Nous recherchons un Senior Data Scientist ?
IA Générative & LLMs pour accompagner le développement et l?
optimisation de solutions d?
intelligence artificielle avancées., innovation autour des modèles de langage de grande taille (LLMs) et de l?
IA multimodale, combinant NLP, vision par ordinateur et bases de données vectorielles.
L?
environnement de travail est dynamique et international, nécessitant une forte expertise technique et une capacité à travailler en collaboration avec des équipes pluridisciplinaires.
Responsabilités
1. Développement et optimisation des modèles IA
2. Concevoir et entraîner des modèles NLP et LLMs en fonction des besoins métier.
3. Développer des solutions IA multimodales combinant texte, image et autres types de données.
4. Optimiser les modèles en termes de précision, latence et consommation de ressources.
5. Mettre en place des cadres d?
évaluation pour mesurer les performances des modèles.
6. Industrialisation et MLOps
7. Implémenter les meilleures pratiques MLOps pour le déploiement et la maintenance des modèles.
8. Développer des pipelines CI / CD pour l?
entraînement et la mise en production des modèles IA.
9. Assurer la scalabilité et la robustesse des systèmes IA dans un environnement cloud / hybride.
10. Gestion et structuration des données
11. Mettre en place et gérer des bases de données vectorielles et graphiques pour un stockage et une récupération optimisés des données.
12. Élaborer des stratégies de prétraitement et d?
augmentation de données pour améliorer la robustesse des modèles.
13. Innovation & Proof of Concepts (PoC)
14. Concevoir et valider des PoC IA pour tester de nouvelles approches et cas d?
usage.
15. Rédiger des rapports d?
évaluation et recommandations sur les modèles et systèmes IA.
16. Proposer des améliorations et participer à la veille technologique sur les LLMs et les technologies IA émergentes.
Minimum 5 ans d?
expérience en Data Science, avec une expertise avancée en LLMs, NLP et IA multimodale.
2. Compétences techniques :
Modèles de langage (LLMs, Transformers, BERT, GPT, etc.)
3. Frameworks IA :
TensorFlow, PyTorch, Hugging Face
4. MLOps :
CI / CD, monitoring, automatisation des pipelines IA
5. Bases de données vectorielles et graphiques :
FAISS, Milvus, Neo4j
6. Déploiement Cloud :
(Azure, AWS, GCP) serait un plus
7. Compétences en gestion de projet :
Élaboration et suivi de Proof of Concepts (PoC)
8. Structuration et documentation des solutions IA
9. Collaboration avec équipes métier, IT et Data Engineering
10. Langues :
Anglais courant impératif.