Data Scientist

Contexte

vous rejoindrez le département Client Management and Digital Transformation qui pilote la performance et l'optimisation de la relation client au sein de la banque. Notre mission : maximiser la valeur de nos portefeuilles clients en combinant analyse stratégique, allocation optimale des ressources et accompagnement opérationnel des équipes commerciales.
L’équipe Transformation Data Innovation a besoin de se renforcer pour mettre la Data et l’IA au service de l’efficacité commerciale et opérationnelle et du développement du business.
Les missions principales vont de la conception au développement de services Data et IA au service de la connaissance clients et de la performance business (pilotage performance commerciale, analyse de news, détection d’insights, recommandations, prédictions, …). S’appuyant sur un large spectre de techniques à l’état de l’art : Analytics, IA Générative (LLMs, RLMs, SLMs, RAG, …), IA Agentique, NLP (NER, embeddings et recherche sémantique, …), graphe de connaissances, …

Missions

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

• Pilotage de la performance commerciale, analyse de news, détection d’insights, recommandations, prédictions

• Mise en œuvre de techniques avancées d’IA Générative, IA Agentique, NLP, graphes de connaissances

Détails techniques

Machine Learning :

• IA Générative et Agentique : techniques de mise 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

• Évaluation et monitoring de solutions IA Générative (RAG, agentique)

• Expérience avec la plateforme Dataiku

Outils informatiques :

• Langage : Python

• Framework orchestration agentique : LangGraph

• Plateforme MLOps : MLFlow

• Prototypage : Gradio, Streamlit

• Outil de versioning : git

• Cloud : AWS Bedrock

• Expérience avec une architecture IA GEN On prem serait un plus

Compétences complémentaires :

• Curiosité intellectuelle, autonomie et réactivité

• Capacité de communication : analyser, synthétiser, pédagogie

• Force de proposition : capacité à proposer des solutions innovantes

Conditions de travail

• Localisation : Paris

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. Maîtrise de Python pour la data science (sklearn, pytorch, keras, LangChain, LangGraph)
6. Expérience avec les bases vectorielles et d’indexation texte et embeddings : Elasticsearch, Faiss
7. Compétences en évaluation et monitoring de solutions IA Générative (RAG, Agentique)
8. Expérience avec la plateforme Dataiku
9. Connaissance des outils informatiques : LangGraph, MLFlow, Gradio, Streamlit, git, AWS Bedrock
10. Une expérience avec une architecture IA GEN 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