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Lire l'articleConcevoir des solutions d’intelligence artificielle appliquées aux besoins métiers, en explorant et valorisant les données, puis accompagner leur mise en œuvre opérationnelle avec les équipes techniques.
Missions principales
Explorer, nettoyer et préparer les données nécessaires aux cas d’usage IA.
Concevoir et évaluer des modèles d’IA et de machine learning adaptés aux besoins métiers, en privilégiant les modèles et outils existants.
Expérimenter des solutions d’IA générative, notamment en prompt engineering, RAG et fine-tuning léger.
Réaliser des preuves de concept et accompagner leur passage à l’échelle avec les développeurs Python.
Analyser et interpréter les résultats des modèles et produire des restitutions compréhensibles pour les équipes métiers.
Collaborer avec les développeurs Python AI pour l’industrialisation des modèles et des pipelines.
Contribuer à la qualité et à la fiabilité des données utilisées dans les cas d’usage IA.
Compétences attendues
Formation Bac+5 en data science, statistiques appliquées ou informatique.
3 à 6 ans d’expérience en data science ou en développement de solutions IA.
Bonne maîtrise de Python pour la data science, notamment Pandas, scikit-learn et Jupyter.
Connaissance des fondamentaux du machine learning.
Expérience avec les LLM, le RAG et le prompt engineering.
Maîtrise de SQL pour manipuler et interroger des bases de données.
Notions en visualisation de données avec Power BI, Tableau, matplotlib ou plotly.
Connaissances de base en MLOps.
Anglais obligatoire.
Profil recherché
Profil orienté pratique et application métier plutôt que modélisation mathématique avancée.
Sens pratique et orientation résultats et valeur métier.
Capacité à vulgariser des sujets techniques auprès de publics non techniques.
Curiosité et intérêt pour l’expérimentation autour de l’IA générative.
Esprit collaboratif avec les développeurs et architectes.
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