Data Scientist Confirmé - IA Générative & Industrialisation Ml H/F - collectivite

Information importanteType de contrat: FreelanceTaux journalier : Salaire selon profilLocalisation : Paris, FranceDate de démarrage :UrgentMode de travail : HybridePublié le : 3 juillet 2026Le besoinEver"T - Société de Conseil tech IA-native, innovante et en hypercroissance - cherche un·e Data Scientist confirmé·e pour un Projet stratégique autour de l'IA Générative et de l'industrialisation de modèles de Machine Learning.Contexte du ProjetNotre client, acteur de référence dans son secteur, monte en maturité sur sa stratégie Data & IA et souhaite accélérer le passage de ses algorithmes du POC à la production. Le Projet couvre à la fois des cas d'usage de Machine Learning classique (scoring, détection d'anomalies) et des cas d'usage d'IA Générative (traitement documentaire, NLP, extraction d'information). L'enjeu principal : industrialiser, fiabiliser et déployer des modèles à forte valeur métier dans un environnement Cloud.Pourquoi Ever"T ?Chez nous, tu rejoins une communauté IA-native qui repose sur trois piliers fondateurs : Humilité. Progrès. Engagement.Tu bénéficies d'un suivi fort (ta Community Builder, ton facilitateur de Projet), d'un accès à des formations continues, d'événements réguliers (T"Time, T"Coached, T"Cast) et du programme Salarié Diversifié pour développer tes projets perso ou business en parallèle.Profil recherchéProfil attenduExpérience confirmée en Data Science, avec une réelle expertise en mise en production de modèles (pas uniquement de l'exploratoire/POC)Maîtrise d'un environnement Cloud (type AWS) pour le déploiement et l'industrialisation (CI/CD, monitoring, conteneurisation)Bonne connaissance des sujets IA Générative (LLM, NLP, Document AI) en complément du Machine Learning classiqueAutonomie forte sur l'ensemble du cycle de vie d'un modèle : de la conception à la mise en prod et son suiviCapacité à interagir avec des équipes Data et métier dans un contexte d'industrialisation

• Intelligence artificielle
• Autonomie
• Machine learning
• AWS