Lead Data Scientist H/F MGEN

Leadership technique & structuration

• Assurer le lead technique des Data Scientists.
• Définir et diffuser les standards techniques IA/Data adaptés au contexte santé/assurance.
• Accompagner la réalisation des produits d'IA (de l'idéation à la mise en production) en travaillant avec les Product Owner IA.
• Contribuer à l'animation de la communauté Data Science.
• Mener une veille IA responsable, notamment sur l'IA explicable et éthique.
• Être l'interface technique entre Data Science, MLOps, sécurité et DSI.

Contribution technique directe

• Concevoir et développer des modèles pour les cas d'usage mutuelle :
  • Scoring et classification (risque, fraude, résiliation, satisfaction adhérent)
  • Modèles complexes sur données hétérogènes (santé, contrats, sinistres)
  • RAG et LLM pour l'assistance aux conseillers, la recherche documentaire, l'aide à la décision
• Participer activement à l'industrialisation avec les équipes MLOps, notamment en continuité des travaux entamés dans une phase précédente.
• Mettre en place le monitoring des modèles et la gestion des dérives.
• Produire un code robuste, sécurisé et documenté (CRISP, traçabilité).

Architecture & industrialisation

• Contribue à la définition des patterns techniques IA (MLOps, CI/CD, monitoring).
• Concevoir l'architecture ML/IA conforme aux standards SI et aux contraintes réglementaires.
• Garantir la scalabilité et la maintenabilité des solutions.
• Assurer le rôle de pilote du socle Data Science (MLOps, LLMOps, Python), en garantissant sa conception, son évolution et sa maintenance.
• Garantir l'industrialisation des modèles d'IA, de leur développement à leur mise en production et leur monitoring, en veillant à la sécurité, la conformité (RGPD, éthique de l'IA) et la performance.
• Participer activement au développement de modèles complexes (Machine Learning, Deep Learning, LLM) et à l'optimisation des pipelines de données.

Qualité, sécurité & conformité

• Mettre en place et optimiser les bonnes pratiques de développement, de test et de déploiement continu (CI/CD) pour les solutions IA.
• Garantir le respect :
  • du RGPD (données de santé, données sensibles),
  • des exigences de cybersécurité,
  • des règles de conformité et d'audit.
• Mettre en oeuvre des pratiques d'IA explicable, traçable et non biaisée.

Interface métier & stratégie

• Traduire les besoins métiers (gestion, relation adhérents, prévention, fraude) en solutions techniques.
• Apporter de la visibilité sur la faisabilité, les coûts et les risques.
• Travailler en binôme avec le Chief Data Scientist pour assurer l'alignement métier / technique.