Data Scientist - ai Engineer - Paris ou Clermont-Ferrand Télétravail Flexible H/F Informatis

Localisation : Paris ou Clermont-Ferrand (télétravail flexible)
Expérience requise : 5 ans minimum
Langue : Anglais professionnel
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Contexte de la mission
Au sein d'une équipe transverse rattachée à la DSI, vous intervenez dans une démarche d'innovation centrée sur la data et l'intelligence artificielle.
L'équipe agit en amont des projets pour :
-explorer de nouveaux cas d'usage métiers
-concevoir des POC (Proof of Concept)
-orienter les choix technologiques (solutions du marché vs développements spécifiques)
Les solutions validées ont vocation à être industrialisées et déployées à plus grande échelle, notamment via des équipes internationales.
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Objectifs de la mission
-Explorer et qualifier des cas d'usage data / IA
-Concevoir et développer des POC innovants
-Orienter les choix technologiques (build vs buy)
-Assurer le lien entre innovation, métiers et industrialisation
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Responsabilités principales
-Mener plusieurs explorations data en parallèle avec différentes directions métiers
-Concevoir et développer des modèles analytiques et algorithmes de machine learning
-Définir les architectures et solutions techniques adaptées
-Réaliser des POC et prototypes (MVP)
-Présenter les résultats et recommandations aux parties prenantes
-Animer des ateliers métiers et formaliser les besoins
-Contribuer aux choix d'urbanisation du SI
-Assurer un reporting structuré jusqu'au niveau DSI
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Compétences requises : Profil recherché
-Data Scientist / AI Engineer expérimenté
-À l'aise dans des environnements exploratoires et peu cadrés
-Forte autonomie et capacité à gérer plusieurs sujets en parallèle
-Excellent relationnel, capable d'interagir avec des interlocuteurs métiers et IT
-Capacité à vulgariser des sujets complexes et à présenter clairement les résultats
Profil hybride recherché : expertise technique + communication + vision stratégique
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Compétences techniques clés
-Excellente maîtrise de Python
-Très bonne expérience sur Databricks
-Maîtrise des environnements Microsoft Azure / Azure ML
-Machine Learning (modélisation, NLP, traitement de données non structurées)
-Manipulation de données (API, scraping, data crawling)
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Compétences transverses
-Esprit d'exploration et d'innovation (POC, MVP)
-Forte capacité d'analyse et de recommandation
-Pédagogie et capacité à embarquer les équipes
-Aisance dans les échanges avec des interlocuteurs de haut niveau (DSI)
-Bonne compréhension des enjeux SI et d'urbanisation
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Environnement technique
-Python / Databricks / Azure
-Projets data et IA en phase d'exploration et d'industrialisation
-Collaboration avec équipes métiers et IT
-Contexte international