Data Scientist IA H/F
Role details
Job location
Tech stack
Job description
A la BU Combustible de Framatome, nos algorithmes contribuent à la performance industrielle du nucléaire, et nos data-scientists parlent autant aux métallurgistes, aux développeurs, aux mécaniciens, aux thermo-hydrauliciens, aux neutroniciens... En tant que Data Scientist IA au sein de notre service d'ingénierie, vous serez notre couteau suisse de l'intelligence artificielle. Votre terrain de jeu : faire émerger des solutions IA concrètes pour les enjeux métiers du combustible nucléaire. Cadrage et architecture des solutions Vous conseillez les équipes sur le choix des solutions IA les plus pertinentes. Vous évaluez les avantages, contraintes et faisabilité technique pour sélectionner les solutions technologiques optimales. Développement de solutions IA internes Vous concevez et prototypez des solutions maison. Votre palette : metamodèles, deep learning, RAG, agents intelligents, LLM et tout ce qui brille dans l'écosystème IA. Vous transformez des idées en solutions qui fonctionnent. Gestion et préparation des données Vous réalisez des audits de qualité des données. Vous définissez et déployez des pipelines de collecte, nettoyage et structuration. Vous recommandez des pratiques de gouvernance pour que nos données restent exploitables sur le long terme. Développement et intégration technique Vous prototypez rapidement pour valider les concepts. Vous intégrez vos solutions IA dans nos outils existants (API, frameworks PyTorch, scikit-learn, Keras, etc.). Vous proposez des architectures logicielles robustes et scalables. Formation et transfert de compétences Vous vulgarisez vos solutions auprès des équipes (avec des mots simples et des schémas qui parlent aux ingénieurs). Vous formez les ingénieurs aux technologies et méthodes IA. Vous rédigez guides et bonnes pratiques pour ancrer durablement les compétences. Interaction transverse Vous travaillez en interface avec les métiers, les fonctions projets, et les directions IT et innovation. Vous êtes un facilitateur qui aligne les solutions IA sur les objectifs stratégiques de la BU. Veille technologique et prospective Vous effectuez une veille active sur l'état de l'art académique et industriel en IA. Vous analysez l'applicabilité des nouvelles technologies à nos enjeux métiers. Vous formulez des recommandations pour orienter nos choix stratégiques et technologiques., Un poste à fort impact dans un secteur stratégique pour la transition énergétique Des défis techniques stimulants à l'intersection de l'IA et de l'industrie nucléaire Une autonomie réelle et la possibilité de proposer vos propres initiatives Un environnement qui valorise l'innovation et l'excellence technique Une équipe passionnée et des moyens pour réussir vos projets Les avantages d'un grand groupe : formation continue, parcours de carrière, équilibre vie pro/perso
Requirements
Diplôme d'ingénieur ou Master/Doctorat en data science, informatique, mathématiques appliquées ou domaine connexe.
Expérience et positionnement attendu Expérience confirmée en intelligence artificielle (développement, R&D ou projets industriels), permettant : d'accompagner des ingénieurs non spécialistes IA dans la conception et le déploiement de solutions, d'apporter un regard critique sur les choix méthodologiques et techniques, de structurer des approches robustes et adaptées à des contextes industriels complexes et contraints. Le poste vise un rôle de référent technique IA, plus qu'un rôle d'exécutant sur un outil unique.
Compétences techniques (socle attendu) Maîtrise de Python et de l'écosystème machine learning / deep learning (PyTorch, scikit-learn, TensorFlow, Keras, ...). Expérience concrète dans le développement, l'entraînement et l'évaluation de modèles IA. Bonne compréhension des architectures IA modernes, telles que les transformers, modèles de langage (LLM), approches RAG, agents IA, ... La maîtrise exhaustive de toutes ces briques n'est pas attendue ; la capacité à les comprendre, les comparer et les mobiliser à bon escient est essentielle. Compétences en ingénierie des données :préparation et qualité des données, conception de pipelines, intégration dans des environnements existants. Capacité à intégrer des solutions IA dans des systèmes techniques complexes, en tenant compte des contraintes industrielles, de performance et de robustesse.
Compétences transverses (essentielles) Excellente capacité de vulgarisation et de pédagogie, pour rendre accessibles des concepts IA complexes. Esprit pragmatique et orienté usage : savoir privilégier une solution simple et robuste lorsque cela est pertinent. Curiosité intellectuelle et intérêt marqué pour l'innovation, avec une capacité à prendre du recul sur les effets de mode. Aisance relationnelle et capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire (ingénierie, data, métiers). Solide capacité de compréhension des enjeux techniques associés à la conception de combustible nucléaire. Capacité à travailler efficacement en anglais dans un contexte professionnel (écrit et oral).
Bonus / atouts complémentaires Expérience en environnement industriel et/ou réglementé. Sensibilité aux enjeux énergétiques et environnementaux. Expérience en vision par ordinateur, notamment avec la librairie YOLO (Ultralytics). Connaissance de l'environnement Microsoft Azure (services cloud, data et IA)., Diplôme d'ingénieur ou Master/Doctorat en data science, informatique, mathématiques appliquées ou domaine connexe.
Expérience et positionnement attendu Expérience confirmée en intelligence artificielle (développement, R&D ou projets industriels), permettant : d'accompagner des ingénieurs non spécialistes IA dans la conception et le déploiement de solutions, d'apporter un regard critique sur les choix méthodologiques et techniques, de structurer des approches robustes et adaptées à des contextes industriels complexes et contraints. Le poste vise un rôle de référent technique IA, plus qu'un rôle d'exécutant sur un outil unique.
Compétences techniques (socle attendu) Maîtrise de Python et de l'écosystème machine learning / deep learning (PyTorch, scikit-learn, TensorFlow, Keras, ...). Expérience concrète dans le développement, l'entraînement et l'évaluation de modèles IA. Bonne compréhension des architectures IA modernes, telles que les transformers, modèles de langage (LLM), approches RAG, agents IA, ... La maîtrise exhaustive de toutes ces briques n'est pas attendue ; la capacité à les comprendre, les comparer et les mobiliser à bon escient est essentielle. Compétences en ingénierie des données :préparation et qualité des données, conception de pipelines, intégration dans des environnements existants. Capacité à intégrer des solutions IA dans des systèmes techniques complexes, en tenant compte des contraintes industrielles, de performance et de robustesse.
Compétences transverses (essentielles) Excellente capacité de vulgarisation et de pédagogie, pour rendre accessibles des concepts IA complexes. Esprit pragmatique et orienté usage : savoir privilégier une solution simple et robuste lorsque cela est pertinent. Curiosité intellectuelle et intérêt marqué pour l'innovation, avec une capacité à prendre du recul sur les effets de mode. Aisance relationnelle et capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire (ingénierie, data, métiers). Solide capacité de compréhension des enjeux techniques associés à la conception de combustible nucléaire. Capacité à travailler efficacement en anglais dans un contexte professionnel (écrit et oral).
Bonus / atouts complémentaires Expérience en environnement industriel et/ou réglementé. Sensibilité aux enjeux énergétiques et environnementaux. Expérience en vision par ordinateur, notamment avec la librairie YOLO (Ultralytics). Connaissance de l'environnement Microsoft Azure (services cloud, data et
