Mission freelance Data Scientist Senior Expert IA Agentique MLOps
Lille
Naxotech
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Intitulé : Data Scientist Senior / Expert. Durée de mission : 12 mois. Localisation : Lille. Télétravail : 2 jours par semaine. Contexte : le client accélère sa transformation digitale et cherche à industrialiser des usages Data / IA dans la chaîne de valeur industrielle et d'approvisionnement. La mission couvre deux axes principaux : (1) cadrer de bout en bout les cas d'usage Data / IA, depuis l'expression du besoin business jusqu'à la démonstration de la pertinence d'une approche Data Science (PoC / Go-No Go) et la définition des trajectoires de déploiement ; (2) apporter une expertise de pointe sur l'évaluation des modèles existants et émergents, notamment des architectures d'Agents / Agentique en production, concevoir et mettre en place des frameworks d'évaluation rigoureux, détecter dérives et hallucinations, et faire monter en compétences les équipes internes. Objectifs et livrables attendus : cadrages métiers traduisant problématiques d'achats industriels, costing et gestion des risques fournisseurs en opportunités Data Science, évaluations de faisabilité technique et qualité de la donnée, design technique des modèles retenus, frameworks d'évaluation des systèmes agentiques en production, documentation rigoureuse et transfert de compétences.
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Profil recherché
Nous recherchons une personnalité expérimentée dotée d'un fort leadership technique et d'une posture de conseil/mentorat. Expérience : Minimum 5 à 7 ans d'expérience en Data Science, avec une maîtrise complète du cycle de vie des projets Data (du cadrage business à la mise en production). Langues : Français courant et Anglais courant indispensables. Fondations théoriques : solide compréhension des mathématiques appliquées, des statistiques fondamentales et de la théorie de l'apprentissage automatique (statistiques inférentielles, tests d'hypothèses, analyse de variance, modélisation stochastique, régularisation, etc.). Compétences attendues : capacité à choisir et expliquer le modèle adapté (des modèles statistiques classiques aux réseaux de neurones complexes), maîtrise des stratégies avancées de suivi et d'évaluation de modèles en production (Data/Concept Drift, Monitoring, Explainability/XAI), expertise pointue dans l'évaluation d'architectures d'Agents / Systèmes Multi-Agents et GenAI en production, et capacité à cadrer des sujets complexes et à challenger les besoins métiers.
Environnement de travail
Stack technique et périmètre technique : Langages & libs : SQL, Python, PySpark / Spark, Scikit-Learn, TensorFlow / PyTorch, Frameworks Agentiques & LLM (ex: LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI, LangSmith, Traceloop ou équivalents). Data Platform & MLOps : Databricks (dont Unity Catalog), AWS, GCP, MLFlow, Airflow, Docker. Environnement Data résumé : Databricks (dont Unity Catalog), AWS, GCP. Développement, Stats & ML : Python, PySpark, Scikit-Learn, PyTorch / TensorFlow, Statsmodels, Frameworks Agentiques / LLM & Outils d'évaluation LLM/Agent. MLOps, Monitoring & Industrialisation : MLFlow, Airflow, Docker, Git / GitHub Actions. Outils collaboratifs : Jira, Confluence, Git. Attentes opérationnelles : rigueur scientifique, sens des enjeux métier, focus sur l'évaluation agentique en production, démarche orientée transmission et documentation rigoureuse des cadrages et des frameworks d'évaluation mis en place.
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