Consultant data science-ingénieur ia

• Participer aux phases de cadrage des projets en contribuant aux études d'impact, à la conception des solutions et à l'estimation des charges.
• Identifier les problématiques métiers et proposer des solutions innovantes basées sur l'IA et le Machine Learning.
• Concevoir et mettre en oeuvre des stratégies de tests automatisés (unitaires, non-régression) afin de garantir la qualité des développements.
• Veiller à l'application des bonnes pratiques en matière de sécurité des données, des modèles et des infrastructures.
• Définir et déployer des dispositifs de validation continue, de tests de préproduction et de garde-fous (guardrails) pour les applications d'IA générative.
• Réaliser et piloter les campagnes de tests techniques, d'intégration, de performance et de charge.
• Produire et maintenir la documentation technique des modèles et assurer le suivi de leurs évolutions.
• Préparer, automatiser et superviser le déploiement des applications et des infrastructures Azure associées, notamment via des approches Infrastructure as Code (IaC) .
• Collaborer étroitement avec l'ensemble des parties prenantes métiers et techniques (architectes, équipes conformité, marketing, sécurité, etc.) afin de garantir la réussite des projets.
• Assurer le suivi opérationnel des solutions, analyser les incidents et mettre en oeuvre les actions correctives nécessaires à leur résolution.

Diplômé (e) d'une grande école d'ingénieur ou d'une formation universitaire en informatique, en Data & IA ou dans un domaine technique similaire, vous souhaitez relever des défis ambitieux ? Ce poste est fait pour vous !

Votre Profil : ? Compétences métiers & techniques :

• Vous justifiez d'une expérience de 5 ans minimum (en CDI) sur des sujets de Data, Architecture de données ou industrialisation de solutions IA répondant aux enjeux métiers (LCB-FT) et/ou (LAF) .
• Vous êtes familier avec les notions techniques & métiers suivantes : Machine Learning ; GenAI ; Analyse et valorisation de données ; Microsoft Azure ; Databricks ; Microsoft Copilot ; Terraform ; Python ; Entrées en relation et onboarding clients ; Automatisation des processus back-office ; Chatbots et assistants conversationnels pour clients et prospects ; Mesure et amélioration de la satisfaction client ; Gestion et traitement des incidents ?Principales responsabilités :
• Développer et industrialiser des solutions d'IA répondant aux enjeux métiers de la Filière Clients.
• Concevoir des applications basées sur le Machine Learning et l'IA générative.
• Mettre en oeuvre des architectures cloud et data performantes sur Azure et Databricks.
• Automatiser et optimiser les processus métiers grâce à des workflows intelligents.
• Accompagner les métiers dans l'amélioration de l'expérience client, la prévention des risques et la conformité réglementaire.