Data Scientist Senior Expert IA Agentique MLOps (IT) / Freelance

NaxoTech; Lille; Hybrid; EUR 70,000 - 105,000; Full time

Job summary

NaxoTech recherche un Data Scientist Senior/Expert pour conduire des cas d’usage Data et IA à Lille, avec 2 jours de télétravail par semaine et une mission de 12 mois. Le rôle implique de cadrer les besoins business, évaluer la faisabilité et piloter le déploiement des solutions IA dans le cadre industriel et logistique.

Vous apporterez une expertise sur les architectures agentiques en production, les cadres d’évaluation et les risques, tout en transférant vos compétences aux équipes internes.

Qualifications

• Expérience confirmée en Data Science appliquée à l’industrialisation IA.
• Maîtrise des évaluations de modèles et de cadres d’évaluation.
• Connaissance des architectures agentiques et systèmes en production.

Responsibilities

• Cadrer les cas d’usage Data/IA de bout en bout, de l’expression du besoin business à la démonstration de la pertinence.
• Évaluer la faisabilité technique et la qualité des données nécessaires.
• Concevoir et mettre en place des cadres d’évaluation et assurer le transfert de compétences.

Skills

Data science

Évaluation de modèles

Architectures agentiques

PoC GoNoGo

Détection dérives

SQL

Python

Tools

Python

SQL

Spark

MLflow

Job description

Intitulé : Data Scientist Senior / Expert. Durée de mission : 12 mois. Localisation : Lille. Télétravail : 2 jours par semaine. Contexte : le client accélère sa transformation digitale et cherche à industrialiser des usages Data / IA dans la chaîne de valeur industrielle et d'approvisionnement. La mission couvre deux axes principaux : (1) cadrer de bout en bout les cas d'usage Data / IA, depuis l'expression du besoin business jusqu'à la démonstration de la pertinence d'une approche Data Science (PoC / Go-No Go) et la définition des trajectoires de déploiement ; (2) apporter une expertise de pointe sur l'évaluation des modèles existants et émergents, notamment des architectures d'Agents / Agentique en production, concevoir et mettre en place des frameworks d'évaluation rigoureux, détecter dérives et hallucinations, et faire monter en compétences les équipes internes. Objectifs et livrables attendus : cadrages métiers traduisant problématiques d'achats industriels, costing et gestion des risques fournisseurs en opportunités Data Science, évaluations de faisabilité technique et qualité de la donnée, design technique des modèles retenus, frameworks d'évaluation des systèmes agentiques en production, documentation rigoureuse et transfert de compétences.