> Markdown version of [/jobs/ext/3026031-senior-data-scientist-genai-machine-learning-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3026031-senior-data-scientist-genai-machine-learning-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). --- # Senior Data Scientist Genai - Machine Learning H/F - **Company:** Route Data & Ia - **Location:** France - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Artificial Intelligence, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, Github, Python (Programming Language), Machine Learning, Google Cloud, Large Language Models, Generative AI, Git, Machine Learning Operations, Databricks - **Published:** September 22, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83580862.html ## About the Role Profil recherchéNous recherchons avant tout un profil disposant de solides fondamentaux en Data Science et Machine Learning, complétés par une expérience concrète et opérationnelle en GenAI.Vous disposez idéalement d'au moins 5 ans d'expérience en Data Science, Machine Learning ou Intelligence Artificielle, avec plusieurs années d'expérience significative sur des problématiques ML.Un point déterminant pour cette mission est votre expérience GenAI en production : vous avez déjà participé concrètement au déploiement, à l'industrialisation et à la fiabilisation de solutions reposant sur des LLM, architectures RAG et/ou agents IA.Vous maîtrisez Python ainsi que les pratiques permettant de passer d'un prototype à une solution exploitable en production : MLOps / LLMOps, CI/CD, monitoring et bonnes pratiques de développement.Une expérience Cloud est également attendue. Une bonne connaissance d'Azure et de son écosystème IA constitue un réel atout, mais une expérience significative sur GCP est également pertinente.Autonome et pragmatique, vous êtes capable de comprendre un besoin métier, de le traduire en problématique Data / IA et de piloter techniquement votre sujet jusqu'à sa mise en production.Une expérience dans de grandes entreprises ou des environnements structurés sera appréciée, tout comme une exposition au retail ou à des environnements manipulant d'importants volumes de données.L'opportunitéCette mission offre l'occasion de rejoindre une équipe IA en pleine montée en puissance et d'intervenir sur des problématiques GenAI qui dépassent le stade du POC.Vous contribuerez directement à l'industrialisation de solutions IA à fort impact métier, avec une forte autonomie sur vos sujets et une exposition à des technologies GenAI récentes dans un environnement Cloud structuré., Nous recherchons avant tout un profil disposant de solides fondamentaux en Data Science et Machine Learning, complétés par une expérience concrète et opérationnelle en GenAI. Vous disposez idéalement d'au moins 5 ans d'expérience en Data Science, Machine Learning ou Intelligence Artificielle, avec plusieurs années d'expérience significative sur des problématiques ML. Un point déterminant pour cette mission est votre expérience GenAI en production : vous avez déjà participé concrètement au déploiement, à l'industrialisation et à la fiabilisation de solutions reposant sur des LLM, architectures RAG et/ou agents IA. Vous maîtrisez Python ainsi que les pratiques permettant de passer d'un prototype à une solution exploitable en production : MLOps / LLMOps, CI/CD, monitoring et bonnes pratiques de développement. Une expérience Cloud est également attendue. Une bonne connaissance d'Azure et de son écosystème IA constitue un réel atout, mais une expérience significative sur GCP est également pertinente. Autonome et pragmatique, vous êtes capable de comprendre un besoin métier, de le traduire en problématique Data / IA et de piloter techniquement votre sujet jusqu'à sa mise en production. Une expérience dans de grandes entreprises ou des environnements structurés sera appréciée, tout comme une exposition au retail ou à des environnements manipulant d'importants volumes de données., Machine learning Intelligence artificielle Google cloud platform Git Python Autonomie Monitoring ## Description Vous rejoindrez une équipe IA & Data Science travaillant sur des projets stratégiques et des cas d'usage à fort impact métier. L'enjeu principal de la mission sera d'accompagner le développement et surtout l'industrialisation de solutions GenAI, depuis le cadrage du besoin jusqu'à leur mise en production et leur suivi. Vous interviendrez notamment sur les sujets suivants : - Concevoir, développer et déployer des solutions d'IA Générative : LLM, RAG, agents IA ; - Évaluer, optimiser et fiabiliser les systèmes GenAI afin d'en garantir la performance, la robustesse et la pertinence ; - Collaborer avec les équipes métiers pour identifier, cadrer et prioriser les cas d'usage à forte valeur ajoutée ; - Intervenir sur l'ensemble du cycle de vie des projets Data / IA, de la conception à la production ; - Industrialiser les solutions en appliquant les bonnes pratiques MLOps / LLMOps et CI/CD ; - Mettre en place les dispositifs de monitoring, observabilité et gouvernance nécessaires au passage à l'échelle ; - Contribuer à la structuration des méthodes et au partage des bonnes pratiques au sein de l'équipe IA. Environnement technique : Python, Azure AI Foundry, Azure AI Search, Azure OpenAI, Databricks, GitHub, CI/CD, Azure Cloud., L'opportunité Cette mission offre l'occasion de rejoindre une équipe IA en pleine montée en puissance et d'intervenir sur des problématiques GenAI qui dépassent le stade du POC. Vous contribuerez directement à l'industrialisation de solutions IA à fort impact métier, avec une forte autonomie sur vos sujets et une exposition à des technologies GenAI récentes dans un environnement Cloud structuré. ## Related Videos - [Beyond GPT: Building Unified GenAI Platforms for the Enterprise of Tomorrow](https://www.wearedevelopers.com/videos/1525-beyond-gpt-building-unified-genai-platforms-for-the-enterprise-of-tomorrow) - [Cutting LLM Costs Without Cutting Quality: How to Beat Proprietary LLMs with Fine-Tuned Open Source](https://www.wearedevelopers.com/videos/100151-cutting-llm-costs-without-cutting-quality-how-to-beat-proprietary-llms-with-fine-tuned-open-source) - [Innovating Developer Tools with AI: Insights from GitHub Next](https://www.wearedevelopers.com/videos/1268-innovating-developer-tools-with-ai-insights-from-github-next) - [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) - [Inside the AI Revolution: How Microsoft is Empowering the World to Achieve More](https://www.wearedevelopers.com/videos/869-inside-the-ai-revolution-how-microsoft-is-empowering-the-world-to-achieve-more) - [OLTP in the Lakehouse: Redefining Data for AI Workloads](https://www.wearedevelopers.com/videos/2038-oltp-in-the-lakehouse-redefining-data-for-ai-workloads) ## Related Articles - [How to Become an AI Engineer](https://www.wearedevelopers.com/magazine/331-how-to-become-an-ai-engineer) - [What Industries Outside of AI Are Hiring The Most AI Experts?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/98-what-industries-outside-of-ai-are-hiring-the-most-ai-experts) - [Got AI ideas but no money? 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