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Lead Data Scientist (H/F)

Hiring from
France
Work type
Hybrid
Posted
Sep 30, 2026
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Depuis plus de 25 ans, Meilleurtaux accompagne les particuliers et les professionnels dans leurs décisions financières, avec une ambition claire : rendre la finance plus accessible, plus lisible et plus libre.

Aujourd’hui, Meilleurtaux est un acteur global du Crédit, de l’Assurance et du Placement, rassemble près de 2 000 collaborateurs, 240 agences franchisées et accompagne chaque année plus de 3 millions de Français.

Notre conviction : permettre à chacun de comprendre, comparer et choisir librement les solutions financières qui lui correspondent, grâce à l’expertise de nos équipes et à la technologie, au service d’un accompagnement simple et personnalisé.

Au sein de Meilleurtaux, nous portons une culture fondée sur la transparence, l’agilité, la collaboration et la liberté d’initiative, où chacun peut contribuer, proposer et participer à l’innovation collective. Nous investissons massivement dans l’intelligence artificielle pour faire évoluer nos métiers et répondre aux enjeux technologiques de demain.

Nous rejoindre, c’est intégrer un groupe solide, innovant, en pleine croissance et contribuer à construire une finance plus simple et plus libre.

Votre défi majeur : faire grandir une équipe DS tout en gardant les mains dans le code. Vous structurez les pratiques de Data Science et de GenAI, vous concevez et challengez les solutions les plus critiques (dont Robertaux, notre agent IA de simulation de crédit, et nos workflows agentiques), et vous garantissez la pertinence et la fiabilité de nos décisions IA. Ce n'est pas un poste de management pur : nous recherchons un profil profondément hands-on.

Vos Missions

  • Leadership technique hands-on : rester au contact du code au quotidien, concevoir et arbitrer les architectures LLM et agentiques (RAG, tool-calling, MCP), assurer la revue des Pull Requests et donner l'exemple sur les bonnes pratiques.
  • Stratégie d'évaluation : définir et industrialiser des frameworks d'évaluation rigoureux (LLM-as-a-judge, benchmarks métier, red-teaming) pour valider la pertinence des décisions agentiques et de nos scores, et garantir l'atteinte de nos objectifs de précision.
  • Scoring & recommandation : piloter la conception des scores de recommandation de taux et de propositions pour maximiser le taux de transmission.
  • Delivery & industrialisation : en synergie avec l'AI Tech Lead et les équipes MLOps, garantir le passage en production sur Azure des solutions développées par l'équipe.
  • Vision & veille : définir la roadmap technique de l'équipe DS et rester à la pointe des modèles et des frameworks agentiques.

Environnement Technique

  • Langages : Python (expertise requise).
  • GenAI & LLM : OpenAI API, Gemini API, frameworks agentiques (type LangGraph).
  • Cloud : Azure (environnement sur lequel nous déployons la majorité de nos projets), GCP (un plus).
  • Évaluation : LLM-as-a-judge, frameworks d'évaluation et de red-teaming.
  • Outils & DevOps : Git, GitHub Actions, Docker.
  • Protocoles & Standards : API REST, MCP (Model Context Protocol).

Profil Recherché

Vous êtes issu(e) d'une École d'Ingénieur ou titulaire d'un Master équivalent en Informatique, Data Science ou Intelligence Artificielle, et vous justifiez d'une première expérience d'encadrement ou de lead technique.

Compétences Clés

  • Leadership hands-on : capacité à manager, mentorer et prioriser sans jamais s'éloigner du code et de l'architecture.
  • Expertise Data Science : maîtrise du Machine Learning "classique" autant que des enjeux actuels du NLP et des LLMs.
  • GenAI : compréhension fine des LLMs, du context window, du RAG et du prompting, et des architectures agentiques.
  • Stratégie d'évaluation : savoir concevoir des frameworks d'éval fiables et automatisés (LLM-as-a-judge, benchmarks métier).
  • Product Mindset : comprendre le besoin business avant de coder et orienter l'équipe vers l'impact client.

Qualifications

Pourquoi êtes-vous notre TOP candidat ?

Expérience : vous avez 5 ans d'expérience ou plus en Data Science, avec une première expérience de management ou de lead technique d'équipe.

Expert GenAI : vous maîtrisez les enjeux de production des LLMs (RAG, agentique, gestion des tokens, évaluation, drift).

Rigueur & Observabilité : vous accordez une grande importance à l'évaluation, à la qualité des données et à la fiabilité des modèles.

Soft Skills : pragmatique, orienté(e) résultat, doté(e) d'un fort esprit d'équipe et à l'aise dans un environnement agile qui bouge vite.

Ce que nous vous proposons :

Parce que votre expérience chez Meilleurtaux compte aussi au quotidien, vous bénéficierez notamment de :

  • Une rémunération attractive : fixe, variable individuel et collectif, prime de vacances, intéressement et participation ;

  • Une couverture santé et prévoyance : mutuelle Alan prise en charge à 60 % et prévoyance prise en charge à 100 % ;

  • Une carte SWILE avec 10 € de tickets restaurant par jour travaillé ;

  • La prise en charge de vos déplacements “mobilité douce” (vélo, trottinette, scooter…) via le Forfait Mobilités Durables ;

  • Des avantages CSE dès votre arrivée : accès billeterie, chèques vacances et chèques cadeaux ;

  • 2 jours de télétravail par semaine après votre période d'intégration.

Pour un environnement stimulant et épanouissant :

  • Des moments de convivialité et de partage : afterworks, Lunch & Learn, points mensuels Groupe, soirées d’entreprise… ;

  • Un accès à des formations pour développer les compétences qui vous passionnent et des possibilités d’évolutions au sein du Groupe ;

  • Des locaux modernes à La Défense avec conciergerie digitale, salle de sport (cours collectifs), local vélo, rooftop, popup ...

Envie de nous rejoindre ?

Si vous vous reconnaissez dans le poste et avez envie de contribuer à nos projets, nous serons ravis de découvrir votre candidature.

Chez Meilleurtaux, nous valorisons la diversité et garantissons l’égalité des chances : toutes les candidatures sont examinées sans distinction de genre, d’âge, de handicap, d’origine ou de parcours.

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