Role overview
Taux journalier (TJM): 600
*Contexte
Dans le cadre de sa feuille de route IA, Oney développe et accélère l’intégration du Machine & Deep Learning, du NLP et des solutions d’IA Génératives afin de capitaliser sur l'exploitation des données, l'optimisation des processus opérationnels et l’amélioration de l'expérience client.
Missions
exploitation des données, l'optimisation des processus opérationnels et l’amélioration de l'expérience client.**
Profil recherché
Data Science & ML**
- Solide expérience en modèles supervisés : Logistic Regression, Tree-based models, Gradient Boosting (XGBoost / LightGBM)
- Connaissances et application des approches explicables (SHAP/LIME, explainaible AI)
- *Pratique des modèles génératifs & LLM (OpenAI, HuggingFace, fine-tuning)
Écosystème Data Engineering & MLOps**
- Excellente maîtrise du langage Python et de l’écosystème ML : Pandas, Scikit-learn, MLflow, Pydantic, LangChain, LangGraph, FastAPI
- Packaging, CI/CD, tests (pytest), feature stores
- Déploiement de modèles sous forme d’API et pipelines automatisés (MLFlow, GitHub Actions, Kubernetes, Docker)
- *Monitoring: data quality, performance, métriques d’évaluation, Back Testing, data / concept drift, RAGAS, LLM as a Judge
Outils & Cloud**
- Azure (Azure ML, Foundry), Databricks, pySpark
- *Confluence, JIRA, Bitbucket, GitLab, AzureDevOps
Une connaissance technique de Snowflake et des enjeux bancaires réglementaire serait un plus (scoring, réglementation)
Profil recherché**
- Vous avez 5 à 7 ans d’expérience
- Vous avez un parcours mixte : Data Science + mise en production / MLOps
- Vous êtes à l’aise pour discuter autant en termes de modélisation ML que d’architecture du SI
- Vous savez travailler avec de multiples métiers : Risque, Paiement, Digital, Fraud, Conformité…
- Vous aimez le delivery, l'expérimentation, et les environnements où l’IA a un impact direct sur l’expérience client
- *Vous avez une appétence pour les solutions d’IA Générative et les approches Agentic
Tags & focus areas
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