En un coup d'œil
- Missions: Concevoir des architectures IA et déployer des modèles sur GPU pour automatiser des processus complexes.
- Entreprise: Ingéniance, expert en finance de marché avec une culture collaborative.
- Avantages: Opportunités de carrière enrichissantes et accompagnement par des experts.
- Autres infos: Poste ouvert aux personnes en situation de handicap.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe dynamique et impactez le secteur bancaire avec l'IA.
- Qualifications: Bac+5 en data science et 6 ans d'expérience en IA requises.
Le salaire estimé est compris entre 61650 - 75350 € par an.
Descriptif de la société
INGENIANCE est une ESN spécialisée en finance de marché, banque et assurance depuis plus de 18 ans.
Nous accompagnons les grands acteurs bancaires et assurantiels français sur leurs projets les plus critiques, avec une expertise reconnue en Craft Development, Big Data, Cloud/Dev Ops et Agilité.
Rejoindre Ingéniance, c'est intégrer une communauté d'experts, être accompagné par un management de proximité et construire son parcours sur des missions à forte valeur ajoutée.
Build your success!
Contexte de la mission
Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Data Scientist IA Senior confirmé, spécialisé dans l'IA agentique et le déploiement de LLMs.
Vos missions principales
- Concevoir et mettre en œuvre des architectures agentiques pour automatiser et accélérer des processus métiers complexes (Lang Graph, Google ADK).
- Développer des pipelines IA d'extraction de données à partir de documents structurés et non structurés (états financiers, dossiers de crédit...).
- Déployer et optimiser des LLMs sur GPU en environnement de développement (v LLM, Tensor Flow, Py Torch).
- Mettre en place des systèmes d'évaluation et d'observabilité sur les pipelines agentiques (Phoenix Arize, DSPy).
- Industrialiser les solutions au standard IT : intégration MLOps/Dev Ops, pipelines d'entraînement, suivi des performances, détection du model drift (Kubernetes, Jenkins, Fast API).
- Définir et appliquer des stratégies de test pour garantir la qualité des modèles (pytest).
- Travailler en interaction directe avec les équipes métiers pour maximiser l'adoption des solutions IA.
- Accompagner et coacher des profils juniors, prendre ownership de cas d'usage jusqu'à la mise en production.
- Profil recherché
Formation Bac+5 (école d'ingénieurs, master en data science, mathématiques appliquées ou équivalent).
Minimum 6 ans d'expérience démontrée sur des projets d'IA : collecte et préparation de données (EDA, feature engineering, multi-sources), développement de modèles ML et deep learning (tuning d'hyperparamètres, validation croisée), déploiement et industrialisation en environnement de production.
Maîtrise de Python et des frameworks IA : Tensor Flow, Py Torch, Scikit-learn.
Expérience sur les LLMs et l'IA agentique exigée (Lang Graph, DSPy, v LLM ou équivalent).
Connaissance des outils MLOps et de containerisation (Kubernetes, Jenkins, Fast API).
Un premier contact avec les environnements bancaires ou financiers est un plus.
Anglais professionnel requis.
Autonomie, esprit critique, capacité à embarquer les métiers et à transmettre ses compétences sont des atouts clés pour réussir dans ce rôle.
Informations complémentaires
Conformément à la réglementation, et à notre politique d'égalité professionnelle, tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.
#J-18808-Ljbffr
Data Scientist IA Senior - F/H in Paris employeur : Ingeniance
INGENIANCE est un employeur de choix, offrant à ses collaborateurs un environnement dynamique et stimulant au cœur de la région parisienne. En intégrant une communauté d'experts, vous bénéficierez d'un management de proximité qui valorise le développement personnel et professionnel, tout en travaillant sur des projets à forte valeur ajoutée dans le secteur bancaire et financier. Avec des opportunités de croissance continue et une culture d'innovation, rejoindre INGENIANCE, c'est construire un parcours professionnel enrichissant et significatif.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Scientist IA Senior - F/H in Paris
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de Ingeniance
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Ingeniance. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Scientist IA Senior - F/H in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Ingeniance, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à Ingeniance que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez Ingeniance. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Ingeniance
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de Ingeniance et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
