Data Scientist H/F - 69

En tant qu'Ingénieur-e Data & IA , vous êtes responsable du développement, de l'industrialisation et de l'exploitation de solutions data & IA au sein de notre écosystème. :

Côté build :
- Concevoir et développer des solutions IA basées sur des LLM pour enrichir et structurer la donnée prospect
- Développer et optimiser des prompts pour l'extraction, la normalisation et la structuration de données
- Mettre en place des pipelines de traitement de données (collecte, transformation, enrichissement)
- Développer des scripts Python pour automatiser les traitements et les flux de données
- Préparer et structurer les données issues de transcriptions pour leur intégration dans le CRM
- Participer à la conception de solutions IA au sein de Microsoft Fabric (analyse, stockage, data processing)

Côté run :
- Exploiter et maintenir les solutions IA et data en production
- Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données CRM
- Automatiser la mise à jour et l'enrichissement des fiches prospects (Salesforce)
- Assurer le suivi des performances des modèles et des traitements automatisés
- Collaborer avec les équipes Business et Data Science pour faire évoluer les cas d'usage IA
- Contribuer aux bonnes pratiques de documentation et de gouvernance de la donnée

C'est votre parcours

Vous avez au moins 4 à 5 ans d'expérience dans des environnements data, IA ou DevOps exigeants.
Vous aimez manipuler, structurer et valoriser la donnée, sans jamais cesser d'innover. Vous recherchez un cadre où vos idées comptent et où la technique va de pair avec la collaboration transverse.

Vous êtes à l'aise dans un environnement international (anglais professionnel requis).

C'est votre expertise :
- Développement Python (scripts, automatisation, data processing)
- Exploitation de LLM et solutions d'IA appliquée
- Environnements Cloud / Data Platform, notamment Microsoft Fabric
- Gestion de projet et cycles de développement via Azure DevOps
- Manipulation et intégration de données dans un CRM (Salesforce - apprécié)
- Travail en équipe Agile / DevOps