Data Scientist H/F - Audensiel Technologies
- CDI
- Télétravail accepté
- Audensiel Technologies
Les missions du poste
Acteur multi-spécialiste en transformation digitale, conseil métier et conseil en technologies, Audensiel accompagne ses clients de tout secteur d'activité en France et à l'international dans les domaines Digital, Conseil, Data/IA, IoT, Cybersécurité, Cloud/DevOps.
Au sein de notre équipe Data, vous jouerez un rôle clé dans la conception, le développement et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle à forte valeur ajoutée. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des projets data, de la modélisation à la mise en production sur notre infrastructure Cloud.
Vos missions principales
Développement & Modélisation : Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning (supervisé et non-supervisé) ainsi que des solutions d'IA Générative (LLM, RAG, prompt engineering, fine-tuning).
Ingénierie de données & Requêtage : Explorer, nettoyer et manipuler de grands volumes de données structurées et non structurées.
Orchestration & Cloud : Déployer et industrialiser vos pipelines d'IA sur Google Cloud Platform (GCP) en vous appuyant sur des outils d'orchestration modernes.
Collaboration & CI/CD : Assurer la qualité du code, le versionnage et la mise en place de bonnes pratiques de développement logiciel au sein de l'équipe.
Le profil recherché
Compétences techniques requises :
Langages SQL & Python :
Maîtrise avancée de Python pour la Data Science (pandas, numpy, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow, etc.).
Excellente maîtrise du langage SQL pour la manipulation et l'extraction de données complexes.
Intelligence Artificielle / Machine Learning & GenAI :
Solide expérience en Machine Learning classique (algorithmes de régression, classification, clustering, NLP).
Pratique avérée des architectures d'IA Générative (LLMs, frameworks type LangChain/LlamaIndex, vector databases).
Écosystème Google Cloud Platform :
Expérience opérationnelle sur BigQuery pour l'analyse et le traitement à grande échelle.
Pratique de l'orchestration de pipelines de données (ex: Airflow / Cloud Composer).
Connaissance des services IA/ML de GCP (Vertex AI est un plus).
Versionnage & Outils collaboratifs :
Maîtrise rigoureuse de Git via GitHub ou GitLab (branchement, code review, intégration continue CI/CD).
Qualités personnelles
Rigueur méthodologique et sensibilité aux bonnes pratiques de code (clean code).
Esprit d'analyse, autonomie et force de proposition.
Bon relationnel pour communiquer avec les équipes métiers et techniques.
Compétences requises
- Python
- Clean
- Intelligence artificielle
- Autonomie
- Machine learning
- Git
- Esprit d'analyse
- Force de proposition
- SQL