Expert IA & Lead Data Scientist – F/H in Aix-en-Provence

Expert IA & Lead Data Scientist – F/H in Aix-en-Provence

Aix-en-Provence Temps plein 59400 - 72600 € / an (estimé) Sur site
P

En un coup d'œil

  • Missions: Concevoir et industrialiser des modèles d'IA et de Machine Learning pour nos clients.
  • Entreprise: Peaks, une entreprise dynamique au cœur de l'innovation technologique.
  • Avantages: CDI 36,5h, 9 RTT, formations et environnement collaboratif.
  • Autres infos: Culture du respect, opportunités locales et projets stimulants.
  • Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe passionnée et impactez la transformation numérique.
  • Qualifications: Minimum 5 ans en Data Science, maîtrise de Python et des architectures MLOps.

Le salaire estimé est compris entre 59400 - 72600 € par an.

Une première rencontre (visio ou visu) pour présenter en détail votre parcours, suivi de notre présentation de Peaks, de nos clients et des projets. Un rendez-vous avec un manager pour voir si vos attentes matchent avec les nôtres. Un échange technique pour challenger si besoin vos connaissances et vous permettre de poser toutes les questions qui vous viennent à un pair. Une réponse argumentée qu’elle soit positive ou négative.

Bienvenue au sein de la communauté Peaks. Au cœur du bassin technologique d’Aix-en-Provence, vous prenez la responsabilité technique des initiatives Data et Intelligence Artificielle pour nos clients grands comptes et acteurs régionaux. Votre défi principal réside dans la conception, l’industrialisation et le passage à l’échelle de modèles de Machine Learning et d’IA Générative complexes. En tant que référent technique, vous insufflez les meilleures pratiques d’ingénierie Data (MLOps, gouvernance, qualimétrie) tout en guidant les arbitrages d’architecture sur des environnements Cloud à forte volumétrie.

Vos responsabilités :

  • Cadrage et Architecture Data / IA : Spécifier les architectures de données, concevoir les pipelines MLOps et orchestrer l’entraînement comme le déploiement de modèles prédictifs et génératifs.
  • Industrialisation et Performance : Garantir la qualité du code, l’optimisation des performances de calcul et le maintien en condition opérationnelle (LLMops, monitoring de drift) des solutions déployées.
  • Intégration de l’IA : Exploiter et intégrer des LLM, agents autonomes et pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour automatiser la valorisation des données métier et accélérer nos cycles d’ingénierie.

Langages & Frameworks : Python, SQL, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain. Développement de modèles ML, fine-tuning et orchestration RAG / LLM.

Data Platforms & Cloud : Snowflake, Databricks, GCP / AWS (Vertex AI, SageMaker). Stockage, traitement distribué et hébergement d’infrastructures Data.

MLOps & CI/CD : MLflow, Docker, Kubernetes, GitLab CI / GitHub Actions. Industrialisation, suivi de l’expérimentation et automatisation des déploiements.

L’ÉCOSYSTÈME PEAKS :

  • Un suivi de proximité sur-mesure : Un accompagnement réel et régulier par votre manager et votre recruteur dédié.
  • Des projets choisis, près de chez vous : Nous privilégions les opportunités locales en adéquation avec vos aspirations.
  • Le développement de vos compétences : Formations, certifications, et participation active à nos communautés tech.
  • L’IA au cœur de nos pratiques : Accès aux outils récents pour accélérer vos développements au quotidien.
  • Des projets additionnels pour ne jamais perdre la flamme : Implication interne, animations d’ateliers, rôle de speaker ou référent technique.
  • Un cadre de travail sain et transparent : CDI 36,5h avec 9 RTT par an.
  • Une culture du respect et de l’échange : Un environnement collaboratif où votre voix compte.

ET VOUS ?

Expérience : Minimum 5 ans d’expérience en Data Science et Machine Learning, avec une pratique avérée du leadership technique d’équipe.

Compétences clés : Maîtrise avancée de Python, des architectures MLOps, des enjeux d’IA Générative (LLM, RAG) et de la mise en production sur les clouds majeurs (AWS, GCP ou Azure).

Posture : Esprit d’analyse, excellente pédagogie auprès des équipes métier, curieux des innovations et force de conviction chez nos clients.

Chez Peaks, nous croyons en la magie de la technologie mais surtout en celle des personnes qui la font vivre. Entreprise de Services du Numérique de 120 personnes réparties entre Lyon, Reims et Aix-en-Provence, notre ambition est de fédérer une équipe dynamique et passionnée où chaque membre s’investit au sein de notre communauté et dans la transformation numérique de nos clients.

Nous savons que pour exprimer pleinement votre expertise, vous avez besoin de travailler dans les meilleures conditions. Si vous recherchez un environnement de travail stable, encourageant et stimulant où vous pouvez vous exprimer tant sur le choix de vos projets que sur l’orientation de votre carrière, vous êtes au bon endroit.

Nous nous engageons à garantir un processus de recrutement équitable. Chaque candidature sera étudiée en fonction des qualifications et des compétences requises pour le poste, dans le respect de la diversité et de l’inclusion. Toutes les personnes, indépendamment de leurs parcours ou caractéristiques, ont la même chance de rejoindre notre équipe.

Rencontrez Romain lors d’un entretien. Et si vous souhaitez prendre la température des Peaksiens avant de vous lancer, n’hésitez pas à leur poser des questions sur LinkedIn ou à venir à nos événements techniques, inscription sur le site meetup.

Notre vision, notre philosophie, notre promesse : Créer les meilleures conditions de travail pour que chacun puisse s’accomplir pleinement. Une cellule Recherche et Innovation pour travailler ensemble sur des projets qui ont du sens.

Expert IA & Lead Data Scientist – F/H in Aix-en-Provence employeur : Peaks

PEAKS est un employeur de choix, offrant un environnement dynamique et collaboratif au cœur de Lyon. Avec des opportunités de croissance professionnelle et un accent sur le développement des compétences, vous serez soutenu par une équipe passionnée et engagée. Rejoindre PEAKS, c'est faire partie d'une culture d'innovation où chaque contribution compte et où votre carrière peut véritablement s'épanouir.

P

Coordonnées :

Équipe de recrutement de Peaks

Conseils d'expert StudySmarter🤫

Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Expert IA & Lead Data Scientist – F/H in Aix-en-Provence

✨Participer à des hackathons

Les hackathons sont une super opportunité pour montrer tes compétences en data science. En participant, tu peux non seulement travailler sur des projets concrets, mais aussi rencontrer des recruteurs et des professionnels du domaine. Qui sait, ça pourrait mener directement à une offre chez Peaks!

✨Contribuer à des projets open-source

Plonger dans des projets open-source te permet de mettre en pratique tes compétences et d'améliorer ta visibilité dans la communauté des data scientists. C'est aussi une manière géniale de bâtir ton réseau et de te faire remarquer par des entreprises comme Peaks.

✨Réseauter lors de conférences

Les conférences en data science sont le lieu idéal pour rencontrer des professionnels du secteur. N'hésite pas à te présenter, échanger des cartes de visite et discuter de projets avec des personnes qui travaillent dans des entreprises que tu admires, y compris Peaks.

✨Appliquer directement via notre site

Quand tu vois une offre chez Peaks, n'attends pas ! Postule directement sur notre site. Montre-nous ton enthousiasme pour le poste de data scientist à temps plein, et n'oublie pas d'inclure des exemples de tes projets et réalisations.

Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Expert IA & Lead Data Scientist – F/H in Aix-en-Provence

Python
MLOps
IA Générative
LLM
RAG
AWS
GCP

Quelques conseils pour ta candidature 🫡

Met en avant tes projets de data science:Pour un poste en data science chez Peaks, assure-toi d'inclure des liens vers tes projets sur GitHub ou des articles de blog où tu expliques tes analyses de données. Ça montre que tu es actif dans le domaine et que tu comprends les défis du travail réel.

Soigne ton CV avec des compétences techniques précises:Quand tu écris ton CV pour un emploi de data scientist, mets en avant les langages de programmation que tu maîtrises (comme Python ou R) et des frameworks comme TensorFlow ou Scikit-learn. Mentionner des projets où tu les as utilisés peut vraiment faire la différence !

Raconte ta passion pour les données dans ta lettre de motivation:Dans ta lettre de motivation, explique pourquoi tu es passionné par la data science et comment ce poste chez Peaks s'aligne avec tes ambitions. C'est l'occasion de montrer ta curiosité intellectuelle et ton envie d'apprendre dans un environnement dynamique.

Soumets ta candidature via notre site:Pour qu'on puisse mieux te considérer pour ce poste, pense à postuler directement sur notre site Web. Cela nous permet de centraliser les candidatures et de mieux te connaître à travers ton formulaire.

Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Peaks

✨Maîtrise des outils de Data Science

Assurons-nous de bien réviser les outils que l'on utilise dans le domaine de la data science, comme Python ou R. Sois prêt à discuter des bibliothèques que tu as maîtrisées, comme Pandas ou scikit-learn, et donne des exemples concrets de projets où tu les as utilisés.

✨Prépare-toi à des questions techniques

Attends-toi à des questions techniques sur des sujets comme l'apprentissage machine ou l'analyse de données. On pourrait te demander de résoudre un problème en direct ou de décrire un algorithme que tu as utilisé dans le passé. Prépare-toi à montrer ta capacité à analyser et interpréter des données !

✨Montre ta passion pour l'apprentissage

En tant que candidat pour un poste à temps plein, il est crucial de montrer ton envie d'apprendre et de te développer. Partage tes aspirations et les nouvelles compétences que tu souhaites acquérir pour évoluer dans ce domaine dynamique.

✨Prépare un portfolio percutant

Avoir un portfolio solide est essentiel. Choisis quelques projets pertinents que tu peux présenter, en détaillant les défis que tu as relevés et les solutions que tu as apportées. Ça montrera non seulement tes compétences, mais aussi ta capacité à résoudre des problèmes concrets dans le monde réel.