Role overview
ContexteDans le cadre des projets IT Innovation, vous intégrerez l'équipe AI Factory/Innovation en tant que Data Scientist Senior avec une double mission stratégique : veille technologique et développement de modèles IA.
Vous serez le référent technique sur les nouvelles approches IA/ML (LLMs, nouvelles architectures, techniques émergentes). Vous évaluerez la faisabilité technique des use cases métiers, benchmarkerez les solutions du marché (vendors, open-source) et réaliserez des quick POCs (2-3 jours) pour valider des hypothèses avant investissement.
Vous concevrez et développerez les modèles ML/DL pour les use cases retenus, du choix des algorithmes à l'optimisation finale. Vous réaliserez des prototypes rapides (POC en 2-4 semaines) et accompagnerez un Data Scientist junior dans sa montée en compétences.
Expert en vibe coding, vous utilisez les outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer l'exploration de données, le prototypage de modèles, la génération de code d'analyse et la documentation, tout en gardant un esprit critique sur les résultats.
Vous travaillerez en mode agile en proximité avec les équipes métier Products & Innovation, les développeurs IA, les architectes et les autres Data Scientists.
La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire.
What we're looking for
7 ans d'expérience minimum en Data Science / Machine Learning
Expérience confirmée dans le secteur banking/finance (compréhension des enjeux métier)
Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA pour prototypage rapide
Expertise en ML/DL : apprentissage supervisé, non-supervisé, deep learning, NLP, séries temporelles
Maîtrise des frameworks Python : scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM
Connaissance approfondie des LLMs et techniques modernes (fine-tuning, RAG, prompt engineering, agents)
Expertise en feature engineering et sélection de variables
Maîtrise de l'analyse exploratoire de données et statistiques
Expérience en évaluation et optimisation de modèles (hyperparameter tuning, cross-validation)
Connaissance des plateformes Cloud ML (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI)
Maîtrise de SQL et manipulation de grands volumes de données
Connaissance des outils de versioning (Git) et notebooks (Jupyter, Databricks)
Un plus : Expérience en Computer Vision, Reinforcement Learning ou Graph ML
Soft Skills
Curiosité intellectuelle insatiable et veille technologique active
Capacité de synthèse et de recommandation (traduire la complexité technique en insights actionnables)
Esprit critique face aux résultats de modèles et au code généré par IA
Pragmatisme : capacité à évaluer rapidement le ROI d'une approche technique
Rigueur scientifique dans l'expérimentation et la validation
Excellente communication technique et métier
Capacité à travailler dans l'incertitude et l'ambiguïté
Esprit d'initiative et force de proposition
Pédagogie et mentorat (accompagnement du Data Scientist junior)
Esprit agile et adaptatif