Skills

Python Docker Monitoring Machine Learning PyTorch Scikit-Learn TensorFlow Deep Learning Azure Data Science NLP

Job Specifications

Data Scientist / AI Engineer (LLM, Time Series & Azure) – Logiciel B2B

Lieu : Bordeaux (Hybride & Full-Time)

Salaire : Compétitif

À propos de notre client

Notre client est un éditeur de logiciels B2B reconnu, qui développe des plateformes critiques utilisées par des équipes financières à l’international. Dans un contexte de structuration de son pôle Data & IA, l’équipe se renforce avec plusieurs Data Scientist / AI Engineer pour concevoir et industrialiser des solutions avancées de Machine Learning, de prévision et d’IA générative.

Missions

Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning et Deep Learning, notamment autour de la prévision de séries temporelles et de l’IA générative.
Exploiter et intégrer des LLM pour enrichir les usages data et produit (NLP, assistants, automatisation intelligente, etc.).
Construire et maintenir des pipelines data et ML de bout en bout : préparation des données, entraînement, déploiement, monitoring.
Participer aux choix d’architecture et à l’industrialisation des modèles en environnement Azure.
Collaborer avec les équipes produit et engineering pour transformer des POC en fonctionnalités robustes et scalables.

Profil recherché

Expérience confirmée (≈ 3 ans minimum) en Data Science, Machine Learning ou IA appliquée.
Très bonne maîtrise de Python et des librairies ML/DL (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc.).
Solide expérience sur des problématiques de séries temporelles, forecasting ou modélisation séquentielle.
Intérêt marqué ou expérience concrète avec les LLM et le NLP moderne.
À l’aise avec les sujets d’industrialisation (Docker, pipelines, déploiement, MLOps).
Une expérience cloud (idéalement Azure) est un vrai plus.

Environnement technique

Langage : Python
ML/DL : TensorFlow / PyTorch / scikit-learn
Data : Time Series, Forecasting, NLP, LLM
MLOps / Infra : Docker, pipelines, orchestration, APIs
Cloud : Azure

Pourquoi les rejoindre ?

Travailler sur des sujets data avancés avec un impact direct produit et métier.
Évoluer dans un environnement tech exigeant, orienté qualité et pérennité des solutions.
Bénéficier d’un cadre de travail flexible et d’une équipe à taille humaine en forte croissance.

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