Contexte :
Dans le cadre de l?accélération de l?IA de la banque commerciale en France de BNP Paribas, l? IA Factory développe des solutions permettant d?améliorer le traitement des interactions écrites des clients. Nous sommes à la recherche d?un(e) Data Scientist passionné(e) pour rejoindre notre équipe dynamique évoluant dans un cadre agile.
Le projet vise à industrialiser l?analyse et la catégorisation des verbatims clients et collaborateurs, issus des enquêtes de feedbacks ou des réclamations, en s'appuyant sur l'intelligence artificielle. Les insights qualifiés ainsi générés seront exploités par la banque dans le cadre de l?amélioration continue des parcours clients et collaborateurs.
En tant que Data Scientist, vous contribuerez à la conception, l?entraînement et l?industrialisation des modèles d?IA qui répondent aux besoins métiers
Les missions sont :
1. Cadrage
Collaboration avec les équipes métiers pour comprendre leurs problématiques liées aux verbatims clients
Accompagnement de la rédaction des spécifications fonctionnelles
2. Mise en place d?un dispositif d?annotation
Création d?échantillons (jeux d?apprentissage, de validation et de test)
Définition des règles d?annotation
Création d?un formulaire sur l?outil d?annotation
3. Détection de topics et classification de verbatims
Détection des topics abordés dans les verbatims et construire une catégorisation de verbatims avec l'aide du métier reposant sur les topics détectés
Classification des verbatims dans chaque catégorie
Intégration de l?analyse de la tonalité
4. Déploiement et suivi
Optimisation des modèles pour garantir leur performance en production
Développement des pipelines d?inférence robustes pour l?intégration des modèles dans les systèmes existants
Collaboration avec l? équipe MLOps pour le déploiement.
Suivi de la fiabilité des modèles et identifier les biais ou dérives dans le temps et procéder à leur amélioration le cas échéant.
5. Documentation et veille technologique
Documentation toutes les étapes des projets pour assurer la traçabilité et la reproductibilité.
Suivi de évolutions technologiques dans les domaines de l?IA
Profil candidat:
Hard skills:
Demandés
Maîtrise des fondamentaux en Machine Learning et Deep Learning
Maîtrise de Python
Compétences en NLU, connaissance de BERT/ CamemBERT
Connaissances en annotation de données
Connaissances de l?écosystème Hugging Face
Compétences sur Git
Compétences sur la création d?environnement virtuels Python
les + (optionnel)
Compétences sur un outil d?annotation (Label Studio?)
Compétences sur PyTorch
Connaissances en Unix/Shell
Connaissances autour des outils DevOps, en particulier GitLab CI, Docker, MLflow.
Soft skills :
Demandés
Esprit analytique : capacité à résoudre des problèmes complexes avec méthode.
Communication : capacité à vulgariser des concepts techniques et à prendre la parole.
Adaptabilité : capacité à s?ajuster rapidement à de nouveaux outils ou environnements.
Pragmatisme : capacité à proposer des solutions efficaces
Collaboration : capacité à travailler efficacement en équipe multidisciplinaire (Data Engineers, MLOps, Product Owners, etc.)
Mindset
Humble
Motivé
Exigeant envers la qualité de ses livrables
Communicatif
Expérience
Demandée
Expérience de 5 ans minimum en Data Science / Python
Expérience significative sur un cas d?usage d?analyse sémantique
Expérience dans un grand groupe (expérience de l?inertie et des contraintes d?un groupe)
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