Vos tâches principales:   Collecte et préparation des données Extraire, nettoyer et organiser les données provenant de diverses sources Assurer la qualité et l'intégrité des données  Analyse et modélisation Développer des modèles d’apprentissage Implémenter et industrialiser des solutions basées sur des pipelines de traitement de données à grande échelle Évaluer les problématiques métier et démontrer la valeur d’une approche Machine Learning / Deep Learning / LLM  Visualisation et communication Créer des visualisations de données claires et informatives Présenter les résultats et recommandations aux parties prenantes de manière compréhensible  Collaboration technique Intégrer les modèles dans les systèmes existants en appliquant les bonnes pratiques MLOps Travailler dans des environnements d’intégration/déploiement continu (CI/CD)  Veille technologique & amélioration continue Assurer une veille active sur les sujets IA, ML, LLM Proposer des optimisations et améliorer la performance des algorithmes Technologies & compétences maîtrisées: Minimum 3 à 4 ans d’expérience en Machine Learning / Deep Learning Maîtrise du cycle de vie complet des modèles IA (conception à l’industrialisation) Connaissances en IA Générative : prompt engineering, RAG, MCP… Maîtrise des pratiques MLOps, CI/CD, automatisation des tests Programmation : Python, R Outils & librairies : Jupyter Notebook, Pandas, TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn Plateforme : Dataiku Big Data : Hadoop, Spark, Elasticsearch Visualisation : Power BI, Grafana, Qlik Bases de données : SQL et NoSQL