Data Scientist (H/F)

France Travail

Paris

Sur place

EUR 44 640 - 60 450

Plein temps

14 jours+

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Avantages offerts par ce poste

Complémentaire santé

Titres restaurant

Indemnité transports

Ordinateur portable

Résumé du poste

France Travail recherche un data scientist à Paris pour concevoir et exploiter des systèmes LLM. Vous travaillerez en étroite collaboration avec l'équipe d'ingénierie pour développer des fonctionnalités qui respectent nos SLA et ont un impact commercial.

Le candidat idéal aura au moins 2 ans d'expérience en apprentissage automatique et sera capable de communiquer efficacement des compromis techniques. Le poste propose un CDI avec un salaire brut entre 4000 et 5416,67 euros par mois.

Qualifications

2 ans ou plus d'expérience en ingénierie ou recherche appliquée.
Expérience de déploiements en production souhaitée.
Capacité à communiquer clairement des compromis techniques.

Responsabilités

Contribuer à la conception et à l'exploitation de systèmes LLM.
Aider à traduire des problèmes produit en objectifs mesurables.
Construire des pipelines d'évaluation et suivre des KPI.

Connaissances

Ingénierie ou recherche en apprentissage automatique

Connaissance des modèles Transformer

Création de pipelines RAG

Compétences en ingénierie logicielle

Outils

Python

PyTorch

Docker

Description du poste

Redesign Group est un fournisseur mondial de solutions technologiques et de cybersécurité. Nous nous appuyons sur la pensée design, l'expertise interdépendante et les solutions technologiques émergentes pour aider les organisations à réussir leur transformation. La diversité de nos équipes internationales, nos partenariats avec des fabricants de technologies stratégiques et nos services de cybersécurité nous positionnent comme un partenaire d'affaires prêt à relever les défis de demain.

Nous recrutons un data scientist motivé pour contribuer à des fonctionnalités basées sur LLM, en collaboration avec notre équipe d'ingénierie. Vous participerez à la conception, à l'implémentation et à l'exploitation de systèmes LLM (RAG, agents, réglage fin, optimisation de l'inférence) qui respectent nos SLA produit et génèrent un impact commercial mesurable. Nous recherchons des personnes avec de bonnes bases en apprentissage automatique et en ingénierie logicielle, curieuses et prêtes à apprendre ; les outils ne sont qu'un moyen d'y parvenir.

Responsabilités

Contribuer à la conception, à l'implémentation et à l'exploitation de systèmes LLM en production (pipelines de récupération, orchestration d'agents, flux de réglage fin), du prototype à la mise à l'échelle, avec le soutien de l'équipe.
Aider à traduire des problèmes produit en objectifs d'apprentissage automatique mesurables et à identifier des compromis pragmatiques (taille du modèle vs latence, stratégie de récupération vs précision, coût vs qualité).
Construire des pipelines d'évaluation (automatisés et humains) et suivre des KPI pour l'hallucination, la pertinence et l'équité.
Participer à l'optimisation de l'inférence et des déploiements (quantification, traitement par lots, mise à l'échelle automatique, stratégies de cache).

Qualifications essentielles

2 ans ou plus d'expérience en ingénierie ou recherche appliquée en apprentissage automatique/deep learning, idéalement avec une première expérience de déploiements en production.
Bonne connaissance des modèles de type Transformer et des techniques d'entraînement/fin-tuning (notamment les méthodes économes en paramètres comme LoRa/adaptateurs).
Une première expérience de création de pipelines RAG et/ou de workflows d'agents, avec une attention à la qualité de la recherche et à l'ingénierie du contexte.
Des bases en optimisation et déploiement de l'inférence (compromis latence/coût, quantification, batching, autoscaling).
Bonnes compétences en ingénierie logicielle : code propre, tests, CI/CD, observabilité et documentation claire.
Capacité à communiquer clairement et à expliquer des compromis techniques aux équipes produit, infrastructure et métier.

Compétences et atouts supplémentaires

Expérience des bases de données vectorielles (Qdrant) et des architectures d'embeddings.
Connaissance des moteurs d'inférence (vLLM, Triton, HF Inference) ou de la compression/distillation de modèles.
Expérience en matière de sécurité, de gouvernance ou d'audit de conformité en apprentissage automatique.
Expérience en conception de frameworks d'évaluation humaine et en réalisation de tests A/B pour différentes versions de modèles.

Technologies utilisées