Data Scientist Expert IA & Machine Learning H/F

Starclay
Puteaux, France
19 days ago
Apply on www.hellowork.com
Prepare application

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Expert
Experience required
7 years minimum
Working hours
Regular working hours

Tech stack

Agile Methodology Artificial Intelligence Computer Vision Python (Programming Language) Machine Learning Natural Language Processing Raw Data SQL Databases Deep Learning Generative AI Git Pyspark

Job description

Au sein d’un environnement riche en donnĂ©es complexes, vous transformez la donnĂ©e brute en insights stratĂ©giques et en outils dĂ©cisionnels. Vous intervenez sur l’ensemble de la chaĂźne : de l’exploration scientifique Ă  l’industrialisation de modĂšles robustes et Ă©thiques., Exploration & PrĂ©paration : Identifier, collecter et mettre en qualitĂ© les donnĂ©es internes et externes. Livrer des jeux de donnĂ©es enrichis et des notebooks exploratoires pour caractĂ©riser les phĂ©nomĂšnes mĂ©tiers

  • ModĂ©lisation AvancĂ©e : Concevoir, dĂ©velopper et optimiser des modĂšles mathĂ©matiques et d’IA (ML, Deep Learning). Fournir les rĂ©sultats d’évaluation et des prototypes/dĂ©monstrateurs pour valider la valeur mĂ©tier
  • Industrialisation & Run : PrĂ©parer le dĂ©ploiement sur les infrastructures de production en livrant des codes packagĂ©s, standardisĂ©s et documentĂ©s. DĂ©finir le monitoring, la frĂ©quence de rĂ©entraĂźnement et assurer la maintenance Ă©volutive
  • Expertise & Acculturation : RĂ©diger la documentation technique/fonctionnelle et produire les supports pour les comitĂ©s projets. Participer Ă  la montĂ©e en compĂ©tences globale via du mentorat et des partages de retours d’expĂ©rience (REX)
  • IA Responsable : Garantir la conformitĂ© aux exigences d’explicabilitĂ©, d’éthique et de sobriĂ©tĂ© numĂ©rique (IA Act, IA frugale, RGPD)

Requirements

Issu d’une formation Bac +5 (Ă©cole ou universitaire), vous justifiez d’une expĂ©rience d’au moins 7 ans en tant que data scientist.Expertise Scientifique : TrĂšs solide bagage en mathĂ©matiques, statistiques et algorithmes d’apprentissage automatiqueStack Technique : MaĂźtrise de Python, SQL et Git (PySpark est un plus). ExpĂ©rience des mĂ©thodes AgilesCulture Industrielle : CapacitĂ© Ă  dĂ©ployer des modĂšles en milieu de production avec une approche orientĂ©e “valeur mĂ©tier”.Connaissances RĂ©glementaires : SensibilitĂ© aux normes AFNOR SPEC 2314, au DATA ACT et Ă  l’accessibilitĂ© numĂ©rique (RGAA)SpĂ©cialitĂ©s : IA gĂ©nĂ©rative, NLP, Computer Vision ou Recherche OpĂ©rationnelle, Issu d’une formation Bac +5 (Ă©cole ou universitaire), vous justifiez d’une expĂ©rience d’au moins 7 ans en tant que data scientist.

  • Expertise Scientifique : TrĂšs solide bagage en mathĂ©matiques, statistiques et algorithmes d’apprentissage automatique
  • Stack Technique : MaĂźtrise de Python, SQL et Git (PySpark est un plus). ExpĂ©rience des mĂ©thodes Agiles
  • Culture Industrielle : CapacitĂ© Ă  dĂ©ployer des modĂšles en milieu de production avec une approche orientĂ©e “valeur mĂ©tier”.
  • Connaissances RĂ©glementaires : SensibilitĂ© aux normes AFNOR SPEC 2314, au DATA ACT et Ă  l’accessibilitĂ© numĂ©rique (RGAA)
  • SpĂ©cialitĂ©s : IA gĂ©nĂ©rative, NLP, Computer Vision ou Recherche OpĂ©rationnelle, Machine learning Intelligence artificielle SQL Git Python

Benefits & conditions

Computer vision

About the company

L’approche de Starclay au sein du Groupe Partenor se caractĂ©rise par une double compĂ©tence MĂ©tier et SI ; mettre les utilisateurs au centre de tous les projets depuis la formalisation des besoins jusqu’à la formation de ces derniers.

Nous nous positionnons en tant qu’acteur clĂ© dans les dispositifs d’amĂ©lioration continue notamment Ă  travers l’IA gĂ©nĂ©rative.

Apply for this position

This job is hosted externally. Click below to view the full posting and apply.

Apply on www.hellowork.com
Prepare application

Good distractions

Talks and stories from around this role — technically off-topic, practically not.

6:21 min

Investigating push inefficiencies with upstream Git experts

Jonathan Creamer · Coffee With Developers

4:32 min

Harnessing Spark with Python using PySpark and Py4J

Ayon Roy · LIVE

4:09 min

Challenges of interpreting raw data with language models

Clemens Vasters Clemens Vasters · World Congress 2025

1:34 min

Bringing diverse skills to industrial data science roles

Katja TrÀumner

56 sec

Favorite git commands and the importance of patch commits

Eileen Uchitelle Eileen Uchitelle +1 · Coffee With Developers

3:14 min

Structuring career paths and localized data architectures

Ulrich Wurstbauer +1 · LIVE

Videos

See all

Related articles

See all