đŸ€–đŸŒData Scientist – NLP & ModĂšles GĂ©nĂ©ratifs – Pur Player Data IA ML

Permanent contract
Paris
A few days at home
Salary: €60K to 70K
Experience: > 5 years
Education: Master's Degree

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Job description

Le Poste : Data Scientist - MLP & ModĂšles GĂ©nĂ©ratifs đŸ§±â€đŸ’»

Dans le cadre d’un nouveau projet from scratch pour une grande sociĂ©tĂ© industrielle du secteur de la dĂ©fense, ils constituent une Ă©quipe Data ambitieuse chargĂ©e de dĂ©velopper un compagnon IA permettant d’automatiser les tĂąches de l’ingĂ©nierie du groupe.

En tant que Data Scientist expĂ©rimentĂ© (≈5 ans d’expĂ©rience), vous jouerez un rĂŽle central dans la construction et l’amĂ©lioration de modĂšles gĂ©nĂ©ratifs sur des donnĂ©es mĂ©tier complexes. Vous travaillerez en lien Ă©troits avec les Data Engineers, ML Engineers et experts mĂ©tier.

.

Vos missions principales 📅 :

  • Intervenir sur la mise Ă  disposition et l’analyse des donnĂ©es mĂ©tiers industrielles 📈

  • Analyser et structurer des donnĂ©es externes complexes 🔎

  • DĂ©velopper des modĂšles de gĂ©nĂ©ration de texte ou donnĂ©es techniques basĂ©s sur le MLP đŸ€–

  • Travailler dans un environnement scalable et orientĂ© performance âšĄïž

  • Collaborer avec le ML Engineer sur la mise en production 🚀

  • Travailler de bout en bout sur le cycle de vie des modĂšles 🔄

  • GĂ©rer l’amĂ©lioration continue de la stack technique 🚼🔄

  • Vulgariser les rĂ©sultats âœïžđŸ“ƒ et assurer un dialogue fluide avec les Ă©quipes mĂ©tiers

La stack

  • Langage : Python 🔄

  • Orientation : Data Science, modĂšles MLP et gĂ©nĂ©ratifs

  • ModĂ©lisation : clustering multilingue, analyse sĂ©mantique 🔍🌍

  • Environnement : scalable, collaboratif, qualitĂ© de code et performance

  • Soft skills : vulgarisation, sens du rĂ©sultat, goĂ»t pour l’optimisation 💡


Preferred experience

  • Bac+5 en mathĂ©matiques appliquĂ©es, informatique, data science ou Ă©quivalent. Grande Ecole d’ingĂ©nieur Groupe A

  • 3 Ă  5 ans d’expĂ©rience professionnelle dans un rĂŽle de Data Scientist (hors stage/alternance).

  • Excellent maĂźtrise de Python et des librairies orientĂ© ML/IA obligatoire (PyTorch et/ou TensorFlow).

  • DĂ©velopper et fine tuner des modĂšles de GenAI.

  • ExpĂ©rience en NLP sur de l’embedding et du clustering multi-langues.

  • Aisance dans l’analyse mĂ©tier et la vulgarisation des rĂ©sultats.

  • GoĂ»t pour l’optimisation, la performance et la qualitĂ© logicielle.


Recruitment process

1er entretien : Présentation de vos expériences et projets

Test technique adaptĂ© Ă  votre mĂ©tier et sur un cas d’usage concret d’ici le 2nd entretien

2Ăšme entretien : Entretien Technique

3Úme entretien : Visite de des locaux et échange avec le Directeur Général: entretien RH

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