Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 14 offres pour ce poste (Senior, France), le marché se situe autour de 53k€ (45k€–55k€).
Descriptif du poste: Vos missions principales : Contribuer à la stratégie Data & IA d'Ovalo : formalisation de convictions, capitalisation des bonnespratiques, participation à la structuration de l'offre et partage d'expertise. Accompagner des missions à fort impact auprès de grands comptes : cadrage, compréhension des enjeux métier, identification des cas d'usage et priorisation de la valeur. Concevoir, développer et évaluer des modèles de machine learning, deep learning ou IA générative selon les besoins des projets. Travailler sur l'ensemble du cycle de vie Data Science : exploration, préparation de données, feature engineering, modélisation, évaluation, mise en production et suivi de performance. Participer à l'industrialisation des modèles en lien avec les équipes Data Engineering, MLOps, IT, métiers et architecture. Garantir la qualité, l'explicabilité, la traçabilité et la maintenabilité des approches proposées. Accompagner les équipes clients dans l'appropriation des solutions : restitution, pédagogie, documentation, transfert de compétences. Contribuer à la veille technologique et méthodologique sur la Data Science, l'IA générative, le MLOps, la gouvernance et les pratiques responsables de l'IA. Profil recherché: Votre profil : Diplômé(e) d'une formation Bac 5 (école d'ingénieur, université ou équivalent), vous disposez de plus de 6 ans d'expérience en Data Science, idéalement acquise dans des environnements exigeants, orientés conseil, produit ou grands comptes. Vous maîtrisez Python et les principaux écosystèmes Data Science : pandas, NumPy, scikit-learn, notebooks, librairies de visualisation et outils de collaboration. Vous avez une solide expérience sur plusieurs familles de modèles : classification, régression, clustering, séries temporelles, NLP, recommandation, optimisation ou deep learning. Vous êtes à l'aise avec les environnements cloud et data modernes : Azure, AWS ou GCP, bases SQL/NoSQL, APIs, pipelines, Git, CI/CD ou outils MLOps. Vous savez passer d'un prototype à une solution exploitable, documentée, monitorée et compréhensible par les parties prenantes. Vous avez le sens du conseil : capacité à cadrer un besoin, challenger une demande, vulgariser un sujet complexe et embarquer des interlocuteurs métiers comme techniques. Vous appréciez les rôles de référent(e) : mentorat, relecture, partage de méthodes, amélioration continue et contribution à une communauté d'expertise. Ce qui fera la différence : Une expérience sur des cas d'usage IA générative, RAG, LLM, agents IA ou automatisation intelligente. Une sensibilité aux enjeux de gouvernance, qualité des données, sécurité, conformité, éthique et IA responsable. Une première expérience de structuration d'une offre, d'un centre d'expertise, d'une communauté Data ou de standards méthodologiques. Une capacité à prendre du recul, proposer une trajectoire et transformer des sujets complexes en plans d'action clairs.
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