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En partenariat avec un leader des logiciels informatiques, je suis à la recherche de 2 Data Scientists seniors pour un contrat à long terme, se concentrant sur l’implémentation d’algorithmes utilisant des techniques diverses et variées (Deep Learning, NLP, Image Processing, Heuristics, LLM, etc.). Rôle : Data Scientist Senior Lieu : Paris Durée du contrat : Long terme Travail à distance - Visites occasionnelles au bureau de Paris/Bordeaux Date de début : ASAP Le rôle : Responsable de l’analyse et de la préparation des algorithmes de prototypes de données Travailler de manière transversale avec les autres ingénieurs de données et les équipes de développement pour mettre les algorithmes en production. Contribuer à la création de tableaux de bord pour le suivi et l’illustration des algorithmes. Présentations hebdomadaires des résultats Affiner les cas d’utilisation, l’expérience utilisateur et les méthodes d’intégration. Le candidat idéal : 6+ ans d’expérience professionnelle en tant que Data Scientist avec une expérience prouvée en Machine Learning Expérience confirmée dans la mise en production d’algorithmes de Machine Learning Expertise dans les algorithmes de Deep Learning et les architectures de pointe (par exemple Transformers) Maîtrise des langages de script - Python, Tensorflow/PyTorch Expérience avec Spark développement

Responsabilités clés : Leadership technique : Fournir des orientations techniques et un leadership à l’équipe de développement, y compris aux architectes, ingénieurs et scientifiques des données, pour garantir la mise en œuvre réussie des solutions d’IA. Expertise en IA : Rester à jour sur les dernières avancées dans le domaine de l’IA et des techniques de modélisation générative, y compris, mais sans s’y limiter, les réseaux neuronaux profonds, les LLMs et les Transformers, et les appliquer efficacement pour résoudre des problèmes du monde réel. Architecture logicielle : Définir l’architecture et la conception de systèmes logiciels évolutifs et efficaces pour prendre en charge la formation, les tests et le déploiement de modèles d’IA dans des environnements de production. Développement et mise en œuvre : Diriger les efforts de développement pour construire des composants logiciels robustes et fiables pour le retraitement des données, la formation des modèles, l’inférence et le post-traitement des sorties génératives. Collaboration en recherche : Collaborer avec des chercheurs et des scientifiques en IA pour traduire les résultats de recherche de pointe en solutions pratiques et relever les défis techniques rencontrés lors du cycle de développement. Optimisation des performances : Optimiser les performances et l’efficacité computationnelle des modèles d’IA pour répondre aux exigences strictes de latence et de débit pour les applications en temps réel. Assurance qualité : Établir les meilleures pratiques pour le test et la validation des systèmes d’IA, y compris les tests unitaires, les tests d’intégration et le benchmarking des performances, pour garantir la fiabilité et l’exactitude des prédictions des modèles. Collaboration interfonctionnelle : Travailler en étroite collaboration avec les chefs de produit, les concepteurs UX/UI et les experts du domaine pour comprendre les besoins des utilisateurs, prioriser les fonctionnalités et fournir des produits IA impactants répondant aux besoins des clients. Documentation et partage des connaissances : Documenter les conceptions techniques, les détails de mise en œuvre et les meilleures pratiques pour faciliter le partage des connaissances et garantir la maintenabilité et la scalabilité des systèmes d’IA au fil du temps. Amélioration continue : Promouvoir une culture d’amélioration continue en favorisant l’innovation, l’expérimentation et l’apprentissage au sein de l’équipe, et identifier les opportunités d’amélioration des processus et des flux de travail existants. Sécurité des solutions : Assurer la sécurité des solutions d’IA en collaboration avec les architectes d’entreprise.