Description du poste
En tant que Data Scientist au sein du Bercy Hub, vous rejoindrez l’équipe projet en charge de la mise en place d’un écosystème d’Intelligence Artificielle Générative au sein des MEF (projet transverse au ministère).
Responsabilités principales
Conception de solutions sur OlympIA : Participez à la task force interdirectionnelle pour analyser les besoins métiers (ex: synthèse documentaire, base de connaissances, chatbot) et concevoir l'architecture logicielle et technique optimale sur la plateforme (choix du LLM, optimisation des modèles et de l'infrastructure, maîtrise des coûts).
Prototypage et industrialisation : Développez des prototypes sur OlympIA pour valider les cas d'usage, capitalisez sur les retours d'expérience et pilotez la transition des prototypes vers des solutions industrialisées et pérennes au sein de l'écosystème.
Déploiement et réutilisabilité : Configurez et déployez des instances personnalisées des solutions pour répondre aux besoins spécifiques des directions, en identifiant et en factorisant les briques réutilisables pour assurer l'évolutivité de la plateforme.
API et intégration : « APIsez » les solutions développées sur OlympIA pour en faciliter l'intégration et la réutilisation au sein des applications métiers existantes.
Description du profil recherché
- Diplôme de niveau Bac+5 ou Doctorat en Data Science, Mathématiques Appliquées, Informatique, Intelligence Artificielle ou dans un domaine équivalent.
- Développement : Maîtrise opérationnelle de l'écosystème Python pour la data science (pandas, scikit-learn) et des frameworks dédiés aux LLM (ex: LangChain, LlamaIndex). La connaissance des API et des modèles open-source (Mistral, Llama) est un atout.
- Excellentes compétences en communication orale et écrite, avec la capacité de présenter des résultats complexes de manière claire et accessible.
- Forte capacité en travailler en équipes transverses.
- Sens du service public : Intérêt marqué pour les enjeux et le contexte administratif, institutionnel et politique du MEFSIN. Une forte motivation pour contribuer à la modernisation de l'action publique.
- Culture DevOps & MLOps : Une sensibilité aux pratiques DevOps/MLOps (Docker, CI/CD, suivi des expériences) est nécessaire pour un déploiement efficace des solutions.
- Expérience réussie dans la mise en place de produits d’IA générative
- Connaissance du ministère et de ses directions
- Connaissance de la dynamique interministérielle autour de l’IA générative
Compétences :
Intelligence Artificielle Générative et LLM :
- Architecture et fonctionnement des Large Language Models (LLM).
- Techniques de fine-tuning et d'optimisation des modèles.
- Méthodes de Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Data Science Fondamentale :
- Machine Learning (supervisé et non-supervisé).
- Deep Learning et réseaux de neurones.
- Traitement du Langage Naturel (NLP).
Environnement Technique :
- Connaissance de l'écosystème Python pour la data science (librairies : pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow).
- Notions de DevOps/MLOps (conteneurisation avec Docker, orchestration, intégration continue).
- Principes des architectures API (REST).
Contexte Institutionnel :
- Connaissance du paysage administratif français et des enjeux du service public.
- Compréhension du rôle du MEFSIN, de la DINUM et des enjeux de la donnée publique.
Savoir-faire :
Gestion de Projet et Méthodologie :
- Travailler en mode agile au sein d'une équipe transverse.
- Participer à la conduite de projet de A à Z (de l'idée au déploiement).
- Analyser et formaliser des besoins métiers complexes.
Elaborer une stratégie, une politique
Expertise Technique Appliquée :
- Choisir et benchmarker différents modèles de LLM en fonction d'un cas d'usage et des contraintes
- Concevoir une architecture technique complète pour une application d'IA générative.
- Optimiser les coûts d'infrastructure et de fonctionnement des modèles.
Développement et Ingénierie :
- Maîtriser les frameworks spécialisés LLM (LangChain, LlamaIndex).
- Capacité à prototyper rapidement des solutions pour valider un concept (PoC).
- Capacité à industrialiser un prototype en une solution robuste et scalable.
- Compétence en "APIfication" des modèles et applications d'IA.
Temps Plein
Oui
Compétences candidat
Compétences
1. CONNAISSANCES - Bureautique et outils collaboratifs
2. CONNAISSANCES - Conduite et gestion de projet
3. CONNAISSANCES - Matériels, systèmes et réseaux d’information et de communication
4. SAVOIR-FAIRE - Maîtriser les délais
5. SAVOIR-FAIRE - Prendre en compte un contexte, une contrainte, une complexité
6. SAVOIR-ÊTRE - Aptitude à l'écoute
7. SAVOIR-ÊTRE - Avoir l'esprit d'équipe
8. SAVOIR-ETRE - Esprit d'initiative
9. SAVOIR-ÊTRE - Être rigoureux
10. SAVOIR-ÊTRE - Sens de l'innovation/Créativité
11. SAVOIR-ÊTRE - Sens de la pédagogie
Niveau d'études min. souhaité
Niveau 7 Master/diplômes équivalents
Niveau d'expérience min. requis
Confirmé
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