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CDIIAÎle-de-FranceHybride

CDI Data Scientist - IA appliquée

Construis des modèles IA utiles (vision/edge ou ML généraliste) et transforme-les en livrables industrialisables, mesurés et exploitables par le terrain.

Contexte

  • On construit une offre IA pragmatique : on choisit des cas d'usage qui tiennent face aux contraintes data, IT et métier, puis on les industrialise.
  • Tu travailleras en duo avec la plateforme DevOps quand il faut livrer : l'objectif n'est pas un notebook parfait, mais un résultat exploitable.

Missions

  • Tu cadres un cas d'usage de bout en bout : données, métriques, protocole, puis tu proposes une baseline rapide. Tu sais dire ce qui manque pour conclure.
  • Tu itères par l'analyse d'erreurs : tu identifies les 2-3 causes principales, tu testes des pistes, et tu mesures proprement l'effet avant de généraliser.
  • Tu prépares la mise en production avec l'équipe : packaging Docker/API, intégration CI, et suivi de performance si besoin. Tu vises le robuste, pas le flashy.

Profil recherché

  • Confirmé, ou junior+ très solide : alternance longue ou projets démontrés. Tu sais présenter tes résultats, tes limites, et tes décisions techniques.
  • Tu privilégies l'impact : tu choisis des métriques honnêtes, tu évites le leakage, et tu documentes pour qu'un autre puisse reprendre sans douleur.

Compétences techniques

  • Python (pandas, scikit-learn) et bonnes pratiques de projet ; PyTorch ou TensorFlow selon les cas, et capacité à lire/adapter du code open source.
  • Industrialisation pragmatique : Docker, API (FastAPI), CI, et notions de suivi d'expériences/artefacts (MLflow/W&B) quand c'est pertinent.

Conditions et avantages

  • Autonomie réelle et feedback court : tu verras vite si ça marche, et tu auras la main pour améliorer la data, le modèle ou le produit.
  • Des sujets IA appliqués (vision/edge ou généraliste) avec une équipe cloud/devops à côté pour transformer un POC en livrable robuste.

Process de recrutement

  • Candidature via le formulaire de la page Carrières.
  • Pré-qualification rapide (parcours, disponibilité, attentes).
  • Entretien visio de 30 à 45 minutes avec l'équipe concernée.
  • Retour final et prochaines étapes.