Data Scientist / AI Engineer (Banque) H/F

NEXTON; Paris; Sur place; EUR 65 000 - 95 000; Plein temps

Résumé du poste

NEXTON recrute un Data Scientist / AI Engineer en CDI à Paris. Vous intégrerez l'équipe pour concevoir et industrialiser des solutions d'IA avancées (Agentic AI, RAG) et développer des modèles prédictifs pour des enjeux métier du secteur bancaire.

Vous piloterez l'orchestration de LLMs (Azure OpenAI et modèles open source), créerez des API avec FastAPI et déploierez les pratiques MLOps/LLMOps (CI/CD, Docker, Kubernetes) pour garantir performance et sécurité en production.

Qualifications

• Expérience en IA appliquée à des problématiques métiers.
• Maîtrise des architectures RAG et de l orchestration LLM.
• Compétences en déploiement MLOps et CI/CD.

Responsabilités

• Concevoir des architectures RAG robustes et sécurisées.
• Développer des composants API et des services Cloud.
• Déployer MLOps/LLMOps pour la production.
• Maintenir des modèles ML et assurer leur explicabilité.
• Mettre en place l observabilité des systèmes GenAI.

Connaissances

RAG architectures

LLM orchestration

ML model development

MLOps / LLMOps

API development

Cloud services

Data engineering

Outils

Azure OpenAI

FastAPI

Docker

Kubernetes

CI/CD

LLM frameworks

Description du poste

NEXTONrecrute unData Scientist / AI Engineer,enCDI,àParis !

Ton futur environnement de travail :

Tu intègres l'équipe en tant que Dev/Data engineer pour l'un de nos clients grands comptes du secteur bancaire. Au cœur des enjeux d'innovation, tu participeras à la conception, au développement et à l'industrialisation de solutions d'IA avancées (Agentic AI, RAG) et de modèles prédictifs complexes pour répondre à des problématiques métier stratégiques (risque, fraude, marketing, recouvrement).

Tes missions :

• Tu concevras des architectures RAG robustes et sécurisées, construiras des workflows multi-agents pour des processus complexes et orchestreras des LLMs (Azure OpenAI, modèles open source) avec intégration de Function Calling et de capacités de raisonnement.
• Tu développeras des composants réutilisables sous forme d'API (FastAPI) et de services Cloud, définiras les standards techniques et déployeras les pratiques MLOps / LLMOps (CI/CD, Docker, Kubernetes) pour garantir la qualité, la fiabilité et la sécurité en production.
• Tu concevras et maintiendras des modèles ML (supervisés, XGBoost, LightGBM), réaliseras des analyses exploratoires et garantiras l'explicabilité (SHAP, LIME) ainsi que la responsabilité des algorithmes.
• Tu mettras en place l'observabilité des systèmes GenAI, suivras la dérive des modèles et des RAG, et mesureras la qualité des réponses générées via des frameworks d'évaluation avancés (RAGAS, LLM-as-a-Judge).