> Markdown version of [/jobs/ext/4594334-data-scientist-ai-engineer-h-f](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/4594334-data-scientist-ai-engineer-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 - Ai Engineer H/F - **Company:** Groupe Plenitude France - **Location:** Levallois-Perret, France (Remote available) - **Experience:** Experienced - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** LangGraph Framework, A/B Testing, Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Automation of Tests, Python (Programming Language), Machine Learning, Enterprise Data Management, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, SHAP (Shapley Additive Explanations), Deep Learning, Generative AI, Information Technology, AutoGen, Machine Learning Operations, Semantic Kernel - **Published:** November 6, 2026 - **Apply:** https://www.hellowork.com/fr-fr/emplois/85201163.html ## About the Role Diplôme de niveau Master (Bac +5) en Data Science, Statistiques, Mathématiques, Informatique, Ingénierie ou dans un domaine quantitatif connexe.- Expérience professionnelle de 4 ans minimum en Data Science, Machine Learning, ingénierie de l'intelligence artificielle ou dans des domaines connexes.- Solides connaissances en Machine Learning, Deep Learning, modélisation statistique et intelligence artificielle générative.- Expérience confirmée en modélisation prédictive et prescriptive, en techniques d'optimisation et en méthodologies avancées d'intelligence artificielle.- Excellente maîtrise de Python et bonne connaissance des environnements cloud dédiés à l'intelligence artificielle et au Machine Learning.- Expérience de l'ensemble du cycle de vie des modèles de Machine Learning (développement, déploiement, suivi et optimisation).- Expérience pratique des technologies d'IA générative, des grands modèles de langage (LLM), de la génération augmentée par récupération (RAG) et du prompt engineering.- Connaissance du développement d'agents d'intelligence artificielle et des frameworks d'IA agentique (LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, AutoGen ou équivalents).- Expérience dans le développement et l'intégration de solutions d'IA utilisant des API, des sources de données d'entreprise et des applications métiers.- Bonne compréhension des enjeux métiers et capacité à traduire les besoins opérationnels en solutions analytiques et d'intelligence artificielle concrètes.- Excellentes compétences en communication et en présentation.- Capacité à collaborer efficacement au sein d'équipes pluridisciplinaires et dans des environnements transversaux., Diplôme de niveau Master (Bac +5) en Data Science, Statistiques, Mathématiques, Informatique, Ingénierie ou dans un domaine quantitatif connexe. - Expérience professionnelle de 4 ans minimum en Data Science, Machine Learning, ingénierie de l'intelligence artificielle ou dans des domaines connexes. - Solides connaissances en Machine Learning, Deep Learning, modélisation statistique et intelligence artificielle générative. - Expérience confirmée en modélisation prédictive et prescriptive, en techniques d'optimisation et en méthodologies avancées d'intelligence artificielle. - Excellente maîtrise de Python et bonne connaissance des environnements cloud dédiés à l'intelligence artificielle et au Machine Learning. - Expérience de l'ensemble du cycle de vie des modèles de Machine Learning (développement, déploiement, suivi et optimisation). - Expérience pratique des technologies d'IA générative, des grands modèles de langage (LLM), de la génération augmentée par récupération (RAG) et du prompt engineering. - Connaissance du développement d'agents d'intelligence artificielle et des frameworks d'IA agentique (LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, AutoGen ou équivalents). - Expérience dans le développement et l'intégration de solutions d'IA utilisant des API, des sources de données d'entreprise et des applications métiers. - Bonne compréhension des enjeux métiers et capacité à traduire les besoins opérationnels en solutions analytiques et d'intelligence artificielle concrètes. - Excellentes compétences en communication et en présentation. - Capacité à collaborer efficacement au sein d'équipes pluridisciplinaires et dans des environnements transversaux., Machine learning Intelligence artificielle Python ## Description Rejoindre Plenitude France, c'est une occasion unique de faire partie de nos équipes entreprenantes et passionnées pour façonner l'avenir du secteur de l'énergie vers un monde plus durable et plus prospère. Toutes nos offres sont ouvertes aux personnes en situation de handicap Au sein du département Data Science & Analytics de notre Direction Go-to-Market, vous concevrez, développerez et déploierez des applications d'IA générative s'appuyant sur les grands modèles de langage (LLM), la génération augmentée par récupération (RAG) et les architectures modernes d'intelligence artificielle. De même, vous concevrez et mettrez en oeuvre des agents d'intelligence artificielle et des processus agentiques afin d'automatiser des processus métiers complexes et de faciliter la prise de décision. Vos principales missions consisteront à : - Développer et valider des modèles, optimiser des hyperparamètres et améliorer des performances. - Mettre en oeuvre des techniques d'explicabilité des modèles (SHAP, importance des variables, méthodes d'interprétabilité). - Concevoir et réaliser de tests A/B et de dispositifs d'expérimentation. - Produire des rapports d'analyses avancées et d'enseignements exploitables pour accompagner la prise de décision métier. - Développer des applications d'IA générative utilisant les grands modèles de langage (LLM), la génération augmentée par récupération (RAG) et les techniques de prompt engineering. - Concevoir et développer des agents d'intelligence artificielle et de processus agentiques, incluant l'appel d'outils (tool calling), l'orchestration et les systèmes multi-agents. - Déployer et intégrer des modèles de Machine Learning et des applications d'IA avec les API, les sources de données de l'entreprise et les systèmes métiers. - Mettre en oeuvre des pratiques MLOps et LLMOps, notamment la gestion des versions des modèles, les tests automatisés, le suivi des performances, la détection des dérives et l'amélioration continue. - Contribuer aux initiatives d'innovation en intelligence artificielle (traitement automatique du langage naturel - NLP, automatisation intelligente, technologies émergentes d'IA et cas d'usage concrets).