Data Scientist H/F - Audensiel Technologies
- Lille - 59
- 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.