Data Scientist Senior Expert IA Agentique MLOps H/F

Naxo
Lille, France
8 days ago
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Role details

Contract type
Contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Expert
Experience required
5 years minimum
Working hours
Regular working hours
Languages
English, French

Tech stack

Airflow Amazon Web Services Confluence JIRA Python (Programming Language) Machine Learning Tensorflow SQL Databases WebKit Google Cloud Pytorch LangChain
+13 more
Large Language Models Apache Spark Llamaindex Generative AI Git Pyspark LangSmith Scikit Learn CrewAI AutoGen Machine Learning Operations Docker Databricks

Job description

Mission longue de 12 mois basée à Lille (BTWIN Village). Télétravail : 2 jours par semaine. Objectif : accompagner la transformation digitale et industrielle via la Data Value-Chain. Recherche externe : Data Scientist Senior / Expert pour cadrer des cas d’usage Data/IA, apporter une expertise sur l’évaluation des modèles, y compris les architectures d’Agents / Agentique en production, et faire monter en compétences les équipes internes., Cadrage & viabilité des projets Data Science (bout en bout) : cadrer les besoins métiers, traduire des problématiques industrielles en opportunités Data Science/IA, évaluer faisabilité technique, qualité des données et valeur business (PoC / Go-No Go), définir design technique et feuille de route de déploiement.

  • Évaluation des modèles (ML & Agentique) : audit et évaluation de l’existant (métriques, dérive de données/concepts, explainability, pertinence métier), conception et mise en place de frameworks d’évaluation des systèmes agentiques en production (chaînes de décision, alignement, détection d’hallucinations, régression des agents, benchmarks sur cas réels).
  • Expertise Agentique & GenAI : apport prospectif et pratique sur pertinence et déploiement sécurisé des frameworks d’IA Agentique dans les processus industriels.
  • Upskilling & Mentorat : transmission des fondamentaux théoriques et pratiques, animation de sessions de partage, documentation rigoureuse des cadrages et frameworks d’évaluation.

Outils & Environnement

Requirements

Stack technique : SQL, Python, PySpark / Spark, Scikit-Learn, TensorFlow / PyTorch

  • Frameworks Agentiques & LLM : LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI, LangSmith, Traceloop ou équivalents
  • Plateformes : Databricks (dont Unity Catalog), AWS, GCP
  • Outils de gestion et déploiement : MLFlow, Airflow, Docker
  • Outils collaboratifs : Jira, Confluence, Git, Profil recherchéMinimum 5 à 7 ans d’expérience en Data Science, maîtrise complète du cycle de vie des projets DataFrançais courant et Anglais courant indispensablesSolide compréhension des mathématiques appliquées, statistiques fondamentales et théorie de l’apprentissage automatique (statistiques inférentielles, tests d’hypothèses, etc.)Maîtrise des stratégies avancées de suivi et d’évaluation en production (Data/Concept Drift, Monitoring, Explainability/XAI)Expertise en évaluation d’architectures d’Agents / Systèmes Multi-Agents et GenAI en productionMaîtrise de la stack technique : SQL, Python, PySpark / Spark, Scikit-Learn, TensorFlow / PyTorch, Frameworks Agentiques & LLM (ex: LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI, LangSmith, Traceloop ou équivalents)Connaissance des outils : Databricks (dont Unity Catalog), AWS, GCP, MLFlow, Airflow, DockerMaîtrise des outils collaboratifs : Jira, Confluence, Git

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  1. Français courant et Anglais courant indispensables
  2. Solide compréhension des mathématiques appliquées, statistiques fondamentales et théorie de l’apprentissage automatique (statistiques inférentielles, tests d’hypothèses, etc.)
  3. Maîtrise des stratégies avancées de suivi et d’évaluation en production (Data/Concept Drift, Monitoring, Explainability/XAI)
  4. Expertise en évaluation d’architectures d’Agents / Systèmes Multi-Agents et GenAI en production
  5. Maîtrise de la stack technique : SQL, Python, PySpark / Spark, Scikit-Learn, TensorFlow / PyTorch, Frameworks Agentiques & LLM (ex: LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI, LangSmith, Traceloop ou équivalents)
  6. Connaissance des outils : Databricks (dont Unity Catalog), AWS, GCP, MLFlow, Airflow, Docker
  7. Maîtrise des outils collaboratifs : Jira, Confluence, Git

EUR

Français Unity Machine learning Google cloud platform Confluence SQL AWS Git Python Jira Mathématiques TensorFlow Statistiques Docker

Benefits & conditions

Durée : 12 mois

  • Localisation : Lille (BTWIN Village)
  • Télétravail : 2 jours par semaine

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