Data Scientist Senior (Machine Learning, MLOps & IA Générative) - Lille (H/F)STORM GROUP • Lille, Hauts-de-France, France

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Data Scientist Senior (Machine Learning, MLOps & IA Générative) - Lille (H/F)

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Lille, Hauts-de-France, France

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Contexte du poste : Un acteur bancaire souhaite renforcer sa strat gie d Intelligence Artificielle en d veloppant des solutions avanc es de Machine Learning, Deep Learning, NLP et IA G n rative. L objectif est de valoriser les donn es, optimiser les processus internes et am liorer l exp rience client gr ce des mod les robustes, explicables et industrialis s. Missions principales : 1. Mod lisation Risque les de scoring d octroi et de comportement. Explorer des approches innovantes pour am liorer la performance et la stabilit des mod les. D ployer les mod les en production et assurer leur monitoring (d rive, performance, stabilit ). Travailler en troite collaboration avec les quipes Risque, Validation et les experts m tier. 2. D veloppement de Solutions IA Int grer les mod les ML/AI en temps r el dans les parcours digitaux (scoring instantan , personnalisation des offres ). Participer la conception de l architecture technique (Cloud, MLOps, API, pipelines). Collaborer avec les quipes IT et Produit pour industrialiser les solutions et garantir leur scalabilit . 3. IA G n rative ployer des solutions d IA G n rative (LLM, RAG, agents intelligents) pour transformer les processus internes (Marketing, Audit, Risque, Support ). Mettre en place des architectures agentiques pour automatiser des t ches complexes : analyse documentaire, octroi de cr dit, interaction client. valuer et monitorer les performances des agents (coh rence, diversit , RAGAS, LLM-as-a-Judge ). Profil candidat: Comp tences techniques recherch es : Machine Learning trise des mod les supervis s : r gression logistique, mod les arborescents, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM). Connaissance des approches explicables (SHAP, LIME, Explainable AI). Pratique des mod les g n ratifs et LLM (OpenAI, HuggingFace, fine‑tuning). Python cosyst me MLOps Excellente ma trise de Python et des librairies ML : Pandas, Scikit‑learn, MLflow, Pydantic, LangChain, LangGraph, FastAPI. Packaging, CI/CD, tests (pytest), feature stores. D ploiement de mod les sous forme d API et pipelines automatis s (MLflow, GitHub Actions, Kubernetes, Docker). Monitoring avanc : data quality, d rive, back‑testing, m triques d valuation, RAGAS, LLM-as-a-Judge. Cloud rience avec Azure (Azure ML, Foundry), Databricks, PySpark. Pratique des outils collaboratifs : Confluence, JIRA, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps. Connaissance de Snowflake appr ci e. Compr hension des enjeux r glementaires bancaires (scoring, conformit , audit). Profil recherch : 5 7 ans d exp rience en Data Science, avec une forte dimension mise en production / MLOps. Capacit intervenir aussi bien sur la mod lisation ML que sur l architecture SI. Exp rience dans le secteur bancaire ou financier fortement appr ci e. Aisance dans l interaction avec des m tiers vari s : Risque, Paiement, Digital, Fraude, Conformit Go t pour l exp rimentation, le delivery et les environnements o l IA a un impact direct sur l exp rience client. Int r t marqu pour l IA G n rative et les approches agentiques.

Lille, Hauts-de-France, France

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French

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