[Hiring] Data Science ML/GenAI Engineer @Irth Solutions

Role Description

Nous sommes à la recherche d’un(e) Data Scientist ML/GenAI pour analyser, structurer et faire évoluer le code existant ainsi que les pipelines de traitement de données afin de les transformer en solutions robustes, évolutives, maintenables et prêtes pour la production. Dans ce rôle, vous collaborerez étroitement avec les équipes de données et de développement applicatif afin de concevoir et mettre en œuvre des solutions pratiques en intelligence artificielle, apprentissage automatique et GenAI répondant aux besoins d’affaires d’Irth.

• Concevoir, prototyper et évaluer des solutions LLM/NLP afin de tester des hypothèses et de répondre à des besoins d’affaires et techniques.
• Développer des solutions pour différents cas d’utilisation, notamment :
  • Classification de texte
  • Extraction d’entités
  • Recherche sémantique
  • Résumé automatique
  • Autres applications de traitement du langage naturel et d’intelligence artificielle
• Expérimenter différentes approches, modèles et techniques afin d’identifier les solutions les plus pertinentes.
• Évaluer la qualité, la performance et la pertinence des modèles avant leur passage en production.
• Explorer, préparer, transformer et analyser les données de façon autonome avec Databricks.
• Développer et améliorer les pipelines de données nécessaires aux modèles d’apprentissage automatique et aux solutions d’IA.
• Préparer les données pour l’entraînement, l’évaluation et l’utilisation des modèles.
• Identifier les enjeux liés à la qualité, à la structure et à la disponibilité des données et proposer des améliorations.
• Transformer les prototypes et preuves de concept concluants en solutions prêtes pour la production.
• Développer du code propre, modulaire, maintenable et bien testé.
• Appliquer de bonnes pratiques de génie logiciel et de conception orientée objet.
• Analyser le code existant, les pipelines de données et les applications afin de déterminer ce qui doit être préservé, amélioré, consolidé ou repensé.
• Améliorer la fiabilité, l’évolutivité, les performances et la maintenabilité des solutions existantes.
• Collaborer étroitement avec les équipes de data engineering, développement applicatif et ingénierie afin d’assurer une intégration efficace entre Databricks, les pipelines de données, les modèles et les services applicatifs.
• Participer aux décisions techniques et architecturales liées aux solutions de data science et d’IA.
• Formuler des recommandations favorisant des solutions efficaces, évolutives et faciles à maintenir.
• Contribuer à l’établissement et à l’amélioration des pratiques de développement, de tests et de déploiement.
• Collaborer avec les équipes techniques et les parties prenantes afin de traduire les besoins d’affaires en solutions concrètes.

Qualifications

• Expérience en data science, apprentissage automatique ou domaine connexe.
• Expérience pratique en développement Python et en manipulation de données.
• Expérience avec les concepts et techniques de machine learning.
• Intérêt ou expérience pratique en NLP, LLM et GenAI.
• Expérience avec Databricks et les environnements de traitement de données.
• Solides connaissances en développement logiciel, notamment :
  • Conception orientée objet
  • Tests automatisés
  • Modularité et réutilisabilité du code
  • Contrôle de version
  • Bonnes pratiques de développement
• Capacité à comprendre et à améliorer du code et des pipelines existants.
• Capacité à transformer rapidement une idée ou un prototype en solution robuste.
• Esprit analytique, autonomie et capacité à résoudre des problèmes complexes.
• Excellentes aptitudes à la collaboration avec des équipes multidisciplinaires.

Requirements

• 3–5 ans d’expérience en data science, apprentissage automatique ou ingénierie ML, avec une expérience démontrée dans le développement de code de qualité production, au-delà des environnements de notebooks.
• Maîtrise ou expérience professionnelle équivalente en data science, apprentissage automatique, informatique, statistiques ou domaine connexe, avec de solides connaissances en statistiques et méthodologies de modélisation.
• Expérience pratique dans le développement de solutions NLP et/ou basées sur des LLM, notamment :
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  • Embeddings et recherche par similarité, notamment la similarité cosinus
  • Recherche hybride combinant BM25 et recherche sémantique
  • Techniques de déduplication de texte, notamment le fuzzy matching et MinHash
  • Classification de texte et reconnaissance d’entités nommées (NER)
  • Re-ranking des résultats de recherche
  • Prompt engineering
• Excellente maîtrise de Python, incluant une expérience pratique avec pandas, scikit-learn, PyTorch et d’autres bibliothèques pertinentes d’apprentissage automatique.
• Solide compréhension de la programmation orientée objet, du code propre et des principes de conception logicielle.
• Solides compétences en analyse de données et expérience dans l’application de méthodes statistiques, notamment :
  • Analyse exploratoire des données
  • Tests d’hypothèses
  • Modélisation statistique
• Expérience pratique avec Databricks ou une plateforme de données et d’analytique comparable, incluant la capacité à explorer, transformer et préparer les données de façon autonome.
• Bonne compréhension du cycle de vie complet de l’apprentissage automatique, incluant l’entraînement, l’évaluation, le déploiement et la surveillance en production, notamment la détection de la dérive des modèles et le suivi de la qualité des données.
• Expérience dans la conception et le développement d’API REST permettant d’exposer des données, des modèles ou des résultats analytiques aux applications en aval.
• Excellentes compétences en communication écrite et orale, en français et en anglais, et capacité à collaborer efficacement avec des équipes techniques aux responsabilités et priorités variées.

Benefits

• Salaire compétitif — Une rémunération concurrentielle basée sur l'expérience et les qualifications.
• Assurance médicale, dentaire et visuelle — Une couverture d'assurance complète pour vous et votre famille.
• Régime de retraite avec contribution de l'employeur.
• Congés payés généreux — Du temps libre pour favoriser l'équilibre travail-vie personnelle.
• Jours fériés payés par l'entreprise — Congés payés tout au long de l'année.
• Modalités de travail flexibles — Possibilité de télétravail selon le poste et les besoins de l'entreprise.
• Compensation pour disponibilité — Rémunération additionnelle pour les quarts de garde admissibles.