POSTE : Chef de Projet IA & Data Scientist Senior - Environnements Industriels - Nucléaire H/F DESCRIPTION : Au sein d'un éditeur de solutions logicielles 3D innovantes dédiées à l'industrie nucléaire, vous jouerez un rôle clé dans la mise en oeuvre et l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle (IA classique et générative) visant à optimiser les opérations, la formation, la maintenance et la sûreté des installations. Vos missions principales : Transformer les données industrielles complexes en leviers d'efficacité opérationnelle grâce à l'IA - qu'il s'agisse de modèles prédictifs, de vision industrielle, d'analyse de séries temporelles, ou d'applications génératives pour la simulation, la formation ou l'assistance aux opérateurs. Cadrer et piloter le développement de solutions d'IA au sein du groupe Cyclife. Les activités couvrent l'évaluation des cas d'usage (en lien avec les métiers du groupe Cyclife), la co-rédaction des cahiers des charges, l'évaluation des réponses avec l'appui de l'équipe commerciale) et le pilotage opérationnel des prestations. Plus précisément : Missions principales, responsabilités et spécificités 1. Conception et développement de solutions IA A partir de données issues de capteurs, simulations, rapports d'exploitation, historiques d'intervention et cas d'usage industriels Développer des outils d'aide à la décision basés sur la donnée (dashboards intelligents, indicateurs de performance IA). Concevoir et déployer des modèles génératifs (LLMs, diffusion, agents autonomes) Développer, entraîner et évaluer des modèles de machine learning et deep learning adaptés (maintenance prédictive, détection d'anomalies, optimisation de procédés, etc.). 2. Intégration industrielle des solutions IA Travailler étroitement avec les équipes techniques de Cyclife Digital Solutions et de l'ensemble des filiales du groupe pour intégrer les modèles dans des environnements contraints (cybersécurité, disponibilité, performance). Participer à la mise en production et au suivi des performances des modèles déployés (MLOps, CI/CD, monitoring). Structurer les pipelines de données et garantir la traçabilité et la qualité des jeux de données utilisés. 3. Piloter l'implémentation de solutions IA Evaluer les cas d'usage métier afin de les prioriser via une analyse de la valeur Proposer la stratégie d'implémentation du cas d'usage et les moyens à mobiliser Le cas échant, participer à la rédaction de cahier des charges et à la sélection de partenaires, en complémentarité des ressources internes Suivre l'avancement du déploiement des solutions IA afin de s'assurer de l'atteinte des objectifs Capitaliser sur le REX 4. R&D et veille technologique Possibilité de localiser le poste dans plusieurs localités : Croissy-Beaubourg (77) Lyon (69) Bagnols-sur-Cèze (30) PROFIL : Formation Bac +5 en Data Science, IA, Mathématiques appliquées, Informatique industrielle ou Physique nucléaire / modélisation avec spécialisation IA. Expérience 3 ans minimum d'expérience en déploiement de solutions IA dans un contexte industriel (énergie, défense, aéronautique, santé ou nucléaire). 3 ans d'expérience en gestion de projets data et/ou IA, incluant le cadrage des besoins, la coordination d'équipes pluridisciplinaires et la contribution à l'industrialisation de solutions en environnement technique ou industriel. Une expérience dans le traitement de données 3D, physiques ou de capteurs (capteurs de process, jumeaux numériques, simulation) sera un atout apprécié Compétences techniques Langages : Python (obligatoire), C++ (souhaité pour intégration). Frameworks IA : PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, LangChain, MLflow, ONNX. MLOps : Docker, Kubernetes, CI/CD, DVC, Airflow. Data engineering : SQL/NoSQL, Spark, pipelines de données industrielles (OPC-UA, SCADA). IA générative : LLMs, RAG, modèles de diffusion, génération 3D/texte/voix, agents conversationnels. Cybersécurité et conformité : maîtrise des contraintes liées aux environnements critiques et aux données sensibles. Soft skills Goût pour l'innovation appliquée et le terrain industriel. Capacité à vulgariser et collaborer avec des experts métiers (opérateurs, ingénieurs sûreté, formateurs). Rigueur scientifique et sens de la traçabilité des modèles. Esprit d'équipe, curiosité et autonomie dans la recherche de solutions.