En un coup d'œil
- Missions: Concevoir des frameworks AI et collaborer sur des projets innovants autour de la GenAI.
- Entreprise: Entreprise internationale à la pointe de l'innovation en AI.
- Avantages: Rythme hybride, mission longue durée et opportunités de développement professionnel.
- Autres infos: Environnement dynamique avec une forte culture collaborative.
- Pourquoi ce job: Impacte le futur de l'AI tout en travaillant avec des technologies de pointe.
- Qualifications: 3 à 6 ans d'expérience en ML/NLP et maîtrise des LLM et GenAI.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Bonjour à toutes et à tous, notamment aux Data Scientists spécialisés GenAI / LLM.
Je cherche un(e) Data Scientist pour intervenir sur une mission stratégique autour de l’AI et de la GenAI au sein d’un environnement international. Tu interviendras au cœur d’une équipe en charge de construire les fondations AI qui permettront aux différentes équipes produit et marques de développer et industrialiser des fonctionnalités basées sur l’IA.
Ce que tu vas faire :
- Concevoir et développer des frameworks AI réutilisables
- Travailler sur l’orchestration LLM, le RAG, les agents et la gestion des prompts / contextes
- Construire des dispositifs d’évaluation et d’observabilité des solutions GenAI
- Définir des bonnes pratiques et architectures de référence pour les projets GenAI / ML
- Travailler sur les problématiques de sélection de modèles, coûts, latence, sécurité et Human-in-the-Loop
- Prototyper des use cases AI de bout en bout
- Intervenir notamment sur la génération et l’enrichissement de contenus produits, le SEO/GEO multilingue, les assistants et la recherche sémantique
- Transformer les POCs à fort potentiel en composants industrialisés
- Collaborer avec les équipes Produit, Data, Sécurité et Juridique
- Contribuer à la communauté AI interne via la documentation, les workshops, les exemples de code et les code reviews
Stack technique : Python / LLM / GenAI / RAG / Agents / APIs / Microservices / CI-CD / Cloud (GCP / AWS / Azure)
Profil recherché :
- 3 à 6 ans d’expérience dans la construction de systèmes ML / NLP en production
- Expérience hands-on récente sur les LLM et la GenAI
- Bonne maîtrise des sujets RAG, agents, évaluation et/ou fine-tuning
- Solides compétences en Python
- Bonnes bases en software engineering : APIs, microservices, testing, CI/CD
- Expérience sur un environnement Cloud : GCP, AWS ou Azure
- Bonne compréhension des enjeux GenAI : modèles, coûts, latence, sécurité, évaluation
- Français et anglais professionnels
Les plus de la mission :
- Expérience en e-commerce, retail, product catalogs ou plateformes web riches en contenu
- Connaissance des environnements PIM
- Expérience sur des pipelines de contenu multilingue ou des outils SEO
- Familiarité avec les frameworks d’évaluation LLM, les guardrails et les outils de gestion des prompts / versions
- Expérience en startup deep-tech ou au sein d’une équipe centrale de plateforme / enablement
IDF : Rythme hybride
Démarrage : ASAP
Mission : longue durée
Qu’en penses-tu ? Si tu es un(e) Data Scientist spécialisé(e) GenAI / LLM et que tu souhaites intervenir sur une mission d’envergure avec des enjeux forts d’industrialisation de l’AI, je serais ravi(e) d’échanger avec toi.
Data Scientists spécialisés GenAI / LLM in Paris employeur : Project Freelance
Rejoindre notre entreprise, acteur majeur du transport aérien, c'est intégrer une culture d'innovation et de collaboration où chaque voix compte. Nous offrons des opportunités de développement professionnel dans un environnement dynamique en Île-de-France, avec la flexibilité du télétravail partiel, permettant un équilibre entre vie professionnelle et personnelle. En tant que Chef de projet IT RH, vous aurez l'occasion de travailler sur des projets impactants tout en bénéficiant d'un cadre de travail stimulant et d'une équipe soudée.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Scientists spécialisés GenAI / LLM 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 Project Freelance
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Project Freelance. 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 Scientists spécialisés GenAI / LLM in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Project Freelance, 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 Project Freelance 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 Project Freelance. 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 Project Freelance
✨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 Project Freelance et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
