Data Scientist Senior

Contexte

Dans le cadre des projets IT Innovation, vous intégrerez l'équipe AI Factory/Innovation en tant que Data Scientist Senior avec une double mission stratégique : veille technologique et développement de modèles IA.

Description de la Mission

Mission 1 - Veille technologique et faisabilité

Vous serez le référent technique sur les nouvelles approches IA/ML (LLMs, nouvelles architectures, techniques émergentes). Vous évaluerez la faisabilité technique des use cases métiers, benchmarkerez les solutions du marché (vendors, open-source) et réaliserez des quick POCs (2-3 jours) pour valider des hypothèses avant investissement.

Mission 2 - Développement de modèles IA

Vous concevrez et développerez les modèles ML/DL pour les use cases retenus, du choix des algorithmes à l'optimisation finale. Vous réaliserez des prototypes rapides (POC en 2-4 semaines) et accompagnerez un Data Scientist junior dans sa montée en compétences.

Expert en vibe coding, vous utilisez les outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer l'exploration de données, le prototypage de modèles, la génération de code d'analyse et la documentation, tout en gardant un esprit critique sur les résultats.

Vous travaillerez en mode agile en proximité avec les équipes métier Products & Innovation, les développeurs IA, les architectes et les autres Data Scientists.

La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire.

Résultats Attendus (Livrables)

Veille technologique et faisabilité

• Veille technologique hebdomadaire sur les avancées IA (papers, nouvelles approches, outils)

• Évaluation rapide de faisabilité technique des use cases métiers (2-3 jours max)

• Benchmark des solutions du marché (vendors vs open-source) avec matrice de décision

• Quick POCs pour valider des hypothèses avant investissement lourd

• Recommandations techniques claires et actionnables pour les décideurs

• Participation aux workshops métiers pour comprendre les besoins

Développement de modèles IA

• Conception et développement des modèles ML/DL pour les use cases prioritaires

• Choix justifié des algorithmes et approches techniques (baseline, state-of-the-art)

• Feature engineering et optimisation des modèles (performance, robustesse)

• Prototypage rapide avec vibe coding (POC en 2-4 semaines)

• Validation rigoureuse des modèles (métriques, robustesse, biais)

• Documentation technique complète (notebooks, méthodologie, résultats)

• Collaboration avec les développeurs IA pour l'industrialisation

Mentorat et partage de connaissances

• Accompagnement du Data Scientist junior (pair programming, code reviews)

Compétences Requises

Hard Skills

• 7 ans d'expérience minimum en Data Science / Machine Learning

• Expérience confirmée dans le secteur banking/finance (compréhension des enjeux métier)

• Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA pour prototypage rapide

• Expertise en ML/DL : apprentissage supervisé, non-supervisé, deep learning, NLP, séries temporelles

• Maîtrise des frameworks Python : scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM

• Connaissance approfondie des LLMs et techniques modernes (fine-tuning, RAG, prompt engineering, agents)

• Expertise en feature engineering et sélection de variables

• Maîtrise de l'analyse exploratoire de données et statistiques

• Expérience en évaluation et optimisation de modèles (hyperparameter tuning, cross-validation)

• Connaissance des plateformes Cloud ML (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI)

• Maîtrise de SQL et manipulation de grands volumes de données

• Connaissance des outils de versioning (Git) et notebooks (Jupyter, Databricks)

• Un plus : Expérience en Computer Vision, Reinforcement Learning ou Graph ML

Soft Skills

• Curiosité intellectuelle insatiable et veille technologique active

• Capacité de synthèse et de recommandation (traduire la complexité technique en insights actionnables)

• Esprit critique face aux résultats de modèles et au code généré par IA

• Pragmatisme : capacité à évaluer rapidement le ROI d'une approche technique

• Rigueur scientifique dans l'expérimentation et la validation

• Excellente communication technique et métier

• Capacité à travailler dans l'incertitude et l'ambiguïté

• Esprit d'initiative et force de proposition

• Pédagogie et mentorat (accompagnement du Data Scientist junior)

• Esprit agile et adaptatif