Data scientist F/H - Localisation Bordeaux

Poste

Le mot du manager
Vous êtes passionné, passionnée par l'innovation, les nouvelles technologies, l'intelligence artificielle et les algorithmes (machine learning, deep learning, NLP, LLM...), ainsi que par leur utilisation au service de l'intérêt général. Vous vous intéressez également aux enjeux éthiques liés à l'IA et au numérique, tels que l'explicabilité ou la fairness. Rejoignez‑nous ! Nous vous offrons l'opportunité de mettre vos compétences au service de l'intérêt général. Vous intégrerez, intégrée, une équipe motivée et dynamique et conduirez, conduirez vos missions dans un environnement de travail très agréable.
Missions
Vous participerez et impulserez la Transformation de la Direction des politiques sociales par l'usage de nouvelles technologies et de l'intelligence artificielle apportant des innovations à nos services, incrémentales ou disruptives, faisant évoluer les façons de faire des collaborateurs, et in fine le service rendu à nos clients. Plus spécifiquement, vous valoriserez et amplifierez l'usage de l'ensemble des leviers numériques, Data & IA pour répondre aux enjeux de la Direction des Politiques sociales (DPS).
• Vous serez rattaché, rattachée e au Service Numérique DATA et IA de la Direction de l'innovation et de la prospective, et réaliserez vos missions sous la supervision du Lead data scientist de la DPS, lui-même rattaché au Responsable du Service.

Vous participerez activement à la mise en œuvre des cas d'usage IA priorisés dans la feuille de route IA de la DPS. Vous travaillerez notamment sur plusieurs projets internes d'IA Générative sous la supervision du lead datascientist de l'équipe pour répondre aux cas d'usage des métiers de la DPS. Vos missions pourront être les suivantes
• Définir et implémenter le preprocessing des données non structurées (textes, catalogue de formations, référentiel de compétences et métiers) pour modéliser leur extraction et retraitement algorithmique dans la plateforme data
• Optimiser tous les traitements en termes de performance machine et de performance (métrique) statistique
• Sélection, intégration et optimisation de modèles LLM open source
• Conception et mise en œuvre de solutions basées sur RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• Développement d'agents autonomes (boucles perception/action, agents multi-tâches)
• Déploiement via DataikuUtilisation des services IA de Microsoft Azure (OpenAI, Azure ML, Copilot Studio)
• Industrialisation : CI/CD, monitoring, documentation, MLOps
• Sélectionner et documenter les techniques adéquates et construire les solutions nécessaires au traitement des données non structurées afin de répondre aux besoins soulevés
• Définir une stratégie qui permette de trouver les meilleurs modèles et de répondre à la problématique métier adressée
• Présenter de façon pédagogique les approches proposées et documenter les résultats à travers une documentation technique et un mode opératoire

Profil

Diplôme et spécialité éventuelle :
Titulaire d'un doctorat en IA ou d'un diplôme d'une grande école d'ingénieur ou d'un troisième cycle universitaire spécialisé en data science, intelligence artificielle, mathématiques appliquées ou en statistiques avec au moins une première expérience réussie en data science
· Maîtrise des langages de programmation Python, SQL et PySpark
· Maîtrise technique et théorique en Machine learning Deep learning
· Connaissances techniques spécifiques de textmining, speechtotext, OCR
· Expérience en IA Générative, connaissances techniques spécifiques des modèles LLM
· Connaissances des outils informatiques de gestion des données (SQL et NoSQL) et des architectures Big Data (Hadoop, Spark, Hive, Mongo DB, Pig ...), des logiciels et plateforme data et IA de place (Dataiku,..).
· Connaissances en MLOps et industrialisation de modèles
Qualités personnelles
· Fort engagement et capacité à travailler au sein d'une équipe de façon autonome ;
· Capacité à s'adapter à une grande variété d'enjeux, de situations et d'interlocuteurs ;
· Capacité à traiter plusieurs sujets en parallèle dans un mode gestion de projet ;
· Respecter la confidentialité des informations fournies ;
· Capacité à collaborer avec des équipes SI, sécurité, et métier
· Excellent niveau de communication et de vulgarisation technique
· Esprit d'initiative, force de conviction et de proposition ;
· Grand respect des délais et des priorités