Data Scientist Jumeaux numériques & IA générative - Freelance

Description de l'offre

Contexte

Groupe international, équipe produit dédiée à la modélisation d'audiences par IA.

Missions

Modélisation & simulation comportementale

• Concevoir et affiner les prompts qui font vivre chaque jumeau numérique (approche inspirée de TinyTroupe)

• Séparer le socle stable de l'entité simulée (profil, rôle) de son état dynamique (état cognitif et émotionnel courant)

• Concevoir la mémoire du jumeau numérique — un ID-RAG, base de données graphe mise à jour à chaque interaction — pour garantir sa fidélité au fil du temps

• Choisir le modèle adapté à chaque tâche de simulation (génération, réponse, scoring)

• Explorer, à terme, un modèle dédié à la simulation de personas et de personnalités

Évaluation & fiabilité de la simulation

• Construire une méthodologie de scoring : qualité, cohérence inter-sessions, détection d'hallucination, détection de sortie de personnage

• Mettre en place un golden dataset et un benchmark reproductible pour détecter toute dérive après un changement de prompt, de modèle ou de profil

• Définir les standards qu'une simulation doit atteindre avant d'être validée comme "officielle"

• Garantir la conformité des données sous-jacentes (droits d'usage, RGPD) et l'explicabilité du système (tracer chaque trait simulé jusqu'à la donnée source)

Collaboration

• Travailler en lien étroit avec les experts psychologie et recherche utilisateur de l'équipe, pour traduire les critères de crédibilité comportementale en signaux d'évaluation mesurables

Outils & Environnement

• Python

• LangChain (ou équivalent)

Conditions de travail

• Rythme : 3 jours sur site / 2 jours télétravail

• Profil : Senior, expertise LLM/GenAI + appétence pour la modélisation comportementale et la psychologie

Profil recherché

1. Expérience en modélisation comportementale, simulation d'agents, jumeaux numériques ou personas synthétiques
2. Expertise GenAI/LLM : prompt engineering, évaluation de modèles, fine-tuning
3. Expérience en systèmes agentiques : orchestration de modèles, conception de mémoire, reasoning patterns
4. Solide méthodologie d'évaluation : frameworks de validation, golden datasets, significativité statistique
5. Intérêt réel pour la psychologie et la personnalité humaine
6. Bon niveau d'anglais, écrit et oral

À propos de Collective.work

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Fort d'une grande expertise dans l'IA, Collective.work permet de mieux cibler les offres et leurs candidats correspondants, créant ainsi un système beaucoup plus fluide que les acteurs traditionnels.

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