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Objectifs et contexte de la mission, liste des tâches attendues et livrables L'objectif de cet appel d'offre est de renforcer 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. Votre mission consistera à participer aux différentes étapes des projets de data science, notamment : - Définition et contribuer à la mise en œuvre de solutions agentiques pour simplifier et accélérer des 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. - Mettre en place des systèmes d'évaluations et d'observabilités sur des pipelines agentiques. - Déployer des LLMs, modèles sur des gpus dans un environnement de dev. - Amélioration continue : Améliorer constamment les performances de l'extraction de données dans le cadre d'une approche itérative et incrémentale. - Mettre en œuvre des stratégies de test afin de garantir le niveau de qualité requis et 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. - Coaching et accompagnement de profils plus juniors et ownership de use cases métiers et leur mise en production. Stacks techniques : fastAPI, google ADK, pytest, LangGraph, Phoenix Arize, DSPy, Kubernetes, Jenkins, vLLM.

L'enjeu : Réinventer l'expérience en magasin pour l'un des plus grands leaders mondiaux du sport et du retail connecté. En tant que consultant·e Okara, tu rejoins l'équipe Digital In-Store - Data de notre client pour propulser l'usage de la donnée visuelle au cœur des points de vente. Ton terrain de jeu ? L'analyse d'images en temps réel, l'optimisation de l'écosystème d'outils physiques et le déploiement de modèles innovants pour impacter des millions d'utilisateurs au quotidien. 🚀 Ton rôle Tu es le moteur de l'expertise Computer Vision au sein de l'équipe. Tu ne te contentes pas de faire de la R&D dans ton coin, tu conçois des solutions industrielles robustes et tu challenges l'écosystème existant. Concrètement, tu vas : Façonner le Computer Vision de demain : Concevoir et implémenter des modèles avancés (reconnaissance d'images, object detection, segmentation) pour des applications temps réel et asynchrones. Challenger les partenaires (Audit & Benchmark) : Évaluer de manière critique les solutions de fournisseurs tiers. Tu crées des benchmarks internes rigoureux pour valider leurs performances et orienter les décisions stratégiques (Build vs Buy). Industrialiser et Passer à l'Échelle (MLOps) : Intégrer tes modèles dans des environnements de production complexes. Tu optimises la tuyauterie (monitoring, scalabilité, CI/CD, automatisation des backtests) pour garantir des performances optimales. Fédérer et Documenter : Être le pont entre la technique de pointe et le business (Product, Engineering, Operations). Tu vulgarises tes résultats et structures ta documentation pour assurer la reproductibilité des modèles.

Vous intervenez au sein d'un programme stratégique majeur visant à optimiser les moteurs de recommandation client d'un grand groupe aérien international. Le projet « Offer Display Recommender » a pour objectif d'améliorer la personnalisation et la pertinence des offres grâce à l'adoption de technologies avancées, notamment : Apprentissage par renforcement (RL) Modèles de recommandation nouvelle génération Approches expérimentales et data‑driven Le Data Scientist senior jouera un rôle clé dans la conception, l'expérimentation, la modélisation et la mise en production des solutions. Objectifs & responsabilitésModélisation & Data ScienceConcevoir, entraîner et optimiser des modèles de recommandation avancés. Proposer, challenger et prioriser les solutions data à tester. Appliquer des techniques de modélisation Data Science de niveau expert. Expérimenter des approches RL, bandits, ranking models, embeddings, etc. Communication & pilotage scientifiquePrésenter en anglais les travaux de modélisation aux stakeholders (produit, business, tech). Challenger les orientations stratégiques du projet. Vulgariser les choix algorithmiques et leurs impacts business. Mise en production & industrialisationContribuer à la mise en production des modèles dans un environnement Cloud (GCP). Participer à l'optimisation des pipelines ML et à la fiabilité des modèles. Collaborer avec les équipes MLOps, Data Engineering et Produit.