Postée il y a 24 heures
Le Groupe PIMENT et ses marques spécialisées OPTIMA et KUBIC vous accompagnent tout au long de votre évolution professionnelle, en vous proposant des contrats en intérim, CDD, CDI, assistance technique, freelance dans de nombreux secteurs d'activité.
Nous apportons une vision et des méthodes de recrutement centrées sur les qualités humaines.
Pour cela, nous proposons à nos clients des solutions de recrutement sur-mesure.
Notre mission : trouver l'entreprise qui correspond à vos attentes et inversement !
Notre client, grand compte du secteur bancaire français recherche son futur(e) Data Scientist.
Développer des solutions permettant d'améliorer le traitement des interactions écrites des clients. Nous sommes à la recherche d'un(e) Data Scientist passionné(e) pour rejoindre notre équipe dynamique évoluant dans un cadre agile.
Le projet vise à industrialiser l'analyse et la catégorisation des verbatims clients et collaborateurs, issus des enquêtes de feedbacks ou des réclamations, en s'appuyant sur l'intelligence artificielle. Les insights qualifiés ainsi générés seront exploités par la banque dans le cadre de l'amélioration continue des parcours clients et collaborateurs.
En tant que Data Scientist, vous contribuerez à la conception, l'entraînement et l'industrialisation des modèles d'IA qui répondent aux besoins métiers
Les missions sont :
- Cadrage
- Collaboration avec les équipes métiers pour comprendre leurs problématiques liées aux verbatims clients
- Accompagnement de la rédaction des spécifications fonctionnelles
- Mise en place d'un dispositif d'annotation
- Création d'échantillons (jeux d'apprentissage, de validation et de test)
- Définition des règles d'annotation
- Création d'un formulaire sur l'outil d'annotation
- Détection de topics et classification de verbatims
- Détection des topics abordés dans les verbatims et construire une catégorisation de verbatims avec l'aide du métier reposant sur les topics détectés
- Classification des verbatims dans chaque catégorie
- Intégration de l'analyse de la tonalité
- Déploiement et suivi
- Optimisation des modèles pour garantir leur performance en production
- Développement des pipelines d'inférence robustes pour l'intégration des modèles dans les systèmes existants
- Collaboration avec l' équipe MLOPS pour le déploiement.
- Suivi de la fiabilité des modèles et identifier les biais ou dérives dans le temps et procéder à leur amélioration le cas échéant.
- Documentation et veille technologique
- Documentation toutes les étapes des projets pour assurer la traçabilité et la reproductibilité.
- Suivi de évolutions technologiques dans les domaines de l'IA
Informations complémentaires
Expérience Demandée
- Expérience de 5 ans minimum en Data Science / Python
- Expérience significative sur un cas d'usage d'analyse sémantique
- Expérience dans un grand groupe (expérience de l'inertie et des contraintes d'un groupe)
Maîtrise des fondamentaux en Machine Learning et Deep Learning
Hard skills :
Demandés
Expérience Demandée
- Expérience de 5 ans minimum en Data Science / Python
- Expérience significative sur un cas d'usage d'analyse sémantique
- Expérience dans un grand groupe (expérience de l'inertie et des contraintes d'un groupe)
- Maîtrise des fondamentaux en Machine Learning et Deep Learning
- Maîtrise de Python
- Compétences en NLU, connaissance de BERT/ CamemBERT
- Connaissances en annotation de données
- Connaissances de l'écosystème Hugging Face
- Compétences sur Git
- Compétences sur la création d'environnement virtuels Python
les + (optionnel)
- Compétences sur un outil d'annotation (Label Studio)
- Compétences sur PyTorch
- Connaissances en Unix/Shell
- Connaissances autour des outils DEVOPS, en particulier GitLab CI, Docker, MLflow.
Soft skills Demandés
- Esprit analytique : capacité à résoudre des problèmes complexes avec méthode.
- Communication : capacité à vulgariser des concepts techniques et à prendre la parole.
- Adaptabilité : capacité à s'ajuster rapidement à de nouveaux outils ou environnements.
- Pragmatisme : capacité à proposer des solutions efficaces
- Collaboration : capacité à travailler efficacement en équipe multidisciplinaire (Data Engineers, MLOPS, Product Owners, etc.)
- Mindset
- Humble
- Motivé
- Exigeant envers la qualité de ses livrables
- Communicatif
Maîtrise des fondamentaux en Machine Learning et Deep Learning
Hard skills :
Demandés
Expérience Demandée
- Expérience de 5 ans minimum en Data Science / Python
- Expérience significative sur un cas d'usage d'analyse sémantique
- Expérience dans un grand groupe (expérience de l'inertie et des contraintes d'un groupe)
- Maîtrise des fondamentaux en Machine Learning et Deep Learning
- Maîtrise de Python
- Compétences en NLU, connaissance de BERT/ CamemBERT
- Connaissances en annotation de données
- Connaissances de l'écosystème Hugging Face
- Compétences sur Git
- Compétences sur la création d'environnement virtuels Python
les + (optionnel)
- Compétences sur un outil d'annotation (Label Studio)
- Compétences sur PyTorch
- Connaissances en Unix/Shell
- Connaissances autour des outils DEVOPS, en particulier GitLab CI, Docker, MLflow.
Soft skills Demandés
- Esprit analytique : capacité à résoudre des problèmes complexes avec méthode.
- Communication : capacité à vulgariser des concepts techniques et à prendre la parole.
- Adaptabilité : capacité à s'ajuster rapidement à de nouveaux outils ou environnements.
- Pragmatisme : capacité à proposer des solutions efficaces
- Collaboration : capacité à travailler efficacement en équipe multidisciplinaire (Data Engineers, MLOPS, Product Owners, etc.)
- Mindset
- Humble
- Motivé
- Exigeant envers la qualité de ses livrables
- Communicatif