Data Scientist - Ai Engineer H/F - ENI PLENITUDE FRANCE S.A.S

À propos de Plenitude dans le monde

Opérant déjà dans plus de 15 pays et grâce à un modèle opérationnel intégré et diversifié, Plenitude, une compagnie contrôlée par Eni, fournit de l'énergie à plus de 10 millions de clients particuliers et entreprises à travers l'Europe. Plenitude développe des projets solaires et éoliens à l'échelle mondiale, avec une capacité installée de plus de 8 GW d'ici 2027 et plus de 15 GW d'ici 2030. En outre, l'entreprise compte un réseau de plus de 20 000 points de recharge pour véhicules électriques, qui sera étendu à 40 000 points d'ici 2027 en Europe.

À propos d'Eni Plenitude France

Filiale du Groupe Plenitude France, Eni Plenitude France est la nouvelle marque d'Eni Gas and Power France, qui compte près d'un million de clients dans l'Hexagone. L'entreprise se distingue par son approche « phygitale », associant expertise humaine et technologies avancées pour offrir une expérience client personnalisée. Son objectif est de devenir un partenaire de confiance pour répondre aux attentes croissantes de ses clients à l'heure de la transition énergétique. Ses offres d'électricité sont des offres vertes 100 % garanties d'origine renouvelable française et européennes. Pour répondre au besoin de tous les consommateurs, Eni Plenitude continue de proposer des offres de gaz naturel tout en accompagnant ses clients vers des énergies alternatives.

Rejoindre Plenitude France, c'est une occasion unique de faire partie de nos équipes entreprenantes et passionnées pour façonner l'avenir du secteur de l'énergie vers un monde plus durable et plus prospère.

Toutes nos offres sont ouvertes aux personnes en situation de handicap

Au sein du département Data Science & Analytics de notre Direction Go-to-Market, vous concevrez, développerez et déploierez des applications d'IA générative s'appuyant sur les grands modèles de langage (LLM), la génération augmentée par récupération (RAG) et les architectures modernes d'intelligence artificielle.

De même, vous concevrez et mettrez en oeuvre des agents d'intelligence artificielle et des processus agentiques afin d'automatiser des processus métiers complexes et de faciliter la prise de décision.

Vos principales missions consisteront à :

- Développer et valider des modèles, optimiser des hyperparamètres et améliorer des performances.

- Mettre en oeuvre des techniques d'explicabilité des modèles (SHAP, importance des variables, méthodes d'interprétabilité).

- Concevoir et réaliser de tests A/B et de dispositifs d'expérimentation.

- Produire des rapports d'analyses avancées et d'enseignements exploitables pour accompagner la prise de décision métier.

- Développer des applications d'IA générative utilisant les grands modèles de langage (LLM), la génération augmentée par récupération (RAG) et les techniques de prompt engineering.

- Concevoir et développer des agents d'intelligence artificielle et de processus agentiques, incluant l'appel d'outils (tool calling), l'orchestration et les systèmes multi-agents.

- Déployer et intégrer des modèles de Machine Learning et des applications d'IA avec les API, les sources de données de l'entreprise et les systèmes métiers.

- Mettre en oeuvre des pratiques MLOps et LLMOps, notamment la gestion des versions des modèles, les tests automatisés, le suivi des performances, la détection des dérives et l'amélioration continue.

- Contribuer aux initiatives d'innovation en intelligence artificielle (traitement automatique du langage naturel - NLP, automatisation intelligente, technologies émergentes d'IA et cas d'usage concrets).

- Diplôme de niveau Master (Bac +5) en Data Science, Statistiques, Mathématiques, Informatique, Ingénierie ou dans un domaine quantitatif connexe.

- Expérience professionnelle de 4 ans minimum en Data Science, Machine Learning, ingénierie de l'intelligence artificielle ou dans des domaines connexes.

- Solides connaissances en Machine Learning, Deep Learning, modélisation statistique et intelligence artificielle générative.

- Expérience confirmée en modélisation prédictive et prescriptive, en techniques d'optimisation et en méthodologies avancées d'intelligence artificielle.

- Excellente maîtrise de Python et bonne connaissance des environnements cloud dédiés à l'intelligence artificielle et au Machine Learning.

- Expérience de l'ensemble du cycle de vie des modèles de Machine Learning (développement, déploiement, suivi et optimisation).

- Expérience pratique des technologies d'IA générative, des grands modèles de langage (LLM), de la génération augmentée par récupération (RAG) et du prompt engineering.

- Connaissance du développement d'agents d'intelligence artificielle et des frameworks d'IA agentique (LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, AutoGen ou équivalents).

- Expérience dans le développement et l'intégration de solutions d'IA utilisant des API, des sources de données d'entreprise et des applications métiers.

- Bonne compréhension des enjeux métiers et capacité à traduire les besoins opérationnels en solutions analytiques et d'intelligence artificielle concrètes.

- Excellentes compétences en communication et en présentation.

- Capacité à collaborer efficacement au sein d'équipes pluridisciplinaires et dans des environnements transversaux.

• Python
• Amélioration continue
• Intelligence artificielle
• Machine learning