Data scientist/AI engineering

Voici une version optimisée de votre annonce Data Scientist pour l’équipe Tweenme.
J’ai structuré le texte en sections claires, ajouté quelques précisions sur le profil recherché et les avantages, et reformulé certaines phrases pour les rendre plus percutantes. Vous pouvez bien sûr l’ajuster selon vos besoins (niveau d’expérience, localisation, processus de recrutement, etc.).

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📢 Data Scientist – Équipe Tweenme (IA Générative & MLOps)

Lieu : [Ville / Télétravail hybride]
Type de contrat : CDI / CDD (préciser) – Temps plein
Date de prise de fonction : [immédiate / à convenir]

Pourquoi rejoindre Tweenme ?

• Projets de pointe : travaillez sur des modèles LLM, RAG, vision‑langage, etc., et participez à la mise en production de solutions IA à forte valeur ajoutée.
• Environnement dynamique : équipe pluridisciplinaire (data, produit, métier) où la collaboration est au cœur du quotidien.
• Montée en compétences : budget formation, conférences, hackathons internes et accès à des ressources cloud de dernière génération.
• Impact concret : vos modèles sont déployés chez nos clients et mesurés en temps réel (KPIs business, ROI).

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Missions principales

Domaine	Responsabilités
Modélisation	• Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de machine learning & deep learning (supervised, unsupervised, reinforcement). • Développer des solutions d’IA générative (LLM, RAG, diffusion, etc.).
MLOps & Industrialisation	• Construire des pipelines CI/CD (GitOps, Docker, Kubernetes, Airflow, MLflow, etc.). • Mettre en place le monitoring (drift, performance, alerting) et le logging des modèles en production.
Data Engineering	• Nettoyer, enrichir et structurer des jeux de données massifs (SQL, NoSQL, data lake, streaming). • Concevoir des features robustes et réutilisables.
Collaboration & PO	• Travailler main‑dans‑la‑main avec les équipes produit, design et métier pour traduire les besoins business en cas d’usage IA. • Animer des ateliers de co‑création avec les clients pour définir les POCs.
Recherche & Innovation	• Veille technologique (nouveaux modèles, frameworks, bibliothèques). • Proposer et tester des approches novatrices (prompt‑engineering, fine‑tuning, retrieval‑augmented generation, etc.).
Amélioration continue	• Analyser les retours d’expérience, itérer sur les modèles et les pipelines. • Documenter les bonnes pratiques et partager les connaissances au sein de l’équipe.

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Profil recherché

Critères	Détails
Formation	Bac+5 / Master en Data Science, IA, Informatique, Mathématiques appliquées ou équivalent.
Expérience	2 à 5 ans d’expérience en data science / ML engineering (ou stage long + projets académiques).
Compétences techniques	• Python (pandas, numpy, scikit‑learn, PyTorch/TensorFlow). • Frameworks LLM (Hugging Face Transformers, LangChain, Llama‑Index). • MLOps : Docker, Kubernetes, CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI), MLflow, DVC, Airflow. • Bases de données : SQL, NoSQL, data‑lake (S3, GCS). • Cloud : AWS, GCP ou Azure (SageMaker, Vertex AI, etc.).
Soft skills	• Curiosité insatiable et goût du challenge. • Capacité à vulgariser des concepts techniques pour des interlocuteurs non‑techniques. • Esprit d’équipe, autonomie et sens de l’initiative.
Atouts	• Expérience avec les modèles génératifs (GPT‑4, Claude, LLaMA, Stable Diffusion). • Connaissances en NLP, vision‑langage ou audio‑ML. • Participation à des compétitions Kaggle / hackathons.

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Ce que nous offrons

• Rémunération attractive + bonus lié aux projets livrés.
• Ticket restaurant, mutuelle d’entreprise, participation transport.
• Budget formation (conférences, cours en ligne, certifications).
• Journées d’innovation (hackathon interne, « 20 % time »).
• Horaires flexibles et possibilité de télétravail partiel.
• Environnement de travail moderne : bureaux lumineux, espaces de coworking, café gratuit.

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Processus de recrutement

1. Entretien RH – présentation du poste, de la culture d’entreprise et de vos attentes.
2. Technical interview – étude de cas / coding challenge (Python + ML).
3. Deep‑dive – discussion autour d’un projet IA que vous avez mené (architecture, MLOps, résultats).
4. Rencontre équipe – échange informel avec les futurs collègues (data, produit, dev).
5. Offer – proposition contractuelle et négociation.

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Comment postuler ?

Envoyez votre CV, une lettre de motivation et, si possible, un portfolio (GitHub, notebooks, publications) à : recrutement@tweenme.io avec l’objet « Data Scientist – IA Générative ».

Nous étudierons chaque candidature avec attention et reviendrons vers vous sous 10 jours ouvrés.

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Astuce : si vous avez déjà travaillé sur un POC IA générative (ex. chatbot RAG, génération d’images à partir de texte, etc.), mettez‑le en avant dans votre lettre ! Cela montre immédiatement votre adéquation avec nos projets phares.

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N’hésitez pas à me dire si vous souhaitez :

• Ajouter ou modifier des points (ex. localisation, télétravail, niveau d’expérience).
• Inclure des informations sur la culture d’entreprise ou les valeurs de Tweenme.
• Adapter le ton (plus formel, plus startup‑friendly, etc.).

Bonne chance dans votre recherche de talents ! 🚀