Data scientist / ai engineer

À propos de MP DATA :


MP DATA est un cabinet spécialisé dans la valorisation de la donnée et l’intelligence artificielle. L’entreprise accompagne ses clients dans la conception et le déploiement de solutions avancées de Data Science et d’IA permettant d’optimiser la prise de décision et d’automatiser des processus à forte valeur ajoutée.


Nos équipes interviennent sur des projets innovants couvrant l’ensemble du cycle de vie des modèles d’intelligence artificielle : exploration des données, modélisation avancée, développement d’algorithmes, déploiement de solutions IA et industrialisation des modèles.


Dans un environnement technologique en constante évolution, MP DATA place l’innovation, l’expertise scientifique et l’expérimentation au cœur de ses projets.


Contexte :


Dans le cadre du développement de ses activités en intelligence artificielle, MP DATA recrute un Data Scientist / AI Engineer confirmé afin de renforcer son équipe Data Science.


Rattaché(e) au Lead Data Scientist, vous participerez à la conception, au développement et au déploiement de modèles d’intelligence artificielle avancés pour répondre à des problématiques métiers complexes.


Vous interviendrez sur des projets à forte dimension analytique et algorithmique, allant de la recherche appliquée à l’industrialisation des modèles.


Missions :

Votre rôle s’articule autour de trois axes principaux.


1. Conception et développement de modèles de Data Science :

Vous développez des modèles avancés permettant d’exploiter la valeur des données :


* Analyser et explorer des jeux de données complexes afin d’identifier des patterns et opportunités de modélisation.
* Concevoir et entraîner des modèles de Machine Learning et Deep Learning.
* Développer des algorithmes prédictifs pour répondre à des problématiques métiers (prévision, classification, recommandation, détection d’anomalies).
* Optimiser les performances des modèles grâce à des techniques d’optimisation et de tuning d’hyperparamètres.
* Évaluer et comparer les modèles via des méthodes de validation robustes.


2. Développement de solutions d’Intelligence Artificielle avancées :

Vous participez à la conception de solutions IA innovantes :


* Développer des modèles basés sur le NLP, la vision par ordinateur ou le machine learning avancé.
* Concevoir des applications basées sur des LLM et des modèles d’IA générative.
* Expérimenter de nouvelles architectures de modèles et approches algorithmiques.
* Participer à la réalisation de Proof of Concept (POC) pour tester des technologies innovantes.


3. Industrialisation et déploiement des modèles :

Vous contribuez à la mise en production des modèles développés :


* Mettre en place des workflows MLOps pour automatiser l’entraînement, le déploiement et le monitoring des modèles.
* Déployer les modèles dans des environnements cloud ou conteneurisés.
* Assurer la maintenance et l’amélioration continue des modèles en production.
* Collaborer avec les équipes techniques pour intégrer les modèles dans les applications métiers.


Profil recherché :


Formation :

* Diplôme Bac +5 en école d’ingénieur ou université spécialisée en Data Science, Intelligence Artificielle, Machine Learning ou Mathématiques appliquées.


Expérience :

* Vous disposez d’une expérience confirmée (minimum 4 à 5 ans) en Data Science ou en ingénierie IA.


Compétences techniques :

Machine Learning & Deep Learning :

* Maîtrise des algorithmes de Machine Learning supervisé et non supervisé.
* Expérience en Deep Learning.
* Expérience dans le développement de modèles pour le NLP, la recommandation ou la détection d’anomalies.


Frameworks IA :

* TensorFlow
* PyTorch
* Scikit-learn


Langages :

* Python (excellente maîtrise)
* SQL (analyse de données)


IA générative et LLM :

* Expérience ou forte appétence pour les LLM et IA générative.
* Connaissance d’outils tels que LangChain, API LLM, frameworks open-source IA.


MLOps :

* Déploiement et monitoring de modèles en production.
* Connaissance des environnements Docker, Kubernetes et plateformes cloud (AWS, Azure ou GCP).


Savoir être :

* Forte capacité analytique et scientifique.
* Curiosité intellectuelle et veille technologique permanente.
* Capacité à vulgariser des concepts complexes.
* Esprit d’équipe et collaboration avec des profils techniques et métiers.
* Capacité à expérimenter et à proposer des solutions innovantes.


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