AI Engineer / Data Scientist

QOLIBRIS; Paris; Sur place; EUR 70 000 - 95 000; Plein temps

Résumé du poste

QOLIBRIS recherche un AI Engineer / Data Scientist expérimenté pour concevoir, développer et déployer des modèles d’intelligence artificielle et des solutions data à fort impact métier. Vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de valeur, de l’analyse du besoin métier jusqu’à la mise en production des modèles, avec une expertise particulière sur le NLP, les LLM et les architectures RAG.

Formation Bac+5 en Data Science, IA / Machine Learning, statistiques appliquées ou discipline

Qualifications

• Formation Bac+5 en Data Science, IA / Machine Learning, statistiques appliquées ou discipline scientifique équivalente.
• Maîtrise de Python.
• NLP, LLM et architectures RAG.
• SQL avancé pour l’interrogation, la transformation et l’analyse de données structurées.
• MLOps : versioning, CI/CD, monitoring, orchestration de pipelines (MLflow, Airflow, DVC).
• Cloud & data stack : AWS, Azure, Google Cloud Platform, Databricks, Snowflake.
• Gestion de code collaboratif : GIT.
• Expériences sectorielles valorisées: Banque et services financiers, Assurance, Énergie et utilities, Industrie du luxe.

Responsabilités

• Concevoir, développer et déployer des modèles IA et des solutions data à fort impact métier
• Analyser les besoins métier et les traduire en solutions algorithmiques adaptées
• Réaliser des travaux exploratoires sur les données (analyse statistique, visualisation, feature engineering)
• Concevoir et entraîner des modèles ML/DL avec une expertise sur le NLP, les LLM et les architectures RAG
• Intégrer et déployer les modèles en production en appliquant les bonnes pratiques MLOps
• Exploiter et optimiser des bases de données via SQL dans des environnements à fort volume
• Assurer une veille technologique active sur l’IA générative, le NLP et l’ingénierie des données
• Contribuer à la définition des standards data et à la montée en compétence des équipes

Connaissances

Python maîtrisé

NLP & LLM

ML/DL

SQL avancé

MLOps

Cloud & data stack

Git

Formation

Bac+5 en Data Science / IA

Outils

MLflow

Airflow

DVC

Git

SQL

Databricks

Description du poste

Type de contrat : CDI, freelance, portage

Expérience requise : Minimum 6 ans

Formation : Bac +5 minimum

Rémunération selon expérience.

À propos du poste

Nous recherchons un(e) AI Engineer / Data Scientist expérimenté(e) pour concevoir, développer et déployer des modèles d’intelligence artificielle et des solutions data à fort impact métier. Vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de valeur, de l’analyse du besoin métier jusqu’à la mise en production des modèles, avec une expertise particulière sur le NLP, les LLM et les architectures RAG.

Missions principales

• Concevoir, développer et déployer des modèles IA et des solutions data à fort impact métier
• Analyser les besoins métier et les traduire en solutions algorithmiques adaptées
• Réaliser des travaux exploratoires sur les données (analyse statistique, visualisation, feature engineering)
• Concevoir et entraîner des modèles ML/DL avec une expertise sur le NLP, les LLM et les architectures RAG
• Intégrer et déployer les modèles en production en appliquant les bonnes pratiques MLOps
• Exploiter et optimiser des bases de données via SQL dans des environnements à fort volume
• Assurer une veille technologique active sur l’IA générative, le NLP et l’ingénierie des données
• Contribuer à la définition des standards data et à la montée en compétence des équipes

FormationBac+5 en Data Science, IA / Machine Learning, statistiques appliquées ou discipline scientifique équivalenteCompétences techniquesMaîtrise de PythonNLP, LLM et architectures RAG (recherche sémantique, génération augmentée, chatbots métier)SQL avancé pour l’interrogation, la transformation et l’analyse de données structuréesMLOps : versioning, CI/CD, monitoring, orchestration de pipelines (MLflow, Airflow, DVC)Cloud & data stack : AWS, Azure, Google Cloud Platform, Databricks, SnowflakeGestion de code collaboratif : GITExpériences sectorielles valoriséesBanque et services financiers, Assurance, Énergie et utilities, Industrie du luxe