Data Scientist H/F - 13

Notre groupe est au service de la transformation digitale des entreprises depuis 20 ans.

De l'étude à la réalisation en passant par le conseil, nous travaillons sur des projets de refonte d'infrastructure, de Cloud, d'Intelligence artificielle, de Cybersécurité, d'équipements « Endpoint », de Smartcity ou encore en développement web et applicatif.

Nous sommes convaincus qu'il ne suffit pas de transformer l'IT et qu'il faut aussi être capable de digitaliser les produits, les services et plus généralement les métiers

#DIGITALWAY

La complémentarité de nos différents pôles et de leurs expertises respectives permet aujourd'hui à REEL IT de se distinguer par son hyper-compétence, sa polyvalence et son dynamisme.

La cohésion entre nos différents pôles d'expertise constitue notre force pour faire face à la complexité et à l'ampleur de tous les projets que nous abordons.Votre mission :

Vous rejoignez une équipe spécialisée en Data et Intelligence Artificielle pour intervenir sur des projets à forte valeur ajoutée, mêlant modélisation avancée et IA générative. Votre rôle consiste à concevoir des solutions concrètes répondant à des problématiques métier, tout en garantissant leur robustesse, leur industrialisation et leur suivi dans le temps.

Vous êtes impliqué sur l'ensemble de la chaîne de valeur, depuis l'exploration des données jusqu'à la mise en production et l'évaluation continue des modèles.

Vos responsabilités :

Machine Learning / Deep Learning

- Comprendre les enjeux métier et qualifier les cas d'usage pertinents pour des approches de Machine Learning ou Deep Learning

- Réaliser des analyses exploratoires afin d'identifier des leviers de valeur dans les données

- Développer, entraîner et optimiser des modèles prédictifs ou analytiques

- Concevoir des pipelines de traitement de données à grande échelle pour alimenter les modèles

- Mettre en production des modèles robustes et assurer leur suivi (performance, dérive, valeur métier)

- Intégrer les bonnes pratiques de MLOps et travailler sur l'explicabilité des modèles

IA Générative

- Identifier et cadrer des cas d'usage pertinents pour l'IA générative

- Concevoir des solutions basées sur des LLM (prompt engineering, structuration du contexte)

- Développer des architectures intégrant des mécanismes de type RAG, appels d'outils ou orchestrations avancées

- Évaluer les performances des modèles via des approches de benchmark adaptées

- Optimiser les résultats (réglage des paramètres, amélioration des prompts, structuration des flux)

- Mettre en place des garde-fous pour sécuriser les usages (qualité, cohérence, conformité)