Data Scientist H/F

Visian
Paris, France
3 days ago
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Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours

Tech stack

Artificial Intelligence Amazon Web Services Data Analysis Cluster Analysis Elasticsearch Python (Programming Language) Machine Learning Service Development Studio Management of Software Versions Pytorch Large Language Models Deep Learning
+8 more
Generative AI Keras Git Scikit Learn Machine Learning Operations Dataiku Streamlit Framework Natural Language Understanding

Job description

vous rejoindrez le dĂ©partement Client Management and Digital Transformation qui pilote la performance et l’optimisation de la relation client au sein de la banque. Notre mission : maximiser la valeur de nos portefeuilles clients en combinant analyse stratĂ©gique, allocation optimale des ressources et accompagnement opĂ©rationnel des Ă©quipes commerciales. L’équipe Transformation Data Innovation a besoin de se renforcer pour mettre la Data et l’IA au service de l’efficacitĂ© commerciale et opĂ©rationnelle et du dĂ©veloppement du business. Les missions principales vont de la conception au dĂ©veloppement de services Data et IA au service de la connaissance clients et de la performance business (pilotage performance commerciale, analyse de news, dĂ©tection d’insights, recommandations, prĂ©dictions, 
). S’appuyant sur un large spectre de techniques Ă  l’état de l’art : Analytics, IA GĂ©nĂ©rative (LLMs, RLMs, SLMs, RAG, 
), IA Agentique, NLP (NER, embeddings et recherche sĂ©mantique, 
), graphe de connaissances, 
, Conception et dĂ©veloppement de services Data et IA pour la connaissance clients et la performance business

  • Pilotage de la performance commerciale, analyse de news, dĂ©tection d’insights, recommandations, prĂ©dictions
  • Mise en oeuvre de techniques avancĂ©es d’IA GĂ©nĂ©rative, IA Agentique, NLP, graphes de connaissances

Requirements

Machine Learning :

  • IA GĂ©nĂ©rative et Agentique : techniques de mise en oeuvre de LLMs, architectures RAG et agentiques
  • Techniques NLP / NLU : embeddings, transformers, BERT
  • Machine learning : rĂ©gression, classification, clustering, dĂ©tection d’anomalies, moteur de recommandations, sĂ©ries temporelles
  • Deep learning (architectures, transfert learning, fine tuning)
  • IA responsable et de confiance, IA explicable, maĂźtrise des biais
  • MaĂźtrise de Python pour la data science (sklearn, pytorch, keras, LangChain, LangGraph)
  • Bases vectorielles et d’indexation texte et embeddings : Elasticsearch, Faiss
  • Évaluation et monitoring de solutions IA GĂ©nĂ©rative (RAG, agentique)
  • ExpĂ©rience avec la plateforme Dataiku

Outils informatiques :

  • Langage : Python
  • Framework orchestration agentique : LangGraph
  • Plateforme MLOps : MLFlow
  • Prototypage : Gradio, Streamlit
  • Outil de versioning : git
  • Cloud : AWS Bedrock
  • ExpĂ©rience avec une architecture IA GEN On prem serait un plus, CuriositĂ© intellectuelle, autonomie et rĂ©activitĂ©
  • CapacitĂ© de communication : analyser, synthĂ©tiser, pĂ©dagogie
  • Force de proposition : capacitĂ© Ă  proposer des solutions innovantes, Profil recherchĂ©MaĂźtrise des techniques de Machine Learning : rĂ©gression, classification, clustering, dĂ©tection d’anomalies, moteur de recommandations, sĂ©ries temporellesExpĂ©rience en IA GĂ©nĂ©rative et Agentique : mise en oeuvre de LLMs, architectures RAG et agentiquesCompĂ©tences en NLP / NLU : embeddings, Transformers, BERTConnaissance en Deep Learning : architectures, transfert learning, fine tuningMaĂźtrise de Python pour la data science (sklearn, pytorch, keras, LangChain, LangGraph)ExpĂ©rience avec les bases vectorielles et d’indexation texte et embeddings : Elasticsearch, FaissCompĂ©tences en Ă©valuation et monitoring de solutions IA GĂ©nĂ©rative (RAG, Agentique)ExpĂ©rience avec la plateforme DataikuConnaissance des outils informatiques : LangGraph, MLFlow, Gradio, Streamlit, git, AWS BedrockUne expĂ©rience avec une architecture IA GEN On prem serait un plusCuriositĂ© intellectuelle, autonomie et rĂ©activitĂ©CapacitĂ© de communication : analyser, synthĂ©tiser, pĂ©dagogieForce de proposition : capacitĂ© Ă  proposer des solutions innovantes, 1. MaĂźtrise des techniques de Machine Learning : rĂ©gression, classification, clustering, dĂ©tection d’anomalies, moteur de recommandations, sĂ©ries temporelles
  1. Expérience en IA Générative et Agentique : mise en oeuvre de LLMs, architectures RAG et agentiques
  2. Compétences en NLP / NLU : embeddings, Transformers, BERT
  3. Connaissance en Deep Learning : architectures, transfert learning, fine tuning
  4. MaĂźtrise de Python pour la data science (sklearn, pytorch, keras, LangChain, LangGraph)
  5. ExpĂ©rience avec les bases vectorielles et d’indexation texte et embeddings : Elasticsearch, Faiss
  6. Compétences en évaluation et monitoring de solutions IA Générative (RAG, Agentique)
  7. Expérience avec la plateforme Dataiku
  8. Connaissance des outils informatiques : LangGraph, MLFlow, Gradio, Streamlit, git, AWS Bedrock
  9. Une expérience avec une architecture IA GEN On prem serait un plus
  10. Curiosité intellectuelle, autonomie et réactivité
  11. Capacité de communication : analyser, synthétiser, pédagogie
  12. Force de proposition : capacité à proposer des solutions innovantes

EUR

Keras Machine learning Force de proposition Intelligence artificielle Pédagogie AWS Git Réactivité Python Autonomie

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