Vos missions au quotidien
Vous êtes passionné(e) par la data science appliquée et l’Intelligence Artificielle générative au service des métiers ? Vous souhaitez concevoir, entraîner et évaluer des modèles avancés (LLM, NLP, Computer Vision) en vous appuyant sur les standards les plus récents du marché ?
Vous avez à cœur de voir vos solutions déployées en production, monitorées dans la durée et scalées dans des environnements industriels modernes (MLOps, cloud, APIs) ? Rejoignez-nous !
Au sein du pôle Intelligence Artificielle du DataLab de Société Générale Assurances, vous interviendrez en collaboration étroite avec des data scientists expérimentés, des ML engineers et des experts métiers sur une ou plusieurs missions à fort impact, couvrant l’ensemble du cycle de vie des produits IA, de l’idéation à la mise en production.
Concrètement, vous serez amené(e) à :
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Concevoir, améliorer et évaluer des solutions d’IA avancées pour la classification documentaire et l’extraction d’informations à partir de documents, la détection de thématiques récurrentes, ou encore l’amélioration de la relation client grâce à des chatbots et autres solutions à destination de nos centres de relation client et nos clients, en lien avec des bases documentaires et nos appels téléphoniques. Vous mobiliserez des modèles de type Transformers, LLM spécialisés, architectures multimodales et agentiques, ainsi que des approches de RAG (Retrieval-Augmented Generation) lorsque pertinent.
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Participer à l’ensemble du cycle de vie des produits IA, depuis le cadrage des cas d’usage avec les métiers (définition des objectifs, métriques, contraintes réglementaires) jusqu’à l’industrialisation des modèles dans le Système d’Information, en intégrant les bonnes pratiques de MLOps / LLMOps (tests, évaluation continue, monitoring, gestion de la dérive).
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Industrialiser et faire passer à l’échelle les modèles développés, en les exposant sous forme d’APIs robustes et sécurisées, déployées dans des environnements cloud ou on‑premises, et conçues pour répondre à des enjeux de performance, de fiabilité et de maintenabilité.
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Contribuer aux travaux d’innovation et de veille technologique autour des avancées récentes en NLP et IA générative : LLM open source et propriétaires, assistants conversationnels, agents, techniques d’alignement et d’évaluation, dans un contexte d’usage responsable et maîtrisé de l’IA.
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Réaliser des analyses statistiques et exploratoires ponctuelles pour enrichir la connaissance client, appuyer la prise de décision métier et alimenter de nouveaux cas d’usage data et IA.
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