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À plein temps, Durée indéterminée

Date de publication:

2026-09-18

Online to:

2026-11-17
EUR 20.00 HOUR

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Data Scientist / AI Engineer – IA Générative et Agentique (IT)

AVA2I
France
5 heures il y a

Vous intégrerez l?équipe Transformation, Data & Innovation. L?équipe conçoit des solutions Data et Intelligence Artificielle permettant d?améliorer la connaissance client, l?efficacité opérationnelle et la performance commerciale : analyse automatisée de l?actualité, détection d?insights, recommandations, prédictions et pilotage de la performance. Missions principalesConcevoir et développer des solutions de Machine Learning, NLP et Deep Learning. Développer des applications basées sur l?IA générative et l?IA agentique. Concevoir des architectures RAG et des systèmes multi-agents avec LangGraph. Intégrer et exploiter des modèles LLM, RLM et SLM. Mettre en ?uvre des techniques NLP : embeddings, Transformers, BERT, NER et recherche sémantique. Développer des modèles de régression, classification, clustering, détection d?anomalies, recommandation et séries temporelles. Réaliser l?adaptation et l?optimisation des modèles via le transfer learning et le fine-tuning. Construire et interroger des bases vectorielles et des moteurs d?indexation tels qu?Elasticsearch et FAISS. Évaluer, superviser et améliorer les performances des solutions RAG et agentiques. Industrialiser les modèles et assurer leur suivi avec Dataiku et MLflow. Développer des prototypes et interfaces de démonstration avec Gradio ou Streamlit. Participer à la mise en place de solutions d?IA responsables, explicables et maîtrisant les risques de biais. Collaborer avec les équipes métiers afin de traduire leurs besoins en solutions Data et IA concrètes. Assurer une veille technologique et proposer des cas d?usage innovants. Profil candidat: Profil recherché Expérience confirmée en Data Science, Machine Learning et développement de solutions d?IA. Expérience concrète dans la conception de solutions d?IA générative, RAG ou agentiques. Excellente maîtrise de Python et de son écosystème Data Science. Bonne compréhension des architectures LLM et des méthodes d?évaluation associées. Maîtrise de l?industrialisation, du monitoring et du cycle de vie des modèles. Une expérience de Dataiku et d?AWS Bedrock est fortement souhaitée. La connaissance des environnements bancaires, de la relation client ou de la performance commerciale constitue un plus. Environnement technique Python : scikit-learn, PyTorch, Keras IA générative : LLM, SLM, RAG IA agentique : LangChain, LangGraph NLP : Transformers, BERT, NER, embeddings Bases vectorielles : FAISS, Elasticsearch MLOps : MLflow, Dataiku Prototypage : Gradio, Streamlit Cloud : AWS Bedrock Versioning : Git Architecture d?IA générative on-premise appréciée

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