AI engineer / Data scientist

AkumenIA renforce son équipe opérationnelle pour relever les défis d’un marché en constante évolution et accompagner des clients de plus en plus exigeants sur les enjeux Data & IA. Passionné(e) par l’intelligence artificielle et les données ? Nous recherchons un(e) AI Engineer / Data Scientist visionnaire pour explorer, analyser et transformer des données structurées et non sructurées en solutions révolutionnaires. Vous serez au cœur de projets stratégiques intégrant des modèles d’IA avancés.

Exploration et analyse des données : • Collecter, nettoyer et transformer des ensembles de données structurées (bases relationnelles, CSV) et non structurées (texte, audio, vidéo, logs). • Réaliser des analyses exploratoires approfondies pour détecter des tendances, anomalies et opportunités. • Développer des pipelines de traitement de données adaptés aux besoins spécifiques des données hétérogènes. • Illustrer des insights clés à l’aide d’outils dataviz comme (Tableau, Power BI, Click, …) Conception et développement de modèles : • Construire, entraîner et optimiser des modèles de machine learning et de deep learning adaptés à des données structurées et non structurées. • Fine-tuning des LLMs pour répondre à des problématiques spécifiques. • Exploiter des frameworks modernes (Hugging Face Transformers, LangChain, OpenAI API) pour gérer les données textuelles et conversationnelles. Déploiement et industrialisation : • Mettre en place des pipelines automatisés pour traiter, entraîner et déployer des modèles IA à grande échelle (CI/CD). • Déployer des solutions robustes et scalables sur des plateformes cloud (AWS, Azure, GCP). • Collaborer avec les équipes DevOps pour assurer une infrastructure performante pour les traitements massifs de données. Amélioration continue et veille technologique : • Suivre les performances des modèles en production et appliquer des optimisations basées sur des retours concrets. • Rester à jour sur les dernières avancées dans l’analyse de données structurées et non structurées, ainsi que les technologies IA, notamment les LLMs. • Innover et proposer des solutions alignées sur les objectifs stratégiques. Communication et collaboration : • Collaborer étroitement avec des parties prenantes variées pour traduire les besoins métiers en solutions IA concrètes. • Présenter les résultats de manière impactante grâce à un storytelling soutenu par des visualisations percutantes.

Vous êtes diplômé.e d'une école d'ingénieur de permier rang avec une compsante Tech et Data science . Vous justifiez d’une expérience professionnelle de 2 ans en data avec un track record comportant projets data et expérience en cabinet de conseil. Compétences techniques : Vous êtes diplômé.e d'une école d'ingénieur de permier rang avec une compsante Tech et Data science . Vous justifiez d’une expérience professionnelle de 2 ans en data avec un track record comportant projets data et expérience en cabinet de conseil. Compétences techniques : • Maitrise des compétences en programmation informatique, algorithmie, mathématiques appliquées et statistiques. • Expertise Data Science mobilisant les nouvelles technologies (modèles, outils, etc.) • Maîtrise des concepts de l’IA (ML, DL, NLP, Computer Vision, …) • Expérience en projets Data Science de bout en bout, y compris l’industrialisation (MLOps) • Manipulation et traitement de données structurées et non structurées • Maitrise de la méthodologie Agile • Veille sur les outils Data Science, On prem, hybrides ou sur le Cloud Compétences comportementales : • Expérience réussie dans le Conseil • Expérience réussie dans le Management • Capacité d’analyse et de conception • Capacité de synthèse • Capacité d’organisation • Esprit de Leadership • Esprit d’initiative • Capacité d’adaptation Environnement technique • Jupyter • Azure • AWS • Python / Py-Spark • Power BI, Tabeau Software • Scala • ETL • Databricks, Glue Studio, Big Query, etc. • Bases de données • Airflow • Maitrise des compétences en programmation informatique, algorithmie, mathématiques appliquées et statistiques. • Expertise Data Science mobilisant les nouvelles technologies (modèles, outils, etc.) • Maîtrise des concepts de l’IA (ML, DL, NLP, Computer Vision, …) • Expérience en projets Data Science de bout en bout, y compris l’industrialisation (MLOps) • Manipulation et traitement de données structurées et non structurées • Maitrise de la méthodologie Agile • Veille sur les outils Data Science, On prem, hybrides ou sur le Cloud Compétences comportementales : • Expérience réussie dans le Conseil • Expérience réussie dans le Management • Capacité d’analyse et de conception • Capacité de synthèse • Capacité d’organisation • Esprit de Leadership • Esprit d’initiative • Capacité d’adaptation Environnement technique • Jupyter • Azure • AWS • Python / Py-Spark • Power BI, Tabeau Software • Scala • ETL • Databricks, Glue Studio, Big Query, etc. • Bases de données • Airflow