Data Scientist - CDI

Description de l'offre

Missions

• Conception et développement de services Data et IA pour la connaissance clients et la performance business

• Pilotage de la performance commerciale

• Détection d’insights, recommandations, prédictions

Détails techniques

Machine Learning :

• IA générative et agentique : techniques de mises en œuvre de LLMs, architectures RAG et agentiques, …

• Techniques NLP / NLU : embeddings, transformers, BERT, …

• Machine learning : régression, classification, clustering, détection d’anomalies, moteur de recommandations, séries temporelles

• Deep learning (architectures, transfert learning, fine tuning, …)

• IA responsable et de confiance, IA explicable, maîtrise des biais

• Maîtrise de Python pour la data science (sklearn, pytorch, keras, LangChain, LangGraph, …)

• Bases vectorielles et d’indexation texte et embeddings : Elasticsearch, Faiss, …

• Expérience avec la plateforme Dataiku

Outils informatiques

• Langage : Python

• Prototypage : Gradio, Streamlit

• Outil de versioning : git

• Cloud : AWS Bedrock

• Expérience avec une architecture On prem serait un plus

• Curiosité intellectuelle, autonomie et réactivité

• Capacité de communication : capacité à analyser et synthétiser, pédagogie

• Force de proposition : capacité à proposer des solutions innovantes

Profil recherché

1. Maîtrise des techniques de Machine Learning : régression, classification, clustering, détection d’anomalies, moteur de recommandations, séries temporelles
2. Expérience en IA Générative et Agentique : mise en œuvre de LLMs, architectures RAG et Agentiques
3. Compétences en NLP / NLU : embeddings, Transformers, BERT
4. Connaissance en Deep Learning : architectures, transfert learning, fine tuning
5. Connaissance de l’IA Responsable et de confiance, IA Explicable, maîtrise des biais
6. Maîtrise de Python pour la data science (sklearn, pytorch, keras, LangChain, LangGraph)
7. Expérience avec les bases vectorielles et d’indexation texte et embeddings : Elasticsearch, Faiss
8. Expérience avec la plateforme Dataiku
9. Compétences en outils informatiques : prototypage avec Gradio, Streamlit, versioning avec git, cloud AWS Bedrock
10. Une expérience avec une architecture On prem serait un plus
11. Curiosité intellectuelle, autonomie et réactivité
12. Capacité de communication : analyser, synthétiser, pédagogie
13. Force de proposition : capacité à proposer des solutions innovantes

À propos de Collective.work

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