Vos missions :

• Concevoir, développer et déployer des modèles de Data Science et de Machine Learning répondant à différents enjeux métier : segmentation, prédiction, détection d’anomalies, optimisation, scoring, etc.
• Analyser les besoins des équipes métiers et les traduire en problématiques data et en solutions analytiques concrètes et mesurables.
• Prendre en charge les projets de bout en bout, depuis l’exploration et la préparation des données jusqu'à la modélisation, l’évaluation, l’industrialisation et le suivi des modèles en production.
• Définir les indicateurs de performance adaptés, évaluer la robustesse des modèles et assurer leur amélioration continue, notamment en matière de dérive et de recalibrage.
• Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data, IT, IA et métiers afin de contribuer à l’industrialisation et à l’intégration des solutions développées.
• Assurer la documentation des travaux, des méthodologies et des modèles, et accompagner les utilisateurs métiers dans leur appropriation.
• Veiller à la fiabilité, à l’explicabilité et à l’utilisation responsable des modèles, dans le respect des exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance des données.
• Participer à la définition et à la diffusion des bonnes pratiques en Data Science, ainsi qu’au développement de solutions et de composants réutilisables.
• Assurer un rôle de référent technique, partager son expertise et contribuer à l’accompagnement et à la montée en compétence des profils moins expérimentés

Votre profil :

Vous êtes titulaire d’un Bac+5 en Intelligence Artificielle, Data Science, Informatique ou dans un domaine équivalent.

• Vous disposez de 5 ans minimum d’expérience en développement IA / GenAI, avec une forte appétence pour la mise en production et l’industrialisation des solutions.
• Très bonne maîtrise de Python et SQL ainsi que des principales méthodes et techniques de Machine Learning.
• Expérience significative dans la conception, l’industrialisation et la mise en production de modèles.
• Bonne connaissance des problématiques liées à la qualité des données, à la performance des modèles et à leur supervision en production.
• Capacité à transformer des problématiques métier complexes en solutions data concrètes, pragmatiques et exploitables.
• Aptitude à collaborer avec des interlocuteurs techniques et fonctionnels et à évoluer dans des environnements pluridisciplinaires.
• Une expérience dans un secteur fortement structuré ou soumis à des exigences de conformité constitue un avantage.
• Français courant indispensable ; bonne maîtrise de l’anglais appréciée.
• Autonomie, esprit analytique, rigueur et capacité à partager son expertise et accompagner des profils moins expérimentés.
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