Data Scientist Senior - Veille & Développement Modèles

Description du poste

Bonjour a tous ,actuellement je suis a la recherche d'un profil , Data Scientist Senior - Veille & Développement Modèles

Profil recherché : Data Scientist Senior avec expérience banking/finance, expert en ML/DL et maîtrisant le vibe coding, capable d'évaluer rapidement la faisabilité technique des use cases IA, de développer des POCs et de rester à la pointe des avancées technologiques.

Hard Skills :

•       7 ans d'expérience minimum en Data Science / Machine Learning

•       Expérience confirmée dans le secteur banking/finance (compréhension des enjeux métier)

•       Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA pour prototypage rapide

•       Expertise en ML/DL : apprentissage supervisé, non-supervisé, deep learning, NLP, séries temporelles

•       Maîtrise des frameworks Python : scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM

•       Connaissance approfondie des LLMs et techniques modernes (fine-tuning, RAG, prompt engineering, agents)

•       Expertise en feature engineering et sélection de variables

•       Maîtrise de l'analyse exploratoire de données et statistiques

•       Expérience en évaluation et optimisation de modèles (hyperparameter tuning, cross-validation)

•       Connaissance des plateformes Cloud ML (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI)

•       Maîtrise de SQL et manipulation de grands volumes de données

•       Connaissance des outils de versioning (Git) et notebooks (Jupyter, Databricks)

•       Un plus : Expérience en Computer Vision, Reinforcement Learning ou Graph ML

Soft Skills :

•       Curiosité intellectuelle insatiable et veille technologique active

•       Capacité de synthèse et de recommandation (traduire la complexité technique en insights actionnables)

•       Esprit critique face aux résultats de modèles et au code généré par IA

•       Pragmatisme : capacité à évaluer rapidement le ROI d'une approche technique

•       Rigueur scientifique dans l'expérimentation et la validation

•       Excellente communication technique et métier

•       Capacité à travailler dans l'incertitude et l'ambiguïté

•       Esprit d'initiative et force de proposition

•       Pédagogie et mentorat (accompagnement du Data Scientist junior)

•       Esprit agile et adaptatif

Anglais courant.

Profil recherché : Data Scientist Senior avec expérience banking/finance, expert en ML/DL et maîtrisant le vibe coding, capable d'évaluer rapidement la faisabilité technique des use cases IA, de développer des POCs et de rester à la pointe des avancées technologiques.

Hard Skills :

•       7 ans d'expérience minimum en Data Science / Machine Learning

•       Expérience confirmée dans le secteur banking/finance (compréhension des enjeux métier)

•       Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA pour prototypage rapide

•       Expertise en ML/DL : apprentissage supervisé, non-supervisé, deep learning, NLP, séries temporelles

•       Maîtrise des frameworks Python : scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM

•       Connaissance approfondie des LLMs et techniques modernes (fine-tuning, RAG, prompt engineering, agents)

•       Expertise en feature engineering et sélection de variables

•       Maîtrise de l'analyse exploratoire de données et statistiques

•       Expérience en évaluation et optimisation de modèles (hyperparameter tuning, cross-validation)

•       Connaissance des plateformes Cloud ML (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI)

•       Maîtrise de SQL et manipulation de grands volumes de données

•       Connaissance des outils de versioning (Git) et notebooks (Jupyter, Databricks)

•       Un plus : Expérience en Computer Vision, Reinforcement Learning ou Graph ML

Soft Skills :

•       Curiosité intellectuelle insatiable et veille technologique active

•       Capacité de synthèse et de recommandation (traduire la complexité technique en insights actionnables)

•       Esprit critique face aux résultats de modèles et au code généré par IA

•       Pragmatisme : capacité à évaluer rapidement le ROI d'une approche technique

•       Rigueur scientifique dans l'expérimentation et la validation

•       Excellente communication technique et métier

•       Capacité à travailler dans l'incertitude et l'ambiguïté

•       Esprit d'initiative et force de proposition

•       Pédagogie et mentorat (accompagnement du Data Scientist junior)

•       Esprit agile et adaptatif

Anglais courant.

Profil recherché : Data Scientist Senior avec expérience banking/finance, expert en ML/DL et maîtrisant le vibe coding, capable d'évaluer rapidement la faisabilité technique des use cases IA, de développer des POCs et de rester à la pointe des avancées technologiques.

Hard Skills :

•       7 ans d'expérience minimum en Data Science / Machine Learning

•       Expérience confirmée dans le secteur banking/finance (compréhension des enjeux métier)

•       Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA pour prototypage rapide

•       Expertise en ML/DL : apprentissage supervisé, non-supervisé, deep learning, NLP, séries temporelles

•       Maîtrise des frameworks Python : scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM

•       Connaissance approfondie des LLMs et techniques modernes (fine-tuning, RAG, prompt engineering, agents)

•       Expertise en feature engineering et sélection de variables

•       Maîtrise de l'analyse exploratoire de données et statistiques

•       Expérience en évaluation et optimisation de modèles (hyperparameter tuning, cross-validation)

•       Connaissance des plateformes Cloud ML (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI)

•       Maîtrise de SQL et manipulation de grands volumes de données

•       Connaissance des outils de versioning (Git) et notebooks (Jupyter, Databricks)

•       Un plus : Expérience en Computer Vision, Reinforcement Learning ou Graph ML

Soft Skills :

•       Curiosité intellectuelle insatiable et veille technologique active

•       Capacité de synthèse et de recommandation (traduire la complexité technique en insights actionnables)

•       Esprit critique face aux résultats de modèles et au code généré par IA

•       Pragmatisme : capacité à évaluer rapidement le ROI d'une approche technique

•       Rigueur scientifique dans l'expérimentation et la validation

•       Excellente communication technique et métier

•       Capacité à travailler dans l'incertitude et l'ambiguïté

•       Esprit d'initiative et force de proposition

•       Pédagogie et mentorat (accompagnement du Data Scientist junior)

•       Esprit agile et adaptatif

Anglais courant.