Au sein de la direction conformité ou sécurité financière d'un acteur bancaire, nous recherchons un Data Scientist spécialisé dans la détection de la fraude et la lutte contre le blanchiment (LCB-FT) pour renforcer les dispositifs de surveillance des transactions. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception et le développement de modèles de détection de fraude sur les transactions et les parcours clients ▪ Le développement de modèles de détection des comportements suspects au titre de la LCB-FT (AML) et l'optimisation des scénarios de surveillance existants ▪ La réduction du taux de faux positifs des dispositifs de filtrage et de surveillance, enjeu majeur de productivité pour les équipes d'analystes ▪ L'analyse des typologies de fraude et de blanchiment, et leur traduction en variables et règles exploitables par les modèles ▪ L'évaluation rigoureuse des modèles et la documentation nécessaire à leur validation indépendante et à leur présentation au régulateur ▪ L'explicabilité des modèles : capacité à justifier chaque alerte auprès des analystes et des autorités ▪ L'industrialisation des modèles et leur suivi en production (dérive, réentraînement)
ContexteDans le cadre du développement de plusieurs produits d'intelligence artificielle déjà déployés en production, nous recherchons un(e) Data Scientist pour renforcer une équipe Data & IA composée de Data Scientists, MLOps Engineers, Product Owners et experts métiers. Vous interviendrez sur des problématiques de Machine Learning, IA générative et assistants conversationnels au service de différents métiers (service client, commerce, marketing, support opérationnel). L'objectif est de concevoir, industrialiser et améliorer des solutions d'IA à fort impact métier tout en garantissant leur performance, leur fiabilité et leur adoption. Vous travaillerez en étroite collaboration avec plusieurs équipes métier (Customer Care, Marketing, Commerce) ainsi qu'un Centre d'Excellence IA Générative au sein d'un environnement international. MissionsData Science & Machine Learning Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning répondant à des problématiques métier variées. Réaliser des analyses exploratoires et identifier les variables les plus pertinentes pour les modèles. Mettre en œuvre des algorithmes de classification, clustering, prédiction et recommandation. Développer des modèles d'attribution et de Marketing Mix Modeling (MMM) afin de mesurer l'impact des leviers marketing sur la performance business. Participer à l'amélioration continue des performances des modèles à travers des démarches d'expérimentation et d'optimisation. Définir et suivre les métriques d'évaluation adaptées aux différents cas d'usage. Contribuer à l'interprétation des résultats et à la valorisation des modèles auprès des équipes métier. IA Générative & NLP Concevoir et faire évoluer des assistants conversationnels basés sur les LLMs. Développer et optimiser des architectures RAG et des mécanismes de recherche documentaire avancée. Mettre en œuvre des approches de recherche hybride (vectorielle, BM25, recherche sémantique). Participer à la conception de solutions agentiques et à l'orchestration d'agents spécialisés. Évaluer les stratégies de prompting, de fine-tuning et d'enrichissement contextuel selon les cas d'usage. Participer aux choix d'architecture autour des modèles OpenAI, Gemini, Claude ou modèles open source. Industrialisation & MLOps Contribuer à la mise en production des modèles et au suivi de leurs performances. Participer à la définition des bonnes pratiques de monitoring, observabilité et gouvernance des modèles. Mettre en place des indicateurs de qualité, de performance et d'usage des solutions déployées. Optimiser les performances, la latence et les coûts d'exploitation des solutions IA. Collaborer étroitement avec les équipes MLOps pour assurer la robustesse des déploiements. Participer à l'amélioration continue des pipelines d'entraînement, d'évaluation et de déploiement. Collaboration métier & Produit Recueillir et challenger les besoins des équipes métier. Traduire les problématiques business en solutions analytiques et algorithmiques. Participer aux ateliers de cadrage et aux échanges avec les Product Owners. Prioriser les sujets à forte valeur ajoutée et accompagner les arbitrages. Accompagner les métiers dans l'adoption et l'interprétation des solutions développées. Participer à la définition des KPI produit et à la mesure de l'impact métier des solutions IA. Profil recherchéCompétences recherchées Machine Learning & Analytics Excellente maîtrise des algorithmes de : Classification Clustering Régression Détection d'anomalies Solide expérience sur : XGBoost Random Forest Modèles de séries temporelles Feature Engineering Explainable AI (XAI) Bonne maîtrise des métriques d'évaluation et des stratégies de validation. Expérience en Marketing Mix Modeling (MMM) et en mesure de la performance marketing. Connaissance des problématiques d'attribution marketing et d'optimisation des investissements média.
Nous poursuivons notre développement et recherchons un Architecte IA Senior pour intervenir sur des projets à forts enjeux autour de l'intelligence artificielle, du cloud et de l'architecture de systèmes IA. Vous interviendrez sur la conception et l'évolution d'architectures IA robustes, performantes et sécurisées, du choix des modèles jusqu'à leur déploiement en production. Le poste couvre notamment les LLM, systèmes agentiques, RAG, infrastructure GPU, LLMOps, sécurité et optimisation des coûts. 💻💼 Vos missions : 🎯 Concevoir et faire évoluer des architectures IA adaptées aux besoins métiers et aux contraintes de production Sélectionner les modèles et solutions adaptés aux différents cas d'usage : LLM, modèles open-weight et Computer Vision Concevoir des architectures RAG et des systèmes agentiques, notamment multi-agents Définir les architectures de serving, d'inférence et d'orchestration GPU Mettre en place les pratiques LLMOps, évaluation et observabilité des modèles Concevoir des architectures cloud, hybrides ou on-premise, en intégrant les enjeux de scalabilité et de souveraineté Prendre en compte les enjeux de sécurité, gouvernance et conformité des solutions IA Optimiser les performances et les coûts : model routing, caching, batching, dimensionnement GPU… Accompagner les équipes techniques dans les choix d'architecture Environnement technique : 🔧 IA & modèles : GPT • Claude • Gemini • Llama • Mistral • DeepSeek • Qwen • DINOv2/v3 • SigLIP • SAM • YOLO Agents & RAG : LangGraph • MCP • A2A • LangSmith • Qdrant • Pinecone • Weaviate • Milvus • GraphRAG • Agentic RAG LLMOps & Observabilité : LangSmith • Langfuse • RAGAS • Prometheus • Grafana • OpenTelemetry Cloud & Infrastructure : AWS Bedrock • SageMaker • Vertex AI • Azure AI Foundry • Kubernetes • Docker • Terraform • vLLM • SGLang • Ray/KubeRay • Karpenter Data & ML : PyTorch • JAX • Hugging Face • Scikit-learn • XGBoost • ONNX • Kafka • Snowflake • Databricks CI/CD & Sécurité : GitHub Actions • GitLab CI • Helm • Kustomize • Vault • Guardrails • sécurité LLM
Nous poursuivons notre développement et recherchons un Architecte IA Senior pour intervenir sur des projets à forts enjeux autour de l'intelligence artificielle, du cloud et de l'architecture de systèmes IA. Vous interviendrez sur la conception et l'évolution d'architectures IA robustes, performantes et sécurisées, du choix des modèles jusqu'à leur déploiement en production. Le poste couvre notamment les LLM, systèmes agentiques, RAG, infrastructure GPU, LLMOps, sécurité et optimisation des coûts. 💻💼 Vos missions : 🎯 Concevoir et faire évoluer des architectures IA adaptées aux besoins métiers et aux contraintes de production Sélectionner les modèles et solutions adaptés aux différents cas d'usage : LLM, modèles open-weight et Computer Vision Concevoir des architectures RAG et des systèmes agentiques, notamment multi-agents Définir les architectures de serving, d'inférence et d'orchestration GPU Mettre en place les pratiques LLMOps, évaluation et observabilité des modèles Concevoir des architectures cloud, hybrides ou on-premise, en intégrant les enjeux de scalabilité et de souveraineté Prendre en compte les enjeux de sécurité, gouvernance et conformité des solutions IA Optimiser les performances et les coûts : model routing, caching, batching, dimensionnement GPU… Accompagner les équipes techniques dans les choix d'architecture Environnement technique : 🔧 IA & modèles : GPT • Claude • Gemini • Llama • Mistral • DeepSeek • Qwen • DINOv2/v3 • SigLIP • SAM • YOLO Agents & RAG : LangGraph • MCP • A2A • LangSmith • Qdrant • Pinecone • Weaviate • Milvus • GraphRAG • Agentic RAG LLMOps & Observabilité : LangSmith • Langfuse • RAGAS • Prometheus • Grafana • OpenTelemetry Cloud & Infrastructure : AWS Bedrock • SageMaker • Vertex AI • Azure AI Foundry • Kubernetes • Docker • Terraform • vLLM • SGLang • Ray/KubeRay • Karpenter Data & ML : PyTorch • JAX • Hugging Face • Scikit-learn • XGBoost • ONNX • Kafka • Snowflake • Databricks CI/CD & Sécurité : GitHub Actions • GitLab CI • Helm • Kustomize • Vault • Guardrails • sécurité LLM
