IA Engineer / Data Scientist - Générative AI (H/F)

1. Exploration et Préparation des Données
Comprendre les enjeux métiers :Collaborer avec les équipes métiers pour identifier les problématiques (ex : réduction des coûts, amélioration de l'expérience client, détection d'anomalies).
Définir des objectifs clairs et mesurables (ex : réduire le taux d'erreur de 20 %, améliorer le taux de conversion de 15 %).
Explorer les données :Collecte : Identifier les sources de données pertinentes (bases de données, APIs, fichiers plats, IoT, etc.).
Nettoyage : Gérer les valeurs manquantes, les doublons, les incohérences (outils : Pandas, PySpark, OpenRefine).
Analyse exploratoire (EDA) :Statistiques descriptives (moyenne, écart-type, distributions).
Visualisations (Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau).
Détection d'anomalies et de patterns (outils : Scikit-learn, AutoML).
Feature Engineering :Création de nouvelles features (ex : agrégations, encodages, transformations temporelles).
Sélection des features pertinentes (méthodes : correlation analysis, feature importance, PCA).
Optimisation pour les modèles (normalisation, scaling).
2. Développement de Modèles d'IA
Choix des algorithmes :Supervisé :Classification : Random Forest, XGBoost, SVM, Réseaux de Neurones (pour la détection de fraudes, le scoring risque).
Régression : Linear Regression, Ridge/Lasso, Neural Networks (pour la prédiction de ventes, la maintenance prédictive).
Non supervisé :Clustering : K-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering (pour la segmentation client).
Réduction de dimension : PCA, t-SNE, UMAP (pour la visualisation de données complexes).
Deep Learning :Computer Vision : CNN (ResNet, YOLO), Vision Transformers (ViT) (pour la reconnaissance d'images, OCR).
NLP : Transformers (BERT, RoBERTa), RNN/LSTM (pour les chatbots, l'analyse de sentiments).
Séries temporelles : LSTM, Prophet, ARIMA (pour le forecasting).
IA Générative : LLMs (GPT, LLaMA), Diffusion Models (Stable Diffusion) (pour la génération de texte ou d'images).
Reinforcement Learning :Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN), Proximal Policy Optimization (PPO) (pour l'optimisation dynamique).
Entraînement des modèles :Préparation des jeux de données : Split train/test/validation, cross-validation.
Hyperparamétrage : Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization (outils : Optuna, Hyperopt).
Évaluation :Métriques : Accuracy, Precision/Recall, F1-score, ROC-AUC (classification) ; RMSE, MAE, R² (régression) ; BLEU, Perplexity (NLP).
Validation : A/B testing, backtesting.
Optimisation :Performance : Réduction de la latence, optimisation des ressources (quantization, pruning, distillation).
Explicabilité : SHAP, LIME, Captum (pour expliquer les décisions des modèles).
Biais et équité : Détection et correction des biais (outils : AIF360, Fairlearn).
3. Industrialisation et Déploiement des Modèles
MLOps et Déploiement :Versioning : Gestion des versions des modèles et des données (outils : MLflow, DVC, Git).
Pipeline CI/CD : Automatisation des tests et déploiements (outils : Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI).
Déploiement :Cloud : AWS SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI.
On-premise : Docker, Kubernetes, FastAPI, Flask.
Edge : Déploiement sur des appareils IoT (TensorFlow Lite, ONNX Runtime).
Monitoring :Suivi des performances (outils : Prometheus, Grafana, Evidently).
Détection de la dérive des modèles (data drift, concept drift).
Alertes et retraining automatique.
Intégration avec les systèmes existants :Collaboration avec les Data Engineers pour intégrer les modèles dans les pipelines de données.
Intégration avec les applications métiers (ERP, CRM, plateformes web/mobile).
4. Veille & Innovation
Suivre les avancées en IA Générative :Évaluation des nouveaux modèles (ex. : Gemini 1.5, Mistral 8x22B) et des techniques émergentes (agents autonomes, multi-modalité).