IA Engineer / Data Scientist - Générative AI (H/F)

• 1. Exploration et Préparation des Données

Comprendre les enjeux métiers :

Collaborer avec les équipes métiers pour identifier les problématiques (ex : réduction des coûts, amélioration de l'expérience client, détection d'anomalies).

Définir des objectifs clairs et mesurables (ex : réduire le taux d'erreur de 20 %, améliorer le taux de conversion de 15 %).

Explorer les données :

Collecte : Identifier les sources de données pertinentes (bases de données, APIs, fichiers plats, IoT, etc.).

Nettoyage : Gérer les valeurs manquantes, les doublons, les incohérences (outils : Pandas, PySpark, OpenRefine).

Analyse exploratoire (EDA) :

Statistiques descriptives (moyenne, écart-type, distributions).

Visualisations (Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau).

Détection d'anomalies et de patterns (outils : Scikit-learn, AutoML).

Feature Engineering :

Création de nouvelles features (ex : agrégations, encodages, transformations temporelles).

Sélection des features pertinentes (méthodes : correlation analysis, feature importance, PCA).

Optimisation pour les modèles (normalisation, scaling).

• 2. Développement de Modèles d'IA

Choix des algorithmes :

Supervisé :

Classification : Random Forest, XG

Boost, SVM, Réseaux de Neurones (pour la détection de fraudes, le scoring risque).

Régression : Linear Regression, Ridge/Lasso, Neural Networks (pour la prédiction de ventes, la maintenance prédictive).

Non supervisé :

Clustering : K-Means, DBSCAN, Hierarchical Clustering (pour la segmentation client).

Réduction de dimension : PCA, t-SNE, UMAP (pour la visualisation de données complexes).

Deep Learning :

Computer Vision : CNN (ResNet, YOLO), Vision Transformers (ViT) (pour la reconnaissance d'images, OCR).

NLP : Transformers (BERT, RoBERTa), RNN/LSTM (pour les chatbots, l'analyse de sentiments).

Séries temporelles : LSTM, Prophet, ARIMA (pour le forecasting).

IA Générative : LLMs (GPT, LLaMA), Diffusion Models (Stable Diffusion) (pour la génération de texte ou d'images).

Reinforcement Learning :

Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN), Proximal Policy Optimization (PPO) (pour l'optimisation dynamique).

Entraînement des modèles :

Préparation des jeux de données : Split train/test/validation, cross-validation.

Hyperparamétrage : Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization (outils : Optuna, Hyperopt).

Évaluation :

Métriques : Accuracy, Precision/Recall, F1-score, ROC-AUC (classification) ; RMSE, MAE, R² (régression) ; BLEU, Perplexity (NLP).

Validation : A/B testing, backtesting.

Optimisation :

Performance : Réduction de la latence, optimisation des ressources (quantization, pruning, distillation).

Explicabilité : SHAP, LIME, Captum (pour expliquer les décisions des modèles).

Biais et équité : Détection et correction des biais (outils : AIF360, Fairlearn).

• 3. Industrialisation et Déploiement des Modèles

ML

Ops et Déploiement :

Versioning : Gestion des versions des modèles et des données (outils : MLflow, DVC, Git).

Pipeline CI/CD : Automatisation des tests et déploiements (outils : Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI).

Déploiement :

Cloud : AWS SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI.

On-premise : Docker, Kubernetes, FastAPI, Flask.

Edge : Déploiement sur des appareils IoT (TensorFlow Lite, ONNX Runtime).

Monitoring :

Suivi des performances (outils : Prometheus, Grafana, Evidently).

Détection de la dérive des modèles (data drift, concept drift).

Alertes et retraining automatique.

Intégration avec les systèmes existants :

Collaboration avec les Data Engineers pour intégrer les modèles dans les pipelines de données.

Intégration avec les applications métiers (ERP, CRM, plateformes web/mobile).

• 4. Veille & Innovation

Suivre les avancées en IA Générative :

Évaluation des nouveaux modèles (ex. : Gemini 1.5, Mistral 8x22B) et des techniques émergentes (agents autonomes, multi-modalité).