d'IA avec des métriques adaptées Développer des cas d'usage de marketing analytique et personnalisation CRM : moteur d'offres personnalisées, scoring d'appétence, ciblage de campagnes, segmentation client, recommandation produit, next best action / next best offer, mesure de performance marketing et optimisation de la conversion des leads Produire du code structuré, maintenable et documenté et préparer les modèles pour la mise en production Mettre en place des indicateurs de monitoring des performances, dérives de données, dérives de modèles, qualité et stabilité des traitements Concevoir des solutions réutilisables, documentées et industrialisables, intégrables dans des processus CRM ou commerciaux Garantir l'explicabilité, la traçabilité, l'auditabilité, l'identification des biais et la conformité aux standards internes Collaborer avec les équipes métier, Product Owners, Data Engineers, Architectes, équipes IT, Gouvernance et Sécurité Participer aux instances de suivi, assurer le transfert de compétences et restituer clairement résultats, limites et recommandations Environnement technique Langages : Python, SQL Cloud / Data : GCP, BigQuery, Vertex AI Data Science : Dataiku Orchestration : Airflow Versioning : Git Restitution : Looker Industrialisation : CI/CD, DevOps, MLOps, Docker Conformité et gouvernance : RGPD, anonymisation des données, explicabilité, auditabilité, monitoring ML Livrables attendus Analyses et diagnostics de données Scripts, notebooks, traitements ou composants analytiques documentés Modèles Data Science / IA entraînés, évalués et documentés Éléments d'explicabilité, de monitoring et de suivi des risques modèles lorsque pertinent Supports d'industrialisation, de mise en production et de suivi Documentation de transfert de compétences et recommandations d'amélioration continue Supports de restitution aux parties prenantes métier et techniques Livrables en anglais pour les éléments destinés à être partagés à l'international Compétences / Qualités indispensables : Python, SQL, Machine Learning / IA, GCP (BigQuery, Vertex AI), Dataiku, MLOps / industrialisation Compétences / Qualités qui seraient un + : Expérience en environnement bancaire, financier ou réglementé ; expérience en marketing analytique et personnalisation CRM

Vous intégrerez l'équipe Transformation, Data & Innovation. L'équipe conçoit des solutions Data et Intelligence Artificielle permettant d'améliorer la connaissance client, l'efficacité opérationnelle et la performance commerciale : analyse automatisée de l'actualité, détection d'insights, recommandations, prédictions et pilotage de la performance. Missions principalesConcevoir et développer des solutions de Machine Learning, NLP et Deep Learning. Développer des applications basées sur l'IA générative et l'IA agentique. Concevoir des architectures RAG et des systèmes multi-agents avec LangGraph. Intégrer et exploiter des modèles LLM, RLM et SLM. Mettre en œuvre des techniques NLP : embeddings, Transformers, BERT, NER et recherche sémantique. Développer des modèles de régression, classification, clustering, détection d'anomalies, recommandation et séries temporelles. Réaliser l'adaptation et l'optimisation des modèles via le transfer learning et le fine-tuning. Construire et interroger des bases vectorielles et des moteurs d'indexation tels qu'Elasticsearch et FAISS. Évaluer, superviser et améliorer les performances des solutions RAG et agentiques. Industrialiser les modèles et assurer leur suivi avec Dataiku et MLflow. Développer des prototypes et interfaces de démonstration avec Gradio ou Streamlit. Participer à la mise en place de solutions d'IA responsables, explicables et maîtrisant les risques de biais. Collaborer avec les équipes métiers afin de traduire leurs besoins en solutions Data et IA concrètes. Assurer une veille technologique et proposer des cas d'usage innovants.