Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

l’Assistant(e) Externe / Datascience & AI Business jouera un rôle clé dans la conduite et le développement des projets d’intelligence artificielle, depuis le cadrage des besoins métier jusqu’à la mise en production des solutions. Votre mission consistera à allier compétences en gestion de projet et savoir-faire technique en datascience pour garantir la réussite des initiatives IA menées au sein de Personal Finance. Vous interviendrez en appui stratégique et opérationnel, en lien étroit avec les équipes Datascience, IT, et les directions métiers. Vos principales responsabilités incluront : • Piloter et coordonner les projets IA / Data : cadrage, suivi des livrables, reporting et animation des points d’avancement. • Analyser les besoins métiers et les traduire en cas d’usage data exploitables. • Contribuer aux travaux de data science : préparation et analyse de données, validation et suivi de modèles (ML, NLP, IA générative). • Produire des livrables de synthèse (dashboards, rapports, présentations) à destination des équipes métiers et du management. • Assurer la communication transverse entre les équipes techniques et métiers, et participer à la documentation et la capitalisation des bonnes pratiques.

Vous intégrerez une équipe Data Science d’envergure (50+ personnes) au sein d’une entreprise tech internationale, leader dans son domaine. Votre mission : prototyper, itérer et mettre en production des modèles de Machine Learning à fort impact business, en étroite collaboration avec les équipes Produit, Data Engineering et Développement. Les projets menés visent à exploiter la richesse de larges volumes de données afin d’ optimiser les performances commerciales, la gestion opérationnelle et la sécurité des utilisateurs sur une plateforme utilisée par des centaines de grandes marques et des milliers de vendeurs dans le monde . Exemples de sujets traités Détection d’anomalies sur les prix ou les comportements vendeurs Analyse de sentiment sur les échanges client / vendeur Estimation des délais de livraison et anticipation des ruptures de stock Développement d’ agents IA pour assister la prise de décision Prédiction et modélisation de phénomènes liés à la supply chain Vos missions Analyser, nettoyer et préparer les données pour la modélisation Concevoir, tester et mettre en production des algorithmes ML / DL Collaborer avec les Data Engineers pour l’industrialisation des modèles Créer des dashboards de suivi et d’analyse de performance Présenter vos travaux en interne et contribuer à la veille scientifique de l’équipe Stack technique Langages & Frameworks : Python, TensorFlow, PyTorch, Keras Data & Cloud : Databricks, Spark, AWS (Redshift, S3), SQL, Airflow, Delta Lake Approches : Time Series, NLP, LLMs, Deep Learning, Heuristiques

Rejoignez TRUST’IT 🚀 Créée en 2016, TRUST’IT compte aujourd’hui plus de 100 collaborateurs et un chiffre d’affaires de plus de 10 M€. Spécialistes de l’infrastructure, de la production et des métiers fonctionnels (Business Analyst, PO, Scrum Master…), nous proposons principalement des missions longues (2 à 3 ans). Notre force : une culture d’entreprise familiale , un turnover quasi nul et un mot d’ordre clair – la confiance . Chez TRUST’IT, nous plaçons l’épanouissement de nos collaborateurs au cœur de notre réussite. Nos avantages ✅ 25 CP + 10 RTT ✅ Mutuelle/prévoyance 100 % gratuite pour vous et votre famille ✅ Navigo intégralement remboursé + panier repas ✅ Prime d’intéressement & de cooptation (1 500 €) ✅ Chèques cadeaux, vacances, culture, rentrée scolaire ✅ Accès gratuit à + de 3 000 infrastructures sport & bien-être TRUST’IT, ce n’est pas une ESN comme les autres… c’est une famille ! Nous recherchons à recruter pour notre client, un Data Scientist (H/F), Missions : Concevoir, entraîner et optimiser des modèles d’intelligence artificielle, notamment des modèles de langage (LLM). Étudier l’intégration de ses fonctionnalités dans le système d’orchestration existant. Étudier la faisabilité pour l’intégrer au Modèle. Collaborer avec les équipes de DEV et du Support Cloud N2 pour intégrer des solutions IA pour leur besoins au quotidien Environnements techniques : Langage Connaissance avancée de python Modélisation IA & LLM Expérience en fine-tuning, prompt engineering, distillation, quantization Connaissance des frameworks : Hugging Face Transformers, LangChain, OpenAI API, etc Data Science & Machine Learning Préparation et nettoyage de données (Pandas, NumPy) Feature engineering, évaluation de modèles, métriques (F1, perplexité, etc.) Maitrise avec scikit-learn, PyTorch, TensorFlow Algorithmique & Mathématiques Solide compréhension des algorithmes d’optimisation, statistiques, calcul matriciel Connaissance des méthodes de réduction de dimension, clustering, etc.

Vous êtes passionné·e par la donnée, l’intelligence artificielle et l’impact business ? Rejoignez une équipe innovante qui met la data au cœur des décisions stratégiques et participez à la conception de modèles prédictifs et de solutions à fort impact pour des projets internationaux. 🚀 Vos missions En tant que Data Scientist , vous serez au cœur de la transformation data. Vos principales responsabilités : Concevoir, développer et industrialiser des modèles de machine learning et d’ IA répondant à des problématiques concrètes (prévision de la demande, optimisation marketing, performance industrielle, etc.) Collaborer avec les équipes Data Engineering et les métiers pour traduire les besoins business en solutions data performantes Analyser, structurer et valoriser de grands volumes de données issues de sources multiples Garantir la qualité, la robustesse et l’interprétabilité des modèles déployés Participer activement à la diffusion d’une culture data-driven au sein de l’entreprise

Pour une mission longue sur Bruxelles (3 jours site ) , nous recherchons un data scientist expérimenté (minimum 3 ans d’expérience) ayant OBLIGATOIREMENT une expérience dans le secteur bancaire. · Poste en CDI (idéalement pour une relocalisation en Belgique), ouvert aux Freelances, · Anglais obligatoire · Salaire ou tarif à discuter En tant que Data Scientist, vous devez maîtriser différents aspects du Machine Learning. Ce poste offre l’opportunité d’appliquer et de renforcer tes compétences dans plusieurs domaines : • Relever divers défis métiers en créant des applications d’IA (assistant virtuel, etc.) destinées à améliorer l’expérience client, fournir de meilleurs outils aux collaborateurs, et automatiser ou optimiser les processus internes. • Utiliser un large éventail de méthodologies analytiques (IA générative et IA prédictive), incluant les techniques et approches de GenAI : Prompt Engineering, RAG, fine-tuning, speech-to-text, applications agentiques, génération et interprétation d’images, NLP, ainsi que les méthodes statistiques et de machine learning classiques. Bien que vous ne soyez pas expert dans tous ces domaines, vous devez posséder une solide expertise dans les technologies clés et la capacité d’apprendre rapidement de nouvelles approches selon les besoins. • Disposer d’une grande expérience en programmation Python et contribuer au déploiement d’applications d’IA en production en utilisant une pile technologique complète. • Présenter directement les résultats de tes travaux au top management. • Accéder à l’un des volumes de données les plus riches et variés du marché et y appliquer tes compétences. • Évoluer dans un environnement qui valorise l’innovation, les processus agiles et efficaces, la communication directe, et un esprit d’équipe fort. • Travailler au sein d’une équipe agile et collaborative, composée de collègues prêts à partager leurs expériences et à coopérer au quotidien.

Dans le cadre d'une création de poste chez l'un de nos clients grand compte dans l'industrie, nous recherchons un(e) data scientist sénior ayant de l'expérience sur le traitement de signal acoustique. Notre client souhaite moderniser ses pratiques dans le cadre de ses opérations de maintenance de son matériel. Vous aurez comme objectif : Etude du besoin, analyse du système et compréhension des données Rédaction de MEMO retraçant les besoins, l'état de l'art, l'approche utilisée, les performances... Echange avec les métiers pour cadrer le besoin, comprendre le métier, les systèmes... Apporter la vision data science pour permettre aux métiers de comprendre la valeur de la donnée Analyse, mise au point, visualisations et validation de la pertinence des données d'aide à la maintenance issues des équipements embarqués et débarqués Définition et implémentation de modèles statistiques. Simulation des résultats Définition et implémentation de modèles de Machine Learning. Simulation des résultats Rédaction des spécifications fonctionnelles détaillées (code source des modèles et règles de pronostics) Définition et implémentation de réseau neuronaux. Simulation des résultats Définition et implémentation de traitement d'image et acoustique. Simulation des résultats Validation et qualification des données issues des équipements de diagnostics Interface avec les équipes de maitrise d'œuvre pour l'industrialisation des algorithmes Organisation et conduite des réunions dont il a la charge sous le pilotage du chef de projet Supports de présentation destinés à la communication interne sur l'avancement des projets; tenue des tableaux de bord Rédaction des comptes rendus des réunions auxquelles vous participez

VOTRE QUOTIDIEN RESSEMBLERA A… Vous rejoignez notre client au sein d'une équipe de spécialistes et interviendrez sur des sujets variés (risques, fraudes, commerce, etc.). Dans le cadre de votre mission, vous serez en charge de : Analyser les données Créer et utiliser des modèles mathématiques et de Machine Learning Environnement Technique : Python, R, ML Le poste est basé à Nantes (44) . Dans le cadre de vos fonctions, vous pourrez bénéficier de 1 jour de télétravail par semaine après votre période d'intégration.

Le poste Mission : En tant que Data Scientist (H/F), vous serez en charge des missions suivantes : - Collecter et préparer des données - Nettoyer, transformer et structurer les données pour les rendre exploitables - Gérer la qualité des données - Construire des modèles prédictifs et des algorythmes de machine learning - Veiller à l'amélioration continue des performances des modèles - Suivre les avancées en data science, machine learning et intelligence artificielle Stack technique: -Machine Learning -Python -SQL -Pandas / Numpy -Flask -Tableau/ Power BI

Dans le cadre d’une transformation digitale d’envergure au sein d’un grand acteur du retail, la Direction Data & IA renforce ses équipes pour accélérer la mise en œuvre de modèles de Machine Learning à fort impact business. Le consultant interviendra au sein d’une squad Data Science dédiée à la conception, à l’industrialisation et à l’exploitation de modèles de ML appliqués à divers cas d’usage (pricing, prévision, recommandation, fidélisation, supply chain…). Missions principales Concevoir, entraîner et déployer des modèles de Machine Learning adaptés aux besoins métiers (classification, régression, clustering, NLP, etc.) Préparer et qualifier les jeux de données (data cleaning, feature engineering, détection d’anomalies, sélection de variables) Mettre en place et maintenir les pipelines d’industrialisation (MLOps : Airflow, MLflow, Docker, CI/CD) Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering et Produit pour garantir la scalabilité et la performance des modèles Superviser et améliorer les modèles en production (monitoring, retraining, suivi des indicateurs) Documenter et restituer les travaux auprès des parties prenantes techniques et métiers

Notre équipe, dynamique et internationale, au profil « start-up » intégrée à un grand groupe, rassemble des profils de data scientist (computer vision, NLP, scoring), un pôle ML engineering capable d'accompagner les DataScientists lors de l'industrialisation des modèles développés (jusqu'à la mise en production) ainsi qu’une équipe AI Projects. AI Delivery met aussi à disposition des lignes de métiers Personal Finance la plateforme de Datascience « Sparrow », qui comporte - Une plateforme d'exploration et de développement Python, Sparrow Studio, développée in-house par une équipe dédiée. - Un framework d'industrialisation des modèles de Datascience, Sparrow Flow, ainsi qu'une librairie InnerSource “pyPF” facilitant les développements des Data Scientist. - Une plateforme d'exécution des modèles de Datascience, Sparrow Serving. - Un outil de Community Management, Sparrow Academy. L’équipe, composée de MLOps engineers, de back et front end engineers a pour principale mission d’être garante de la qualité des livrables de l’ensemble de la direction, de les déployer sur le cloud privé du Groupe, « dCloud » et enfin d’assurer la haute disponibilité de l’ensemble de nos assets. Cette équipe conçoit, développe et maintient des plateformes et des frameworks de data science. PF fait appel à une prestation en AT pour assurer l’évolution et la haute disponibilité de l'ensemble de nos assets. Dans ce contexte, nous faisons appel à une prestation en assistance technique. les missions sont : - Administration/Exploitation/Automatisation système d’exploitation de nos clusters - Build et optimisation d’images Docker + RUN de nos 400 containers de production (>500 utilisateurs). - Construire, porter la vision technique de la plateforme et piloter les choix technologiques et d’évolution de l’architecture. - Faire de la veille et se former aux technologies les plus pertinentes pour notre plateforme de data science afin de continuer à innover. - Rédaction de documents techniques (architecture, gestion des changes et incidents). - Production de livrables de qualité et partage des connaissances à l’équipe. Notre stack technique : - Infrastructure / DevOps : GitLabCI/CD, GitOps ( ArgoCD ). Cloud privé BNP. - Containers: Docker, Kubernetes. Profil recherché : - Compétences avancées sur Kubernetes (Architecture, Administration de Clusters) - Connaissances sur la gestion des secrets (Vault) - Bonnes compétences réseau : reverse proxy (Traefik), authentification (Keycloak, JWT, OIDC). - Bonnes connaissances de GitLab et des processus de CI/CD. - Connaissances de l’approche GitOps ( ArgoCD ) - Compétences sur l’observabilité dans un contexte Kubernetes ( Prometheus, AlertManager, Grafana ) - Connaissances en bases de données relationnelles (PostgreSQL) appréciées. - Anglais correct à l’écrit et à l’oral. - Profil rigoureux. Les sujets traités par l’équipe sont variés : - Participer à la maintenance/l’évolution des frameworks de data science existants (Python) ; - Participer à la maintenance/l’évolution des pipelines de CI/CD (Gitlab CI, GitOps) ; - Participer à la maintenance/l’évolution de l’Observabilité des plateformes (logging, monitoring, traçabilité); - Participer à la mise en production des outils et des solutions IA déployées sur la plateforme ; - Être force de proposition et participer aux POCs. Stack Technique de l’équipe : - Langages : Python, Golang, Bash - GNU/Linux - Kubernetes - Observabilité : Prometheus, Thanos, AlertManager, Grafana - Sécurité : Vault - DevOps tooling : Docker, Buildkit, Gitlab, GitlabCI, Artifactory, ArgoCD, Helm, Kustomize, CUE/Timoni - Cloud services : Certmanager, Redis, Jaeger, ELK, MinIO, PostgreSQL, ClickHouse, External-DNS

Contexte de la mission Projets innovants depuis la R&D jusqu’au packaging pour industrialisation de modèles de ML appliquées aux problématiques de maîtrise de la charge de sinistres, de lutte anti-fraude et de maîtrise des risques climatiques. Un environnement de travail dans le DataLab Groupe sous Databricks et données puisées dans le DataLake Groupe et mises à disposition dans le DataLab. Objectifs et livrables Objet de la mission Le portefeuille projets de l’équipe est constitué de plusieurs projets de Data Science sur les sujets suivants : - Lutte contre la fraude - Analyse et réaction post-event sinistres, en particulier sur les périls climatiques - Prévention des sinistres graves Le consultant sera responsable de la cohérence technique des développements sur les projets de Data Science de l'équipe, du cadrage au déploiement en production. Principaux volets de la mission : - Superviser techniquement les travaux des Data Scientist junior et stagiaires de l'équipe (cadrage technique, challenge et optimisation du code, méthodologie modélisation) - Être le référent technique de l'équipe concernant les travaux d'industrialisation des modèles effectués par l'IT de L'organisation, en challengeant notamment leurs approches - Contribuer ponctuellement sur quelques projets de Data Science - Rédiger et/ou superviser la documentation en conformité avec les normes et standards de l'équipe - Proposer des nouveaux outils, méthodes pour faire monter en compétence l'équipe - Apporter un œil nouveau dans l'amélioration continue des modèles développés par l'équipe (utilisation de données non structurées, données externes…) En fonction des projets, les travaux vont du cadrage des sujets, préparation des bases de données, engineering des features, écritures et tuning des modèles de ML, préparation à l’industrialisation sous forme de projets.

En tant que Data Scientist Senior , vous participerez à des projets complexes de traitement et d’analyse de données afin de générer des insights exploitables. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes métiers, IT et Data Engineering pour construire des modèles prédictifs et des solutions analytiques robustes. Responsabilités principales Concevoir, développer et déployer des modèles de machine learning pour résoudre des problématiques business complexes. Manipuler, transformer et analyser de grands volumes de données provenant de différentes sources (bases relationnelles, Snowflake, APIs…). Garantir la qualité et la cohérence des données en collaboration avec les équipes Data Governance et en utilisant des outils comme Collibra . Développer et maintenir des pipelines ETL et scripts Python pour automatiser le traitement des données. Présenter les résultats et insights de manière claire aux parties prenantes, en français et en anglais. Encadrer et partager vos connaissances avec des profils moins expérimentés (mentorat). Contribuer à la définition des bonnes pratiques Data Science et à l’amélioration continue des processus analytiques. Profil recherché Diplôme supérieur en Statistiques, Informatique, Mathématiques, Data Science ou domaine similaire. Expérience significative (minimum 5 ans) en Data Science, idéalement dans un environnement international. Maîtrise avancée de Python pour le traitement de données et le développement de modèles ML (pandas, scikit-learn, TensorFlow, etc.). Maîtrise de SQL et expérience sur Snowflake pour l’interrogation et l’exploitation des données. Expérience avec des outils de Data Governance , en particulier Collibra . Solide compréhension des statistiques, de l’algorithmique et des méthodes de machine learning. Capacité à travailler en autonomie et à gérer des projets complexes. Excellente communication écrite et orale en français et anglais . Compétences appréciées Expérience avec des outils de visualisation (Tableau, Power BI, Plotly…). Connaissance des bonnes pratiques DevOps/DataOps appliquées à la Data Science. Expérience avec des environnements cloud (AWS, Azure, GCP). Ce que nous offrons Un environnement stimulant et innovant avec des projets à fort impact. Opportunités d’évolution et formation continue. Flexibilité et équilibre vie professionnelle/vie personnelle. Travail dans une équipe dynamique et collaborative.

Chef de projet DATA pour une mission à MER (près d'Orléans).Data Science (ML, développement Python, IA générative) Domaine Banque / Assurance. Profil : - Spécialiste de la gestion de projets techniques orientés Data, avec un minimum de 3 années d’expérience - Expérience des méthodologies Agile (Kanban, Scrum) en tant que Product Owner - Grande rigueur dans le suivi des actions projet - Expérience de la relation Infogérant / infogéré - Connaissance des sujets Data Science (ML, développement Python, IA générative) - Connaissance du fonctionnement des bases de données (Relationnelles, Cluster, Stockage S3) - Connaissance des infrastructures Cloud, des outils associés aux projets mentionnés ci-dessus, et de Power BI Description du poste : Le prestataire sera placé directement sous la responsabilité du responsable du service Modélisation des Données. Il interviendra sur les projets suivants : Projet d'extension des données du SI Décisionnel Ce projet agile vise à faciliter l’accès aux données pour les utilisateurs métier et les clients. Le prestataire jouera le rôle de Product Owner pour le produit « Data » : gestion du Backlog, collaboration étroite avec le Scrum Master, l’équipe de développement du service Modélisation des Données, les équipes IT, et les métiers. Projet de nouvelle stratégie d’alimentation du Datawarehouse Finalisation de la mise en place d’un outil de Change Data Capture sur une infrastructure spécifique. Autres projets Mise en place de solutions IA, finalisation de la mise en place d’un outil de Change Data Capture sur une infrastructure spécifique, mise en place d’un SI Décisionnel RH, et d'autres projets à initier en 2026. Mission : Piloter les projets sur les aspects suivants : - Organisationnels : planning, comitologie, suivi budgétaire, suivi de recette - Techniques : cartographie réseau, flux, analyse de risque, etc. - Relationnels : collaboration avec les équipes IT (Architectes, Réseau, RSI, etc.), les métiers, le CISO, etc. - Maitrise des risques : implique une grande rigueur dans le suivi des actions, des plannings et des budgets

Nous recherchons un Data Scientist Senior (H/F) pour rejoindre l'équipe E-commerce, Marketing & Relation Clients d’un acteur du retail. 🎯 L’objectif ? Concevoir, industrialiser et améliorer des solutions de machine learning visant à optimiser la performance opérationnelle et commerciale du e-commerce : qualité des opérations, rentabilité, productivité et personnalisation client. Tu évolueras au sein du pôle Data Science Customer , dans un environnement agile, collaboratif et cloud-native , où les approches data-driven et l’innovation sont au cœur de la stratégie omnicanale du groupe. 🚀 Tes missions principales : Identifier, avec les équipes métier et opérationnelles, les cas d’usage data à fort impact business Explorer et fiabiliser les données : nettoyage, agrégation, étude ad-hoc et préparation de datasets Concevoir, implémenter et évaluer des modèles de machine learning et d’analyse prédictive Définir et conduire des protocoles de test en conditions réelles (magasins, entrepôts, plateformes logistiques) Industrialiser et maintenir les solutions dans les environnements cloud (CI/CD, monitoring, itérations) Assurer la transmission des bonnes pratiques et le mentoring de data scientists juniors Participer activement à la communauté Data Science du groupe (séminaires, retours d’expérience, veille technologique) 🔧 Environnement technique : Langages & outils : Python, SQL, Terraform, Docker, GitLab, Jenkins Cloud & Orchestration : Google Cloud Platform (GCP), Cloud Composer / Airflow, Cloud Run, BigQuery, Cloud Batch, Kubernetes Engine, Vertex AI, Cloud Storage Méthodologies : Agile / Scrum, itérations rapides, revue de code et bonnes pratiques DevOps

Métier : Études & Développement Fonction : Ingénieur Spécialités technologiques : Monitoring, RGPD, Automatisation des tests, Versionning et Gestion de configuration, ML Type de facturation : Assistance Technique (taux journalier) Compétences Techniques : GIT, GitHub, CI/CD Description et livrables : Rôle d’un(e) ingénieur(e) IA / ML Ops senior : gestion du portefeuille de cas d’usage d’IA (ML, Deep Learning, IA Générative, Agentique) pour plusieurs départements. Interlocuteur référent IA : communication avec chefs de projets, développeurs, architectes, métiers et partenaires internes/externes. Support aux directions : cadrage des cas d’usage, traduction des besoins métiers en spécifications techniques. Contributions à la modélisation : assurer performance, robustesse, explicabilité, conformité des modèles, et leur industrialisation. Mise en place de bonnes pratiques : Feature Engineering, validation de données, challenges aux approches Data Science, pilotage de l’industrialisation et déploiement des modèles. Gestion du cadre ML Ops : reproductibilité, versioning, automatisation, gouvernance, architecture modulaire, mutualisation des solutions. Construction et déploiement des pipelines, CI/CD, monitoring, respect des normes RGPD et réglementaires. Organisation et diffusion des bonnes pratiques : gestion du code, qualité, tests, ML Ops, sécurité, gouvernance, documentation et traçabilité. Validation et audit : contrôle de la qualité des modèles et livrables avant mise en production, validation technique auprès des instances. Encadrement et montée en compétences des juniors : formation, accompagnement et vulgarisation des concepts IA auprès des métiers. Veille technologique : recherche et proposition de nouvelles architectures et outils IA en phase avec les évolutions réglementaires et les enjeux responsables.

Contexte et objectifs de la mission : Le client recherche un Data Scientist / Data Engineer confirmé disposant d’une expérience éprouvée en Data Science, en Large Language Models (LLMs) et dans l’utilisation avancée de LangChain et LangGraph. Le candidat participera à la conception, l’optimisation et l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle sur une stack Azure Fabric, Docker et App Container Services, incluant des modèles multimodaux et de Computer vision. Missions : • Concevoir, entraîner et déployer des modèles prédictifs et explicatifs (Machine Learning, Deep Learning). • Développer et maintenir des pipelines de données performants sur Azure Fabric. • Conteneuriser et orchestrer les modèles via Docker et App Container Services. • Implémenter et automatiser des workflows complexes via n8n. • Intégrer et exploiter des LLMs (fine-tuning, RAG, GraphRAG) dans des environnements de production. • Développer des solutions avancées à l’aide de LangChain et LangGraph pour la création d’agents intelligents et d’applications IA. • Mettre en œuvre des modèles multimodaux (texte, image, audio, vidéo) et de computer vision. • Concevoir des interfaces de visualisation et d’interaction via Streamlit. • Exploiter des LLMs Azure OpenAI et des modèles open source (Mistral, Llama, etc.) via Hugging Face. • Garantir la qualité, la robustesse et la documentation du code et des modèles. Compétences essentielles et expérience • Automatisation & Orchestration : n8n • LLMs & IA Générative : fine-tuning, RAG, GraphRAG, LangChain, LangGraph, modèles multimodaux, Azure OpenAI, Hugging Face, LLMs open source • Machine Learning / Deep Learning : Régression linéaire et non linéaire, Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting, CNN, RNN, Transformers, Computer Vision • Cloud & Conteneurisation : Azure Fabric, Docker, App Container Services • Langages : Python, SQL • Frameworks & Outils : Streamlit, FastAPI, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow Profil recherché • Bac+5 (Master / Ingénieur) en Data Science • Minimum 5 ans d’expérience en Data Science et Data Engineering. • Expérience éprouvée dans la mise en production de LLMs et l’usage de LangChain / LangGraph. • Bonne maîtrise des LLMs open source et Azure OpenAI via Hugging Face. • Solides compétences en modélisation prédictive, automatisation et industrialisation de modèles IA. • Esprit analytique, rigueur et autonomie.