Data Scientist IA confirmé
First seen by Alion on Oct 28, 2026.
Nous recherchons un Data Scientist IA confirmé, orienté MLOps / LLMOps, pour assurer le fonctionnement opérationnel, la maintenance et les évolutions mineures d'une plateforme d'IA générative en production.
L'objectif est de garantir la continuité de service, la performance et la sécurité de la plateforme, tout en contribuant à son industrialisation.
Missions :
- Assurer le Run et le maintien en conditions opérationnelles de la plateforme IA.
- Analyser et corriger les anomalies, gérer le backlog et les demandes récurrentes.
- Réaliser les opérations de maintenance et les petites évolutions.
- Surveiller les performances, notamment du RAG, et proposer des améliorations.
- Renforcer les pratiques MLOps / LLMOps, l'observabilité et les chaînes CI/CD.
- Automatiser les tâches récurrentes et les tests (jeux de test, intégration).
- Contribuer à la conformité RGPD et aux exigences de sécurité.
- Participer aux expérimentations en Lab et à leur industrialisation dans les socles techniques.
Environnement technique :
- Développement : Python (API), React
- IA générative : LangChain, LangGraph, Langfuse, Mistral AI, Vertex AI, RAG
- Base de données : PostgreSQL vectorisé
- Cloud : GCP (S3NS), Cloud Run, GCS
- Ops : MLOps, LLMOps, DevOps, CI/CD, observabilité
Profil recherché
- 5 ans d'expérience minimum en tant que Data Scientist avec une maitrise de la stack technique mentionnée.
- Double compétence IA générative et exploitation / industrialisation de plateformes.
- Capacité à gérer le Run, investiguer les incidents et corriger les anomalies.
- Profil autonome, débrouillard, astucieux et pragmatique.
Positionnement : Profil Ops / MLOps / LLMOps, davantage orienté exploitation, automatisation et maintenance que développement de nouvelles fonctionnalités complexes.
Profil recherché
Profil recherché
- 5 ans d'expérience minimum en tant que Data Scientist avec une maitrise de la stack technique mentionnée.
- Double compétence IA générative et exploitation / industrialisation de plateformes.
- Capacité à gérer le Run, investiguer les incidents et corriger les anomalies.
- Profil autonome, débrouillard, astucieux et pragmatique.
Positionnement : Profil Ops / MLOps / LLMOps, davantage orienté exploitation, automatisation et maintenance que développement de nouvelles fonctionnalités complexes.