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En tant qu'Applied Scientist, vous êtes la force motrice de la phase de recherche et de développement des modèles d'IA, en assurant l'alignement entre les avancées technologiques et les objectifs stratégiques de l'entreprise. Responsabilités clés 1. Recherche et développement de modèles IA/ML (Phase de recherche) : Mener la recherche, l'évaluation et l'expérimentation de modèles d'IA et d'apprentissage automatique (par exemple, Deep Learning pour la recommandation, Gen-AI, NLP/Vision pour la recherche) afin de résoudre des problèmes commerciaux complexes. Sélectionner les sources de données appropriées et déterminer les indicateurs clés à suivre et à optimiser Développer des prototypes et prouver la faisabilité ainsi que l'impact attendu des concepts avant leur industrialisation. 2. Collaboration et industrialisation (Phase de déploiement) : Travailler en étroite collaboration avec les ingénieurs en apprentissage automatique (MLE) pour garantir que les modèles développés sont robustes, évolutifs et prêts pour le déploiement en production. Contribuer activement à la phase de déploiement et d'intégration des modèles dans l'architecture technique (Snowflake, AWS). 3. Suivi et amélioration continue : Participer au suivi des modèles en production, en se concentrant sur la détection des dérives (drift) et la dégradation des performances. Concevoir et proposer des itérations (tests A/B) pour optimiser en continu les performances des produits d'IA. 4. Expertise et transmission des connaissances : Assurer une veille technologique constante sur les avancées en IA/ML. Documenter et partager les connaissances et les meilleures pratiques au sein de l'équipe et avec les autres parties prenantes (Chefs de produit, Métier).

Missions principales Mise en œuvre opérationnelle et technique des produits IA : Apporter une expertise technique et participer à la conception des architectures IA Industrialiser et automatiser le déploiement de plateforme agentique dans un environnement on premise ou cloud Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance Documenter les offres et services et assurer leur mise en production Démontrer la valeur des offres d'IA générative auprès des entités/clients internes Réaliser des présentations et démos pour promouvoir les offres et services Participer aux daily meetings animés par le Product Owner Contribuer aux réunions de co-construction de la roadmap Prendre en charge les éléments de la backlog formalisée par le Product Owner Assurer le lead technique sur un produit au sein de la squad Participer à l'ensemble des rituels de la squad, de la plateforme et du pôle Participer aux astreintes techniques du pôle Compétences métiers requises Expérience en déploiement et manipulation du workload data Maîtrise des stacks IA sur AWS, GCP et/ou on-premise, avec expérience en déploiement de processus MLOps et LLMOps Maîtrise des fondamentaux de conteneurisation et des pratiques CI/CD Expérience dans le développement de projets AI/ML, d'exploitation et d'optimisation de produits IA Connaissance approfondie des meilleures pratiques en matière de sécurité des données et de conformité Environnement technique Cloud et Infrastructure : AWS (EKS, Sagemaker, Bedrock), GCP (GKE, Vertex AI), stack on premise, Kubernetes, Openshift, Docker Développement et Automatisation : Terraform, Python, SQL, Ansible, Jenkins, GitLab CI, Kestra Data et IA : Artifactory (Jfrog), orchestration de workload IA (Dataiku ou MLflow), bases de données vectorielles (Opensearch, RDS, Elastic Search, PG Vector, MongoDB Atlas) Observabilité : Dynatrace, CloudWatch, Prometheus, Grafana, X-Ray (appréciées) Compétences comportementales Excellent relationnel Agilité Esprit d'équipe Force de proposition Rigueur et sens de l’organisation