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Randstad Digital à Paris

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Data Scientist Senior H/F - Paris - IDF h/f

ParisCDIil y a 1h

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Postée il y a 1h · CDI

Description du poste

Acteur historique de l'ingénierie et du conseil technologique en Île-de-France, Randstad Digital Paris accompagne les leaders de la Banque et de l'Assurance dans leurs transformations les plus complexes. À travers nos pôles d'expertise dédiés et nos dispositifs agiles, nous mobilisons nos experts parisiens pour piloter des projets critiques, de la modernisation des systèmes financiers à la sécurisation des données stratégiques.

Forts d'un savoir-faire forgé au fil des décennies, nous avons structuré une équipe de proximité capable de répondre aux défis technologiques les plus pointus comme le Cloud, la Cybersécurité ou l'Open Banking.

En alliant cette expérience durable à une agilité constante, nous garantissons l'excellence opérationnelle pour soutenir la croissance de nos clients au cœur de la capitale. Rejoindre Randstad Digital à Paris, c'est intégrer un partenaire de confiance qui conjugue stabilité historique et innovation technologique.

votre fonction

Nous recherchons, pour le compte de notre Client Grand Compte, un Data Scientist Senior (H/F).

Vos responsabilités :

Développement de solutions agentiques pour soutenir les ambitions du programme IA.

Automatisation des processus, des parcours de vente et augmentation des fonctions commerciales.

Création d'assistants et d'agents IA pour optimiser les espaces clients et les parcours des assurés.

Mise en place de bases de connaissances structurées et développement d'une "RAG Factory".

Assurer le leadership technique, la conception des solutions et l'arbitrage technique.

Encadrement des équipes de développement IA, incluant la revue de code et le contrôle qualité.

Livraison de solutions IA génératives opérationnelles et d'agents IA configurés.

Production de rapports d'itération, de frameworks d'évaluation et d'une documentation technique complète.

votre profil

Maîtrise avancée des LLM, du prompt & context engineering et de l'évaluation des performances des modèles.

Expérience pratique avec le RAG, le

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