Data Scientist / Machine Learning Engineer Confirmé F/H

Rejoignez Oney, une entreprise engagée dans l'intégration de l'IA et du Machine Learning. En tant que Data Scientist / Machine Learning Engineer, vous serez au cœur de l'innovation et de l'optimisation des processus opérationnels. Vous travaillerez sur des projets passionnants tels que le scoring de risque de crédit, l'optimisation de l'expérience client et le déploiement de solutions d'IA générative.

• Concevoir et optimiser les scores d'octroi et de comportement pour les équipes Risque / Validation, en explorant des approches innovantes.
• Optimiser l'expérience client en intégrant les modèles d'IA en temps réel sous forme d'API dans les parcours Digitaux.
• Prototyper et déployer en Production des solutions d'IA Générative sous forme d'agents (LLM, RAG, …).

**Ce qui nous plaira le plus chez vous, c'est vous-même ! Alors bien évidemment on vous préférera** rigoureux, autonome, communicatif, agile et dynamique car c'est ce qui vous permettra de mener au mieux votre mission. Dans votre bagage, on aimerait trouver :

**Data Science & ML**

• Solide expérience en modèles supervisés : Logistic Regression, Tree-based models, Gradient Boosting (XGBoost / LightGBM)

Connaissances et application des approches explicables (SHAP/LIME, explainaible AI)

• Pratique des modèles génératifs & LLM (OpenAI, HuggingFace, fine-tuning)

**Écosystème Data Engineering & MLOps**

• Excellente maîtrise du langage Python et de l'écosystème ML : Pandas, Scikit-learn, MLflow, Pydantic, LangChain, LangGraph, FastAPI
• Packaging, CI/CD, tests (pytest), feature stores
• Déploiement de modèles sous forme d'API et pipelines automatisés (MLFlow, GitHub Actions, Kubernetes, Docker)
• Monitoring: data quality, performance, métriques d'évaluation, Back Testing, data / concept drift, RAGAS, LLM as a Judge

**Outils & Cloud**

• Azure (Azure ML, Foundry), Databricks, pySpark
• Confluence, JIRA, Bitbucket, GitLab, AzureDevOps

• Une connaissance technique de Snowflake et des enjeux bancaires réglementaire serait un plus (scoring, réglementation).
• **Profil recherché**

• Vous avez 5 à 7 ans d'expérience
• Vous avez un parcours mixte : Data Science + mise en production / MLOps
• Vous êtes à l'aise pour discuter autant en termes de modélisation ML que d'architecture du SI
• Vous savez travailler avec de multiples métiers : Risque, Paiement, Digital, Fraud, Conformité…
• Vous aimez le delivery, l'expérimentation, et les environnements où l'IA a un impact direct sur l'expérience client
• Vous avez une appétence pour les solutions d'IA Générative et les approches Agentic