Data Scientist Senior Expert IA Agentique MLOps

Contexte

Mission longue de 12 mois basée à Lille (BTWIN Village).
Télétravail : 2 jours par semaine.
Objectif : accompagner la transformation digitale et industrielle via la Data Value-Chain.
Recherche externe : Data Scientist Senior / Expert pour cadrer des cas d'usage Data/IA, apporter une expertise sur l’évaluation des modèles, y compris les architectures d’Agents / Agentique en production, et faire monter en compétences les équipes internes.

Missions

• Cadrage & viabilité des projets Data Science (bout en bout) : cadrer les besoins métiers, traduire des problématiques industrielles en opportunités Data Science/IA, évaluer faisabilité technique, qualité des données et valeur business (PoC / Go-No Go), définir design technique et feuille de route de déploiement.
• Évaluation des modèles (ML & Agentique) : audit et évaluation de l’existant (métriques, dérive de données/concepts, explainability, pertinence métier), conception et mise en place de frameworks d’évaluation des systèmes agentiques en production (chaînes de décision, alignement, détection d’hallucinations, régression des agents, benchmarks sur cas réels).
• Expertise Agentique & GenAI : apport prospectif et pratique sur pertinence et déploiement sécurisé des frameworks d’IA Agentique dans les processus industriels.
• Upskilling & Mentorat : transmission des fondamentaux théoriques et pratiques, animation de sessions de partage, documentation rigoureuse des cadrages et frameworks d’évaluation.

Outils & Environnement

• Stack technique : SQL, Python, PySpark / Spark, Scikit-Learn, TensorFlow / PyTorch
• Frameworks Agentiques & LLM : LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI, LangSmith, Traceloop ou équivalents
• Plateformes : Databricks (dont Unity Catalog), AWS, GCP
• Outils de gestion et déploiement : MLFlow, Airflow, Docker
• Outils collaboratifs : Jira, Confluence, Git

Conditions de travail

• Durée : 12 mois
• Localisation : Lille (BTWIN Village)
• Télétravail : 2 jours par semaine

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1. Minimum 5 à 7 ans d'expérience en Data Science, maîtrise complète du cycle de vie des projets Data
2. Français courant et Anglais courant indispensables
3. Solide compréhension des mathématiques appliquées, statistiques fondamentales et théorie de l'apprentissage automatique (statistiques inférentielles, tests d'hypothèses, etc.)
4. Maîtrise des stratégies avancées de suivi et d'évaluation en production (Data/Concept Drift, Monitoring, Explainability/XAI)
5. Expertise en évaluation d'architectures d'Agents / Systèmes Multi-Agents et GenAI en production
6. Maîtrise de la stack technique : SQL, Python, PySpark / Spark, Scikit-Learn, TensorFlow / PyTorch, Frameworks Agentiques & LLM (ex: LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI, LangSmith, Traceloop ou équivalents)
7. Connaissance des outils : Databricks (dont Unity Catalog), AWS, GCP, MLFlow, Airflow, Docker
8. Maîtrise des outils collaboratifs : Jira, Confluence, Git