Consultant Data Scientist : Machine Learning et IA générative appliqués

Stack maîtrisée

• Python, scikit-learn, XGBoost
• PyTorch & TensorFlow
• MLflow & MLOps
• LLMs & IA Générative (LangChain, RAG)
• NLP & traitement du langage
• Industrialisation & monitoring de modèles

Un périmètre technique et des résultats à vérifier.

Évaluation des cas d’usage, préparation des données et développement de solutions d’IA mesurables.

Le rôle, la stack, le niveau d’expérience et le pilotage sont définis avec votre équipe. La disponibilité et les modalités de mission sont confirmées après qualification du besoin.

FAQ

Ai-je besoin d'un Data Engineer avant un Data Scientist ?

Souvent oui — sans données fiabilisées, un modèle de Data Science produit des résultats peu exploitables. Nous évaluons ce point avant de démarrer.

Travaillez-vous sur des cas d'usage IA générative / LLM ?

Oui, intégration de LLM métier, RAG (Retrieval-Augmented Generation), et assistants IA internes.

Proposez-vous un accompagnement MLOps complet ?

Oui, du prototype à la supervision en production, avec monitoring et retraining automatisé.