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F NEXTON

Consulting et Factory pour l'innovation digitale des grands comptes.

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Permanent

Paris

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Salary: Not specified

> 4 years

about 8 hours ago

Skills we're looking for

Communication skills

FastAPI

Kubernetes

Git

XGBoost

You'll be part of

450 employees

Design

IT / Digital

Digital

Founded in 2011

Revenue: 40 millions

You'll be working on

NEXTON recrute un Data Scientist / AI Engineer, en CDI, à Paris !

Ton futur environnement de travail :

Tu intègres l'équipe en tant que Dev/Data engineer pour l'un de nos clients grands comptes du secteur bancaire. Au cœur des enjeux d'innovation, tu participeras à la conception, au développement et à l'industrialisation de solutions d'IA avancées (Agentic AI, RAG) et de modèles prédictifs complexes pour répondre à des problématiques métier stratégiques (risque, fraude, marketing, recouvrement).

Tes missions :

Tu concevras des architectures RAG robustes et sécurisées, construiras des workflows multi-agents pour des processus complexes et orchestreras des LLMs (Azure OpenAI, modèles open source) avec intégration de Function Calling et de capacités de raisonnement.
Tu développeras des composants réutilisables sous forme d'API (FastAPI) et de services Cloud, définiras les standards techniques et déployeras les pratiques MLOps / LLMOps (CI/CD, Docker, Kubernetes) pour garantir la qualité, la fiabilité et la sécurité en production.
Tu concevras et maintiendras des modèles ML (supervisés, XGBoost, LightGBM), réaliseras des analyses exploratoires et garantiras l'explicabilité (SHAP, LIME) ainsi que la responsabilité des algorithmes.
Tu mettras en place l'observabilité des systèmes GenAI, suivras la dérive des modèles et des RAG, et mesureras la qualité des réponses générées via des frameworks d'évaluation avancés (RAGAS, LLM-as-a-Judge).

We're looking for

Tu justifies de 6 à 9 ans d’expérience en tant que data Scientist et dispose d'une connaissance de :

L'écosystème IA Générative & LLM avec la maîtrise des architectures RAG avancées, du Multi-Agent (LangChain, LangGraph, Semantic Kernel), du Prompt Engineering, du Fine-tuning et des Vector Databases
Le Software Engineering & MLOps via le développement Python avancé, la création d'API (FastAPI), la conteneurisation (Docker, Kubernetes), les pipelines CI/CD, MLflow et la gestion de version (Git)
La Data Science classique reposant sur de solides bases en statistiques appliquées, le Machine Learning supervisé (Gradient Boosting), l'optimisation de modèles prédictifs et XAI (SHAP, LIME)
Les environnements Cloud & Data avec une pratique avérée des plateformes Cloud (Azure, Azure AI Foundry, Azure AI Search, Azure ML) et des environnements Big Data (Databricks, PySpark)

Et tu as :

Une capacité démontrée à industrialiser des produits IA complexes et à les maintenir en condition operational à grande échelle
Un fort esprit d'innovation et une veille active sur les évolutions rapides de l'IA Générative et de l'Agentic AI
Une excellente aisance relationnelle pour vulgariser les sujets IA et collaborer efficacement avec les équipes métiers, SI et produit