Data scientist

Contexte L'entreprise renforce ses équipes Data & IA afin de concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions d'intelligence artificielle mises en production à grande échelle. Le poste s'inscrit dans un contexte de structuration des pratiques d'ingénierie IA, avec des enjeux forts de qualité logicielle, de performance, de sécurité et de conformité réglementaire. La personne recherchée interviendra sur des solutions intégrant de l'IA générative et des LLM, avec une forte orientation MLOps / LLMOps et une exigence élevée en matière de standards d'industrialisation. Responsabilités principales Concevoir et déployer des fonctionnalités basées sur l'IA et l'IA générative Construire et maintenir des pipelines de traitement de données, y compris sur des données non structurées (documents, images) Industrialiser les applications et services IA : déploiement, supervision, monitoring de la latence, des coûts, des taux de réponse et de la satisfaction utilisateur Mettre en œuvre des pratiques MLOps et LLMOps : suivi d'expériences, CI/CD, déploiement des modèles, observabilité et monitoring Garantir la qualité des données, la sécurité et la conformité réglementaire des solutions (notamment RGPD) Concevoir des APIs robustes pour l'intégration des services IA Définir et promouvoir des standards d'ingénierie logicielle : structuration des projets, bonnes pratiques de développement, documentation et revues d'architecture Mettre en place des stratégies de tests (offline et online) pour les modèles et les services IA Contribuer à la maîtrise des risques liés aux LLM (hallucinations, prompt injection, fuites de données) Profil recherché Compétences techniques indispensables Expérience professionnelle d'au moins 4 ans en Data Science, Machine Learning et/ou MLOps Maîtrise confirmée de l'IA générative, des LLM, des approches RAG et de l'optimisation de prompts Expérience sur les agents IA et leur orchestration Solide expertise en Machine Learning et Deep Learning Maîtrise avancée de Python et bonne pratique de SQL Conception et intégration d'APIs Mise en œuvre de pipelines de données (orchestration, streaming, feature stores) Expérience confirmée en MLOps et LLMOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, suivi des modèles, monitoring et observabilité Connaissance des enjeux de sécurité et de gouvernance des données (IAM, gestion des secrets, conformité) Langues et soft skills Anglais courant et professionnel Autonomie, rigueur et sens de la qualité Capacité à structurer, documenter et diffuser des bonnes pratiques Esprit d'analyse et capacité à travailler sur des sujets complexes et innovants Environnement ou particularités Environnements Cloud, notamment GCP Solutions IA mises en production avec des exigences élevées de fiabilité et de performance Fort accent sur l'industrialisation, la sécurité et l'observabilité Collaboration avec des équipes pluridisciplinaires (Data, IT, Produit, Sécurité) Ce poste est ouvert aux personnes en situation de handicap.