Dans le cadre d?un recrutement en CDI, nous recherchons un Data Scientist expérimenté pour intervenir sur des projets stratégiques dans le secteur Banque/Assurance.
Vous avez minimum 5 ans d?expérience comme data scientist
Salaire à discuter.
Missions principales
Intégré(e) au sein d'une équipe dynamique, vous interviendrez sur l?ensemble du cycle de vie des projets IA, de la conception à l?industrialisation.
Vous serez également amené(e) à encadrer des équipes techniques.
Votre rôle consistera notamment à :
Concevoir et développer des solutions d?Intelligence Artificielle innovantes en environnement Agile, en passant de l?idéation au design technique, jusqu?à la mise en production.
Participer au développement d?outils de simulation, d?expérimentation (stress testing, back testing, modélisation?) et de suivi de performance des modèles.
Contribuer à l?évolution continue des environnements Data Science,
Accompagner la transformation de la banque en intégrant les technologies IA dans la conception des nouveaux produits, services et processus.
Favoriser l?acculturation des équipes métiers à l?IA pour en accélérer l?adoption.
Participer à des projets de R&D appliquée, en lien avec des partenaires académiques, et contribuer à la valorisation scientifique par des publications.
Assurer une veille active sur les nouvelles technologies en IA et MLOps.
Ce que nous vous offrons
En rejoignant ce projet, vous aurez l?opportunité de :
Travailler sur des technologies de pointe en Intelligence Artificielle,
Participer à la mise en production de solutions à fort impact métier,
Évoluer dans un environnement collaboratif stimulant,
Enrichir votre expérience dans un secteur stratégique.
Profil candidat:
Formation
Bac +5 en mathématiques, physique, informatique ou école d?ingénieur, avec une spécialisation en Data Science ou Intelligence Artificielle.
Compétences techniques
Solide compréhension des algorithmes de Machine Learning, Deep Learning et NLP.
Maîtrise de Python, SQL et des bonnes pratiques de développement collaboratif.
Expérience avérée avec les frameworks comme Scikit-learn, XGBoost, PyTorch, Keras.
Pratique du MLOps : mise en production avec Docker, Jenkins, GitLab CI/CD?
Maîtrise du traitement de données massives avec PySpark.
Bonne capacité d?analyse et de visualisation de données.
Anglais courant, à l?oral comme à l?écrit.
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