Contexte : Dans le cadre de l?accélération de l?IA de la banque commerciale en France, l? IA Factory développe des solutions permettant d?améliorer le traitement des interactions écrites des clients. Nous sommes à la recherche d?un(e) Data Scientist passionné(e) pour rejoindre notre équipe dynamique évoluant dans un cadre agile. Le projet vise à industrialiser l?analyse et la catégorisation des verbatims clients et collaborateurs, issus des enquêtes de feedbacks ou des réclamations, en s'appuyant sur l'intelligence artificielle. Les insights qualifiés ainsi générés seront exploités par la banque dans le cadre de l?amélioration continue des parcours clients et collaborateurs. En tant que Data Scientist, vous contribuerez à la conception, l?entraînement et l?industrialisation des modèles d?IA qui répondent aux besoins métiers Profil candidat: Les missions sont : 1. Cadrage Collaboration avec les équipes métiers pour comprendre leurs problématiques liées aux verbatims clients Accompagnement de la rédaction des spécifications fonctionnelles 2. Mise en place d?un dispositif d?annotation Création d?échantillons (jeux d?apprentissage, de validation et de test) Définition des règles d?annotation Création d?un formulaire sur l?outil d?annotation 3. Détection de topics et classification de verbatims Détection des topics abordés dans les verbatims et construire une catégorisation de verbatims avec l'aide du métier reposant sur les topics détectés Classification des verbatims dans chaque catégorie Intégration de l?analyse de la tonalité 4. Déploiement et suivi Optimisation des modèles pour garantir leur performance en production Développement des pipelines d?inférence robustes pour l?intégration des modèles dans les systèmes existants Collaboration avec l? équipe MLOps pour le déploiement. Suivi de la fiabilité des modèles et identifier les biais ou dérives dans le temps et procéder à leur amélioration le cas échéant. 5. Documentation et veille technologique Documentation toutes les étapes des projets pour assurer la traçabilité et la reproductibilité. Suivi de évolutions technologiques dans les domaines de l?IA Hard skills: Demandés Maîtrise des fondamentaux en Machine Learning et Deep Learning Maîtrise de Python Compétences en NLU, connaissance de BERT/ CamemBERT Connaissances en annotation de données Connaissances de l?écosystème Hugging Face Compétences sur Git Compétences sur la création d?environnement virtuels Python les + (optionnel) Compétences sur un outil d?annotation (Label Studio?) Compétences sur PyTorch Connaissances en Unix/Shell Connaissances autour des outils DevOps, en particulier GitLab CI, Docker, MLflow. Soft skills : Demandés Esprit analytique : capacité à résoudre des problèmes complexes avec méthode. Communication : capacité à vulgariser des concepts techniques et à prendre la parole. Adaptabilité : capacité à s?ajuster rapidement à de nouveaux outils ou environnements. Pragmatisme : capacité à proposer des solutions efficaces Collaboration : capacité à travailler efficacement en équipe multidisciplinaire (Data Engineers, MLOps, Product Owners, etc.) Mindset Humble Motivé Exigeant envers la qualité de ses livrables Communicatif Expérience Demandée Expérience de 5 ans minimum en Data Science / Python Expérience significative sur un cas d?usage d?analyse sémantique Expérience dans un grand groupe (expérience de l?inertie et des contraintes d?un groupe)