> Markdown version of [/jobs/ext/3236901-ingenieur-data-scientist-ia-generative-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3236901-ingenieur-data-scientist-ia-generative-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). --- # Ingénieur Data Scientist IA générative H/F - **Company:** Adelyce SAS - **Location:** Labège, France (Remote available) - **Experience:** Experienced - **Salary:** €44,000.0 - €48,000.0 - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Software as a Service, Databases, Data Security, Python (Programming Language), Machine Learning, Open Source Technology, Large Language Models, Generative AI, Git, Xgboost - **Published:** September 18, 2026 - **Apply:** https://www.indeed.com/viewjob?jk=767b166b70ba9a0c ## About the Role Vous êtes titulaire d'un Bac +5 en mathématiques ou informatique et justifiez d'au minimum 4 ans d'expérience sur un poste similaire. Expérience exigée dans l'intégration de fonctionnalités génératives au sein d'un produit SaaS en production, idéalement incluant des systèmes de RAG. C'est le cœur du poste : nous attendons des réalisations concrètes dont vous puissiez parler en détail. Vous avez su évoluer en environnement complexe - données hétérogènes, contraintes réglementaires, systèmes existants - et vous savez arbitrer entre l'élégance technique et ce qui est réellement livrable. Vous portez une forte préoccupation métier : comprendre le besoin de l'utilisateur final, challenger la demande et mesurer la valeur produite vous importe autant que la performance d'un modèle. Vous maîtrisez : * Python et son écosystème data / IA. * Les frameworks LLM et RAG (orchestration, bases vectorielles, recherche hybride, évaluation), ainsi que les architectures de modèles open source et les API des principaux fournisseurs. * Les approches classiques de machine learning : forêts aléatoires, gradient boosting (XGBoost, LightGBM), méthodes mono-classe de détection d'anomalies, modèles de prévision de séries temporelles. * Les bibliothèques NLP modernes. * Git et les bases de données SQL. Des notions de data visualisation seraient également appréciées. Autonome et rigoureux (se), vous êtes doté(e) d'une curiosité intellectuelle et d'un esprit synthétique. Dynamique, force de proposition, vous aimez travailler en équipe et êtes intéressé(e) par la finalité de votre mission. ## Description Vous rejoindrez le pôle Data Science, rattaché à la Direction de l'Innovation aux côtés du Product Management. Cette proximité est délibérée : vos travaux ne restent pas au stade du prototype, ils deviennent des fonctionnalités livrées à nos clients. Vous interviendrez sur l'ensemble de nos chantiers IA : fonctionnalités génératives embarquées dans nos applications SaaS, systèmes de RAG sur corpus métier, traitement du langage, classification, détection d'anomalies et prévision sur de larges bases de données clients. Vos missions * Concevoir et embarquer de nouvelles fonctionnalités génératives dans nos produits SaaS, de la preuve de concept à la mise en production, y compris des enchaînements en plusieurs étapes où le modèle raisonne, appelle des outils et s'appuie sur nos données, en pensant dès le départ usage réel, coût, latence, observabilité et sécurité des données. * Faire progresser nos systèmes de RAG sur nos corpus métier : évaluer la qualité des réponses, itérer sur les stratégies d'indexation et de recherche, réduire les hallucinations et améliorer en continu la pertinence en production. * Comparer les outils et techniques disponibles pour répondre à chaque problématique (RAG, fine-tuning, prompt engineering, modèles supervisés classiques…) et argumenter les choix retenus. * Modéliser : détection d'anomalies, classification et prévision sur données RH et financières publiques, à l'aide des approches de machine learning et de NLP les mieux adaptées. * Concevoir des interfaces ergonomiques de restitution des résultats et des visualisations appropriées. * Collaborer étroitement avec le Product Management et l'équipe de Développement, et accompagner la transmission des projets avec pédagogie. Vous savez rendre intelligibles les possibilités, les limites et les arbitrages techniques auprès d'interlocuteurs qui ne sont pas spécialistes de l'IA, et les traduire en enjeux produit et en valeur concrète pour le client. Cette pédagogie fait partie du poste, pas de ses à-côtés. * Réaliser une veille active sur les évolutions de l'écosystème LLM et de la science des données en général. ## Related Videos - [Should we build Generative AI into our existing software?](https://www.wearedevelopers.com/videos/1129-should-we-build-generative-ai-into-our-existing-software) - [Kubernetes and Microservices with Multi-Model Databases](https://www.wearedevelopers.com/videos/382-kubernetes-and-microservices-with-multi-model-databases) - [Shoot for the moon - machine learning for automated online ad detection](https://www.wearedevelopers.com/videos/502-shoot-for-the-moon-machine-learning-for-automated-online-ad-detection) - [How a Small Team Shrank a Microsoft Monorepo by 94%](https://www.wearedevelopers.com/videos/1236-how-a-small-team-shrank-a-microsoft-monorepo-by-94) - [Branch your database like your code: How schema changes and pull requests go hand in hand](https://www.wearedevelopers.com/videos/350-branch-your-database-like-your-code-how-schema-changes-and-pull-requests-go-hand-in-hand) - [Fault Tolerance and Consistency at Scale: Harnessing the Power of Distributed SQL Databases](https://www.wearedevelopers.com/videos/1146-fault-tolerance-and-consistency-at-scale-harnessing-the-power-of-distributed-sql-databases) ## Related Articles - [How to Become an AI Engineer](https://www.wearedevelopers.com/magazine/331-how-to-become-an-ai-engineer) - [Got AI ideas but no money? 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