Data Scientist - ai Engineer Expert H/F - 59

CELAD - Une entreprise à taille humaine avec plus de 30 ans d'expertise

Bienvenue chez CELAD ! Depuis nos débuts dans le monde bancaire en 1990, nous avons grandi pour devenir une force majeure dans le domaine de Systèmes d'Information & l'Informatique Industrielle. Notre #TeamCELAD de 1700 collaborateurs est fière de son implication dans ces deux domaines, travaillant avec plus de 250 clients, allant des PME/PMI aux Grands Comptes.

L'agence de Lille a été créée en 2021 à la suite du rachat d'une ESN locale, Sathys, composée d'environ 20 consultants. Elle connaît depuis une croissance soutenue et compte aujourd'hui près de 70 consultants.

Elle accompagne des clients de tous secteurs d'activité, notamment le retail et la banque, sur des projets à forte valeur ajoutée.

L'agence intervient sur l'ensemble de la région Hauts-de-France et étend également son périmètre d'action à la Belgique, grâce à la diversité de ses expertises et de ses clients.

Nous sommes entièrement impliqués dans la gestion de nos collaborateurs et l'accompagnement de nos candidats, ce qui en fait la base de notre développement ainsi que le reflet de la qualité de notre travail.

La bienveillance, l'enthousiasme et la passion transparaissent dès le premier contact à votre accompagnement au quotidien !

Dans le cadre du développement de solutions innovantes autour de l'intelligence artificielle, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer expérimenté capable de concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production.

L'objectif est de développer des applications basées sur l'IA tout en mettant en place des standards d'ingénierie logicielle robustes (tests, CI/CD, MLOps, sécurité, observabilité).

Vos missions

- Concevoir et déployer des solutions et fonctionnalités basées sur l'IA.
- Construire et maintenir des pipelines de traitement de données.
- Industrialiser et monitorer les services IA (latence, coûts, taux de réponse, satisfaction utilisateur).
- Mettre en place des pratiques MLOps / LLMOps : suivi d'expériences, déploiement, monitoring et observabilité des modèles.
- Garantir la qualité des données, la conformité réglementaire (notamment GDPR) et la sécurité des solutions.