Critères de l'offre
Métiers :
- Data scientist (H/F)
Lieux :
- Paris (75)
Conditions :
- CDI
- 58 000 € - 64 000 € par an
- Temps Plein
L'entreprise : Lukla Group
Bienvenue chez Lùkla
Expert en transformation digitale, nous accompagnons nos clients à chaque étape de leur développement pour répondre à leurs enjeux métiers et technologiques.
Avec 14 agences en France, au Portugal et au Canada, Lùkla a su développer un portefeuille de clients sur un vaste champ de compétences et dans de nombreux secteurs.
Nous proposons un catalogue de 6 offres complémentaires : Managed Services, Digital Workplace, Change & Adopt, Apps & Data, Web & Marketing, et Cloud & Cyber.
Ancrée dans les valeurs de proximité, d'engagement, de confiance et de respect, notre entreprise crée une atmosphère propice au développement de compétences et au bien-être.
Rejoindre Lùkla, c'est embarquer dans une aventure collective où passion et expertise se mêlent pour répondre aux besoins de chacun.
Ensemble, allons plus haut et plus loin pour libérer votre potentiel.
Description du poste
Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client dans le secteur bancaire renforce ses équipes pour concevoir, entraîner, déployer et monitorer des modèles de Machine Learning, et intégrer les solutions d'IA Générative dans ses parcours clients et processus métiers. Vous rejoignez une équipe Data innovante, à la croisée des enjeux opérationnels, réglementaires et technologiques.
Environnement technique :
- Modélisation & IA : Logistic Regression, XGBoost / LightGBM, SHAP, LIME, LLM (OpenAI, HuggingFace), LangChain, LangGraph
- ML Engineering : Python, Scikit-learn, MLflow, FastAPI, Pytest, GitHub Actions, Docker, Kubernetes
- Cloud & Big Data : Azure ML, Databricks, pySpark, Azure DevOps, Snowflake (atout)
- MLOps : CI/CD, Feature Store, API ML, Monitoring Drift, Backtesting, RAGAS, LLM as a Judge
Description du profil
Missions principales :
- Modélisation & Scoring crédit
- Développer et améliorer les modèles d'octroi et de comportement (logistique, gradient boosting)
- Monitorer les performances et la dérive des modèles dans le cadre réglementaire
- Collaborer avec les équipes Risques pour stabiliser le coût du risque
- Solutions IA & MLOps
- Déployer les modèles sous forme d'API pour les intégrer aux parcours digitaux (temps réel)
- Travailler à l'architecture technique des solutions ML dans une logique CI/CD
- Participer à l'industrialisation de l'IA avec les équipes IT, Produit et Risque
- IA Générative & Agents
- Prototyper des solutions d'IA Générative (LLM, RAG, Agents intelligents)
- Mettre en place des architectures Agentic pour améliorer les processus internes et l'octroi automatisé
- Évaluer la robustesse et la pertinence des agents via des outils d'analyse avancée (RAGAS, LLM as a Judge)
Livrables attendus :
- Modèles ML entraînés, versionnés et déployés
- APIs documentées pour intégration temps réel
- Pipelines d'entraînement & monitoring opérationnels
- Rapports de backtesting, dérive, explication des modèles
- Prototypes et déploiements GenAI en production (agents, automatisations)

