Ingénieur en Data Science; H​/F

Depuis près de 30 ans, Bourse Direct est un acteur incontesté dans le domaine de la bourse en ligne en France, offrant aux investisseurs particuliers les outils nécessaires pour gérer efficacement leur portefeuille boursier. Notre mission est de démocratiser l'accès à la bourse, en prônant que « la bourse ne s’improvise pas », et de rendre l'investissement accessible à tous.

Nous proposons une large gamme de solutions d'investissement pour les comptes titres et les PEA, ainsi que pour l’assurance vie, à des coûts réduits et adaptée aux besoins variés des investisseurs, qu'ils soient débutants ou confirmés.

En tant qu'employeur engagé sur le plan social et responsable sur le plan environnemental, Bourse Direct recherche des Talents inspirants avec lesquels relever les défis d'aujourd'hui et de demain.

Nous vous proposons de rejoindre un environnement technique chez Boursedirect en plein développement avec un poste basé en Lausanne chez Tradition (groupe Viel&CIE) afin de bénéficier sur place d'une équipe structurée.

Le/la Data Scientist contribue à valoriser ces données dans un environnement financier régulé (AMF, ACPR, DORA, RGPD), en lien étroit avec les équipes IT, métier et conformité. Le projet inclut une réflexion sur le déploiement de modèles open-weight en interne (LLM souverains) et sur les outils d'IA générative pour la restitution et la productivité des utilisateurs

Concevoir et déployer des modèles analytiques et d'intelligence artificielle au service des métiers, en exploitant les données du datalake pour générer de la valeur (connaissance client, détection, aide à la décision) dans le respect du cadre réglementaire.

Mettre en œuvre des « retrieval pipelines », concevoir les fonctionnalités des agents et favoriser leur adoption au sein des équipes.

• Identifier et cadrer les cas d'usage data/IA avec les métiers, en évaluant valeur, faisabilité et risques
• Développer des modèles de machine learning et d'analyse statistique
• Exploiter les données du datalake Click House pour l'exploration, la modélisation et le feature engineering
• Développer et optimiser des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Concevoir des workflows de type « agent » à l'aide de Python et d'API (appel d'outils, orchestration).
• Contribuer à la définition et à la mise en œuvre de l'IA Factory : choix et évaluation de modèles, industrialisation, déploiement et suivi en production
• Participer à l'évaluation de modèles open-weight (LLM déployables en interne) et d'outils d'IA générative pour la restitution aux utilisateurs
• Surveiller la performance des modèles dans le temps (dérive, ré-entraînement)
• Restituer les résultats sous forme d'analyses et de visualisations exploitables par les métiers
• Veiller à l'explicabilité et à la conformité des modèles (AMF, DORA, RGPD)
• Assurer une veille sur les techniques, outils et usages de l'IA (ML, GenAI, LLM)

• Expérience de 2 à 5 ans post-diplôme en data science, idéalement complétée par une première expérience concrète sur des cas d'usage GenAI/LLM avec une valeur livrée prouvée.
• Maîtrise de Python pour la data science et solide pratique du SQL.
• Maîtrise des fondamentaux : machine learning, statistiques et analyse exploratoire
• Connaissance des bases analytiques columnar (Click House ou équivalent) pour l'exploration de données à grande échelle.
• Expérience d'exploitation de LLM open-weight (Llama, Qwen, Mistral) et des approches NLP dans des cas d'usage concrets.
• Expérience avec des frameworks d'agents (Lang Chain, Llama Index, Auto Gen, etc.
• Notions de MLOps (mise en production, suivi et ré-entraînement des modèles, versioning) ; la connaissance de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) est un plus.
• Expérience pratique des pipelines RAG (embeddings, recherche, stockage vectoriel).
• Curiosité et appétence forte pour l'innovation, avec une réelle capacité à se former en continu dans un environnement technologique en évolution rapide.
• Formation école d'ingénieur type EPFL/ETHZ/EPITA /ENSAE ou Master en informatique, statistiques, data science ou mathématiques appliquées.
• Excellentes capacités de communication et de collaboration, aussi bien au sein de l'équipe qu'avec les parties prenantes externes,…