Data Scientist

Data Scientist | Deep Learning et/ou IA Générative / GenIA — Retail de DemainTu veux jouer collectif dans une équipe IA qui ne fait pas de la recherche pour la recherche, mais crée des solutions concrètes qui changent le quotidien du retail ?Chez nous, l’IA ne reste pas dans les labs : elle passe en production, au service des équipes, des clients et de la vision long terme.Le terrain de jeuNotre client — un acteur majeur du retail — a constitué une équipe IA de 20 personnes (Data Scientists, ML Engineers, Data Engineers).Leur mission : faire de la donnée un levier de transformation, au cœur de la stratégie d’entreprise.Parmi les projets :🧾 un moteur de pricing dynamique face à la concurrence,🛍️ des outils IA pour aider les vendeurs en magasin à gagner du temps,🌍 et un projet collaboratif de vision à 10 ans, mêlant intelligence collective et IA générative.Deux rôles possibles selon ton profilParce que l’équipe se structure, nous ouvrons deux types de postes Data Scientist :🤖 1. Data Scientist – Deep Learning / ModélisationTu conçois, entraînes et optimises des modèles avancés de deep learning.Tu maîtrises TensorFlow, Keras, scikit-learn et tu as une vraie rigueur de recherche appliquée.Tu sais transformer une problématique métier en modèle robuste, mesurable et industrialisable.Stack type : Python, TensorFlow, Keras, scikit-learn, Pandas, NumpyCulture projet : qualité des données, expérimentation, mise en production avec les ML Engineers.🤖 2. Data Scientist – IA Générative / GenAI / LangChainTu t’intéresses aux nouveaux usages des LLM et aux architectures GenAI.Tu explores, prototypes et industrialises des applications IA génératives à fort impact métier.Tu t’appuies sur LangChain, LangGraph, ZenML, HuggingFace, et tu aimes le lien entre tech et usage.Stack type : Python, LangChain, LangGraph, HuggingFace, OpenAI APICulture projet : rapid prototyping, UX IA, intégration dans les outils internes.Ce que tu apportesSolide base en Python et en statistiques appliquées.Une réelle autonomie sur tes projets.Curiosité scientifique et rigueur technique.Capacité à travailler en binôme avec les métiers et les équipes ML/engineering.Goût pour le partage et l’impact collectif.Pour postuler, on te demande Un GitHub ou un projet personnel (même simple !) que tu as réellement réalisé — pas un notebook généré automatiquement — nous aide beaucoup à comprendre ta manière de coder et d’apprendre. On cherche du concret, pas du volume : un petit projet propre vaut mieux que 50 notebooks copiés-collés.Les conditions de jeuT'es basé à Lille ? On aimerait bien que tu sois 3 jours/semaine au bureauT'es basé à Paris ? 1 jour/semaine le jeudiStatut : On est ouvert aux freelances (si t'es plus sénior et que tu as déjà de l'expérience à revendre) ou tu peux devenir salarié chez OKARA.Process : un échange avec OKARA, puis un entretien technique avec le ML Lead du client.Pourquoi jouer avec OKARAChez OKARA, tu choisis ton mode de jeu — freelance, portage, ou CDI — selon ton moment de vie.Tu vois clair sur ta mission, ta rémunération et ton impact.Tu rejoins une communauté de players qui partagent la même ambition :👉 Créer des solutions tech qui ont du sens,👉 Faire progresser le collectif,👉 Et remettre la transparence au cœur du jeu.🎮 Liberté. Impact. Transparence.💬 Tu hésites entre les deux voies ? Aucun souci : on en parle ensemble.Chez OKARA, l’objectif n’est pas de te faire rentrer dans une case, mais de trouver le terrain de jeu qui te ressemble.