Data Science Manager + LLM

Mphasis.AI est un leader des solutions technologiques qui façonne un avenir piloté par l’intelligence artificielle, sans limites. Notre offre phare est Mphasis Tria™, une plateforme propriétaire d’IA conçue pour libérer les clients de la dépendance aux fournisseurs (“vendor lock-in”), leur offrant ainsi une flexibilité maximale et une totale liberté dans le choix de leur écosystème cloud et infrastructure.

Nous ne nous appuyons pas sur des modèles d’IA standards du marché. À la place, nous avons développé trois couches uniques et interconnectées :

• Mphasis NeoIP™ – Notre moteur central d’automatisation, conçu pour l’exécution et l’orchestration gouvernées des agents intelligents.
• Continuum AI™ – Une plateforme de décision intelligente capable de raisonnement causal et de modélisation avancée de scénarios.
• Mphasis Ontosphere™ – Une couche de cartographie des connaissances de l’entreprise qui construit des graphes de connaissances structurés, permettant à l’IA de comprendre en profondeur les données d’une entreprise avant d’agir.

Profil recherché

Nous recherchons des talents prêts à développer des outils d’intelligence artificielle propriétaires de niveau entreprise et à apporter des innovations majeures sur le marché.

Les candidats doivent démontrer leur capacité à évoluer dans des écosystèmes Machine Learning complexes ainsi qu’à conseiller sur les aspects de conception et d’évaluation des modèles.

Une expérience dans les domaines du NLP (Natural Language Processing) et des chatbots est appréciée.

Ce poste est avant tout orienté Data Science, plutôt que data engineering, ML engineering ou software engineering.

Responsabilités

• Piloter des projets de Data Science et de Machine Learning, y compris des projets impliquant des Large Language Models (LLMs), en contribuant au développement, à l’optimisation et à l’évaluation des modèles.
• Réaliser le nettoyage des données, le feature engineering ainsi que les analyses exploratoires sur des données structurées et non structurées (texte notamment).
• Concevoir et implémenter des solutions basées sur les LLMs pour des cas d’usage tels que : classification ; résumé automatique ; Retrieval-Augmented Generation (RAG).
• Traduire les besoins métiers en solutions techniques scalables et assurer la communication avec des parties prenantes non techniques.
• Collaborer avec les data scientists, ML engineers et software engineers afin de livrer et déployer des projets ML et LLM de bout en bout.

Compétences techniques indispensables

• 6+ ans d’expérience en Data Science.
• Excellente maîtrise de Python, SQL, NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib et seaborn.
• Très bonne compréhension des algorithmes de Machine Learning, de l’entraînement et de l’évaluation des modèles, ainsi que du tuning / optimisation.
• Expérience avec les LLMs, le NLP, Hugging Face Transformers, le prompt engineering, LangChain, LlamaIndex et les workflows RAG.
• Expérience du déploiement de modèles via FastAPI, Flask et Docker.
• Connaissance des plateformes cloud AWS, Azure, GCP, SageMaker et Vertex AI.
• Maîtrise de Git, GitHub et GitLab.
• Connaissance des bases vectorielles comme FAISS, Pinecone et Chroma.

Autonomie, esprit analytique, capacité de résolution de problèmes, bon relationnel, excellente communication et capacité à collaborer avec des équipes internationales.

Atouts supplémentaires

Expérience dans la mise en production de modèles ML, expérience sur les chatbots, connaissance de LLMs open source et propriétaires, maîtrise de frameworks comme BERT, LangChain ou Autogen, certifications ou formations en Data Science appréciées.

Bac+3, Bac+5 ou Doctorat en informatique, ingénierie, data science ou domaine connexe.