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Data scientist (it) / freelance

Lille
CDI
Indépendant
FINDING SAS
Data Scientist
De 2 150 € à 2 350 € par mois
Publiée le 5 septembre
Description de l'offre

Nous cherchons un(e) Data Scientist H/F pour un de nos clients situé en région Hauts de France

Contexte de la mission

Référent·e technique de l?équipe sur les sujets IA générative (LLM, RAG, agents, chatbots) et traitement de données non structurées (PDF, images).

Ton rôle : Concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production, tout en instaurant des standards d?ingénierie logicielle (tests, CI/CD, MLOps/LLMOps, sécurité).



Responsabilités principales

Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots.


Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal).


Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur).


Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de développement : code propre, tests, revues, CI/CD.


Industrialiser l?IA via MLOps/LLMOps : suivi d?expériences, déploiement, monitoring, observabilité.


Garantir la qualité des données, la conformité (RGPD) et la sécurité des solutions.


Accompagner et mentorer l?équipe sur les méthodes, outils et patterns d?IA générative.





Profil candidat:
Objectifs et livrables



Compétences techniquesIA générative, LLM, RAG, optimisation des prompts

Agents & orchestration


Chatbots



Traitement de données non structurées

PDF & documents : parsing, OCR, extraction de tables et de structures.


Images : prétraitement, détection/segmentation, compréhension multimodale (image+texte).



Ingénierie & industrialisation

Langages : Python avancé, SQL.


APIs : conception et intégration.


Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores.


MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online.


Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, injection de prompt, fuites de données).



Bonnes pratiques de developpement

Structuration des projets, templates, documentation vivante.


Stratégie de tests.


Standards de code, revue d?architecture et diffusion des bonnes pratiques.



Compétences

LLMOps : Confirmé

GCP : Confirmé

IA generative : Expert

Kubernetes : Confirmé

Python : Confirmé

Machine Learning : Expert

MLOps : Confirmé

SQL : Confirmé

Docker : Confirmé

API : Confirmé

Chatbot : Confirmé

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