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Data scientist / actuaire - souscription – h/f

Montreuil
Direct Assurance
Data Scientist
Publiée le 17 décembre
Description de l'offre

L'approche de Starclay au sein du Groupe Partenor se caractérise par une double compétence Métier et SI ;

mettre les utilisateursau centre de tous les projets depuis la formalisation des besoins jusqu'à la formation de ces derniers.


Nous nous positionnons en tant qu'acteur clé dans les dispositifs d'amélioration continue notamment à travers l'IA générative.


Dans le cadre du renforcement de nos équipes, nous recherchons des data scientist confirmés et ayant des connaissances en IA gen pour intervenir chez nos clients grands comptes.


Vos missions :

* Concevoir, entraîner et déployer des modèles d’IA Générative (LLMs, RAG, transformers, etc.)
* Développer des cas d’usage métiers (banque, assurance, retail, santé…)
* Mettre en place des solutions MLOps et collaborer avec les équipes IT / métiers
* Réaliser une veille active sur les innovations IA


Environnement technique :

* Langages : Python, SQL
* Frameworks IA / ML : Scikit-Learn, Transformers, Computer Vision, LangChain, LangGraph
* IA Générative / NLP : LLM, RAG, MCP, Spacy, Finetuning (LoRa, Axolotl)
* API & Déploiement : FastAPI
* CI/CD & MLOps : Git, MLFlow, Langfuse
* Cloud : GCP, AWS, Azure (au moins un requis)
* Bonus : DataIKU, Spark, Docker



Issu(e) d'une formation Bac +5 (école d'ingénieur ou université), vous avez au moins 3 ans d'expérience en tant que data scientist et une expérience en IA Générative et NLP/computer vision.

Une expérience confirmée dans le déploiement d’applications et d’APIs en production (FastAPI).

Vous avez des connaissances solides en MLOps, CI/CD et gouvernance data.

Une expérience dans le secteur bancaire ou assurantiel sont fortement appréciée.

Vous avez un niveau d’anglais professionnel pour évoluer dans des environnements internationaux.

Esprit d’équipe, méthode agile et excellente communication avec les différentes parties prenantes est nécessaire pour réussir vos missions.

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