Esenca
AI

Data Scientist IT Freelance

Esenca · Lille, HDF, FR

Actively hiring Posted 26 days ago

Role overview

? Objectif globalConcevoir et développer de nouveaux algorithmes de Machine Learning afin d?enrichir et d?améliorer un système de recommandation à fort impact business.

? Livrables attendusDéveloppement d?algorithmes ML opérationnels

Prototypes (PoC / MVP) validés techniquement

Documentation technique associée

Mécanismes d?explicabilité des modèles

Recommandations d?optimisation et d?industrialisation

? Contraintes du projetForte exigence de performance et de robustesse

Nécessité d?explicabilité des algorithmes

Intégration dans un écosystème data existant

Collaboration transverse avec équipes produit et techniques

? Missions principales1. Veille & InnovationSuivre les avancées en IA/ML (Deep Learning, Reinforcement Learning, LLM, IA générative)

Identifier les technologies pertinentes pour les cas d?usage recommandation

Proposer des approches innovantes adaptées aux enjeux métier

  1. Conception & ExpérimentationConcevoir des Proof of Concept (PoC)

Développer des MVP robustes

Tester et comparer différentes approches algorithmiques

  1. Analyse de données & ModélisationExplorer et analyser des datasets complexes

Identifier patterns et signaux exploitables

Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de recommandation

  1. Explicabilité & QualitéMettre en place des mécanismes d?interprétabilité

Garantir la compréhension des résultats par les parties prenantes

Documenter les choix techniques et les performances

  1. Collaboration & IntégrationTravailler en lien étroit avec Product Owners et équipes data

Participer à l?intégration des modèles dans les plateformes existantes

Contribuer à l?amélioration continue des solutions IA

? LanguesFrançais courant ? Impératif

Anglais professionnel ? Secondaire

Profil candidat:

? Profil recherchéExpérience confirmée en Data Science appliquée aux systèmes de recommandation

Forte capacité d?analyse et d?expérimentation

Esprit d?innovation et approche orientée impact

Capacité à travailler en environnement transverse

Rigueur dans la documentation et la validation scientifique

Tags & focus areas

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