Data Scientist/AI Engineer

5 Degrés est une agence de conseil experte en Produit digital. Afin de répondre aux enjeux de nos clients et de leurs équipes, nous nous sommes organisés en 5 Practices qui couvrent l’ensemble de la chaine de création d’un Produit digital :

• Product Management

• Product Design

• Product Development

• Product Quality

• Product Data/IA

Nos collaborateurs interviennent chez des clients de tous secteurs d’activité, à la fois en BtoB, BtoC et BtoE, afin de concevoir et faire vivre des Produits digitaux durablement.

Vos responsabilités incluront notamment :

En tant que Data Scientist, vous accompagnez nos clients dans la conception et le déploiement de solutions intelligentes, en particulier autour des architectures RAG et des LLM. Vous interviendrez sur des projets à fort enjeu autour du NLP, de la Search et de l'IA Générative.

Vos missions incluent notamment :

• Analyser les besoins métiers et identifier les opportunités de déploiement de solutions conversationnelles et d'IA Générative.

• Concevoir et mettre en place des chatbots et assistants conversationnels adaptés aux usages de nos clients.

• Cadrer, participer au développement et assurer le suivi de projets IA dans des environnements structurés et agiles.

• Piloter le Prompt Engineering : rédaction, optimisation et gouvernance des prompts pour les modèles LLM et les pipelines RAG.

• Évaluer les performances des solutions déployées (LLM, RAG, Speech-to-Text) grâce à des outils d'évaluation et des méthodes de benchmark adaptés.

• Explorer les interactions vocales en accompagnant les équipes dans la mise en place de modèles Speech-to-Text.

• Partager une veille technologique active sur l'IA Générative, les LLM et les tendances du marché.

• Au moins 5 ans d'expérience en Data Science, avec une spécialisation en IA Générative et/ou NLP

• Avoir obligatoirement une expérience dans le secteur bancaire

• Expertise confirmée en Python

• Expérience avérée sur des projets RAG, IA Générative et/ou Speech-to-Text

• Maîtrise des outils d'évaluation et méthodes de benchmark appliqués aux LLM

• Compétences en containerisation (Docker, Kubernetes) et CI/CD / MLOps

• Bonne pratique des API REST et des architectures orientées services

• Familiarité avec les méthodes agiles

• La connaissance de Groovy est un plus apprécié

• Bonnes aptitudes en communication et capacité à vulgariser des sujets techniques auprès d'interlocuteurs variés