DATA / IA SCIENTIST - TOTALENERGIES DIGITAL FACTORY

Rejoins TotalEnergies Digital Factory en tant que Data/IA Scientist. Tu seras intégré(e) à une équipe d'experts dédiée à l'exploration, au développement et au déploiement de solutions data et IA. Ton rôle consistera à analyser des données massives, à concevoir et à déployer des modèles IA, et à garantir la performance et la sécurité des solutions développées. Une expérience d'au moins 5 ans dans le domaine est requise, ainsi qu'une maîtrise de Python et des environnements cloud.

• Analyser des données structurées et non structurées afin d'éclairer la compréhension métier, la prise de décision et l'automatisation raisonnée de processus opérationnels.
• Cadrer les cas d'usage avec les métiers, identifier les opportunités de création de valeur et définir les approches scientifiques, techniques et applicatives les plus adaptées.
• Concevoir, développer, tester, déployer et maintenir des modèles, applications et agents IA adaptés aux enjeux métiers, en combinant selon les besoins Machine Learning, optimisation, IA générative, modèles experts et chaînes de décision humain-IA.
• Master en statistiques, IA, mathématiques appliquées, informatique, ingénierie des procédés, génie industriel, mécanique ou domaine similaire.
• Au moins 5 ans d'expérience dans le développement, l'industrialisation et la mise en production de solutions d'aide à la décision fondées sur la Data Science et l'IA.
• Maîtrise Python, bonnes pratiques de développement logiciel et environnements cloud (Azure ou AWS).
• Expérience concrète des solutions d'IA appliquées à des problématiques métiers : Machine Learning, optimisation, IA générative, RAG, agents outillés, orchestration de workflows, appels d'API et automatisation contrôlée.
• Tu sais passer d'un prototype à une solution robuste, sécurisée et exploitable en production.

**Compétences :**

• Expertise en Data Science, Machine Learning, optimisation, IA générative et systèmes agentiques.
• Maîtrise des étapes de Data Exploration.
• Capacité à concevoir des architectures IA robustes, en distinguant assistants supervisés, agents autonomes, workflows orchestrés et automatisations classiques selon le niveau de risque, de valeur et d'autonomie attendu.
• Bonne compréhension des pratiques MLOps, LLMOps et AgentOps.
• Capacité à industrialiser des solutions IA.
• Anglais courant requis.