Data Scientist / Software engineer IA

Hanammi
Paris

Rôle principal

En tant que Data Scientist / Software engineer IA vous devrez concevoir, développer et déployer des solutions logicielles intégrant des modèles de machine learning et d’intelligence artificielle. Vous interviendrez sur tout le cycle de vie du projet : de la préparation des données à l’industrialisation des modèles, en passant par le développement logiciel et le déploiement en production.

Principales Missions

  • Concevoir et maintenir des pipelines de données et des modèles de machine learning / deep learning.
  • Développer des solutions logicielles robustes pour intégrer les modèles IA (API, microservices, conteneurs).
  • Participer à la conception d’architectures cloud et à la mise en production des modèles.
  • Assurer la qualité, la performance et la fiabilité des modèles et du code.
  • Collaborer avec les équipes data engineering, produit et DevOps pour industrialiser les solutions.
  • Mettre en place des outils de suivi et de monitoring (MLOps).
  • Contribuer à la veille technologique sur les technologies IA et software engineering.

Profil recherché

  • Diplôme d’ingénieur ou Master 2 en informatique, data science, (ESSEC, Polytech, etc.)
  • Vous disposez d’au moins 3 ans d’expérience en tant que Data Scientist et 2 ans en tant que Software Engineer dans un environnement start-up / agile / SaaS / e-commerce.
  • Excellent niveau de Français et d’Anglais (C1-C2).

Outils à maîtriser

Data Science / IA :

  • Python (pandas, numpy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • Modélisation statistique, NLP, computer vision selon les besoins
  • Optimisation et évaluation de modèles
  • Notions de MLOps et d’automatisation du cycle de vie IA

Software Engineering :

  • Conception logicielle, design patterns, architecture microservices
  • Développement d’API (FastAPI, Flask, Django)
  • CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins)
  • Conteneurisation (Docker, Kubernetes)
  • Cloud (AWS, Azure, GCP)

Data Engineering (atout) :

  • Spark, Airflow, Kafka, bases SQL / NoSQL

Savoir-faire

  • Analyse et traitement de données
  • Modélisation et Machine Learning
  • Industrialisation et MLOps
  • Programmation et ingénierie logicielle
  • Compréhension métier et communication

Savoir-être

  • Esprit analytique et rigueur
  • Curiosité et veille technologique
  • Esprit d’équipe et collaboration
  • Autonomie et sens de l’initiative
  • Pédagogie et vulgarisation
  • Éthique et responsabilité

Poste

  • CDI / CDD ou freelance
  • Démarrage ASAP
  • Salaire selon votre profil
  • Paris et périphérie
Publié le 2025-11-13

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