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A ce titre, le Bénéficiaire souhaite bénéficier de l'expertise du Prestataire en termes de Data Science (non pas Data Engineering)
Dans ce cadre la prestation consiste à contribuer à/au(x) :
-Contribution à la compréhension des besoins métiers et au developpement de proposition de valeur en assistance avec les Product Owners (faisabilité, pré-requis, timing)
La qualité scientifique et de code des algorithmes développés, de la phase de prototype jusqu’à l’industrialisation et tout au long du run en production (retrain, drift detection …)
-Structuration dès le démarrage les projets et le code dans la perspective d’une industrialisation de la solution IA et d’une intégration fluide dans le process métier : une IA réussie est une IA utilisée et durableContribution à l'amélioration de qualité de livraison avec des data scientistes, avec des différents niveaux de séniorité, via des code reviews, du peer-programming ou des sessions de partage
-Contribution à une démarche IA responsable
-Contribution à la stratégie construire vs adopter et à la gestion des choix de solutions externes en les challengeant
-Contribution à la mise en place et au maintien de bonnes pratiques de code et de modélisation, dans une logique MLOps
-Veille active sur les dernières avancées dans les domaines de la data science & l’IA, mais aussi sur les acteurs du marché afin d’évaluer leur intérêt potentiel.
Profil recherché
Environnement technique :
-DevOps & MLOps : Git, CI/CD, Docker & Kubernetes, MlFlow, Jenkins, Github Actions
-Python
-Framework & Tools : Langchain, Langgraph, PGVector, Chroma, Pyspark, Tensorflow, Pytorch, SQL, Spark
-TDD, BDD
-Cloud : Azure avec les services cognitifs de Azure : Azure ML, Azure OpenAI, Azure Prompt Flow, Azure AI Search
-GenAI : Modèles LLM type Llama, OpenAI 3.5+, RAG, Vector DBs, Langchain et LLMOps
-Traditional AI : Anomaly Detection, Forecasting, NLP, Classification
-Environnement Agile
Environnement de travail
Secteur bancaire
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