Data Scientist - ML en Production & MLOps

ISAGRI; Beauvais; On-site; EUR 45,000 - 65,000; Full time

Benefits offered by this job

Rémunération fixe + variable

Job summary

ISAGRI recherche un expert Data Scientist pour intégrer le pôle Data & IA à Beauvais. Vous travaillerez sur l’industrialisation de l’usage de la donnée et de l’intelligence artificielle, en structurant la plateforme data et en fournissant des cadres réutilisables.

Vous identifierez les cas d’usage, concevrez des modèles (prévision, classification, recommandation ou détection d’anomalies) et suivrez leur production.

Qualifications

• 3 à 5 ans d’expérience en data science et au moins un modèle mis en production et suivi dans la durée.
• Maîtrise de Python et ses bibliothèques data science (Pandas, Scikit‑learn) et d’un outil de boosting ou de deep learning.
• Solides connaissances en statistiques, machine learning et SQL, avec capacité à traiter de gros volumes de données.
• Connaissances des pratiques MLOps : suivi d’expériences, versioning et CI/CD.
• Bonnes pratiques de développement : tests, Git, conteneurisation et environnement cloud.
• Curiosité et rigueur, capacité à vulgariser et à expliquer à des interlocuteurs non techniques.
• La connaissance de l’IA générative et des LLM est un plus.

Responsibilities

• Identifier les cas d’usage : comprendre les besoins métiers et proposer les approches pertinentes.
• Concevoir des modèles de machine learning et les mettre en production.
• Préparer et suivre la mise en production et suivre les performances dans le temps.
• Accompagner les équipes produit et partager les bonnes pratiques.
• Explorer les apports de l’IA générative et assurer une veille technologique.

Skills

Python

Pandas

Scikit-learn

Boosting/Deep Learning

SQL

MLOps

Git

Docker

CI/CD

Cloud

Tools

Git

Docker

CI/CD

Cloud

Job description

ISAGRI recherche un expert Data Scientist pour intégrer le pôle Data & IA à Beauvais. Vous travaillerez sur l’industrialisation de l’usage de la donnée et de l’intelligence artificielle, en structurant la plateforme data et en fournissant des cadres réutilisables.

Vous identifierez les cas d’usage, concevrez des modèles (prévision, classification, recommandation ou détection d’anomalies) et suivrez leur production.