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Ingénieur Data & Software / Data Scientist Trade Finance RSE (H/F)

ParisCDIil y a 1h

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Postée il y a 1h · CDI

Description du poste

DESCRIPTION DU POSTE Au sein d'une Fintech spécialisée dans l'intelligence Supply Chain, l'évaluation RSE/ESG et le financement optimisé du besoin en fonds de roulement (BFR), vous occuperez un rôle clé de développement full-stack et Data/IA. Vous participerez directement à l'évolution de la plateforme SaaS de scoring ESG, d'analyse prédictive des risques fournisseurs et de recommandation automatisée.

Missions principales : Développement Full-Stack & Microservices : Conception et maintenance d'une architecture SaaS serverless AWS haute performance (Lambda, DynamoDB, App Sync, Cognito, Amplify). Intégration IA Générative & LLM : Déploiement, fine-tuning et optimisation de modèles de langage (AWS Bedrock, Anthropic Claude, Gemini) avec pipelines RAG pour l'analyse automatisée des données ESG et le coaching 24/7 des fournisseurs. Ingénierie de données & MLOps : Déploiement et automatisation de pipelines ETL/ELT distribués (Python, SQL, Pandas, Num Py) pour l'analyse de données multi-sources et le calcul de KPIs de performance Supply Chain. Modélisation Trade Finance & RSE : Définition, modélisation et intégration de KPIs ESG avancés (Scope 1-2-3, directives CSRD/CSDDD, décarbonation) interconnectés avec des mécanismes de Trade Finance et de BFR (réduction du risque de crédit, optimisation des marges, pricing des financements sous-traitants). Développement Front-End : Évolution des interfaces utilisateurs dynamiques en Vue.js / Java Script en appliquant une stricte séparation des responsabilités d'architecture.

PROFIL RECHERCHÉ Formation : Diplôme d'Ingénieur en Data Science / Intelligence Artificielle (Bac+5 à Bac+6).

Compétences techniques exigées : Cloud & Serverless AWS : Expertise avérée sur l'écosystème Serverless AWS : AWS Bedrock, AWS Lambda, DynamoDB, App Sync, CDK, Amplify, S3. IA, LLM & Data Science : Maîtrise experte de Python, architectures RAG, Fine-tuning/Transfer Learning, Scikit-Learn, Tensor Flow, Pandas, Num Py, SQL. Développement Web & Architectur

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