Data Scientist / AI Engineer - Freelance (H/F)

Brief IA; Paris; On-site; EUR 70,000 - 95,000; Full time

Job summary

Brief IA recherche un consultant data science / AI engineer pour intervenir sur plusieurs cas d'usage liés aux données et à l'IA, en collaboration avec les experts métier et les partenaires technologiques.

Le rôle couvre l'exploration des données, le développement et la comparaison de modèles, et l'industrialisation des pipelines MLOps avec traçabilité; vous travaillerez sur des projets industriels et devrez assurer le cycle de vie des modèles en production.

Qualifications

• Minimum 5 ans d'expérience en data science / AI engineering.
• Au moins 2 ans sur des projets industriels avec des modèles déployés en production.
• Expertise en Python et l'écosystème ML (Pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch).
• Modélisation de séries temporelles industrielles (détection d'anomalies, prévision).
• Capacité à concevoir des évaluations rigoureuses et à assurer la reproductibilité des benchmarks.

Responsibilities

• Cadrer les cas d'usage avec les équipes métier et produit : traduire le besoin en problème data/IA, définir métriques et critères de succès.
• Explorer et qualifier les données (séries temporelles, données de maintenance SAP, documents, données de production).
• Concevoir, développer et comparer des modèles face à des baselines métier solides.
• Concevoir des briques GenAI / agentiques lorsque pertinent (recherche sur cas historiques, extraction structurée).
• Industrialiser : pipelines reproductibles, packaging, APIs, déploiement et supervision en production (MLOps / LLMOps).
• Assurer le cycle de vie des modèles : suivi de performance, détection de dérive, réentraînement, documentation.

Skills

Python

ML / Data Science

Modélisation séries temporelles

MLOps / Production ML

PyTorch

Pandas / NumPy

Tools

Pandas

NumPy

scikit-learn

PyTorch

Job description

CONTEXTE

Le ou la consultant(e) interviendra donc sur plusieurs cas d'usage au cours de la prestation, et non sur un produit unique, en lien avec les experts métier (maintenance, fiabilité, production, procédés), les équipes produit et les partenaires technologiques.

MISSIONS

• Cadrer les cas d'usage avec les équipes métier et produit : traduire le besoin en problème data/IA, définir hypothèses, métriques métier et critères de succès.
• Explorer et qualifier les données (séries temporelles, données de maintenance SAP, documents, données de production) et construire des jeux d'évaluation avec les experts.
• Concevoir, développer et comparer des modèles face à des baselines métier solides (ML classique, méthodes statistiques, modèles de fondation pour séries temporelles, agents LLM).
• Concevoir des briques GenAI / agentiques lorsque c'est pertinent (recherche sur cas historiques, extraction structurée, agents outillés), avec des résultats traçables.
• Industrialiser : pipelines reproductibles, packaging, APIs, déploiement et supervision en production (MLOps / LLMOps), selon les standards de l'équipe.
• Assurer le cycle de vie des modèles : suivi de performance, détection de dérive, réentraînement, documentation.
• Restituer résultats et limites aux utilisateurs métier et au management, et contribuer aux recommandations go / no-go.

1. 5 ans minimum d'expérience en data science / AI engineering, dont au moins 2 ans sur des projets industriels avec des modèles déployés et maintenus en production
2. Expertise en Python et écosystème scientifique / ML (pandas, Num Py, scikit-learn, PyTorch)
3. Compétences en modélisation de séries temporelles industrielles : détection d'anomalies, analyse multivariée, prévision, gestion de données capteurs bruitées et irrégulières
4. Capacité à concevoir des évaluations rigoureuses : métriques métier, baselines, arbitrage faux positifs / faux négatifs, reproductibilité des benchmarks
5. Maîtrise de l'