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Informations généralesIntitulé du poste : Data Scientist Senior / Expert Python Secteur : Énergies renouvelables Localisation : La Garenne-Colombes (France) Date de démarrage souhaitée : 07/09/2026 Durée de mission : Long terme (jusqu'à 3 ans) Rythme : Temps plein (heures ouvrées) Missions principalesConception d'algorithmes et prototypage : Traduction des problématiques métiers en solutions Data. Réalisation d'études exploratoires sur la qualité des données. Développement itératif de prototypes pour de nouveaux cas d'usage IA / Data Science. Industrialisation et mise en production : Développement robuste orienté production (tests unitaires, intégration, non-régression). Intégration des standards Software Craftsmanship et DevOps. Déploiement, monitoring en conditions réelles, résolution d'incidents et maintenance évolutive. Contribution à l'architecture technique Data Science. Profil recherchéFormation : Bac+5 (ingénierie, informatique, mathématiques appliquées). Séniorité : Au moins 7 ans d'expérience (idéalement 8 à 10+ ans) en Data Science / ML Engineering dans un environnement industriel. Compétences requisesDomaineTechnologies & MéthodesLangages & FrameworksPython (niveau expert / 10+ ans), PySpark (expert)Data & CloudDatabricks (senior), Azure, AWSIA & Data ScienceMachine Learning classique (régression, classification, clustering), séries temporelles, Deep Learning, IA générative, IA agentiqueDevOps & OutilsDocker, Azure DevOps, Artifactory, Git / GitHub Actions, CI/CDPratiques logiciellesSoftware Craftsmanship, tests automatisés, scalabilité, documentationLangues & MétierAnglais courant (bilingue/expert), connaissance du domaine des énergies renouvelables

OBJECTIFS DE LA PRESTATION Implémenter un outil de monitoring dédié à la surveillance de la qualité des données issues des Stress Test Marché. Garantir que les sorties de stress‑test respectent les exigences de complétude, cohérence et conformité avant leur diffusion aux équipes de risk‑management. - Surveillance qualité : Garantir la complétude, la cohérence et la conformité des sorties de Stress Test avant diffusion. - Suivi d'indicateurs de risque : Produire des KPI et visualiser leurs évolutions. - Détection d'anomalies IA : Implémenter des modèles de machine learning pour identifier automatiquement des problèmes de qualité des données. - Industrialisation : Intégrer le composant dans le pipeline CI/CD existant et le livrer sous forme de micro service containerisé.

Pour un grand acteur des services IT et de la transformation digitale, nous recherchons un(e) Business Analyst IA expérimenté(e) pour accompagner un projet stratégique de Data Science et d'Intelligence Artificielle sur AWS. 🎯 Objectif de la mission Faire le lien entre les équipes Finance, Contrôle Interne, Data Scientists et IT afin de concevoir et déployer une solution d'IA permettant d'optimiser et d'automatiser les processus de contrôle interne. 🚀 Vos missions ✔️ Recueillir, analyser et formaliser les besoins des équipes Finance & Contrôle Interne ✔️ Assurer l'interface entre les métiers, les Data Scientists et les équipes techniques ✔️ Traduire les besoins métiers en exigences fonctionnelles adaptées aux solutions IA ✔️ Analyser les processus de contrôle interne, les risques associés et les opportunités d'automatisation ✔️ Identifier et formaliser les cas d'usage IA / Machine Learning ✔️ Définir les règles de gestion, les indicateurs de performance et les critères de validation des modèles ✔️ Participer aux phases de recette fonctionnelle, tests et validation des résultats IA ✔️ Contribuer au suivi du projet en méthodologie Agile ✔️ Accompagner les utilisateurs dans l'adoption de la solution

🚀 Chef de Projet / PMO Senior IA & Data Science (H/F) Bonjour à tous 😀 Nous avons une nouvelle mission chez l'un de nos clients, avec un démarrage immédiat ! 📍 Localisation : Paris 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Durée : Mission longue durée 💼 Expérience : 8 ans minimum 🌍 Environnement : International – Digital, Data, IA & Agents IA 🎯 Le contexte Dans le cadre de la montée en puissance de son portefeuille de projets IA, Data Science et Agents IA, notre client renforce ses équipes Digital Technology & Innovation / Data Science. L'objectif ? Structurer le pilotage des projets, renforcer la gouvernance et accompagner les équipes dans un environnement international en forte évolution. Vous aimez coordonner, structurer et faire avancer des projets stratégiques ? Cette mission est faite pour vous ! 🛠️ Vos missions: 📊 Pilotage du portefeuille IA & Data Science Construire et suivre la roadmap des projets. Organiser les priorités et faciliter les arbitrages. Structurer le cadrage : objectifs, jalons, KPI, charges et dépendances. Anticiper les risques et piloter les capacités des équipes. 🤝 Gouvernance & coordination Animer les comités de pilotage, points hebdomadaires, sprint reviews et ateliers métiers. Coordonner les équipes Data Science, Data Engineering, MLOps, architecture, sécurité, juridique et métiers. Assurer le suivi des projets dans Jira et produire un reporting clair et synthétique. Faciliter la prise de décision et accompagner les chefs de projet. ⚙️ Transformation & amélioration continue Réaliser un diagnostic des pratiques existantes. Définir les processus, rôles et responsabilités (RACI), standards et outils. Harmoniser les méthodes de gestion de projet et capitaliser sur les retours d'expérience. 📈 Performance, risques & budgets Suivre les indicateurs de performance, les risques, les coûts et les capacités. Accompagner la préparation des mises en production et le suivi opérationnel. Construire et suivre les budgets, plans de charge en jours-hommes et dépenses OpEx / CapEx. 📩 Intéressé(e) ? Contactez-nous pour échanger sur cette opportunité ! #TurnoverIT #Recrutement #PMO #ChefDeProjet #Data #IA #DataScience #ArtificialIntelligence #ProjectManagement

Recueillir et qualifier les besoins avec les équipes Finance, puis leur restituer les résultats Analyser en profondeur les données et les résultats des modèles Concevoir et développer de façon itérative des modèles de prévision, dans un projet versionné et industrialisé Intégrer de nombreux inducteurs : historique des ventes, tendances de marché, calendrier commercial… Garantir l'explicabilité des modèles pour les utilisateurs métier Définir les métriques et mettre en place des protocoles de mesure rigoureux Assurer la maintenance et l'évolution des modèles existants, jusqu'au run

ASAP 12 mois 470 € HT / jour ANTONY (Hybride) COMPÉTENCES EXIGÉES Data Confirmé Data Access Object (DAO) Confirmé Descriptif de la mission Pour un résultat maximal, décrivez la mission en 50 caractères minimum. N'indiquez pas vos coordonnées ici car nous les afficherons automatiquement Pour un résultat maximal, décrivez la mission en 50 caractères minimum. N'indiquez pas vos coordonnées ici car nous les afficherons automatiquement Pour un résultat maximal, décrivez la mission en 50 caractères minimum. N'indiquez pas vos coordonnées ici car nous les afficherons automatiquement Environnement Technique Anglais Data

Contexte Dans le secteur bancaire, vous rejoignez l'équipe qui développe et exploite en interne une plateforme de Data Science destinée aux Data Analysts et Data Scientists. Cette plateforme met automatiquement à disposition des environnements de travail pour : créer et entraîner des modèles, réaliser des analyses de données, développer des agents IA. Les équipes IT y choisissent les ressources dont elles ont besoin, et l'environnement correspondant est créé automatiquement. La plateforme compte plus de 500 utilisateurs répartis dans 7 pays, et ce nombre continue de croître. L'équipe s'appuie sur des technologies open source. Elle travaille aux côtés de Data Scientists et de chefs de projet ML, ce qui permet d'être en contact direct avec une partie des utilisateurs. Le poste En tant qu'ingénieur support, vous faites le lien entre les utilisateurs de la plateforme et l'équipe technique. Votre rôle est d'aider les utilisateurs à tirer parti de la plateforme et de contribuer à son bon fonctionnement au quotidien. Missions Accompagnement des utilisateurs Assister les Data Scientists et Data Analysts dans l'utilisation de la plateforme Les aider à découvrir les fonctionnalités, au travers de formations et de présentations Accompagner la prise en main de la plateforme et des outils disponibles Rédiger et maintenir la documentation utilisateur Support et suivi de la plateforme Résoudre les problèmes techniques simples, par exemple des paramétrages Surveiller la plateforme et analyser les incidents Faire le lien avec l'équipe technique pour les problèmes complexes, et suivre leur résolution Communiquer auprès des utilisateurs sur les opérations de maintenance Faire évoluer les outils et les processus de support Amélioration continue Recueillir les retours des utilisateurs et les partager avec l'équipe de développement Contribuer à l'amélioration des fonctionnalités et de l'expérience utilisateur

Dans le cadre du développement de nouveaux projets d'innovation, nous recherchons un(e) Project Manager / Product Manager DATA & IA. Rattaché(e) aux équipes de direction, vous aurez pour mission de cadrer, piloter et valider des POCs (Proof of Concept) d'Intelligence Artificielle, d'identifier des cas d'usage à forte valeur ajoutée et d'élaborer des dossiers de préconisation technique et stratégique pour l'obtention de financements et l'industrialisation. Missions : Cadrage, Audit & Stratégie : Analyser l'existant (architecture, flux de données, outils, maturité IA) et réaliser l'audit des systèmes concernés. Recueillir et analyser les besoins auprès des différentes directions métiers et animer des ateliers avec les équipes DATA, IT et métiers. Identifier et prioriser les cas d'usage IA à fort impact et forte valeur ajoutée. Cadrer le périmètre des POCs (définition des objectifs, hypothèses, livrables et KPIs). Pilotage Technique & POC : Évaluer la faisabilité technique (choix des algorithmes, pertinence des modèles, qualité de la donnée). Définir l'architecture cible pour l'intégration de l'IA dans l'écosystème. Piloter le développement opérationnel du POC en méthodologie Agile / Lean. Tester, mesurer et analyser la performance des modèles (validation des KPIs, calcul du ROI potentiel). Recommandations, Financement & Industrialisation : Documenter les résultats, formaliser les retours d'expérience et élaborer des préconisations stratégiques et techniques. Construire un dossier argumenté et structuré pour la demande de financement des phases ultérieures. Présenter les conclusions et arbitrages auprès des instances décisionnelles. Élaborer la feuille de route (roadmap) en vue de la phase d'industrialisation en cas de validation.

ContexteAu sein d'une division AI & Innovation d'un grand groupe international, une équipe dédiée à l'industrialisation et à la mise en production des solutions IA recherche un profil expérimenté pour assurer l'ownership technique d'un produit Data Science Platform. L'équipe compte une cinquantaine d'experts répartis sur plusieurs pôles : Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office et Client Services. La plateforme de Data Science / MLOps est utilisée par plusieurs centaines de Data Scientists et repose sur des environnements Cloud et On-Premise. Elle s'intègre également à plusieurs infrastructures, plateformes et services d'IA générative en production. L'environnement s'appuie notamment sur : Des infrastructures Cloud et On-Premise Des environnements Kubernetes / OpenShift Des infrastructures GPU pour le training et l'inférence Des pratiques DevSecOps, GitOps, MLOps et LLMOps L'automatisation des infrastructures, plateformes et produits via leurs API Des enjeux forts de sécurité, observabilité, auditabilité, traçabilité et gouvernance MissionsEn tant qu'Expert Technique Data Science Platform, vous serez notamment en charge de : Participer à la conception technique et fonctionnelle du produit en collaboration avec les équipes Solutions Engineering et DevSecOps. Assurer le respect des exigences de sécurité, conformité, confidentialité et production IT. Définir et mettre en œuvre les mécanismes permettant aux équipes métiers et IT d'assurer leur propre gouvernance du produit. Construire, maintenir et faire évoluer la roadmap technique du produit en fonction des besoins des utilisateurs. Accompagner au quotidien les utilisateurs et décideurs métiers et IT et promouvoir les bonnes pratiques d'utilisation de la plateforme. Superviser les opérations critiques : changements, déploiements, mises à jour et évolutions, avec une vision de bout en bout des impacts. Organiser et documenter la gestion des incidents, notamment les analyses de root cause et la coordination entre les différentes équipes. Assurer la relation technique avec les fournisseurs et partenaires intervenant sur le produit : éditeurs, équipes d'industrialisation et équipes infrastructure. Contribuer à l'amélioration continue des processus et à l'alignement avec les autres équipes Data & IA. Être force de proposition sur l'automatisation, l'industrialisation et l'évolution des pratiques MLOps / LLMOps. Environnement de travailEsprit Team Play et forte collaboration transverse Environnement international et technologique Autonomie, rigueur et exigence de qualité Fort sens du service Curiosité et veille technologique Appétence pour le partage de connaissances Forte culture de l'automatisation Anglais courant indispensable : échanges avec des fournisseurs et utilisateurs internationaux, documentation principalement en anglais Environnement de travail MacOS ou Windows au choix

Dans le cadre de la structuration de notre pôle IA, nous faisons évoluer notre trajectoire technique : nous ne cherchons pas un Data Scientist ou un ML Engineer classique, mais un AI Agent Builder / LLM Engineer confirmé. Votre mission ? Concevoir, déployer, gouverner et industrialiser des agents IA autonomes répondant à des besoins métier variés (Support, Finance, RH, Opérations, Fraud/Risk), tout en maintenant une infrastructure de données robuste et hautement scalable sous GCP. Vous travaillerez au carrefour des équipes Data, Tech, Produit et Metier pour passer des prototypes à la production réelle. VOS MISSIONS Conception & Industrialisation d'Agents IA (Cœur du rôle)Création d'agents IA métiers : Développer et orchestrer des agents fonctionnels et multi-outils pour adresser des problématiques métier concrètes. Gouvernance & Guardrails : Mettre en place des mécanismes de contrôle, d'évaluation, de sécurité et d'alignement pour garantir des réponses fiables en production. Administration de plateformes Agents/LLM : Gérer et superviser l'écosystème d'orchestration et de monitoring (ex: LangSmith, Azure AI Foundry, Vertex AI, Bedrock). Déploiement & MLOps : Assurer le passage en production robuste avec une architecture MLOps adaptée (CI/CD via GitHub Actions). Modélisation, Analyse & Inférence de DonnéesModélisation hybride : Adresser les problématiques clés (prévention de la fraude, scoring, optimisation des conversions) en combinant GenAI/LLM et ML classique / Deep Learning selon l'impact coût/performance. Analyse d'impact & Rigueur statistique : Analyser le flux transactionnel avec rigueur (tendances, anomalies, causalité) et challenger les modèles sur des données réelles avant tout déploiement. Infrastructure de Données & MLOps (Stack GCP)Pipelines de données : Concevoir et maintenir des pipelines de données fiables sur notre stack GCP (BigQuery, Dataform, Pub/Sub) pour alimenter les agents et modèles. Performance & Scalabilité : Optimiser les requêtes, gérer de volumineux flux de données et éliminer les goulots d'étranglement. Acculturation & Animation de la Culture IAInspiration & Pédagogie : Co-construire les cas d'usage avec le Produit et vulgariser vos réalisations auprès d'interlocuteurs non-techniques sans sacrifier la rigueur scientifique. Veille & Standards : Établir des standards de dev (tests, linting, doc) et animer une veille technologique active sur les avancées des LLM et de l'agentique.

Dans le cadre d'un projet majeur de modernisation et de décarbonation d'un environnement industriel, nous recherchons un(e) Mathématicien(ne) / Ingénieur(e) en Recherche Opérationnelle. Vous interviendrez sur des problématiques de modélisation et d'optimisation mathématique appliquées à la coordination d'outils de production. Vos missionsParticiper aux études d'impact liées à la transformation des processus industriels Concevoir et développer des modèles d'optimisation mathématique Implémenter les modèles définis lors des études Réaliser les tests unitaires Participer aux phases de mise en service et de montée en charge Analyser et résoudre les anomalies Participer à la maintenance des outils existants Former et accompagner les utilisateurs Rédiger la documentation technique

Objectif de la mission : Dans le cadre de l'accélération de sa stratégie autour de l'Intelligence Artificielle et de l'innovation, un acteur majeur des services financiers souhaite renforcer son dispositif avec un profil senior capable de définir, piloter et déployer une stratégie IA à l'échelle de l'organisation. La mission intervient à la convergence des enjeux technologiques, métiers, data et transformation. L'objectif est de faire passer les initiatives IA de l'expérimentation à une adoption industrialisée, gouvernée et créatrice de valeur pour les différentes activités. 1. Définition de la stratégie IA et Innovation · La mission aura pour responsabilité de définir et piloter la stratégie IA et innovation en cohérence avec les priorités de l'organisation. · Elle devra identifier les opportunités à fort potentiel et structurer leur mise en œuvre en collaboration avec les équipes métiers, IT et Data. 2. Industrialisation des initiatives IA · La mission devra accompagner le passage à l'échelle des solutions IA et structurer leur déploiement auprès des différentes lignes métiers. · Les cas d'usage pourront notamment concerner les activités d'investissement, les opérations, la conformité, la distribution et les services clients. · L'objectif sera de transformer les expérimentations pertinentes en solutions industrialisées produisant une valeur mesurable en matière d'efficacité, de productivité ou de revenus. 3. Gouvernance, conformité et gestion des risques · La mission devra garantir un cadre robuste pour le développement et l'utilisation des solutions IA. · Une attention particulière sera portée à la gouvernance, à la conformité et à la maîtrise des risques associés aux initiatives déployées. 4. Transformation et acculturation IA · La mission participera activement au développement d'une culture d'innovation et d'expérimentation autour de l'IA. · Elle accompagnera les différentes parties prenantes dans l'adoption des nouveaux usages et pilotera les dimensions de conduite du changement et d'acculturation associées. Prestations demandées : Les principales responsabilités seront les suivantes : · Définir et piloter la stratégie IA et Innovation. · Identifier et prioriser les initiatives IA à fort potentiel métier. · Accompagner l'expérimentation puis l'industrialisation des solutions retenues. · Déployer l'adoption de l'IA à l'échelle des différentes activités. · Piloter la création de valeur générée par les initiatives IA en matière d'efficacité, de productivité et de revenus. · Structurer la gouvernance, la conformité et la gestion des risques associés aux solutions IA. · Développer un écosystème favorisant l'innovation et l'expérimentation. · Piloter la conduite du changement et l'acculturation des équipes aux usages de l'IA. · Travailler en coordination étroite avec les équipes métiers, IT et Data. · Interagir avec des parties prenantes de niveau direction.

Pour un grand groupe international du transport et de la logistique basé à Marseille, nous recherchons un Data Scientist senior pour renforcer l'équipe Digital Sales (Digital Agency) sur une mission de 3 mois, à raison de 2 jours par semaine sur site. Objectif : développer des modèles analytiques avancés pour optimiser les parcours clients digitaux (Customer Journey Optimization), améliorer la conversion et mesurer la performance des actions marketing et opérationnelles. Missions : Clustering et segmentation comportementale des clients digitaux (K-means, etc.) : identification de micro-segments, d'intentions et de points de friction Systèmes de recommandation (services à valeur ajoutée) Modèles prédictifs appliqués aux parcours : drop-off, intent prediction, scoring Attribution multi-touch (MTA) sur les parcours digitaux : chaînes de Markov (1er et 2e ordre), Shapley Values IA générative / LLM pour analyser les irritants, comprendre les variations et synthétiser les enseignements clés Développement Python avancé : prototypage sous Jupyter puis industrialisation des solutions Restitution des recommandations aux équipes métier pour un pilotage data-driven des parcours clients

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & IA, nous recherchons un Data Scientist / Data Engineer expérimenté, spécialisé en Intelligence Artificielle Générative, afin d'assurer la continuité et l'évolution de projets stratégiques. Le consultant intégrera une équipe travaillant sur un projet d'IA agentique à fort impact métier. L'un des principaux objectifs est de développer et d'optimiser une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses pertinentes à des e-mails utilisateurs portant sur différents types de demandes : renseignements, réclamations, opérations contractuelles, etc. La mission comporte une forte dimension LLM, NLP, RAG et industrialisation des modèles IA. Missions principales Reprendre les travaux existants et assurer la continuité du projet d'IA agentique. Concevoir, entraîner, évaluer et optimiser des Large Language Models (LLM) dédiés à la génération de texte. Améliorer la pertinence et la qualité des pré-réponses générées. Optimiser les processus de Retrieval-Augmented Generation (RAG) existants. Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en environnement de production. Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD, versioning, monitoring, déploiement et maintien en conditions opérationnelles. Analyser les performances des modèles et identifier les axes d'amélioration. Garantir la robustesse, la scalabilité et la maintenabilité des solutions développées. Réaliser une veille sur les évolutions en IA Générative, LLM, NLP et Machine Learning. Collaborer étroitement avec les équipes Data, développement, architecture, produit et métiers. Participer aux cérémonies et rituels Agile de l'équipe.

Contexte d'utilisation chez Limagrain Compétences attendues Niveau RAG end-to-end Retrievers & embeddings Assistants scientifiques, juridiques et métiers sur corpus internes. Optimiser la récupération de sources fiables. Ingestion, parsing, OCR, structure, chunking, embeddings, indexation, retrieval, reranking, génération et citations. Indispensa ble Dense/sparse/hybride, metadata filters, multi query, parent-child, contextual retrieval, vector stores et évaluation du retrieval. Indispensa ble Analyse documentaire Exploiter PDF, Word, PowerPoint, Layout-aware parsing, OCR, extraction Indispensa Référentiel de compétences - Tech Lead GenAI Limagrain - Septembre 2026 Référentiel de compétences - Tech Lead GenAI Limagrain - Septembre 2026 Technologies / savoir-faire Contexte d'utilisation chez Limagrain Compétences attendues Niveau tableaux, scans et dossiers complexes. tables/images, métadonnées, déduplication, classification et validation. ble VLM & VQA Analyser images, figures, schémas, parcelles, maladies, rapports et documents multimodaux. Vision-language models, visual question answering, grounding, OCR multimodal, évaluation et limites. Avancé Gestion du contexte Maîtriser qualité, coût et mémoire des agents. Context engineering, fenêtres, compression, résumé, mémoire court/long terme, cache, provenance et isolation. Indispensa ble Single-agent Automatiser une tâche métier avec outils et garde-fous. ReAct/tool calling, structured outputs, validation, retries, human-in-the-loop et permissions. Indispensa ble Multi-agent Décomposer les workflows complexes entre agents spécialisés. Supervisor, router, planner-executor, handoffs, shared state, parallélisme, consensus et contrôle des boucles. Avancé LangChain / LlamaIndex Assembler modèles, retrievers, tools et chaînes RAG. Intégrations, loaders, chains, agents, structured output et composants remplaçables. Avancé LangGraph Orchestration stateful et durable de workflows agentiques. Graphes, état, checkpoints, streaming, interruptions, human-in-the-loop et reprise. Avancé LangSmith Tracing, debugging, datasets, évaluations et monitoring.

Bonjour à toutes et à tous, notamment aux Data Scientists spécialisés GenAI / LLM 🤖🧠 🔎 Je cherche un(e) Data Scientist pour intervenir sur une mission stratégique autour de l'AI et de la GenAI au sein d'un environnement international. Tu interviendras au cœur d'une équipe en charge de construire les fondations AI qui permettront aux différentes équipes produit et marques de développer et industrialiser des fonctionnalités basées sur l'IA. 💻 Ce que tu vas faire : Concevoir et développer des frameworks AI réutilisables Travailler sur l'orchestration LLM, le RAG, les agents et la gestion des prompts / contextes Construire des dispositifs d'évaluation et d'observabilité des solutions GenAI Définir des bonnes pratiques et architectures de référence pour les projets GenAI / ML Travailler sur les problématiques de sélection de modèles, coûts, latence, sécurité et Human-in-the-Loop Prototyper des use cases AI de bout en bout Intervenir notamment sur la génération et l'enrichissement de contenus produits, le SEO/GEO multilingue, les assistants et la recherche sémantique Transformer les POCs à fort potentiel en composants industrialisés Collaborer avec les équipes Produit, Data, Sécurité et Juridique Contribuer à la communauté AI interne via la documentation, les workshops, les exemples de code et les code reviews 🎯 Stack technique : Python / LLM / GenAI / RAG / Agents / APIs / Microservices / CI-CD / Cloud (GCP / AWS / Azure) 🕵️‍♂️ Profil recherché : 3 à 6 ans d'expérience dans la construction de systèmes ML / NLP en production Expérience hands-on récente sur les LLM et la GenAI Bonne maîtrise des sujets RAG, agents, évaluation et/ou fine-tuning Solides compétences en Python Bonnes bases en software engineering : APIs, microservices, testing, CI/CD Expérience sur un environnement Cloud : GCP, AWS ou Azure Bonne compréhension des enjeux GenAI : modèles, coûts, latence, sécurité, évaluation Français et anglais professionnels 🚀 Les plus de la mission : Expérience en e-commerce, retail, product catalogs ou plateformes web riches en contenu Connaissance des environnements PIM Expérience sur des pipelines de contenu multilingue ou des outils SEO Familiarité avec les frameworks d'évaluation LLM, les guardrails et les outils de gestion des prompts / versions Expérience en startup deep-tech ou au sein d'une équipe centrale de plateforme / enablement 📍 IDF : Rythme hybride 🏡 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission : longue durée Qu'en penses-tu ? Si tu es un(e) Data Scientist spécialisé(e) GenAI / LLM et que tu souhaites intervenir sur une mission d'envergure avec des enjeux forts d'industrialisation de l'AI, je serais ravi(e) d'échanger avec toi 🚀 Un excellent week-end 🌞