Descriptif du poste: Chez Hellowork Group, on développe des solutions digitales au service de l'emploi et de la formation, utilisées chaque jour par des millions de personnes et d'entreprises.   Derrière ces produits, il y a beaucoup de data, du machine learning en production, et une place de plus en plus importante pour l'IA générative et les LLM, avec un objectif simple : créer des usages concrets et utiles.    Dans ce contexte, on recrute un·e Senior Data Scientist / ML Engineer pour un rôle central, à la croisée de la modélisation, du MLOps et de l'ingénierie produit. Le poste s'inscrit au sein d'une équipe Data Science de 6 personnes, aux profils variés et complémentaires, et couvre l'ensemble du cycle de vie des modèles, de la modélisation à la mise en production. Missions   Un rôle au cœur des sujets data et IA, où l'on passe naturellement de l'exploration aux décisions techniques. puis à la prod (oui, la vraie) !     Modélisation & expérimentation * Concevoir, améliorer et challenger des modèles de machine learning sur des cas variés : ranking, recommandation, NLP, LLM * Tester rapidement de nouvelles approches via des POC et des benchmarks * Évaluer les modèles sous l'angle technique, métier et produit Mise en production & industrialisation * Déployer les modèles en production et accompagner leur intégration dans les produits * Mettre en place des pipelines fiables et reproductibles * Suivre la performance dans le temps et renforcer la robustesse des systèmes ML Structuration MLOps & rôle senior * Faire évoluer les pratiques MLOps de l'équipe * Définir et faire vivre les standards de mise en production * Contribuer aux choix d'outillage, d'architecture et aux décisions techniques structurantes LLM & IA générative * Travailler sur des cas concrets : prompting, fine-tuning, RAG, agents * Identifier les approches les plus pertinentes et celles qui créent réellement de la valeur * Transformer les expérimentations utiles en usages produit industrialisés Travail transverse & impact produit * Collaborer étroitement avec les équipes produit, data et engineering * Participer au cadrage et à la priorisation des sujets * Partager les apprentissages et diffuser les bonnes pratiques ML Stack & environnement Selon les sujets, la stack mêle modélisation, NLP / LLM, mise en production et MLOps. * Langages & data : Python, SQL, Elasticsearch * NLP / LLM : Hugging Face, Transformers, embeddings, RAG * Infra & tooling : APIs, Git, CI/CD * MLOps : outils de tracking, monitoring et d'observabilité des modèles   Profil recherché: * Une personne à l'aise sur des sujets de machine learning en production * Quelqu'un capable d'intervenir aussi bien sur la modélisation que sur la mise en production * Un profil autonome, structuré, avec un vrai souci de la qualité, de la robustesse et de l'impact * Une capacité à prendre du recul, à faire les bons choix techniques et à faire progresser les pratiques de l'équipe