Asks for

The ad says“Tu as déjà mené la mise en production de modèles IA dans un environnement cloud (idéalement AWS, Azure ou GCP), avec des enjeux de performance, de fiabilité et de scalabilité.”
The ad says“Intervenir sur des environnements cloud (notamment Azure) et des services innovants comme Azure AI Agent Services”
The ad says“Tu disposes de bonnes bases en CI/CD, en déploiement de modèles, en monitoring et en gestion de pipelines MLOps.”
The ad says“Tu as un réel intérêt pour des problématiques complexes comme le traitement du langage naturel (NLP), les séries temporelles ou la computer vision.”
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The ad says“Tu as un réel intérêt pour des problématiques complexes comme le traitement du langage naturel (NLP), les séries temporelles ou la computer vision.”
The ad says“Tu as une excellente maîtrise de Python et des principales librairies data science telles que Scikit-learn, Pandas, ou TensorFlow.”
The ad says“Tu sais créer des visualisations claires et pertinentes, que ce soit via des outils de BI (Power BI, Tableau) ou des librairies Python dédiées à la dataviz.”
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Concevoir et industrialiser des solutions IA utiles et responsables

Développer et déployer des solutions d’IA générative ou prédictive en production

Travailler sur des cas d’usage concrets et impactants : RAG, LLM security & guardrails, monitoring FinOps/GreenOps, NLP avancé

Assurer la robustesse, la scalabilité, l’éthique et la performance des solutions développées

Monter en expertise sur des stacks modernes et des projets de pointe

Intervenir sur des environnements cloud (notamment Azure) et des services innovants comme Azure AI Agent Services

Contribuer à la mise en place de pipelines IA industrialisés, intégrés et sécurisés

Transmettre, faire progresser, faire rayonner LittleBigCode

Accompagner la montée en compétence des équipes (formations, pair programming, peer reviews…)

Partager tes retours d’expérience, participer à la veille et aux initiatives internes (LabDays, talks, assets, etc.)

Profil recherché

Tu es diplômé(e) d’une grande école d’ingénieur ou d’un master spécialisé en data science, statistiques ou mathématiques appliquées.

Tu justifies d’au moins 4 années d’expérience en tant que Data Scientist, hors alternance ou stage, sur des projets concrets et significatifs.

Tu as déjà mené la mise en production de modèles IA dans un environnement cloud (idéalement AWS, Azure ou GCP), avec des enjeux de performance, de fiabilité et de scalabilité.

Tu maîtrises le français et l’anglais à l’écrit comme à l’oral, ce qui te permet d’évoluer aisément dans un contexte international et multi-interlocuteurs.

Compétences techniques

Tu as une excellente maîtrise de Python et des principales librairies data science telles que Scikit-learn, Pandas, ou TensorFlow.

Tu sais créer des visualisations claires et pertinentes, que ce soit via des outils de BI (Power BI, Tableau) ou des librairies Python dédiées à la dataviz.

Tu disposes de bonnes bases en CI/CD, en déploiement de modèles, en monitoring et en gestion de pipelines MLOps.

Tu as un réel intérêt pour des problématiques complexes comme le traitement du langage naturel (NLP), les séries temporelles ou la computer vision.

Qualités humaines

Tu es capable de rendre accessibles des concepts techniques à des interlocuteurs non spécialistes.

Tu fais preuve de curiosité, de rigueur et d’autonomie, et tu n’hésites pas à proposer de nouvelles approches ou idées.

Tu apprécies le travail en équipe, et tu t’épanouis dans des environnements exigeants, où bienveillance et exigence vont de pair.

Déroulement des entretiens

Un entretien avec notre talent acquisition specialist

Un entretien technique avec un data scientist

Un entretien avec un managing directeur