Vous avez envie. En tant qu'AI & Data Scientist d'être responsable de la conception, du développement et de la mise en production de solutions d'Intelligence Artificielle de bout en bout, depuis l'identification du besoin métier jusqu'à l'intégration opérationnelle. Vous interviendrez sur des problématiques variées, allant de l'IA traditionnelle (Machine Learning) à l'IA Générative, avec un focus sur la création de valeur et l'impact direct sur les métiers et l'expérience client. Parmi les missions majeures: 1. Exploration, conception et développement de solutions AI end-to-end : Compréhension et traduction des besoins métier : Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage AI. Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques. Conception et élaboration des modèles AI (Machine Learning & Génératif) : Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire. Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning (supervisé, non supervisé, Deep Learning) et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning). Évaluer la pertinence et la robustesse des modèles, et itérer sur leur amélioration. Documenter et versionner les modèles et les notebooks de recherche pour garantir la reproductibilité et la traçabilité. 2. Industrialisation et mise en production des solutions AI : Déploiement Full Stack : Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend). Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production. Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions AI déployées. Suivi et amélioration continue : Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives (drift) et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement. Assurer une veille technologique active sur les dernières avancées en IA (ML, DL, GenAI) et proposer de nouvelles approches. 3. Contributions et responsabilités d'appuis : Garantir que les solutions AI apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise. Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe Data & AI. Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions. Travailler en synergie avec les Data Engineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA. Participer à la formation et à la sensibilisation des équipes internes aux capacités de l'IA.