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Vous piloterez le projet d’optimisation d’un chatbot intégré dans l’environnement des canaux digitaux (web, mobile, etc.), afin d’offrir une expérience client de premier ordre. Vous serez responsable de l’ensemble du cycle de vie du projet, de l’initiation à la mise en production, en coordonnant les parties prenantes métier, techniques et opérationnelles. Missions principales Gérer le cycle de vie du projet : initiation, planification, exécution, suivi/contrôle et clôture. Recueillir et documenter les besoins métier auprès des équipes (expérience client, marketing, opérations). Collaborer avec les équipes de conception pour développer une solution alignée à la stratégie digitale. Superviser le développement, l’intégration et les tests du chatbot dans les canaux existants. Établir et suivre les plannings, budgets, plans de ressources et de risques. Coordonner les différents intervenants (équipes IT, marketing, CX, prestataires externes). Assurer la qualité, le respect des délais et des standards lors du déploiement. Définir et mettre en place un plan de tests et assurance qualité . Préparer le plan de maintenance et de support post-déploiement avec les équipes opérationnelles.

Référent·e technique de l’équipe sur les sujets IA générative (LLM, RAG, agents, chatbots) et traitement de données non structurées (PDF, images). Ton rôle : concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production, tout en instaurant des standards d’ingénierie logicielle (tests, CI/CD, MLOps/LLMOps, sécurité). Responsabilités principales Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Chatbots Traitement de données non structurées PDF & documents : parsing, OCR, extraction de tables et de structures. Images : prétraitement, détection/segmentation, compréhension multimodale (image+texte). Ingénierie & industrialisation Langages : Python avancé, SQL. APIs : conception et intégration Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online. Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage). Bonnes pratiques de dev Structuration des projets, templates, documentation vivante. Stratégie de tests Standards de code, revue d’architecture et diffusion des bonnes pratiques. Profil recherché 6+ ans d’expérience en Data Science/MLOps

🛠️ Missions principalesPour le profil Senior Audit & stabilisation du pôle CRM : identification des priorités, mise en pause des projets secondaires. Revenir aux best practices : assurer la qualité et la régularité des campagnes CRM. Pilotage stratégique et opérationnel des campagnes e-mails, SMS, programmes de fidélisation. Management & accompagnement des équipes existantes, notamment les chefs de projet démissionnaires. Travail étroit avec les équipes créatives pour aligner contenu, produit et message. Préparation et supervision des temps forts commerciaux : Noël, calendrier de l’Avent, Soldes. Appui stratégique sur la data : ciblage, segmentation, POC sur chatbot IA. Pour le profil Junior Prise en charge opérationnelle de la production CRM (campagnes newsletters, emailing). Rédaction et suivi des contenus CRM (ton, message, cohérence marque). Coordination avec les équipes créa et produit. Organisation et rigueur dans la gestion des campagnes. Contribution active aux projets CRM en cours (fidélisation, automation). Compétences attenduesTechniques (must have) Salesforce (gestion CRM, campagnes, workflows). CDP Splio. Expérience CRM multicanal (emails, SMS, automatisation). Sensibilité Data & AI (segmentation, ciblage, POC chatbot IA). Fonctionnelles & Métier Connaissance du retail / mode / fidélisation client. - impératif Bonne compréhension des parcours clients et enjeux business. Capacité à vulgariser les données et mettre le client au cœur de la stratégie.

Missions Construire et industrialiser, « from scratch », les composants front de la plateforme sous Vue.js 3, dans une logique de modularisation et de réutilisation. Collaborer activement avec l’équipe back (Java 21/Spring Boot, Go, SQL Server) pour l’intégration complète API REST, interconnexion de l’UI aux process métier et aux connecteurs. Participer à la mise en place et à l’industrialisation CI/CD (GitLab, Docker, K8s à court terme), au passage progressif vers le cloud public, et au monitoring qualité des interfaces. Impliquer dans l’amélioration continue de la documentation technique, du socle applicatif SaaS, de l’intégration IA (chatbot support, nouvelles fonctionnalités produits). S’intégrer à la transformation interne de l’équipe (cohabitance legacy/nouveau, relais documentaires à construire, outils en évolution), et accompagner les clients/intégrateurs dans l’adoption des nouvelles interfaces.

Nous sommes à la recherche d'un(e) : Data Scientist - Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. - Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). - Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). - Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. - Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. - Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. - Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative.

Référent technique Data Scientist - 6 mois - Lille Un de nos importants clients recherche un Référent technique Data Scientist pour une mission de 6 mois sur Lille. Descriptif de la mission ci-dessous: Référent·e technique de l’équipe sur les sujets IA générative (LLM, RAG, agents, chatbots) et traitement de données non structurées (PDF, images). Votre rôle : concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production, tout en instaurant des standards d’ingénierie logicielle (tests, CI/CD, MLOps/LLMOps, sécurité). Responsabilités principales Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Chatbots Traitement de données non structurées PDF & documents : parsing, OCR, extraction de tables et de structures. Images : prétraitement, détection/segmentation, compréhension multimodale (image+texte). Ingénierie & industrialisation Langages : Python avancé, SQL. APIs : conception et intégration Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online. Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage). Bonnes pratiques de dev Structuration des projets, templates, documentation vivante. Stratégie de tests Standards de code, revue d’architecture et diffusion des bonnes pratiques. Profil recherché 6+ ans d’expérience en Data Science/MLOps Si cette mission vous intéresse merci de m'envoyer votre CV et je reviendrai vers vous dès que possible avec les détails.