Senior Data Scientist / ML Engineer / AI Engineer F/H

En tant que Senior Data Scientist / ML Engineer / AI Engineer, vous jouerez un rôle clé dans la conception, le développement, l’industrialisation et l’amélioration continue de nos modèles IA. Vous interviendrez sur toutes les étapes du cycle de vie des projets data : de la conception algorithmique à la mise en production, en passant par le suivi des performances. Vous serez également force de proposition sur nos orientations stratégiques en IA et contribuerez à faire monter en compétence l’équipe.

Vos responsabilités

1. Modélisation & Machine Learning

• Concevoir, entraîner et mettre en production des modèles de scoring et de détection de fraude (ML, Deep Learning, IA générative).
• Développer des modèles supervisés et non-supervisés pour détecter les comportements anormaux et prévoir les risques d’impayés ou de fraude.
• Explorer, préparer, nettoyer et enrichir les données (feature engineering, labellisation).
• Expérimenter avec différents modèles : arbres de décision, gradient boosting, réseaux de neurones, modèles séquentiels, etc.
• Améliorer en continu la performance, l’explicabilité et la robustesse des modèles existants.

2. Analyse & Validation

• Définir et suivre des métriques d’évaluation pertinentes (AUC, recall, precision, lift, business KPI).
• Réaliser des tests de robustesse, d’ablation et d’interprétabilité (SHAP, LIME).
• Fournir des rapports d’analyse clairs et des préconisations à forte valeur ajoutée pour la prise de décision.

3. Industrialisation & MLOps

• Participer à l’industrialisation : CI/CD, API, déploiement cloud/on-premise, monitoring et suivi via un model registry (MLflow ou équivalent).
• Développer et maintenir des pipelines data fiables et scalables (ETL, feature store, datalake).
• Collaborer avec les MLOps pour intégrer les modèles dans les flux temps réel ou batch.

4. Innovation & Stratégie

• Contribuer activement à la stratégie IA de SSP en explorant de nouveaux cas d’usage.
• Assurer une veille technologique sur les dernières avancées en IA et en data science.
• Travailler en étroite collaboration avec les équipes Produit, Tech et Business pour transformer les besoins clients en solutions concrètes.
• Participer à la définition des spécifications fonctionnelles et documenter les projets (notebooks, modèles, KPIs).