#IBT2026 - Data cdientist (H/F)

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Présentez-vous le mardi 17 novembre de 09h00 à 13h00 avec vos CV à jours !***
Stade Allianz Riviera - Boulevard des Jardiniers 06200 Nice
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Vous travaillez en étroite collaboration avec des Data Scientists, développeurs BI, Data Architects, Data Engineers, Enterprise Architects et équipes métiers afin de transformer des problématiques opérationnelles complexes en solutions robustes et scalables basées sur la Data Science, le Machine Learning, l'IA et la Generative AI.

Responsabilités
Concevoir, développer, industrialiser et maintenir des solutions Data Science et IA de bout en bout : préparation des données, modélisation, validation et gestion du cycle de vie.
Développer et évaluer des modèles analytiques avancés : statistiques, Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision et traitement de documents à grande échelle.
Contribuer aux initiatives Generative AI : solutions basées sur les LLM, Document Intelligence, copilots et agents d'automatisation.
Garantir la performance, la robustesse et la mise en production des modèles en appliquant les bonnes pratiques MLOps.
Travailler avec les équipes métiers pour clarifier les besoins, définir les critères de succès et transformer les cas d'usage en solutions concrètes.
Produire des rapports, analyses et documentations techniques accessibles aux interlocuteurs techniques comme métiers.
Travailler en environnement Agile avec des outils tels que Azure DevOps, Git et les services cloud Azure.

Expérience recherchée
Minimum 5 ans d'expérience en tant que Data Scientist ou sur un poste équivalent.
Expérience confirmée en développement de solutions Data Science / Machine Learning en Python.
Expérience de l'environnement Microsoft Azure, notamment Azure ML et Microsoft Foundry.
Expérience en Generative AI : LLM, prompt engineering, architectures RAG et gouvernance de l'IA.
Expérience en Computer Vision et/ou traitement de documents : OCR, classification documentaire, extraction d'informations.
Expérience en séries temporelles, prédiction et détection de comportements anormaux.
Bonne maîtrise de Git, CI/CD et des workflows ML industrialisés.
Une expérience dans le secteur Oil & Gas est un plus.
Forte capacité d'analyse, autonomie, rigueur et aisance dans la collaboration avec différents interlocuteurs.