Rattaché·e à l’équipe IA Factory de notre Direction de l’Innovation, vous êtes au point de rencontre entre la R&D en IA et le produit : vous transformez des intuitions et des signaux technologiques en preuves de concept, puis en briques réellement utilisables. Vous travaillez en proximité directe avec les Business Lines, les équipes produit et tech, et nos experts métier (analystes financiers, équipes Data Quality, Enquêtes & Analyses).
Exploration & prototypage
Défricher de nouveaux usages de l’IA sur nos données, du cadrage de l’hypothèse à la preuve de concept
Assurer une veille active (modèles, techniques, outillage) et la traduire en recommandations concrètes pour le produit
Savoir arrêter une piste qui ne tient pas, et argumenter pourquoi
Modélisation & data science
Concevoir, entraîner et challenger des modèles de scoring (risque de défaillance, propension, appétence) sur des volumes de données massifs et hétérogènes
Travailler la feature engineering à partir de nos référentiels : bilans, liens capitalistiques, données légales, signaux faibles, données extra-financières
Mesurer, documenter et défendre la performance de vos modèles (discrimination, stabilité, calibrage, drift)
IA & NLP
Développer des briques d’IA appliquées au texte : extraction d’information dans des documents non structurés, classification, normalisation et résolution d’entités, génération de résumés.
Prototyper et industrialiser des cas d’usage LLM / RAG à forte valeur métier, avec le niveau d’exigence qu’imposent nos clients en matière de traçabilité et d’explicabilité
Mise en production & run
Industrialiser vous-même vos briques IA : packaging, tests, CI/CD, déploiement sur Kubernetes, exposition via API
Assurer le run de ce que vous mettez en production : monitoring, gestion du drift, réentraînement, corrections
Penser latence, coût et scalabilité dès la conception, pas au moment de la mise en production
Ici, l’innovation ne s’arrête pas au démonstrateur : l’équipe opère ses propres briques IA en production. Vous voyez vos travaux vivre chez de vrais utilisateurs, et vous en portez la responsabilité dans la durée.
Impact & collaboration
Traduire un besoin métier flou en problème modélisable et savoir dire quand le ML n’est pas la bonne réponse
Restituer vos résultats à des interlocuteurs non techniques de façon claire et honnête
Contribuer à la culture data de l’équipe : revues de code, veille, partage
Vous avez au moins 5 ans d’expérience en data science ou en ingénierie IA (alternance significative comprise), acquise en entreprise, en éditeur ou en conseil.
Indispensable
Maîtrise solide de Python, pandas, scikit-learn, et de l’écosystème qui va avec
Bases théoriques réelles en machine learning : vous savez expliquer pourquoi un modèle fonctionne, pas seulement le faire tourner
Expérience concrète sur au moins un de ces sujets : NLP appliqué, entity resolution, ou mise en production de cas d’usage LLM / RAG
Culture DevOps de l’industrialisation : Git, tests, environnements, Docker et Kubernetes, vous êtes à l’aise dans un environnement CI/CD moderne pour packager un service et le faire tourner dans un pod, pas seulement dans un notebook
Expérience de mise en production d’un modèle ou d’une brique IA, et du run qui va avec
Capacité à travailler avec des données imparfaites, et l’obsession de la qualité de la donnée qui va avec
Excellente maîtrise du français oral et écrit : le poste est très collaboratif ::échanges quotidiens avec les experts métier, ateliers, restitutions, et nos données comme nos utilisateurs sont francophones
Anglais professionnel : suffisant pour lire sans effort la littérature scientifique, les publications de recherche et la documentation technique, et rester à jour dans un domaine qui bouge vite
Fortement apprécié
Pratique de l’environnement AWS, et notamment de S3/EC2/IAM et Athena pour interroger nos volumes de données
Première expérience dans un environnement Big Data ou dans des architectures de type Data Lake / ELT / Orchestration Data (ex. : Airflow) : vous savez concevoir, ordonnancer et fiabiliser des pipelines
LiteLLM ou un équivalent pour orchestrer les appels aux modèles de langage, consommés via API externes ou AWS Bedrock, ou l’envie de vous y mettre vite
Expérience sur des sujets de scoring, risque de crédit ou finance d’entreprise
Sensibilité aux enjeux réglementaires (RGPD, explicabilité, IA Act)
L’état d’esprit qui fait la différence chez nous
L’esprit d’analyse et la curiosité métier : comprendre le business avant de coder
L’envie d’apprendre, y compris sur des sujets qui ne sont pas votre spécialité
La capacité à prendre des initiatives dans un environnement entrepreneurial et en transformation
Le sens de la rigueur et de l’éthique : dans notre métier, une erreur de donnée a des conséquences réelles
Vous ne cochez pas 100 % des cases ? Candidatez quand même. Notre approche du recrutement est fondée sur la relation humaine, dans une logique d’équité et d’ouverture à tous types de parcours et de personnalités.
Ce que nous vous offrons
Un poste basé à Nantes, avec une équipe présente sur place, pas un rattachement distant à Paris
Télétravail hybride, jusqu’à 2 jours par semaine
14 jours de RTT, mutuelle d’entreprise, titres-restaurant et CSE
Un budget formation et veille, et du temps dédié à l’exploration de nouveaux sujets IA
Des données propriétaires uniques à grande échelle
Une organisation à taille humaine : vos idées arrivent vite jusqu’aux décisionnaires
Échange téléphonique (30 min) avec le directeur de l’innovation au sujet de vos motivations, votre parcours, le cadre du poste
Entretien technique (1h) sur site avec le responsable de l’IA Factory et un·e pair : discussion sur vos projets, cas pratique orienté raisonnement plutôt que trivia et visite des locaux nantais
Étude de cas / exercice à préparer, restitué en équipe (en option)
Échange téléphonique (30 min) avec la direction RH : cadre de travail, vos valeurs et celles de l’entreprise
Réponse à chaque étape, quelle que soit l’issue. C’est la moindre des choses.
Ellisphere s’engage pour l’égalité des chances et l’inclusion. Ce poste est ouvert aux personnes en situation de handicap.
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