Data Scientist GenAI - Freelance (H/F)

Collective.work; Paris; Sur place; EUR 65 000 - 90 000; Plein temps

Résumé du poste

Collective.work recherche un data scientist/IA pour digitaliser et structurer les protocoles d'études cliniques dans un grand groupe pharmaceutique. Vous concevrez des architectures multi-agents et déployerez des pipelines d'extraction depuis Word et PDF vers un format standard.

Vous optimiserez les modèles (prompting, Few-shot, RAG), intégrerez l'IA générative dans une codebase Python, et établirez des tests de fiabilité selon des garde-fous éthiques, avec une collaboration étroite avec le

Qualifications

• Maîtrise du développement Python en production.
• Connaissances des pipelines IA et traitement de documents.
• Compréhension des architectures multi-agents et du prompting.

Responsabilités

• Concevoir des architectures multi-agents (ReAct, Plan-and-Execute) pour automatiser l'extraction d'informations depuis des documents cliniques.
• Concevoir des stratégies de prompts (Few-shot, Chain-of-thought, RAG) et évaluer les modèles selon les besoins métiers.
• Créer des pipelines pour extraire et structurer des données depuis Word et PDF vers le format produit.
• Intégrer les fonctionnalités d'IA générative dans la codebase Python en collaboration avec les ingénieurs.
• Mettre en place des tests (benchmarks, LLM-as-a-judge) pour mesurer la précision et les risques d'hallucinations.
• Appliquer les règles de Responsible AI et documenter les décisions algorithmiques pour auditabilité.

Connaissances

Python development

AI concepts

Outils

LangChain

LangGraph

CrewAI

Pinecone

Weaviate

FAISS

AWS Bedrock

Git

Description du poste

Publié le 12 septembre 2026

CONTEXTE

Le projet consiste à digitaliser et structurer les protocoles d'études cliniques au sein d'un groupe pharmaceutique. L'objectif est de passer de documents Word/PDF isolés à une plateforme structurée intégrant de l'intelligence artificielle pour l'analyse de données et la simulation de scénarios de recherche.

MISSIONS

• Conception de systèmes agentiques : Développer et déployer des architectures multi-agents (ReAct, Plan-and-Execute) pour automatiser l'extraction d'informations depuis des documents cliniques.
• Optimisation des modèles : Concevoir des stratégies de prompt (Few-shot, Chain-of-thought, RAG) et évaluer la performance des modèles (Claude, GPT-4, Llama) selon les besoins métiers.
• Traitement de documents complexes : Créer des pipelines permettant d'extraire et de structurer les données contenues dans des fichiers Word et PDF vers le format du produit.
• Développement et industrialisation : Intégrer les fonctionnalités d'IA générative directement dans la codebase Python existante, en collaboration avec les ingénieurs logiciels.
• Évaluation de la fiabilité : Mettre en place des protocoles de tests (benchmarks, LLM-as-a-judge) pour mesurer la précision des sorties et identifier les risques d'hallucinations.
• Conformité et éthique : Appliquer les règles de "Responsible AI" du groupe, incluant la mise en place de guardrails techniques et la documentation des décisions algorithmiques pour l'auditabilité.

MODALITÉS PRATIQUES

• Localisation : Paris, Avenue de la grande armée
• Organisation : 3 jours de présence sur site par semaine.
• Équipe : Collaboration directe avec un Product Owner, des ingénieurs logiciels et deux autres data scientists.
• Développement Python : Capacité à produire un code structuré et maintenable en environnement de production
• Frameworks d'orchestration : Expérience avec LangChain, LangGraph ou CrewAI
• Bases de données vectorielles : Utilisation de Pinecone, Weaviate ou FAISS pour la recherche sémantique
• Environnement technique : Connaissance des services cloud (type AWS Bedrock) et des outils de CI/CD (Git)
• Rigueur scientifique : Approche axée sur la preuve et l'évaluation systématique des modèles
• Capacité d'intégration : Aptitude à travailler au sein d'une équipe multidisciplinaire et à s'adapter à une architecture logicielle préexistante
• Communication factuelle : Transmettre les capacités et les limites réelles des modèles aux parties prenantes sans surpromesse
• Pragmatisme : Prioriser les solutions robustes et industrialisables par rapport aux expérimentations isolées

Type de contrat Profession libérale
Emploi non salarié Salaire

• Rémunération : - /

Expérience

• Débutant accepté

Employeur

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