DATA Scientist IA Generative H/F (IT) / FreelanceKarma Partners • Croix, Hauts-de-France, France

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Credit Risk Scoring o Pour les quipes Risque / Validation, concevoir et optimiser les scores d octroi et de comportement, en explorant des approches innovantes o Pour garantir la stabilit du co t du Risque, entrainer et d ployer ces solutions, et assurer le monitoring de la d rive des mod les o Travailler en collaboration troite avec les experts M tiers et les quipes Risque AI Solutions o Optimiser l exp rience client en int grant nos mod les d IA en temps r el sous forme d API dans nos parcours Digitaux (scoring temps r el, personnalisation des offres de paiement ) o Pour une int gration fluide des mod les, participer l architecture technique en suivants les meilleures pratiques de d veloppement (Cloud, MLOps) o Collaborer avec les quipes produit et IT pour industrialiser les solutions GenAI o Pour transformer nos processus internes (Marketing, Audit, Risque, ) ainsi que la relation et le support Client, prototyper et d ployer en Production des solutions d IA G n rative sous forme d agents (LLM, RAG, ) o Pour automatiser l octroi d offre de cr dit (Risque), des t ches complexes d analyse documentaire, et faciliter l interaction avec nos clients, mettre en place des architectures agentics o valuer, optimiser et monitorer les performances des agents (coh rence, diversit , LLM as a Judge, ) L attendu est prioritairement un excellent niveau en Machine Learning traditionnel, id alement la ma trise du risque de cr dit, avec des capacit s voluer vers des missions IA plus g n rales, jusque l IA g n rative. Profil candidat: Data Science Solide exp rience en mod les supervis s : Logistic Regression, Tree-based models, Gradient Boosting (XGBoost / LightGBM) Connaissances et application des approches explicables (SHAP/LIME, explainaible AI) Pratique des mod les g n ratifs cosyst me Data Engineering Excellente ma trise du langage Python et de l cosyst me 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: data quality, performance, m triques d valuation, Back Testing, data / concept drift, RAGAS, LLM as a Judge Outils Azure (Azure ML, Foundry), Databricks, pySpark Confluence, JIRA, Bitbucket, GitLab, AzureDevOps Une connaissance technique de Snowflake et des enjeux bancaires r glementaire serait un plus (scoring, r glementation)

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