> Markdown version of [/jobs/ext/3182767-data-scientist-confirme-e-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3182767-data-scientist-confirme-e-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). --- # Data Scientist Confirmé·e H/F - **Company:** Safran Groupe - **Location:** Châteaufort, France - **Experience:** Experienced - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Amazon S3, Computer Vision, Cluster Analysis, Continuous Integration, Python (Programming Language), Machine Learning, Natural Language Processing, Pytorch, Large Language Models, Prompt Engineering, Generative AI, Scikit Learn, Kubernetes, HuggingFace, Machine Learning Operations - **Published:** September 16, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/83390928.html ## About the Role Vous avez 4 à 7 ans d'expérience en data science / ML engineering (ou 2-4 ans post-PhD), avec un track record d'industrialisation de modèles en production. Ce qui vous caractérise : - Une expertise en Machine Learning classique (classification, régression, clustering, time series) ET en GenAI (LLMs, RAG, fine-tuning, prompt engineering, agents) - Une obsession pour la qualité et le contrôle des modèles : monitoring en production, drift detection, explainability, robustesse - Une maîtrise de Python et de l'écosystème ML/DL (PyTorch, scikit-learn, Hugging Face, LangChain ou équivalent) - Une expérience des pipelines MLOps (MLflow, Kubeflow, SageMaker ou équivalent) et des pratiques CI/CD appliquées au ML - Une bonne connaissance d'AWS (SageMaker, Bedrock, S3, Lambda) ou équivalent cloud - Une curiosité dévorante pour l'IA agentique : architectures multi-agents, orchestration, tool use - vous voulez comprendre comment les agents vont redéfinir la data science et les process industriels - Une sensibilité aux enjeux d'IA de confiance en contexte réglementé (aéronautique, défense) - Un goût pour la transmission : former, structurer des patterns, élever le niveau collectif, Vous avez 4 à 7 ans d'expérience en data science / ML engineering (ou 2-4 ans post-PhD), avec un track record d'industrialisation de modèles en production. Ce qui vous caractérise : - Une expertise en Machine Learning classique (classification, régression, clustering, time series) ET en GenAI (LLMs, RAG, fine-tuning, prompt engineering, agents) - Une obsession pour la qualité et le contrôle des modèles : monitoring en production, drift detection, explainability, robustesse - Une maîtrise de Python et de l'écosystème ML/DL (PyTorch, scikit-learn, Hugging Face, LangChain ou équivalent) - Une expérience des pipelines MLOps (MLflow, Kubeflow, SageMaker ou équivalent) et des pratiques CI/CD appliquées au ML - Une bonne connaissance d'AWS (SageMaker, Bedrock, S3, Lambda) ou équivalent cloud - Une curiosité dévorante pour l'IA agentique : architectures multi-agents, orchestration, tool use - vous voulez comprendre comment les agents vont redéfinir la data science et les process industriels - Une sensibilité aux enjeux d'IA de confiance en contexte réglementé (aéronautique, défense) - Un goût pour la transmission : former, structurer des patterns, élever le niveau collectif, Machine learning Intelligence artificielle AWS Python Computer vision ## Description Vous proposez, construisez, industrialisez, sécurisez, des modèles performants et vous garantissez qu'ils méritent la confiance de clients opérant dans des environnements critiques (aéronautique, spatial, défense). Vos missions au sein de la Flying Squad : - Avant-vente & expérimentation : évaluer la faisabilité IA des leads entrants, concevoir et exécuter des PoCs rapides (computer vision, NLP, GenAI, time series, anomaly detection), contribuer aux propositions techniques - Cadrage (missions facturables) : qualifier les données disponibles, estimer la complexité des cas d'usage, définir les architectures ML/GenAI cibles, structurer les roadmaps data - Build (missions facturables) : développer et industrialiser des modèles ML/IA robustes, mettre en place des pipelines MLOps sur Boost IT (AWS), assurer qualité et reproductibilité, intervenir en fire-fighting sur les projets IA en difficulté - Recrutement & audits qualité : participer au recrutement des profils data sur les missions Nouveaux Services Digitaux (NDS), auditer la qualité des modèles et des pipelines data des projets en cours - Agentic AI Factory : c'est un axe central de votre rôle. Vous explorez, prototypez et documentez les architectures d'IA agentique (orchestration multi-agents, tool use, planification autonome) et contribuez à poser les fondations de l'IA agentique chez SES. Vous investiguerez comment des agents IA autonomes peuvent transformer la data science elle-même (automated ML, agents d'exploration de données, agents de monitoring) - IA de confiance : gardien de la qualité des modèles (monitoring, drift detection, explainability), développement des pratiques d'IA responsable alignées avec les exigences réglementaires aéronautiques - Formation & montée en compétences : coacher les data scientists juniors, animer des sessions GenAI et IA agentique, contribuer à la Learning Factory et au tech radar NDS Missions en France et à l'international avec déplacements ponctuels. ## Related Videos - [Industrializing your Data Science capabilities](https://www.wearedevelopers.com/videos/178-industrializing-your-data-science-capabilities) - [Understanding Kubernetes in a visual way](https://www.wearedevelopers.com/videos/100085-understanding-kubernetes-in-a-visual-way) - [WeAreDevelopers LIVE - CSS is DOOMed](https://www.wearedevelopers.com/videos/1838-wearedevelopers-live-css-is-doomed) - [Photonic Computing: Programming a New Class of AI Accelerators (incl. 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