Nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer H/F pour une mission de 12 mois dans le secteur bancaire, avec démarrage le 14/09/2026, à Paris ou Croix (59). Contexte & Objectifs : * Intervenir sur des projets d'IA Générative et d'Agentic AI pour la conception et le développement de solutions métiers innovantes. * Participer à l'automatisation de processus, la mise en place de systèmes conversationnels avancés, l'intégration et l'orchestration de modèles de langage (OpenAI, Azure OpenAI, modèles open source). Missions principales : * Concevoir et maintenir des modèles de Machine Learning, depuis l'analyse exploratoire jusqu'à l'optimisation des performances et l'explicabilité (Explainable AI). * Industrialiser les solutions sous forme d'API et de services cloud, en développant des composants réutilisables selon les meilleures pratiques MLOps et LLMOps. * Garantir la qualité et la sécurité des applications IA, en respectant les standards techniques de la plateforme. * Collaborer avec les équipes métier autour des sujets risque, fraude, marketing ou recouvrement pour proposer des solutions adaptées. * Définir les métriques de monitoring, suivre les dérives et évaluer la qualité des réponses générées, en assurant conformité et traçabilité. Environnement technique : * Stack : IA Générative, LLMs, RAG avancé, Agentic AI, Function Calling, Prompt Engineering, Fine-tuning, LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, OpenAI, Azure OpenAI, HuggingFace, Vector Databases, Data Science, Statistiques appliquées, Machine Learning supervisé, Régression logistique, XGBoost, LightGBM, Explainable AI (SHAP, LIME), Python avancé, FastAPI, MLflow, Git, Docker, Kubernetes, CI/CD, Tests automatisés, Monitoring, Azure, Azure AI Foundry, Azure AI Search, Azure ML, Databricks, PySpark. Modalités : * Localisation : Paris ou Croix (59) * Télétravail partiel possible * Démarrage : 14/09/2026 * Durée : 12 mois * Statut : Cadre / Freelance Nous recherchons un(e) Data Scientist / AI Engineer passionné(e) par l'innovation et l'IA Générative, souhaitant évoluer dans un environnement bancaire exigeant. Expérience et formation : * Bac+5 minimum (école d'ingénieur, université ou équivalent). * Expérience réussie en Data Science, Machine Learning ou IA, idéalement sur des sujets LLMs, RAG ou projets similaires. Compétences techniques : * Maîtrise avancée de Python, Machine Learning, modélisation statistique (régression logistique, XGBoost, LightGBM). * Connaissance des frameworks et outils : LangChain, HuggingFace, FastAPI, MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD, Azure, Databricks, PySpark. * Pratique des enjeux MLOps/LLMOps, Explainable AI (SHAP, LIME), vector databases, monitoring et tests automatisés. Soft skills : * Autonomie, rigueur, capacité d'analyse et sens du service. * Esprit d'équipe, curiosité et veille technologique. Un plus : * Expérience dans le secteur bancaire ou sur des sujets liés au risque, à la fraude ou au marketing.