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# DATA SCIENTIST

- **Company:** Reverse
- **Location:** Paris, France (Remote available)
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, Data Security, Machine Learning, Open Source Technology, Google Cloud, Large Language Models, Generative AI, Git, Information Technology, HuggingFace, Machine Learning Operations, Docker
- **Published:** July 29, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=da724aaf4881724a

## About the Role

* Expérience :5 ans d'expérience en Data Science / Machine Learning avec des projets concrets déployés en production.
 * Expertise GenAI : Solide maîtrise pratique de l'écosystème LLM & GenAI (Hugging Face, LangChain, LlamaIndex, APIs LLM, Vector DBs comme Pinecone, Qdrant, ChromaDB, etc.).
 * Pratique du RAG : Expérience sur les architectures RAG appliquées au traitement de documents complexes (contrats, rapports d'expertise, devis).
 * Engineering & MLOps/LLMOps : Bonnes pratiques de développement (Git, CI/CD, Docker) et expérience du déploiement sur environnement Cloud (AWS, GCP ou Azure).
 * Formation : Bac+5 (Diplôme d'Ingénieur ou Master 2) en Data Science, Informatique ou Mathématiques Appliquées., * Connaissance du secteur de l'assurance, de la banque ou de la mutualité (enjeux métier, conformité).
 * Expérience sur le Fine-tuning de modèles open-source (PEFT, LoRA, QLoRA).

## Description

Directement rattaché(e) à la Direction Data & Innovation, vous rejoindrez l'équipe IA pour concevoir, développer et déployer des solutions basées sur l'IA générative. Vous transformerez des cas d'usage métiers en architectures GenAI robustes, sécurisées et intégrées en production, tout en respectant les exigences réglementaires du secteur assurantiel., * Conception & Développement GenAI : Concevoir et développer des architectures basées sur les LLMs (RAG avancés pour la recherche documentaire dans les contrats et règles de souscription, Agents autonomes, Fine-tuning).

 * Cas d'usage Métiers : Mettre en place des solutions d'extraction d'informations automatisée sur les polices d'assurance, d'analyse de pièces justificatives et d'aide à la décision pour les gestionnaires.
 * Mise en Production (LLMOps) : Participer à l'industrialisation et au suivi en production des modèles (observabilité, sécurité des données sensibles/santé, gestion de la latence et des coûts d'API).
 * Gouvernance & Conformité : Veiller à la fiabilité des modèles (prévention des hallucinations, respect du RGPD, de l'AI Act et de l'éthique de la donnée).
 * Veille & Bonnes pratiques : Suivre activement les évolutions de l'écosystème GenAI et contribuer au partage de connaissances au sein de l'équipe.


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