Data Scientist

À propos de GoMind

Notre cœur de métier consiste à concevoir et développer des produits et solutions numériques à forte valeur métier, responsables et industrialisables.

Nous accompagnons nos clients à travers plusieurs offres complémentaires :

• GoScale : notre activité de conseil, pour transformer les organisations par la data et l'IA,
• GoLab : une approche hybride pour expérimenter, prototyper et mettre en production des cas d'usage concrets,
• GoVersity : notre centre de formation dédié à la montée en compétences sur la data, l'IA, le craft et le Numérique Responsable.

Dans ce contexte, nous recrutons un·e
Data Scientist confirmé·e
pour transformer des processus métier en cas d'usage réels, automatisés et mis en production.

Être Data Scientist chez GoMind

Être Data Scientist chez GoMind, ce n'est pas faire des POC qui finissent dans un tiroir.

C'est un rôle orienté
impact et industrialisation
, au croisement de trois dimensions :

• Valeur métier : résoudre de vrais problèmes, pas juste entraîner des modèles.
• Production : des solutions IA robustes, sécurisées et maintenables.
• Responsabilité : une IA compréhensible, éthique et maîtrisée.

Ton rôle :
concevoir, développer et déployer des cas d'usage IA concrets
, de l'idéation jusqu'à la mise en production.

Ce qu'on attend de toi

Transformer des idées en solutions IA utiles et exploitables.

Concrètement :

• Concevoir des assistants métiers et automatiser des processus métier.
• Développer des modèles ML / IA et GenAI (architectures RAG, vector databases, prompt engineering).
• Mettre en œuvre des pipelines MLOps et sécuriser les modèles.
• Collaborer étroitement avec les Data Engineers et les équipes métiers.
• Participer à l'industrialisation : versioning, déploiement, monitoring, documentation.
• Prendre en compte les enjeux éthiques et responsables de l'IA (biais, explicabilité, sécurité, conformité).

Au quotidien, on attend aussi :

• Une approche pragmatique : livrer utile, itérer, mesurer.
• Une capacité à vulgariser et embarquer les parties prenantes.
• Une culture du partage et de l'amélioration continue.

Ce que tu gagnes en rejoignant GoMind

• Une approche orientée mise en production (pas uniquement du labo).
• Des sujets actuels : GenAI, RAG, assistants métiers, MLOps.
• Des contextes variés : scale-up, grands groupes, produits data modernes.
• Un cadre qui favorise la montée en compétences (GoVersity, formations, communautés).
• Une culture Numérique Responsable appliquée à l'IA (sobriété, éthique, design responsable).

Compétences techniques

• Python, scikit-learn, PyTorch, Keras ou TensorFlow.
• NLP, GenAI, LLM.
• Feature engineering, industrialisation et CI/CD modèles.
• Stack IA Gen : LangChain, LlamaIndex, Hugging Face, Vector DB.
• Bonnes pratiques MLOps : versioning, déploiement, supervision.

Soft skills

• Esprit analytique et pragmatique.
• Capacité à vulgariser l'IA et à convaincre par la valeur.
• Sens des enjeux éthiques et responsables de l'IA.

Rémunération

Fixe : à définir selon profil

Autres avantages :

• Mutuelle prise à 100%
• CSE avec une cagnotte mensuelle alimentée par GoMind
• Formations
• Plan d'intéressement (PEI + PERCOLI) avec abondement à 200%

Profil recherché

• 4 ans d'expérience minimum en Data Science
• Data Scientist confirmé·e, orienté·e métier et mise en production.
• À l'aise avec le ML, la GenAI et l'industrialisation (MLOps).
• Curieux·se, rigoureux·se, et capable de transformer des besoins en solutions mesurables.

Avant de postuler, ce qu'il faut retenir :

• Ce poste s'adresse à des profils Data Scientist qui aiment transformer des cas d'usage en solutions IA réelles et mises en production.
• Si tu apprécies une IA pragmatique, mesurable, documentée, et des données bien structurées, traçables et exploitables, tu vas t'épanouir.
• Si tu cherches un rôle purement exécutif (sans discovery, sans challenge, sans responsabilité sur la valeur et la prod), ce n'est pas le bon cadre.

Poste à pourvoir en Île-de-France uniquement