About this role
A career in IBM Consulting is built on long-term client relationships and close collaboration worldwide. You’ll work with leading companies across industries, helping them shape their hybrid cloud and AI journeys. With support from our strategic partners, robust IBM technology, and Red Hat, you’ll have the tools to drive meaningful change and accelerate client impact. At IBM Consulting, curiosity fuels success. You’ll be encouraged to challenge the norm, explore new ideas, and create innovative solutions that deliver real results. Our culture of growth and empathy focuses on your long-term career development while valuing your unique skills and experiences. As a Data Scientist with expertise in Artificial Intelligence, you will skillfully combine data analysis and business acumen to tackle cognitive computing challenges. You will be responsible for architecting and delivering AI solutions using cutting-edge technologies, with a strong focus on foundation models and large language models. Your primary responsibilities will include: • Design AI Solutions: Architect and deliver AI solutions using cutting-edge technologies, with a strong focus on foundation models and large language models, and experience in tools like Github Copilot and Amazon Code Whisperer. • Develop Cognitive Solutions: Create comprehensive cognitive solutions that effectively process and analyze both structured and unstructured data, utilizing expertise in NLP, ML, and other specialized areas such as Image Processing, Video Processing, Voice Processing, or Watson technologies. • Implement AI Frameworks: Apply strong programming skills, with proficiency in Python and experience with AI frameworks such as TensorFlow, PyTorch, Keras, or Hugging Face, to develop and deploy AI models. • Manage AI Project Lifecycle: Oversee the full AI project lifecycle, from research and prototyping to deployment in production environments, ensuring successful project delivery. • Collaborate with Stakeholders: Work with various stakeholders to identify business problems and leverage the power of artificial intelligence for cognitive computing, driving business value through AI-driven solutions. • Advanced Analytics Techniques: Exposure to advanced analytics techniques for structured data, including data analysis and interpretation, to inform business decisions. • AI Frameworks and Tools: Experience working with AI frameworks such as TensorFlow, PyTorch, Keras, or Hugging Face, and tools like Github Copilot and Amazon Code Whisperer. • Programming Skills: Proficiency in Python programming language, with experience in applying programming skills to develop and deploy AI models. • NLP and ML Methods: Exposure to Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML) methods for unstructured content, including foundation models and large language models. • Cloud Platforms and Databases: Experience working with cloud platforms (e.g., Kubernetes, AWS, Azure, GCP) and relational and NoSQL databases (e.g., SQL, Postgres, DB2, MongoDB). • Familiarity with Modern UI: Familiarity with modern UI frameworks such as Backbone.js, AngularJS, React.js, Ember.js, Bootstrap, and JQuery, with the ability to apply this knowledge in developing AI-driven solutions. • Understanding of Libraries: Understanding in the usage of libraries such as SciKit Learn, Pandas, Matplotlib, etc., with the ability to apply this knowledge in developing and deploying AI models. • Operating Systems Knowledge: Experience working with various operating systems, including Linux, Windows, iOS, and Android, with the ability to adapt AI solutions to different operating systems. Une carrière chez IBM Consulting repose sur des relations clients durables et une collaboration étroite à l’échelle mondiale. Vous travaillerez avec des entreprises de premier plan dans différents secteurs, en les accompagnant dans leur transformation et leur parcours vers le cloud hybride et l’IA. Avec le soutien de nos partenaires stratégiques, ainsi que des technologies performantes d’IBM et de Red Hat, vous disposerez des outils nécessaires pour accompagner des transformations significatives et accélérer la création de valeur pour nos clients. Chez IBM Consulting, la curiosité est un moteur de réussite. Vous serez encouragé(e) à remettre en question les pratiques établies, à explorer de nouvelles idées et à concevoir des solutions innovantes qui produisent des résultats concrets. Notre culture, fondée sur le développement et l’empathie, met l’accent sur votre évolution professionnelle à long terme, tout en valorisant vos compétences, votre expérience et ce qui vous rend unique. En tant que Data Scientist spécialisé(e) en Intelligence Artificielle, vous combinerez avec expertise l'analyse de données et la compréhension des besoins métiers pour relever les défis du calcul cognitif. Vous serez chargé(e) de concevoir et de déployer des solutions d'IA en utilisant des technologies de pointe, avec une attention particulière portée aux modèles de fondation et aux grands modèles de langage. Vos principales responsabilités seront les suivantes: • Conception de solutions d'IA: Vous concevrez et déploierez des solutions d'IA en utilisant des technologies de pointe, avec une forte orientation vers les modèles de fondation et les grands modèles de langage, ainsi qu'une expérience des outils tels que Github Copilot et Amazon Code Whisperer. • Développement de solutions cognitives: Vous créerez des solutions cognitives complètes capables de traiter et d'analyser efficacement des données structurées et non structurées, en exploitant votre expertise en NLP, ML et d'autres domaines spécialisés comme le traitement d'images, de vidéos, de la voix ou les technologies Watson. • Mise en œuvre de frameworks d'IA: Vous appliquerez vos solides compétences en programmation, avec une maîtrise de Python et une expérience des frameworks d'IA tels que TensorFlow, PyTorch, Keras ou Hugging Face, pour développer et déployer des modèles d'IA. • Gestion du cycle de vie des projets d'IA: Vous superviserez l'intégralité du cycle de vie des projets d'IA, de la recherche et du prototypage jusqu'au déploiement en environnement de production, garantissant ainsi la mise en œuvre réussie des projets. • Collaboration avec les parties prenantes: Vous travaillerez avec diverses parties prenantes pour identifier les problèmes métiers et exploiter le potentiel de l'intelligence artificielle dans le domaine du calcul cognitif, en produisant de la valeur ajoutée grâce à des solutions pilotées par l'IA. • Développement de techniques d'analytique avancée: Expérience des techniques d'analytique avancée pour les données structurées, incluant l'analyse et l'interprétation des données afin d'éclairer les décisions métiers. • Intégration de frameworks et outils d'IA: Expérience pratique des frameworks d'IA tels que TensorFlow, PyTorch, Keras ou Hugging Face, ainsi que des outils comme Github Copilot et Amazon Code Whisperer. • Gestion des compétences en programmation: Maîtrise du langage de programmation Python, avec une expérience dans l'application de ces compétences pour développer et déployer des modèles d'IA. • Analyse des méthodes NLP et ML: Connaissance des méthodes de traitement automatique du langage naturel (NLP) et de machine learning (ML) pour le contenu non structuré, incluant les modèles de fondation et les grands modèles de langage. • Conception de plateformes cloud et bases de données: Expérience des plateformes cloud (par exemple, Kubernetes, AWS, Azure, GCP) et des bases de données relationnelles et NoSQL (par exemple, SQL, Postgres, DB2, MongoDB). • Connaissance de l'UI moderne: Connaissance des frameworks d'UI modernes tels que Backbone.js, AngularJS, React.js, Ember.js, Bootstrap et JQuery, avec la capacité d'appliquer ces compétences au développement de solutions pilotées par l'IA. • Intégration des bibliothèques: Maîtrise de l'utilisation de bibliothèques telles que SciKit Learn, Pandas, Matplotlib, etc., avec la capacité d'appliquer ces connaissances au développement et au déploiement de modèles d'IA. • Gestion des systèmes d'exploitation: Expérience de travail avec divers systèmes d'exploitation, notamment Linux, Windows, iOS et Android, avec la capacité d'adapter les solutions d'IA à différents environnements. 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