En un coup d'œil
- Missions: Concevoir et déployer des solutions IA sur des projets clients stratégiques.
- Entreprise: Quickscale AI, une société de conseil innovante à Paris.
- Avantages: Rémunération compétitive, télétravail flexible, et formations continues.
- Autres infos: Environnement dynamique avec forte autonomie et opportunités de croissance.
- Pourquoi ce job: Rejoignez-nous pour façonner l'avenir de l'IA en entreprise avec des clients prestigieux.
- Qualifications: Expérience en data science et ML engineering, maîtrise de Python.
Le salaire estimé est compris entre 60000 - 90000 € par an.
- Quickscale AI - Paris (hybride)
- CDI | Expérience : 5+ ans | Rémunération : 60–90K€ selon profil
Qui sommes-nous ?
Quickscale AI est une société de conseil spécialisée dans le développement d'agents IA sur mesure pour des secteurs exigeants : finance, juridique, conformité, marketing.
Nous aidons nos clients à concevoir et déployer des solutions d'IA fiables, auditées et réellement utilisées en production.
Notre équipe combine excellence technique, rigueur scientifique et sens produit.
Nous croyons à une IA utile, explicable et responsable, au service de la transformation des organisations.
Rejoignez-nous pour façonner l'avenir de l'IA en Entreprise !
Votre rôle
En tant que Consultant·e Senior Data Scientist & AI Engineer, vous intervenez sur des projets clients stratégiques, de la compréhension fine des enjeux métier jusqu'à la mise en production des solutions.
- Vous évoluez avec un fort niveau d'autonomie et de responsabilité, à l'interface entre :
- la data science appliquée,
- l'ingénierie ML et logicielle,
- et les cas d'usage métiers concrets.
- Vos missions
- Projets clients
- Concevoir, développer et déployer des pipelines de data science et de machine learning (segmentation, scoring, séries temporelles, modèles explicatifs, RAG).
- Développer et orchestrer des agents IA métiers (LLM, workflows outillés, architectures multi-agents).
- Industrialiser modèles et pipelines : tests, monitoring, observabilité, performance.
- Intervenir sur des environnements cloud et/ou on-premise, parfois contraints (sécurité, gouvernance, performance).
- Être force de proposition sur les choix méthodologiques, techniques et architecturaux.
- Travailler en interaction directe avec les équipes data, IT et métiers chez nos clients.
- Exemples de projets
- Segmentation de marché et optimisation de portefeuilles de marques pour des groupes FMCG internationaux.
• Déploiement d'agents IA métiers, par exemple
o Marketing : agents d'aide à la création de briefs, à l'analyse d'insights consommateurs et à la génération d'assets.
o Banque d'investissement : agent IA pour analystes crédit (credit memos, due diligence, extraction documentaire) à grande échelle, sur infrastructures GPU self-hosted.
o Luxe : agent IA capable de raisonner sur un catalogue produit, les stocks et les boutiques pour formuler des recommandations ou des substitutions.
- Organisme public : industrialisation de plateformes d'inférence LLM (LLMOps) à grande échelle.
- R&D & transmission
- Contribution aux produits internes (frameworks, librairies, agents métiers).
- Participation à nos travaux de R&D autour des agents IA (orchestration multi-agents pour la résolution de tâches complexes).
- Contribution à nos formations clients et à la montée en compétences de l'équipe (revues techniques, partage de bonnes pratiques).
- Profil recherché
- Compétences techniques
- +5 ans d'expérience en data science et/ou ML engineering sur des projets mis en production.
- Solide maîtrise de Python, des pipelines data/ML et des bonnes pratiques de développement.
- Expérience en modélisation statistique et machine learning appliqué.
- Bonne compréhension des architectures et pattern agentiques
- Expérience avec des environnements cloud (AWS, GCP, Azure) et/ou on-premise.
- Connaissances pratiques en Dev Ops / MLOps : Docker, Kubernetes, CI/CD, monitoring.
- Capacité à concevoir des architectures robustes, maintenables et scalables.
- Posture & soft-skills
- Forte capacité à s'approprier des problématiques métiers complexes et à les traduire en solutions IA concrètes.
- Excellentes capacités de communication : expliquer, argumenter et vulgariser des choix techniques auprès de profils non techniques.
- Habitude de travailler dans des environnements à hauts standards d'exigence et de responsabilité.
- Forte curiosioté, autonomie, sens des priorités.
- Goût pour le travail en équipe, le partage et la transmission.
- Pourquoi nous rejoindre
- Environnement entrepreneurial avec un impact direct et une forte visibilité sur les projets.
- Forte exposition aux sujets agents IA et ML dans un contexte de production.
- Missions variées et exigeantes avec des clients prestigieux.
- Encadrement rapproché par des profils seniors expérimentés.
- Haut niveau d'autonomie et possibilité d'influencer les choix stratégiques.
- Télétravail flexible (jusqu'à 4 jours par semaine), accès à des bureaux We Work en plein centre de Paris.
- Bonus de performance.
- Formations continues, conférences, veille active.
- Mutuelle prise en charge à 100 %.
Consultant(e) Senior AI Engineer & Data Scientist in Paris employeur : Quickscale AI
Quickscale AI est un employeur de choix, offrant un environnement entrepreneurial dynamique où chaque consultant(e) a un impact direct sur des projets prestigieux dans des secteurs variés tels que la finance et le luxe. Avec un fort accent sur l'autonomie, la formation continue et un encadrement par des experts, les employés bénéficient d'opportunités de croissance significatives tout en profitant d'une flexibilité de télétravail et d'un cadre de travail stimulant au cœur de Paris.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Consultant(e) Senior AI Engineer & Data Scientist 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 Quickscale AI
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez Quickscale AI. 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 Consultant(e) Senior AI Engineer & Data Scientist in Paris
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez Quickscale AI, 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 Quickscale AI 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 Quickscale AI. 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 Quickscale AI
✨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 Quickscale AI et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
