Lead Data Scientist H/F

Au sein de la DSI Data d’un grand groupe mutualiste (santé, prévoyance, assurance), vous intervenez sous la responsabilité de la direction et en collaboration étroite avec le Chief Data Scientist.

Dans un secteur fortement réglementé, la Data Science et l’IA sont des leviers clés pour améliorer la qualité de service aux adhérents, renforcer la prévention santé, optimiser la gestion des risques/fraudes et soutenir la performance opérationnelle.

Pour garantir l’industrialisation sécurisée et responsable des solutions IA, nous recherchons un(e) Tech Lead Data Scientist et Pilote du Socle Data Science (H/F).

Missions principales & Rôle

1. Leadership Technique & Structuration (40%) :

• Assurer le lead technique, le mentorat et la montée en compétences des Data Scientists.
• Définir et diffuser les standards techniques IA/Data adaptés au contexte de la santé et de l’assurance.
• Accompagner la réalisation des produits IA (de l’idéation à la mise en production) en binôme avec les Product Owners IA.
• Animer la communauté Data Science et mener une veille active sur l’IA responsable, explicable et éthique.
• Être l’interface technique clé entre la Data Science, le MLOps, la cybersécurité et la DSI.

1. Contribution Technique Directe & Pilote de Socle (60%) :

• Pilote du socle Data Science : Piloter la conception, l’évolution et la maintenance des socles techniques (MLOps, LLMOps, Python).
• Développement de modèles complexes : Conception de modèles pour des cas d’usage métiers cibles (scoring/classification du risque, fraude, résiliation, satisfaction client, RAG et LLM pour l’assistance aux conseillers et la recherche documentaire).
• Industrialisation & MLOps : Développer et optimiser les pipelines de données et d’IA, mettre en place le déploiement continu (CI/CD) et assurer le monitoring des modèles et la gestion des dérives.
• Sécurité & Qualité : Garantir un code robuste, sécurisé et documenté (CRISP) conforme au RGPD (données de santé et données sensibles).

Objectifs & Livrables

Les livrables attendus au cours de la prestation sont :

• Des architectures ML/IA sécurisées et conformes aux contraintes réglementaires.
• Des modèles IA industrialisés, déployés en production et monitorés (indicateurs de performance et de dérive).
• Les pipelines MLOps, APIs et notebooks standardisés.
• La documentation technique, les dossiers d’audit et de mise en production.

Profil recherché ️ Compétences requises ️ Expertise Technique & Data Science (Impératif)Data Science & ML Avancé (Expert) : Maîtrise approfondie de Python et de son écosystème ML/DL (Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow…).IA Générative & NLP (Confirmé) : Connaissance pratique des architectures LLM, du RAG et des techniques de fine-tuning.MLOps & DevOps (Confirmé) : Pratique avérée des pipelines CI/CD, du monitoring de modèles, des outils MLOps/LLMOps et des architectures Data/Cloud.Sécurité & Conformité (Confirmé) : Bonne maîtrise du RGPD (données sensibles/santé) et des exigences d’explicabilité et d’éthique des algorithmes. Domaine Métier (Souhaitable)Connaissance du secteur mutualiste, de la santé, de la prévoyance ou de l’assurance. Profil recherchéSéniorité : Tech Lead Data Scientist expérimenté(e) justifiant d’un parcours probant dans le déploiement et l’industrialisation de modèles IA à grande échelle.Soft Skills :Leadership & Pédagogie : Capacité à mentorer une équipe technique et à vulgariser des concepts IA complexes auprès des décideurs métiers.Sens de l’Éthique & Responsabilité : Rigueur absolue quant à la manipulation de données de santé et de données sensibles.Esprit Collaboratif & Autonomie : Facilitateur(trice) dans les échanges transverses (DSI, Sécurité, Métiers) et orienté(e) résultats., ️ Expertise Technique & Data Science (Impératif)

• Data Science & ML Avancé (Expert) : Maîtrise approfondie de Python et de son écosystème ML/DL (Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow…).
• IA Générative & NLP (Confirmé) : Connaissance pratique des architectures LLM, du RAG et des techniques de fine-tuning.
• MLOps & DevOps (Confirmé) : Pratique avérée des pipelines CI/CD, du monitoring de modèles, des outils MLOps/LLMOps et des architectures Data/Cloud.
• Sécurité & Conformité (Confirmé) : Bonne maîtrise du RGPD (données sensibles/santé) et des exigences d’explicabilité et d’éthique des algorithmes.

Domaine Métier (Souhaitable)

• Connaissance du secteur mutualiste, de la santé, de la prévoyance ou de l’assurance., * Séniorité : Tech Lead Data Scientist expérimenté(e) justifiant d’un parcours probant dans le déploiement et l’industrialisation de modèles IA à grande échelle.
• Soft Skills :
• Leadership & Pédagogie : Capacité à mentorer une équipe technique et à vulgariser des concepts IA complexes auprès des décideurs métiers.
• Sens de l’Éthique & Responsabilité : Rigueur absolue quant à la manipulation de données de santé et de données sensibles.
• Esprit Collaboratif & Autonomie : Facilitateur(trice) dans les échanges transverses (DSI, Sécurité, Métiers) et orienté(e) résultats.

EUR

Management d’équipe Intelligence artificielle API Pédagogie Création d’une base documentaire Python Autonomie Gestion du risque

Taux journalier :Salaire selon profil