MP DATA est un cabinet de conseil spécialisé en Data Science, IA et transformation analytique. Nous accompagnons nos clients (finance, retail, industrie, services) dans la structuration, la modélisation et la valorisation stratégique de leurs données. Dans un contexte de forte croissance, nous recrutons un.e Data Scientist pour renforcer notre pôle Analytics & AI. Tes missions s'articuleront autour de 4 grands axes : Modélisation avancée & pilotage de la performance Selon les missions clients, tu interviendras sur : - Le développement et l'amélioration de modèles de scoring (risque, churn, propension, fraude, etc.). - Des travaux avancés de feature engineering et de sélection de variables. - L'implémentation de modèles ML/IA state-of-the-art (gradient boosting, deep learning, LLMs, modèles hybrides). - La mise en place et le suivi d'indicateurs de performance (KPIs business, métriques modèles, robustesse statistique). - L'analyse de la stabilité et de la fiabilité des modèles en environnement réel. Intégration de LLM & IA Générative :  - Développement de cas d'usage basés sur des LLM (LangChain, HuggingFace, RAG, etc.). - Extraction d'insights à partir de données textuelles ou non structurées. - Automatisation de tâches analytiques ou réglementaires via IA générative. - Mise en place d'architectures combinant modèles prédictifs classiques et LLM. R&D & Innovation :  Chez MP DATA, l'innovation fait partie de notre ADN : - Veille technologique active sur les avancées en IA, NLP, deep learning et MLOps. - Développement de POCs internes et accélérateurs méthodologiques. - Contribution à la structuration de nos offres Data & AI. - Proposition de nouveaux cas d'usage à fort impact business (optimisation opérationnelle, détection de fraude, prévision financière, analyse comportementale, etc.). Data Insights & Reporting Stratégique : - Production d'analyses stratégiques pour les directions métiers (Finance, Risk, Marketing, Ops). - Conception de modèles comportementaux et segmentation avancée. - Contribution à des reportings réglementaires ou financiers selon les secteurs clients. - Structuration de dashboards et indicateurs décisionnels. - Diplômé.e d'une grande école d'ingénieur ou de commerce (ou formation universitaire équivalente). - Minimum 3 ans d'expérience en Data Science. - Maîtrise avancée de Python, SQL et des frameworks ML (scikit-learn, PyTorch, MLflow, etc.). - Expérience avec des frameworks LLM / NLP (LangChain, HuggingFace, etc.). - Solides bases statistiques et compréhension des enjeux business. - Esprit analytique et entrepreneurial. - Capacité à travailler en environnement exigeant et orienté résultats. - Excellentes capacités de communication.