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Data Scientist Junior – Smart Data Hub

VINCI Airports · Nanterre

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Junior 🇫🇷 Français
Machine Learning Forecasting IA générative Chatbot Recherche documentaire Analyse documentaire Architectures RAG LLM MLOps LLMOps

Description du poste

À propos du poste

Rejoignez le département Data de la Direction des Opérations de VINCI Airports pour contribuer au projet Smart Data Hub. Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire qui développe des solutions de Machine Learning, de prévision et d’IA générative au service des aéroports du groupe.

Missions principales

  • Développer et améliorer des algorithmes de machine learning pour le forecasting court et long terme (trafic passagers, flux opérationnels).
  • Assurer le suivi de la performance des modèles en production, garantir leur robustesse et détecter les dérives.
  • Concevoir et faire évoluer des outils d’IA générative tels que chatbots, moteurs de recherche et analyse documentaire.
  • Participer à des projets de spécialisation métier et d’automatisation : architectures RAG, orchestration d’agents, intégration de LLM dans les workflows opérationnels.
  • Intégrer les modèles dans l’infrastructure du Smart Data Hub, gérer les pipelines d’entraînement et appliquer les bonnes pratiques MLOps/LLMOps.
  • Collaborer avec les métiers pour assurer l’interprétabilité des outils et leur adoption.
  • Accompagner, former et communiquer auprès des utilisateurs non techniques pour favoriser l’appropriation des solutions.

Profil recherché

  • Diplômé(e) d’une école d’ingénieur ou d’une formation universitaire avec spécialisation ou intérêt marqué pour les statistiques, le machine learning ou les mathématiques appliquées.
  • Première expérience en data science, idéalement sur des projets de prévision ou d’IA générative.

Compétences requises

  • Machine Learning et techniques de forecasting temporel.
  • IA générative, conception de chatbots et recherche documentaire.
  • Architectures Retrieval‑Augmented Generation (RAG) et intégration de grands modèles de langage (LLM).
  • Pratiques MLOps/LLMOps pour le déploiement et la maintenance des modèles.

Questions fréquentes

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