Data Scientist Senior - Tech Lead Genai H/F

Dans le cadre de l’accélération de nos projets d’Intelligence Artificielle Générative, nous

recherchons un(e) Data Scientist Senior spécialisé(e) dans les architectures RAG

(Retrieval-Augmented Generation), les LLM et les assistants IA.

Vous participerez à la conception, au développement et à l’industrialisation d’assistants

IA déployés en production, capables d’exploiter de larges volumes de données tout en

garantissant un haut niveau de qualité, de performance et de fiabilité.

Vous évoluerez au sein d’une équipe d’experts IA travaillant sur des sujets innovants

autour de la GenAI, du MLOps et du Cloud AWS., En tant que Data Scientist Senior, vous serez amené(e) à :

• Concevoir et développer des architectures RAG robustes, performantes et

évolutives.

• Développer des assistants IA capables d’interagir avec des bases documentaires

complexes.

• Concevoir et optimiser les pipelines d’ingestion, de traitement, d’indexation et de

recherche sémantique.

• Développer des solutions basées sur des Large Language Models (LLM) et les

intégrer dans les applications métiers.

• Évaluer les performances des modèles (pertinence, précision, hallucinations,

couverture des réponses).

• Définir et optimiser les stratégies de Prompt Engineering.

• Industrialiser les solutions IA dans des environnements AWS.

• Collaborer avec les équipes Data, Software Engineering, DevOps et Produit.

• Participer aux choix d’architecture, aux bonnes pratiques de développement et à

l’amélioration continue des solutions IA.

Environnement technique

Profil recherchéVos missionsEn tant que Data Scientist Senior, vous serez amené(e) à :- Concevoir et développer des architectures RAG robustes, performantes etévolutives.- Développer des assistants IA capables d’interagir avec des bases documentairescomplexes.- Concevoir et optimiser les pipelines d’ingestion, de traitement, d’indexation et derecherche sémantique.- Développer des solutions basées sur des Large Language Models (LLM) et lesintégrer dans les applications métiers.- Évaluer les performances des modèles (pertinence, précision, hallucinations,couverture des réponses).- Définir et optimiser les stratégies de Prompt Engineering.- Industrialiser les solutions IA dans des environnements AWS.- Collaborer avec les équipes Data, Software Engineering, DevOps et Produit.- Participer aux choix d’architecture, aux bonnes pratiques de développement et àl’amélioration continue des solutions IA.Environnement techniqueLangages & Frameworks- Python- LangChain- LangGraphIntelligence Artificielle- Large Language Models (OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama ou équivalent)- Retrieval-Augmented Generation (RAG)- Prompt Engineering- Embeddings- Fine-tuning (selon les projets)Bases vectorielles- Pinecone- Weaviate- OpenSearch- FAISS- Milvus- QdrantCloud & DevOps- AWS- MLOps- CI/CD- Docker (apprécié), Langages & Frameworks

• Python

• LangChain

• LangGraph

Intelligence Artificielle

• Large Language Models (OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama ou équivalent)

• Retrieval-Augmented Generation (RAG)

• Prompt Engineering

• Embeddings

• Fine-tuning (selon les projets), AWS Python Docker

Taux journalier :Salaire selon profil