Vos missions au quotidien
Société Générale Assurances, pilier stratégique du groupe Société Générale, opère en synergie avec tous les métiers de banque de détail, banque privée et services financiers, en France comme à l’international. Intégré au sein du pôle Développement de la Bancassurance et du Digital (DBD), le DataHub de Société Générale Assurances (ASSU) est un centre d’expertises transversal dédié à la data et à l’intelligence artificielle.
En tant que Data Scientist Référent & Expert IA, vous rejoignez le pôle « Data Science et IA », responsable de la conception et du déploiement de solutions d’intelligence artificielle innovantes au service de l’ensemble des métiers de l’entreprise.
Votre rôle
Ce poste clé vous place au cœur de la transformation IA de Société Générale Assurances. Vous serez un acteur majeur dans la conception, l’optimisation et la mise en production de solutions d’intelligence artificielle avancées, en collaboration avec une équipe passionnée et experte.
Vous interviendrez sur des cas d’usage à fort impact, où la créativité algorithmique, la rigueur scientifique et l’innovation technologique sont primordiales.
Votre expertise sera mise à profit pour assurer une veille technologique continue et intégrer les dernières avancées en machine learning, deep learning, NLP, IA générative et architectures RAG, agents intelligents.
Vous contribuerez à la conception de projets robustes, scalables et mutualisables, en garantissant la qualité, la performance et la conformité des modèles IA déployés.
Missions principales
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Assurer une veille technologique et R&D pointue pour maintenir l’équipe à la pointe des techniques IA et ML.
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Garantir la qualité des modèles développés : performance (précision, robustesse, scalabilité), conformité au framework interne, et adéquation aux besoins métiers.
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Concevoir et développer des modèles avancés utilisant machine learning, deep learning et IA générative, notamment sur nos domaines clés tels que :
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« Document factory » : Extraction d’informations à partir de documents non structurés (OCR avancé, Computer Vision, Finetuning de modèles NLP avancé (Bert).
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« Trajectoire Agentique » Développement et optimisation de systèmes Retrieval-Augmented Generation (RAG) et conception d’agents intelligents pour automatiser le traitement de demandes clients ou conseillers back office
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« IA conversationnelle » : Analyse de la voix pour optimiser le traitement des appels téléphoniques (Speech-to-Text, reconnaissance d’intention, Prompt Engineering avancés de LLM, fine-tuning de LLM Open source).
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Participer à l’encadrement technique des juniors de l’équipe et diffuser la connaissance IA
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Participer à la mise en place de bonnes pratiques MLOps : versioning avec MLflow, automatisation des pipelines, déploiement d’API scalables et sécurisées.
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