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Dans le cadre du développement de projets Data et Intelligence Artificielle à fort impact, un acteur majeur de la grande distribution recherche un Data Scientist pour renforcer son équipe, en banlieue de Lille. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des solutions IA, depuis l'identification du besoin métier jusqu'à leur mise en production et leur maintenance. Vos principales missions seront les suivantes : Collaborer avec les équipes métier afin d'identifier et de formaliser des cas d'usage Data et IA Définir les objectifs, les indicateurs de performance et les livrables associés Explorer et préparer les données, sélectionner les jeux de données pertinents et réaliser le feature engineering Concevoir, développer et entraîner des modèles de Machine Learning et d'IA générative Mettre en œuvre des approches basées sur les LLM, les embeddings, le RAG ou le fine-tuning Évaluer la pertinence, la robustesse et la performance des modèles Industrialiser les modèles et développer les API nécessaires à leur exposition Intégrer les solutions dans des applications web ou des systèmes backend existants Automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles selon les bonnes pratiques MLOps Suivre les performances en production, détecter les dérives et organiser les réentraînements Produire les supports de présentation, les spécifications techniques et la documentation fonctionnelle Collaborer avec les Product Owners, Data Engineers et AI Engineers

Contexte de la mission Dans le cadre de programmes de transformation à forte composante IA, le consultant interviendra sur la définition, la conception et le déploiement de capacités d'Intelligence Artificielle intégrées aux infrastructures cloud et aux opérations IT. Il jouera un rôle clé dans la mise en œuvre de plateformes MLOps et GenAIOps à l'échelle de l'entreprise, ainsi que dans l'adoption des technologies d'IA auprès des équipes techniques et des directions métiers. Missions principales Définir la stratégie et l'architecture IA appliquées aux infrastructures. Concevoir et déployer des plateformes MLOps et GenAIOps. Mettre en œuvre des solutions d'observabilité et d'automatisation basées sur l'IA. Intégrer l'IA aux plateformes cloud et aux environnements d'exploitation IT. Accompagner les clients dans la définition de leur feuille de route IA. Piloter des programmes de transformation Infrastructure & AI. Participer aux activités d'avant-vente et de développement commercial. Encadrer et accompagner les profils plus juniors. Intervenir auprès des décideurs et directions (CxO). Compétences techniques indispensablesIA & Machine Learning Python avancé. PyTorch, TensorFlow. MLOps et GenAIOps. LLM (Large Language Models). RAG (Retrieval-Augmented Generation). Fine-tuning (LoRA, QLoRA). Prompt Engineering. AI Guardrails. Frameworks d'évaluation des modèles. IA Agentique LangChain. AutoGen. LlamaIndex. CrewAI. Cloud & Infrastructure AWS SageMaker. Azure Machine Learning. Google Vertex AI. Kubernetes (GPU Scheduling, entraînement distribué, inférence). Terraform. Ansible. Data & Recherche Sémantique Pinecone. Weaviate. Chroma. pgvector. Vector Databases. Semantic Search. IT Operations & Observabilité ServiceNow. ITSM. ITIL. Observabilité et supervision. Gestion des incidents IA. AI FinOps / TokenOps. Gouvernance & Sécurité Sécurité des plateformes IA. Gouvernance des données. Gestion des identités. IA Responsable. EU AI Act. Compétences appréciées IA multimodale. Computer Vision. CUDA. Triton. Dynatrace Davis AI. Datadog Watchdog. Edge AI. IoT & Machine Learning. Développement d'agents IA. Contributions Open Source IA/MLOps. Profil recherché Expérience significative sur des projets IA à grande échelle. Expertise Infrastructure, Cloud et IA Générative. Forte maîtrise des sujets MLOps / GenAIOps. Capacité à définir des architectures IA complexes. Aisance avec les interlocuteurs métiers et directions. Leadership technique et accompagnement des équipes. Français courant et anglais professionnel obligatoires.