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# data scientist / llm engineer senior (generative ai) - (h/f)

- **Company:** Groupe Randstad
- **Location:** Moreuil, France (Remote available)
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Temporary contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Cyber Security, Python (Programming Language), Log Analysis, Pytorch, Large Language Models, Mitre Att&ck, Generative AI, Machine Learning Operations
- **Published:** September 11, 2026
- **Apply:** https://www.missionhandicap.fr/emploi/PJFrance3364011051

## About the Role

Vous justifiez d'une expérience confirmée à senior (4 à 6 ans minimum) en data science et intelligence artificielle, dont au moins 2 années axées spécifiquement sur les LLMs.

Vous possédez une maîtrise experte de l'écosystème python/PyTorch et comprenez intimement les enjeux d'inférence et de déploiement (MLOps).

Vous disposez d'une pratique concrète et éprouvée des techniques d'entraînement, de fine-tuning et d'alignement de modèles de langage.

Une sensibilité aux enjeux de la cybersécurité (analyse de logs, SOC, CTI) représente un gros plus pour appréhender certains cas d'usage, bien que l'expertise technique IA reste le cœur absolu de votre mission.

Vous maîtrisez impérativement le français et l'anglais.Notre engagement pour l'inclusion

## Description

Au sein d'un acteur du secteur bancaire, vous interviendrez sur des projets d'innovation au cœur de l'intelligence artificielle générative. L'enjeu principal est de concevoir, d'entraîner et d'aligner des grands modèles de LLM, capables de répondre à des cas d'usage métiers. Vous évoluerez dans un contexte à forte complexité technique, où la lutte contre les hallucinations et l'optimisation des ressources sont primordiales, alliant recherche appliquée et industrialisation MLOps. ..., Concevoir et réaliser le fine-tuning de modèles sous contraintes de ressources (PEFT, LoRA, QLoRA).

Garantir la fiabilité des modèles en mettant en œuvre des méthodes d'alignement avancées et anti-hallucination (RLHF/RLAIF, DPO, GRPO, PPO).

Structurer, formater et préparer des datasets pour l'apprentissage (ChatML, Alpaca).

Définir et déployer des frameworks d'évaluation stricts (LLM-as-a-judge, MMLU, création de benchmarks sur-mesure) pour mesurer les performances.

Assurer l'intégration, l'optimisation et le déploiement des modèles via des moteurs d'inférence.L'environnement technique :

Langages & frameworks : Python, PyTorch.

Entraînement & PEFT : Unsloth, Axolotl, TRL.

Alignement : TRL, verl, OpenRLHF.

Inférence & déploiement : vLLM, Ollama, Triton.

Bonus : Cybersécurité (SOC/CTI, MITRE ATT&CK, analyse de logs).


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