TECH LEAD DATA SCIENTIST – IA GÉNÉRATIVE (H/F)

Localisation : Paris / Île-de-France
Démarrage : ASAP
Type de prestation : Freelance / Prestation

Contexte

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data & Intelligence Artificielle au sein d’un environnement fortement réglementé, nous recherchons un Tech Lead Data Scientist expérimenté.

Experience sur gemini obligatoire

Le consultant interviendra en tant que référent technique Data Science & IA, avec pour objectif de garantir la robustesse, la performance, la sécurité et l’industrialisation des solutions d’intelligence artificielle.

Le poste combine des responsabilités de leadership technique et une contribution technique directe sur les sujets Data Science, Machine Learning, IA Générative, MLOps et LLMOps.

Missions

Leadership technique et structuration

• Assurer le leadership technique auprès des Data Scientists.

• Experience sur Gemini obligatoirement

• Définir et diffuser les standards techniques Data Science et IA.

• Accompagner les projets IA de la phase d’idéation jusqu’à la mise en production.

• Contribuer à l’animation de la communauté Data Science.

• Assurer une veille technologique sur l’IA responsable, explicable et éthique.

• Être l’interface technique entre les équipes Data Science, MLOps, Sécurité et DSI.

• Accompagner la montée en compétences des équipes internes.

Contribution technique

• Concevoir et développer des modèles de Machine Learning.

• Travailler sur des problématiques de scoring et de classification.

• Développer des modèles sur des données hétérogènes et complexes.

• Concevoir des solutions basées sur les LLM et le RAG.

• Participer à la conception, l’évaluation et l’amélioration de solutions d’IA Générative.

• Participer à l’optimisation des pipelines de données.

• Contribuer aux travaux d’industrialisation des modèles.

MLOps / LLMOps et industrialisation

• Piloter et faire évoluer le socle Data Science, MLOps et LLMOps.

• Concevoir des architectures ML/IA robustes, scalables et maintenables.

• Industrialiser les modèles depuis leur développement jusqu’à leur mise en production.

• Mettre en place le monitoring des modèles et la gestion des dérives.

• Contribuer à la mise en place des pratiques CI/CD appliquées à l’IA.

• Garantir la qualité, la sécurité et la maintenabilité du code.

• Produire une documentation technique et assurer la traçabilité des développements.

Environnement technique

Compétences indispensables :

• Python

• Machine Learning

• Deep Learning

• NLP

• IA Générative

• Large Language Models (LLM)

• LangChain

• LangGraph

• RAG

• MLOps et/ou LLMOps

• PGVector / bases de données vectorielles

• Cloud Run

• CI/CD

• APIs Python

Technologies appréciées :

• Gemini via Vertex AI

• Mistral

• Langfuse

• Architecture hexagonale

• React

• APIs Backend Python

Profil recherché

• Minimum 5 ans d’expérience en Data Science.

• Expérience significative sur des projets d’IA Générative et/ou NLP.

• Excellente maîtrise de Python et des principales bibliothèques Data Science.

• Expérience concrète en Machine Learning et/ou Deep Learning.

• Expérience en industrialisation de modèles.

• Bonne maîtrise des problématiques MLOps et/ou LLMOps.

• Expérience en leadership technique ou en accompagnement d’équipes Data.

• Capacité à intervenir rapidement sur un environnement existant.

• Autonomie, rigueur, capacité d’analyse et force de proposition.

• Excellentes capacités de communication et de vulgarisation auprès des équipes métiers et techniques.

Formation : Diplôme d’ingénieur ou Master 2 en Data Science, Intelligence Artificielle, Informatique ou domaine équivalent.

Environnement de travail

Le consultant collaborera notamment avec les Data Scientists, MLOps, Product Owners IA, équipes IT, Architecture, Sécurité et Conformité.

Une forte capacité à travailler en environnement Agile et dans un contexte transverse est attendue.

Modalités

Localisation : Paris
Démarrage : ASAP
Type de contrat : Freelance / Prestation

Les candidatures sont à transmettre avec le CV, la disponibilité et le TJM.