Data Scientist Jumeaux Numériques & IA Générative H/F
Avelsen
- Paris - 75
- Indépendant
- Télétravail partiel
- Bac +5
- Services aux Entreprises
Les compétences pour ce job
Détail du poste
Le besoin
Contexte
Groupe international, équipe produit dédiée à la modélisation d'audiences par IA.
Missions
Modélisation & simulation comportementale
Concevoir et affiner les prompts qui font vivre chaque jumeau numérique (approche inspirée de TinyTroupe)
Séparer le socle stable de l'entité simulée (profil, rôle) de son état dynamique (état cognitif et émotionnel courant)
Concevoir la mémoire du jumeau numérique - un ID-RAG, base de données graphe mise à jour à chaque interaction - pour garantir sa fidélité au fil du temps
Choisir le modèle adapté à chaque tâche de simulation (génération, réponse, scoring)
Explorer, à terme, un modèle dédié à la simulation de personas et de personnalités
Évaluation & fiabilité de la simulation
Construire une méthodologie de scoring : qualité, cohérence inter-sessions, détection d'hallucination, détection de sortie de personnage
Mettre en place un golden dataset et un benchmark reproductible pour détecter toute dérive après un changement de prompt, de modèle ou de profil
Définir les standards qu'une simulation doit atteindre avant d'être validée comme "officielle"
Garantir la conformité des données sous-jacentes (droits d'usage, RGPD) et l'explicabilité du système (tracer chaque trait simulé jusqu'à la donnée source)
Collaboration
Travailler en lien étroit avec les experts psychologie et recherche utilisateur de l'équipe, pour traduire les critères de crédibilité comportementale en signaux d'évaluation mesurables
Outils & Environnement
Python
LangChain (ou équivalent)
Conditions de travail
Rythme : 3 jours sur site / 2 jours télétravail
Profil : Senior, expertise LLM/GenAI + appétence pour la modélisation comportementale et la psychologie
Le profil recherché
Profil recherché
- Expérience en modélisation comportementale, simulation d'agents, jumeaux numériques ou personas synthétiques
- Expertise GenAI/LLM : prompt engineering, évaluation de modèles, fine-tuning
- Expérience en systèmes agentiques : orchestration de modèles, conception de mémoire, reasoning patterns
- Solide méthodologie d'évaluation : frameworks de validation, golden datasets, significativité statistique
- Intérêt réel pour la psychologie et la personnalité humaine
- Bon niveau d'anglais, écrit et oral
Infos complémentaires
Publiée le 06/08/2026 - Réf : d91216ed27f04ba6e319cfd84e53d960