Publiée 26 juin 2026
Data Scientist F/H
Orano
Châtillon, Île-de-France 92320, France
CDI
Description
Nous recherchons un.e Data Scientist en alternance pour concevoir, prototyper et industrialiser des solutions d'IA innovantes. Le poste s'inscrit dans une équipe Delivery IA, transformant des cas d'usage métiers à forte valeur en solutions IA, tout en garantissant l'excellence technique et opérationnelle, la souveraineté numérique et l'éthique IA dans un contexte industriel complexe et réglementé.
Requirements
Étudiant(e) en grande école (Polytechnique, Mines, ENSAE, CentraleSupélec, ENSTA, ENS Paris-Saclay,...) ou équivalent. Solides bases en mathématiques/statistiques, première expérience en Python et ML. Un intérêt pour les enjeux industriels et réglementaires est un vrai plus.
Nous recherchons un.e Data Scientist en alternance pour concevoir, prototyper et industrialiser des solutions d'IA innovantes. Le poste s'inscrit dans une équipe Delivery IA, transformant des cas d'usage métiers à forte valeur en solutions IA, tout en garantissant l'excellence technique et opérationnelle, la souveraineté numérique et l'éthique IA dans un contexte industriel complexe et réglementé.
- Développement : contribuer à la conception, l'entraînement et l'évaluation de modèles ML/IAGen/Agentique sur des cas d'usage industriels ou supports. Il/Elle travaillera dans un environnement exigeant autour de données structurées et non structurées avec des contraintes de sécurité, de protection de l'information et de souveraineté, avec une stack Dataiku / Cloud Azure.
- Réflexion de fond : participer activement aux discussions sur les standards et les bonnes pratiques MLOps, évaluation de modèles en contexte réglementaire, avec une approche "AI Product".
Requirements
- Rigueur analytique et appétence pour les environnements complexes (données hétérogènes, contraintes métier fortes)
- Curiosité active sur les évolutions du marché IA : LLMs, agentic AI, évaluation de modèles, responsible AI
- Capacité à travailler en interface entre des experts data science seniors et des interlocuteurs métiers
Étudiant(e) en grande école (Polytechnique, Mines, ENSAE, CentraleSupélec, ENSTA, ENS Paris-Saclay,...) ou équivalent. Solides bases en mathématiques/statistiques, première expérience en Python et ML. Un intérêt pour les enjeux industriels et réglementaires est un vrai plus.