Notre groupe est au service de la transformation digitale des entreprises depuis 20 ans.
De l’étude à la réalisation en passant par le conseil, nous travaillons sur des projets de refonte d’infrastructure, de Cloud, d’Intelligence artificielle, de Cybersécurité, d’équipements « Endpoint », de Smartcity ou encore en développement web et applicatif.
Nous sommes convaincus qu’il ne suffit pas de transformer l’IT et qu’il faut aussi être capable de digitaliser les produits, les services et plus généralement les métiers
La complémentarité de nos différents pôles et de leurs expertises respectives permet aujourd’hui à REEL IT de se distinguer par son hyper-compétence, sa polyvalence et son dynamisme.
La cohésion entre nos différents pôles d'expertise constitue notre force pour faire face à la complexité et à l’ampleur de tous les projets que nous abordons.
Nous recherchons un(e) Data Scientist confirmé(e) passionné(e) par l’intelligence artificielle, l’analyse de données et l’innovation. Vous interviendrez sur des projets à fort impact, alliant Machine Learning, Deep Learning et IA Générative, en lien direct avec les enjeux métiers.
Votre mission ? Extraire de la valeur à partir des données, concevoir des modèles performants, les mettre en production et les faire évoluer dans le temps.
Vos missions principales :
Analyser les problématiques métiers et identifier les cas d’usage pertinents pour le ML/DL ou l’IA Générative.
Concevoir, entraîner et mettre en production des modèles d’apprentissage automatique.
Préparer des jeux de données à grande échelle (nettoyage, transformation, enrichissement).
Appliquer les bonnes pratiques de MLOps : versionning, monitoring, explicabilité.
Présenter les résultats de façon claire et pédagogique aux parties prenantes.
Réaliser du prompt engineering pour des modèles d’IA Générative.
Comparer et évaluer différentes architectures via des benchmarks IA.
Optimiser les performances des modèles (hyperparamètres, robustesse…).
Diplômé(e) d'un BAC+5 min avec au moins 3 ans d'expérience sur un poste équivalent.
Maîtrise des langages et outils : Python, SQL, Pandas, Scikit-learn, Numpy, Jupyter, Streamlit.
Bon niveau sur les frameworks DL : TensorFlow et/ou PyTorch.
Solide compréhension du cycle de vie complet d’un modèle IA (du POC à la mise en production).
Capacité à vulgariser les résultats techniques à un public non expert.
Autonomie, curiosité, veille technologique régulière.
Esprit d’équipe, sens du partage et de la collaboration.
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