> Markdown version of [/jobs/ext/1213307-lead-data-scientist-senior-genai-f-h](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1213307-lead-data-scientist-senior-genai-f-h). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Lead Data Scientist Senior (GenAI) F/H - **Company:** MasORange - **Location:** Lyon, France - **Experience:** Expert - **Salary:** €55,000.0 - €60,000.0 - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Cloud Computing, Continuous Integration, DevOps, Python (Programming Language), Large Language Models, Generative AI, Pandas, Scikit Learn, HuggingFace, Machine Learning Operations, Microservices - **Published:** July 9, 2026 - **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=dfc04037d034ed34 ## About the Role Diplômé(e) Bac+5 en data, IA, informatique ou mathématiques appliquées, avec plus de 7 ans d'expérience en data science, spécialisé(e) en IA générative (LLM, RAG, agents). Expérience confirmée en livraison de solutions IA en production, respectant exigences de qualité, sécurité et performance. Maîtrise de Python, pandas, scikit-learn, et bonnes pratiques de codage. Expertise en GenAI/LLM : sélection, déploiement, prompt engineering, gestion des garde-fous. Compétences en RAG et agents : vectorisation, retrieval, orchestration (LangChain, Hugging Face). Connaissance approfondie en MLOps/LLMOps : CI/CD, monitoring, traçabilité, observabilité. Bonne compréhension des architectures cloud (idéalement GCP), APIs, microservices, intégration SI. Sensibilité à l'optimisation des coûts liés aux LLM et cloud. Engagement pour la sécurité, la confidentialité, l'éthique et la conformité. Capacité à prendre des décisions techniques, à challenger et sécuriser des choix complexes, tout en fédérant et vulgarisant. Orienté valeur, pragmatique, axé sur la mise en production. Autonome, rigoureux(se), curieux(se) et esprit de capitalisation. Maîtrise du français courant et de l'anglais opérationnel. ## Description En tant queréférent·eGenAI, vous aidez Orange Wholesale à passer du prototype à la production, en garantissant la qualité technique, la sécurité et la création de valeur. Définir et porter les bonnes pratiques Data Science /GenAI(RAG, agents, évaluation,LLMOps). Concevoir et challenger les architectures des solutionsGenAI(cloud etonpremise) avec les équipes IT et produit. Industrialiser des composants réutilisables (moteur RAG, orchestrations d'agents, outillage d'observabilité et de coûts). Animer la communauté des datascientists: partage, coaching, montée en compétences, standards dedelivery. Vous travaillez dans un cadre structuré (sécurité, protection des données, éthique) avec une forte exigence de qualité et de mise en production., Au quotidien, vos responsabilités s'articulent autour de 5 axes : Architecture & expertiseGenAI: choix des modèles/approches, patterns (RAG, agents), revues techniques, sécurisation des solutions. Delivery de bout en bout: cadrage, POC, MVP, mise en production, mesure de la valeur, amélioration continue. Industrialisation (LLMOps/MLOps): CI/CD, observabilité, évaluation, monitoring, qualité et performance en production. Optimisation des coûts: recommandations coûts/performance (usage LLM, ressources cloud), bonnes pratiquesFinOps. Communauté & mentoring: animation de sessions, coaching, capitalisation,onboardingdes datascientists. Avec qui vous travaillez : Vous travaillez en proximité avec des équipes pluridisciplinaires : Équipes IT & Plateformes: architecture, cloud, sécurité, intégration SI, DevOps/MLOps. ÉquipeGenAI/ Data Science: datascientists, ML/LLMOps,productowners, PMO. Équipes métier: sponsors, responsables opérationnels,productownerset utilisateurs finaux. Communautés IA du Groupe: échanges, retours d'expérience, veille et alignement sur les standards. Partenaires internes: experts innovation/IA, sécurité, datagovernance., Une équipe dédiée à l'IA et à l'IA générative (GenAI) conçoit des solutions de bout en bout, utilisant des plateformes cloud et on-premise pour industrialiser rapidement les cas d'usage. Les missions clés incluent la livraison de solutions IA/GenAI pour divers métiers, l'accélération de cas à forte valeur ajoutée (copilotes, assistants, extraction, classification) et la construction de composants réutilisables (RAG, orchestrateurs, outils d'évaluation). Le Skill Center GenAI, pôle d'expertise, définit les standards techniques, accompagne les projets et anime la communauté des data scientists. ## Related Videos - [From DevOps to Scaled DevOps: How We’re Rebuilding Continuous Delivery as a Platform](https://www.wearedevelopers.com/videos/100018-from-devops-to-scaled-devops-how-we-re-rebuilding-continuous-delivery-as-a-platform) - [Advanced Typing in TypeScript](https://www.wearedevelopers.com/videos/496-advanced-typing-in-typescript) - [How E.On productionizes its AI model & Implementation of Secure Generative AI.](https://www.wearedevelopers.com/videos/623-how-e-on-productionizes-its-ai-model-implementation-of-secure-generative-ai) - [DevOps Maturity Check – a way to balance autonomy and alignment](https://www.wearedevelopers.com/videos/58-devops-maturity-check-a-way-to-balance-autonomy-and-alignment) - [How to Avoid LLM Pitfalls - Mete Atamel and Guillaume Laforge](https://www.wearedevelopers.com/videos/1328-how-to-avoid-llm-pitfalls-mete-atamel-and-guillaume-laforge) - [Data Science on Software Data](https://www.wearedevelopers.com/videos/162-data-science-on-software-data) ## Related Articles - [How to Become an AI Engineer](https://www.wearedevelopers.com/magazine/331-how-to-become-an-ai-engineer) - [Got AI ideas but no money? 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