Taux journalier (TJM): 600-620 € HT selon le profil

Contexte & Enjeux

Dans le cadre du développement d'une plateforme IA d'entreprise, nous recherchons un(e) Data Scientist / AI Engineer confirmé disposant de 6 à 9 ans d'expérience pour intervenir sur la conception, l'industrialisation et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle à forte valeur ajoutée.

La mission est basée à dans le Nord (59), avec 2 jours de télétravail par semaine, pour une durée de 12 mois, avec un démarrage prévu le 10/08/2026.

Vous contribuerez au développement de solutions d'IA Générative, de systèmes conversationnels avancés et d'automatisations métier, tout en participant à la définition des standards techniques de la plateforme IA.

Missions détaillées

IA Générative & Agentic AI

• Concevoir et développer des solutions d'IA Générative, des automatisations métier et des systèmes conversationnels avancés.

• Développer des architectures RAG robustes, performantes et sécurisées.

• Concevoir et mettre en œuvre des workflows multi-agents permettant l'automatisation de processus métier complexes.

• Intégrer et orchestrer différents modèles de langage (OpenAI, Azure OpenAI et modèles open source).

• Développer des solutions exploitant les capacités de raisonnement, de recherche documentaire et d'exécution d'actions.

Engineering & Industrialisation

• Industrialiser les solutions IA sous forme d'API et de services Cloud.

• Développer des composants réutilisables afin d'accélérer le delivery des produits IA.

• Mettre en place les pratiques MLOps et LLMOps nécessaires à l'exploitation des solutions.

• Garantir la qualité, la fiabilité et la sécurité des applications IA en production.

• Participer à la définition des standards techniques de la plateforme IA.

Data Science & Machine Learning

• Concevoir, entraîner et maintenir des modèles de Machine Learning lorsque les cas d'usage le nécessitent.

• Réaliser des analyses exploratoires ainsi que des expérimentations avancées.

• Évaluer, mesurer et optimiser les performances des modèles prédictifs.

• Mettre en œuvre les approches d'explicabilité ainsi que les principes d'IA responsable.

• Collaborer avec les équipes métiers sur des problématiques liées notamment au risque, à la fraude, au marketing ou au recouvrement.

Monitoring & Évaluation

• Définir les indicateurs de performance des systèmes IA.

• Mettre en place les mécanismes de monitoring et d'observabilité.

• Assurer le suivi des dérives des modèles de Machine Learning ainsi que des systèmes RAG.

• Évaluer la qualité des réponses générées (RAGAS, LLM-as-a-Judge, évaluations métier).

• Garantir la conformité, la traçabilité et la gouvernance des solutions déployées.

Stack Technique

IA Générative

• LLMs et modèles de fondation

• RAG avancé

• Agentic AI

• Function Calling

• Prompt Engineering

• Fine-tuning et optimisation de modèles

• Évaluation de systèmes GenAI

Écosystème IA

• LangChain

• LangGraph

• Semantic Kernel

• OpenAI

• Azure OpenAI

• HuggingFace

• Bases de données vectorielles

• Moteurs de recherche sémantique

Data Science

• Statistiques appliquées

• Machine Learning supervisé

• Régression logistique

• Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)

• Explainable AI (SHAP, LIME)

MLOps & Software Engineering

• Python (niveau avancé)

• FastAPI

• MLflow

• Git

• Docker

• Kubernetes

• CI/CD

• Tests automatisés

• Monitoring des modèles et services IA

Cloud & Plateforme Data

• Microsoft Azure

• Azure AI Foundry

• Azure AI Search

• Azure Machine Learning

• Databricks

• PySpark

Informations complémentaires

• Durée : 12 mois

• Localisation : Paris (75) ou Nord (59)

• Télétravail : 2 jours par semaine

• Démarrage : 10/08/2026