AI Engineer / Data Scientist
Summary
Design, build, and deploy AI models and data solutions with a focus on NLP, LLM, and RAG architectures, from business analysis to production using MLOps practices.
Informations clés
Type de contrat : CDI, freelance, portage
Expérience requise : Minimum 6 ans
Formation : Bac +5 minimum
Rémunération selon expérience.
À propos du poste
Nous recherchons un(e) AI Engineer / Data Scientist expérimenté(e) pour concevoir, développer et déployer des modèles d’intelligence artificielle et des solutions data à fort impact métier. Vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de valeur, de l’analyse du besoin métier jusqu’à la mise en production des modèles, avec une expertise particulière sur le NLP, les LLM et les architectures RAG.
Missions principales
- Concevoir, développer et déployer des modèles IA et des solutions data à fort impact métier
- Analyser les besoins métier et les traduire en solutions algorithmiques adaptées
- Réaliser des travaux exploratoires sur les données (analyse statistique, visualisation, feature engineering)
- Concevoir et entraîner des modèles ML/DL avec une expertise sur le NLP, les LLM et les architectures RAG
- Intégrer et déployer les modèles en production en appliquant les bonnes pratiques MLOps
- Exploiter et optimiser des bases de données via SQL dans des environnements à fort volume
- Assurer une veille technologique active sur l’IA générative, le NLP et l’ingénierie des données
- Contribuer à la définition des standards data et à la montée en compétence des équipes
Formation
Bac +5 en Data Science, IA / Machine Learning, statistiques appliquées ou discipline scientifique équivalente
Compétences techniques
Maîtrise de Python
NLP, LLM et architectures RAG (recherche sémantique, génération augmentée, chatbots métier)
SQL avancé pour l’interrogation, la transformation et l’analyse de données structurées
MLOps : versioning, CI/CD, monitoring, orchestration de pipelines (MLflow, Airflow, DVC)
Cloud & data stack : AWS, Azure, Google Cloud Platform, Databricks, Snowflake
Gestion de code collaboratif : GIT
Expériences sectorielles valorisées
- Banque et services financiers
- Assurance
- Énergie et utilities
- Industrie du luxe