Contexte du posteLe Centre d'Excellence Opérationnelle AI recherche un AI Développeur au profil Data Scientist, orienté davantage vers l'exploration et la valorisation de la donnée que vers la modélisation mathématique avancée, pour concevoir des solutions d'IA appliquées et accompagner les équipes techniques dans leur mise en ?uvre opérationnelle.
Missions principalesExplorer, nettoyer et préparer les données nécessaires aux cas d'usage AI (data wrangling, feature engineering)
Concevoir et évaluer des modèles d'IA/ML adaptés aux besoins métiers, en s'appuyant prioritairement sur des modèles et outils existants plutôt que sur du développement mathématique poussé
Expérimenter des solutions à base d'IA générative (prompt engineering, RAG, fine-tuning léger) pour répondre à des cas d'usage métiers concrets
Réaliser des preuves de concept (POC) et accompagner leur passage à l'échelle avec les développeurs Python
Analyser et interpréter les résultats des modèles, produire des restitutions compréhensibles pour les métiers
Collaborer avec les développeurs Python AI pour l'industrialisation des modèles et pipelines
Contribuer à la démarche de qualité et de fiabilité des données utilisées dans les cas d'usage AI
Profil recherchéFormation : Bac+5, formation data science, statistiques appliquées ou informatique
Expérience : 3 à 6 ans d'expérience en data science ou en développement de solutions IA, avec une orientation pratique/applicative plutôt que théorique/mathématique
Compétences techniques :
Bonne maîtrise de Python pour la data science (Pandas, scikit-learn, Jupyter)
Connaissance des principes fondamentaux du machine learning (sans nécessiter une expertise mathématique/statistique poussée)
Expérience avec les outils d'IA générative (LLM, RAG, prompt engineering) et leur application à des cas d'usage métiers
Capacité à manipuler et interroger des bases de données (SQL)
Notions de visualisation de données (Power BI, Tableau, matplotlib/plotly)
Connaissances de base en MLOps pour collaborer efficacement avec les développeurs
Compétences comportementales :
Sens pratique et orientation résultats/valeur métier
Bonne capacité de vulgarisation auprès de publics non techniques
Curiosité et appétence pour l'expérimentation autour de l'IA générative
Esprit collaboratif, notamment avec les profils développeurs et architectes
Anglais obligatoire
Profil candidat:
Contexte du posteLe Centre d'Excellence Opérationnelle AI recherche un AI Développeur au profil Data Scientist, orienté davantage vers l'exploration et la valorisation de la donnée que vers la modélisation mathématique avancée, pour concevoir des solutions d'IA appliquées et accompagner les équipes techniques dans leur mise en ?uvre opérationnelle.
Missions principalesExplorer, nettoyer et préparer les données nécessaires aux cas d'usage AI (data wrangling, feature engineering)
Concevoir et évaluer des modèles d'IA/ML adaptés aux besoins métiers, en s'appuyant prioritairement sur des modèles et outils existants plutôt que sur du développement mathématique poussé
Expérimenter des solutions à base d'IA générative (prompt engineering, RAG, fine-tuning léger) pour répondre à des cas d'usage métiers concrets
Réaliser des preuves de concept (POC) et accompagner leur passage à l'échelle avec les développeurs Python
Analyser et interpréter les résultats des modèles, produire des restitutions compréhensibles pour les métiers
Collaborer avec les développeurs Python AI pour l'industrialisation des modèles et pipelines
Contribuer à la démarche de qualité et de fiabilité des données utilisées dans les cas d'usage AI
Profil recherchéFormation : Bac+5, formation data science, statistiques appliquées ou informatique
Expérience : 3 à 6 ans d'expérience en data science ou en développement de solutions IA, avec une orientation pratique/applicative plutôt que théorique/mathématique
Compétences techniques :
Bonne maîtrise de Python pour la data science (Pandas, scikit-learn, Jupyter)
Connaissance des principes fondamentaux du machine learning (sans nécessiter une expertise mathématique/statistique poussée)
Expérience avec les outils d'IA générative (LLM, RAG, prompt engineering) et leur application à des cas d'usage métiers
Capacité à manipuler et interroger des bases de données (SQL)
Notions de visualisation de données (Power BI, Tableau, matplotlib/plotly)
Connaissances de base en MLOps pour collaborer efficacement avec les développeurs
Compétences comportementales :
Sens pratique et orientation résultats/valeur métier
Bonne capacité de vulgarisation auprès de publics non techniques
Curiosité et appétence pour l'expérimentation autour de l'IA générative
Esprit collaboratif, notamment avec les profils développeurs et architectes
