> Markdown version of [/jobs/ext/2208811-lead-data-scientist-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/2208811-lead-data-scientist-h-f). 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 (H/F) - **Company:** INTL FCStone Credit Trading LLC - **Location:** United States (Remote available) - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Microsoft Azure, DevOps, Github, Python (Programming Language), Machine Learning, Large Language Models, Generative AI, Git, Information Technology, Machine Learning Operations, Api Design, Restful APIs, Docker - **Published:** August 24, 2026 - **Apply:** https://arc.dev/remote-jobs/j/redirect/peldeoadef ## About the Role Vous êtes issu(e) d'une École d'Ingénieur ou titulaire d'un Master équivalent en Informatique, Data Science ou Intelligence Artificielle, et vous justifiez d'une première expérience d'encadrement ou de lead technique., Pourquoi êtes-vous notre TOP candidat ? Expérience : vous avez 5 ans d'expérience ou plus en Data Science, avec une première expérience de management ou de lead technique d'équipe. Expert GenAI : vous maîtrisez les enjeux de production des LLMs (RAG, agentique, gestion des tokens, évaluation, drift). Rigueur & Observabilité : vous accordez une grande importance à l'évaluation, à la qualité des données et à la fiabilité des modèles. Soft Skills : pragmatique, orienté(e) résultat, doté(e) d'un fort esprit d'équipe et à l'aise dans un environnement agile qui bouge vite. ## Description * Leadership technique hands-on : rester au contact du code au quotidien, concevoir et arbitrer les architectures LLM et agentiques (RAG, tool-calling, MCP), assurer la revue des Pull Requests et donner l'exemple sur les bonnes pratiques. * Stratégie d'évaluation : définir et industrialiser des frameworks d'évaluation rigoureux (LLM-as-a-judge, benchmarks métier, red-teaming) pour valider la pertinence des décisions agentiques et de nos scores, et garantir l'atteinte de nos objectifs de précision. * Scoring & recommandation : piloter la conception des scores de recommandation de taux et de propositions pour maximiser le taux de transmission. * Delivery & industrialisation : en synergie avec l'AI Tech Lead et les équipes MLOps, garantir le passage en production sur Azure des solutions développées par l'équipe. * Vision & veille : définir la roadmap technique de l'équipe DS et rester à la pointe des modèles et des frameworks agentiques. Environnement Technique * Langages : Python (expertise requise). * GenAI & LLM : OpenAI API, Gemini API, frameworks agentiques (type LangGraph). * Cloud : Azure (environnement sur lequel nous déployons la majorité de nos projets), GCP (un plus). * Évaluation : LLM-as-a-judge, frameworks d'évaluation et de red-teaming. * Outils & DevOps : Git, GitHub Actions, Docker. * Protocoles & Standards : API REST, MCP (Model Context Protocol)., * Leadership hands-on : capacité à manager, mentorer et prioriser sans jamais s'éloigner du code et de l'architecture. * Expertise Data Science : maîtrise du Machine Learning "classique" autant que des enjeux actuels du NLP et des LLMs. * GenAI : compréhension fine des LLMs, du context window, du RAG et du prompting, et des architectures agentiques. * Stratégie d'évaluation : savoir concevoir des frameworks d'éval fiables et automatisés (LLM-as-a-judge, benchmarks métier). * Product Mindset : comprendre le besoin business avant de coder et orienter l'équipe vers l'impact client. ## Related Videos - [The Missing Layer Between Enterprise Data and AI Agents](https://www.wearedevelopers.com/videos/100286-the-missing-layer-between-enterprise-data-and-ai-agents) - [Innovating Developer Tools with AI: Insights from GitHub Next](https://www.wearedevelopers.com/videos/1268-innovating-developer-tools-with-ai-insights-from-github-next) - [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) - [How a Small Team Shrank a Microsoft Monorepo by 94%](https://www.wearedevelopers.com/videos/1236-how-a-small-team-shrank-a-microsoft-monorepo-by-94) - [Unleashing the power of AI to prevent financial crime](https://www.wearedevelopers.com/videos/1088-unleashing-the-power-of-ai-to-prevent-financial-crime) - [Bringing AI Model Testing and Prompt Management to Your Codebase with GitHub Models](https://www.wearedevelopers.com/videos/1536-bringing-ai-model-testing-and-prompt-management-to-your-codebase-with-github-models) ## Related Articles - [How to Become an AI Engineer](https://www.wearedevelopers.com/magazine/331-how-to-become-an-ai-engineer) - [Best Companies to Work For in Paris: Top 25 Companies in 2023 ](https://www.wearedevelopers.com/magazine/190-best-companies-to-work-for-in-paris-top-25-companies-in-2023) - [What Are Large Language Models?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/304-what-are-large-language-models) - [Got AI ideas but no money? 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