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# Data Scientist IA Senior - F/H

- **Company:** Ingéniance
- **Location:** Paris, France
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Data Mining, DevOps, Python (Programming Language), Tensorflow, Strategies of Testing, Data Processing, Feature Engineering, Pytorch, Large Language Models, Deep Learning, Fastapi, Pytest, Scikit Learn, Kubernetes, Information Technology, Machine Learning Operations, Jenkins
- **Published:** September 6, 2026
- **Apply:** https://fr.indeed.com/viewjob?jk=4dab3104d30bf87e

## About the Role

Formation Bac+5 en informatique, mathématiques appliquées ou data science. Minimum 6 ans d'expérience sur des projets d'IA, avec une expertise tangible couvrant l'ensemble du cycle : collecte et préparation des données (EDA, feature engineering, nettoyage multi-sources), développement de modèles ML et deep learning (tuning d'hyperparamètres, validation croisée, comparaison d'approches), déploiement et industrialisation MLOps. Maîtrise de Python, TensorFlow et/ou PyTorch, Scikit-learn. Expérience sur des architectures agentiques (LangGraph, LLM) appréciée. Capacité à interagir avec des équipes métier et techniques, goøt pour le coaching et la transmission. Anglais professionnel requis. Autonomie, rigueur et sens de l'impact business sont attendus.

## Description

Vous interviendrez au cœur de projets d'IA agentique à fort impact métier :

 * Concevoir et mettre en œuvre des architectures agentiques pour simplifier et accélérer des processus métiers complexes (traitement de documents financiers, documents de crédit, etc.).
 * Développer des pipelines IA agentiques pour l'extraction de données multi-sources, avec amélioration itérative et incrémentale.
 * Déployer et opérer des LLMs et modèles deep learning sur GPU en environnement de développement (vLLM, TensorFlow, PyTorch).
 * Mettre en place des systèmes d'évaluation, de monitoring et d'observabilité sur des pipelines agentiques (Phoenix Arize, DSPy).
 * Industrialiser les solutions data science aux standards IT : interaction avec les équipes MLOps/DevOps, gestion des pipelines d'entraînement, détection du model drift.
 * Définir et exécuter des stratégies de test pour garantir la qualité des modèles (pytest, validation croisée).
 * Collaborer étroitement avec les équipes métier pour maximiser l'adoption et l'impact des solutions IA.
 * Coacher des profils juniors et assurer l'ownership de cas d'usage jusqu'à la mise en production.

Stack technique : Python, FastAPI, LangGraph, Google ADK, DSPy, Phoenix Arize, vLLM, Kubernetes, Jenkins, pytest.


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