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# Lead Data Scientist AI

- **Company:** Visian
- **Location:** Paris, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Databases, Data Mining, DevOps, Strategies of Testing, Data Processing, Graphics Processing Unit (GPU), Large Language Models, Machine Learning Operations, Jenkins
- **Published:** September 7, 2026
- **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=af432ed704f999d2

## About the Role

Data Scientist pouvant démontrer d'une experience tangible sur des projets d'IA : Collecte et préparation des données, Jenkins

vLLM

## Description

MissionsDéfinition et contribution à la mise en ?uvre de solutions agentiques pour la simplification et l'accélération de process métiers complexes.

Interaction avec les Métiers afin de maximiser l'impact et l?adoption des solutions IA.

Extraction des données à partir de divers documents et systèmes internes en utilisant pipelines IA agentiques.

Mise en place de systèmes d?évaluations et d?observabilités sur des pipelines agentiques.

Déploiement de LLMs, modèles sur des GPUs dans un environnement de dev.

Amélioration continue : amélioration constante des performances de l'extraction de données dans le cadre d'une approche itérative et incrémentale.

Mise en ?uvre de stratégies de test afin de contribuer au maintien du niveau de qualité et à l?amélioration continue des processus de développement.

Interaction des standards de développement IT les plus élevés pour industrialiser la data science, en interagissant avec les architectes, les équipes de production.

Soutien technique, transfert de compétences et responsabilité technique de use cases métiers et participation à leur mise en production., * Récupérer et nettoyer les données issues de différentes sources (bases de données, API, fichiers, etc.),

 * Effectuer des analyses exploratoires (EDA) pour comprendre la structure et la qualité des données.

Déploiement et Industrialisation des Modèles :

 * Intégrer les modèles dans des applications ou systèmes en collaboration avec les équipes MLOps/DevOps.

 * Mettre en place des pipelines d?entraînement et de mise à jour des modèles.

 * Assurer le suivi des performances des modèles en production et détecter le model drift

Interprétation et Visualisation des Résultats :

 * Présenter les résultats et insights aux équipes métiers à travers des visualisations et des rapports.


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