Senior Data Scientist / AI Engineer

Localisation : Paris, Châtelet - Hybride (2 jours sur site / 3 jours en télétravail)

Contrat : CDI

Équipe : Technologie - Rattaché(e) directement au CTO

Mission principale

Identifiez, concevez et déployez des solutions d'IA et de Machine Learning qui augmentent concrètement la valeur apportée par l'application Mendo à nos utilisateurs. En tant que Senior Data Scientist / AI Engineer, vous serez le pionnier technique de l'intégration de l'IA dans notre produit, avec une autonomie totale pour explorer, expérimenter et implémenter des modèles ML et GenAI (fine-tuning, embeddings, RAG, etc.). Votre mission : transformer les opportunités business en solutions IA pragmatiques et mesurables intégrées dans Mendo, au service de plus de 60 clients entreprises (PwC Global, BDO, EY...). Vous mentorerez un Data Scientist junior et établirez les standards d'excellence pour la pratique de la data science chez Mendo.

Responsabilités clés

1. Identification proactive des opportunités IA

• Soyez en veille constante : analysez le produit, les habitudes d'utilisation et les retours clients pour identifier où l'IA peut créer une valeur concrète.
• Proposez des cas d'usage IA pertinents alignés avec la roadmap produit et les objectifs business.
• Challengez et priorisez les initiatives IA : focus absolu sur l'impact utilisateur et le ROI.
• Collaborez étroitement avec le Product Lead et les PMs pour transformer les besoins business en opportunités IA actionnables.
• Établissez un cadre de priorisation des projets IA basé sur l'impact, la faisabilité et l'effort.

2. Recherche, développement et déploiement de modèles

• Recherchez et expérimentez avec des modèles ML et GenAI (LLMs, embeddings, classification, clustering, recommandation).
• Fine-tunez les modèles existants (OpenAI, Anthropic, open-source) plutôt que de construire à partir de zéro.
• Concevez et implémentez des pipelines IA de bout en bout : préparation des données, entraînement/fine-tuning, évaluation, déploiement.
• Développez du RAG (Retrieval-Augmented Generation), de la recherche sémantique et d'autres architectures GenAI pertinentes.
• Optimisez les performances et les coûts des modèles en production (latence, tokens, infrastructure).
• Implémentez des systèmes de monitoring et d'évaluation continue de la qualité pour les modèles.

3. Pragmatisme et efficacité

• Priorisez sans concession : sachez dire non aux projets IA "cool" sans impact réel.
• Privilégiez des solutions simples et efficaces : évitez l'over-engineering et les POCs qui ne mènent nulle part.
• Itérez rapidement : prototypez vite, testez avec de vrais utilisateurs, mesurez l'impact et pivotez si nécessaire.
• Maintenez un équilibre constant entre exploration (R&D) et exécution (livraison de valeur).
• Documentez les décisions techniques et les compromis de manière claire et concise.

4. Leadership technique et mentorat

• Mentorez et formez un Data Scientist junior : partagez votre expertise, définissez des objectifs de croissance et déléguez efficacement.
• Établissez les bonnes pratiques de data science et d'ingénierie IA chez Mendo (qualité de code, MLOps, expérimentation).
• Collaborez étroitement avec les squads de développement pour intégrer les modèles dans le produit.
• Évangélisez les possibilités de l'IA en interne et formez les équipes produit et business.
• Construisez progressivement la pratique data science chez Mendo en préparation de la croissance de l'équipe.

5. Collaboration transverse

• Travaillez main dans la main avec le CTO pour aligner la stratégie IA avec la vision technique globale.
• Collaborez avec les équipes produit pour comprendre les points de douleur des utilisateurs et imaginer des solutions IA.
• Coordonnez avec les équipes de développement pour assurer une intégration fluide des modèles en production.
• Interagissez avec les équipes Customer Success pour comprendre l'utilisation réelle et mesurer l'impact des fonctionnalités IA.
• Présentez régulièrement vos résultats et recommandations aux parties prenantes (produit, ventes, leadership).

Compétences requises

Connaissances et expertise technique

• Expertise Machine Learning : minimum 4-6 ans d'expérience en développement et déploiement de modèles ML.
• Maîtrise approfondie du fine-tuning de LLM (OpenAI, Anthropic, Llama, Mistral, etc.).
• Solide expérience des architectures GenAI : RAG, embeddings, recherche sémantique, prompt engineering avancé.
• Connaissance des frameworks ML/DL : PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers, LangChain, LlamaIndex.
• Expérience des plateformes cloud pour le ML (Azure ML, AWS SageMaker, ou Google Vertex AI).
• Maîtrise de Python et des bibliothèques de data science (scikit-learn, pandas, numpy, etc.).
• Connaissance des bases de données vectorielles (Pinecone, Weaviate, Qdrant, etc.).
• Familiarité avec les pipelines MLOps : versioning de modèles, A/B testing, monitoring en production.
• Compréhension des enjeux de coût, de latence et de scalabilité pour les solutions IA en production.

Savoir-faire

• Pragmatisme sans concession : capacité démontrée à prioriser efficacement et à livrer de la valeur rapidement.
• Identification d'opportunités : historique de propositions de cas d'usage IA ayant créé un impact business mesurable.
• Ownership de bout en bout : expérience de la recherche jusqu'au déploiement et au monitoring en production.
• Capacité à prototyper rapidement et à itérer en fonction des retours utilisateurs.
• Excellence dans l'évaluation et le benchmarking des modèles (métriques, expérimentation rigoureuse).
• Communication claire de concepts techniques complexes à des audiences non techniques.
• Expérience de collaboration étroite avec des équipes produit et ingénierie.
• Capacité à mentorer et former des profils plus juniors.

Ce que nous offrons

• Equity : participation au capital d'une scale-up en forte croissance.
• Impact majeur : soyez le pionnier IA chez Mendo et façonnez le futur du produit.
• Autonomie totale : liberté d'explorer, d'expérimenter et de proposer des initiatives IA.
• Rattachement direct au CTO : visibilité et influence sur la stratégie technique de l'entreprise.
• Évolution rapide : opportunité de construire et diriger l'équipe IA/ML à mesure que l'entreprise grandit.
• Environnement de pointe : travaillez au cœur de l'IA générative avec accès aux dernières technologies.
• Environnement stimulant : culture jeune, fun et bienveillante où l'innovation est encouragée.
• Flexibilité : modèle hybride 2 jours/3 jours en télétravail pour un équilibre vie pro/vie perso optimal.
• Mission porteuse de sens : contribuez à rendre l'IA accessible et impactante pour tous.