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# Data Scientist Genai - Llm Rag & ai Engineering H/F

- **Company:** Propertyvalue
- **Location:** France
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Agile Methodology, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, Data Governance, Python (Programming Language), Machine Learning, NoSQL, Tensorflow, SQL Databases, Management of Software Versions, Planning Software, Google Cloud, Pytorch, Delivery Pipeline, Large Language Models, Apache Spark, Deep Learning, Generative AI, Backend, Git, Pyspark, Scikit Learn, Information Technology, Machine Learning Operations, GPT, Docker
- **Published:** September 8, 2026
- **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83131059.html

## About the Role

· Bac +5 en Data Science, Intelligence Artificielle, Informatique ou Mathématiques appliquées.
· Expérience significative en Data Science / Machine Learning.
· Expérience réussie sur des projets LLM / RAG / GenAI en production.
· Très bonne maîtrise de Python et SQL.
· Solides compétences en Machine Learning, Deep Learning et NLP.
· Maîtrise de frameworks tels que PyTorch, TensorFlow et Scikit-learn.
· Expertise obligatoire sur les LLM, le prompt engineering, les architectures RAG, les embeddings et la recherche vectorielle.
· Maîtrise de LangChain ou d'un framework équivalent.
· Expérience en industrialisation de solutions IA et bonnes pratiques MLOps.
· Connaissances de Docker, Git, CI/CD et MLflow.
· Expérience sur au moins un Cloud : AWS, Azure ou GCP.
· Connaissances en Data Engineering : Spark/PySpark, bases SQL/NoSQL et pipelines data.
· Une expérience sur LangGraph, CrewAI, AutoGen, OpenAI Agents SDK ou MCP est appréciée.
· Autonomie, esprit d'initiative et capacité à prendre en charge un sujet de bout en bout.
· Excellentes capacités de vulgarisation et de communication avec des interlocuteurs techniques et métiers.
· Sensibilité aux enjeux de qualité, sécurité et gouvernance des données.
· Anglais professionnel et capacité à évoluer dans un environnement Agile et international., SQL
AWS
Git
Création d'une base documentaire
Pro-activité
Python
Autonomie
Gouvernance des données
NoSQL
Analyse des besoins
Logiciels de gestion de versions
TensorFlow
Docker

## Description

· Analyser les besoins métiers et identifier les cas d'usage pertinents autour de l'IA générative.
· Concevoir et développer des applications basées sur des LLM tels que GPT, Mistral, Llama ou Claude.
· Développer des assistants conversationnels et des systèmes d'aide à la décision.
· Concevoir et mettre en oeuvre des architectures RAG et des solutions de recherche sémantique.
· Développer les pipelines documentaires : ingestion, nettoyage, chunking, embeddings, indexation, retrieval et reranking.
· Concevoir des workflows agentiques et orchestrer des outils et agents IA.
· Développer des APIs et services backend autour des modèles IA.
· Transformer les POC en solutions industrialisées et production-ready.
· Mettre en place les pratiques de tests, versioning, CI/CD, monitoring et documentation.
· Définir et mettre en oeuvre des métriques et frameworks d'évaluation des solutions GenAI.
· Optimiser la qualité des réponses, la pertinence du retrieval, la latence et les coûts, tout en limitant les hallucinations.
· Participer au déploiement des solutions sur des environnements Cloud.
· Présenter et vulgariser les solutions auprès des équipes techniques et métiers.
Livrables attendus :
· Analyses des besoins et identification des cas d'usage IA.
· Spécifications fonctionnelles et techniques.
· Prototypes et applications GenAI fonctionnelles.
· Architectures RAG et pipelines documentaires documentés.
· APIs, services IA et agents opérationnels.
· Scripts et notebooks d'expérimentation.
· Code source versionné et pipelines CI/CD.
· Documentation d'architecture, de déploiement et d'exploitation.
· Métriques de qualité et de performance des solutions.
· Documentation des modèles, prompts et dispositifs d'évaluation.


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