Data Scientist MLOPS (H/F) - Lille

Description du poste

Au sein d’une direction data & innovation à dimension internationale, nous recherchons pour l'un de nos clients un·e Data Scientist pour rejoindre une équipe experte et pluridisciplinaire sur la métropole Lilloise.

Vous interviendrez sur des projets IA critiques à forte valeur ajoutée métier, avec un fort enjeu d’industrialisation, de scalabilité et de sécurité.

Votre rôle sera à la fois technique, structurant et transverse, au cœur des échanges entre équipes data, IT et Métiers dans un environnement exigeant.

Développement & expertise IA

• Concevoir, développer et industrialiser des solutions IA (Machine Learning, IA générative, LLM).

• Contribuer activement au code en Python, avec un haut niveau d’exigence sur la qualité, la performance et la maintenabilité.

• Mettre en production des modèles IA robustes via des pratiques MLOps / LLMOps.

Leadership technique

• Piloter techniquement les projets IA et définir les standards d’ingénierie (architecture, tests, CI/CD).

• Accompagner et faire monter en compétence les développeurs/data scientists (revues de code, mentorat).

• Garantir la cohérence technique des solutions dans un environnement multi-équipes et international.

Vision & stratégie

• Participer à la définition de la roadmap IA en lien avec les enjeux métiers (performance, coûts, time-to-market).

• Anticiper les risques techniques (qualité des données, sécurité, dérives des modèles, risques LLM).

• Être force de proposition sur les choix technologiques et méthodologiques.

Responsabilités clés1. Pilotage technique & gouvernance IA

• Définir et mettre en œuvre des architectures IA industrialisées (batch, temps réel, APIs).

• Mettre en place des pipelines de données fiables et scalables.

• Industrialiser l’IA via MLOps / LLMOps :

  • suivi d’expériences,

  • déploiement continu,

  • monitoring, observabilité et alerting.

• Garantir la qualité des données, la sécurité et la conformité réglementaire (notamment GDPR).

2. Développement IA & Data

• Développer des solutions de :

  • Machine Learning / Deep Learning,

  • IA générative (LLM, RAG, prompt optimisation),

  • Agents IA et orchestration.

• Traiter et exploiter des données structurées et non structurées (PDF, images, textes).

• Traduire les problématiques métiers en modèles mathématiques/statistiques et inversement.

• Comparer, évaluer et recommander les modèles les plus adaptés au contexte métier.