Data Scientist / AI Engineer - Paris ou Clermont-Ferrand (télétravail flexible)

Contexte de la mission

Au sein d’une équipe transverse rattachée à la DSI, vous intervenez dans une démarche d’innovation centrée sur la data et l’intelligence artificielle. L’équipe agit en amont des projets pour :

• explorer de nouveaux cas d’usage métiers
• concevoir des POC (Proof of Concept)
• orienter les choix technologiques (solutions du marché vs développements spécifiques)

Les solutions validées ont vocation à être industrialisées et déployées à plus grande échelle, notamment via des équipes internationales.

Objectifs de la mission

• Explorer et qualifier des cas d’usage data / IA
• Concevoir et développer des POC innovants
• Orienter les choix technologiques (build vs buy)
• Assurer le lien entre innovation, métiers et industrialisation

Responsabilités principales

• Mener plusieurs explorations data en parallèle avec différentes directions métiers
• Concevoir et développer des modèles analytiques et algorithmes de machine learning
• Définir les architectures et solutions techniques adaptées
• Réaliser des POC et prototypes (MVP)
• Présenter les résultats et recommandations aux parties prenantes
• Animer des ateliers métiers et formaliser les besoins
• Contribuer aux choix d’urbanisation du SI
• Assurer un reporting structuré jusqu’au niveau DSI

Compétences requises :

Profil recherché

• Data Scientist / AI Engineer expérimenté
• À l’aise dans des environnements exploratoires et peu cadrés
• Forte autonomie et capacité à gérer plusieurs sujets en parallèle
• Excellent relationnel, capable d’interagir avec des interlocuteurs métiers et IT
• Capacité à vulgariser des sujets complexes et à présenter clairement les résultats

Profil hybride recherché : expertise technique + communication + vision stratégique

Compétences techniques clés

• Excellente maîtrise de Python
• Très bonne expérience sur Databricks
• Maîtrise des environnements Microsoft Azure / Azure ML
• Machine Learning (modélisation, NLP, traitement de données non structurées)
• Manipulation de données (API, scraping, data crawling)

Compétences transverses

• Esprit d’exploration et d’innovation (POC, MVP)
• Forte capacité d’analyse et de recommandation
• Pédagogie et capacité à embarquer les équipes
• Aisance dans les échanges avec des interlocuteurs de haut niveau (DSI)
• Bonne compréhension des enjeux SI et d’urbanisation

Environnement technique

• Python / Databricks / Azure
• Projets data et IA en phase d’exploration et d’industrialisation
• Collaboration avec équipes métiers et IT
• Contexte international