« Au Ministère de l’Économie et des Finances, mettez votre talent au service d’une économie forte et durable ».

Au sein du secrétariat général, le Service du Numérique (SNUM) est chargé d’animer la gouvernance ministérielle des systèmes d’information en lien avec les orientations interministérielles en la matière. A ce titre, il assure la coordination avec la direction interministérielle du numérique. Il coordonne la transformation numérique et le développement de l’usage du numérique sur le périmètre des ministères. Il conduit des actions de soutien à l'innovation numérique. Il exerce la fonction de délégué à la protection des données en lien avec la Commission nationale de l'informatique et des libertés ainsi que celle d'administrateur ministériel des données, chargé de faire émerger et d’accompagner les projets de valorisation de la donnée. Il assure pour l’administration centrale des MEF les fonctions de pilotage et de support recouvrant le développement et la maintenance de l’offre de service numérique. Il est structuré autour :

- d'une sous-direction opérationnelle sur le périmètre SI de l'administration centrale, disposant des compétences et des fonctions nécessaires à la conception et à la gestion opérationnelle du SI de l'administration centrale,

 - d'un bureau transverse chargé de l'aide à la gouvernance et fonctions supports,

- de 4 entités appelées "Missions" (dont le Bercy Hub initiateur de cette fiche) en charge de porter la stratégie interministérielle,

la coordination ministérielle ou le pilotage de projets transverses au sein des MEF.

 Au sein du SNUM, l’entité en charge de la fonction « Administrateur ministériel des données – Bercy Hub » assure les fonctions suivantes :

- administrateur ministériel des données, des algorithmes et des codes sources : coordination des référents et des acteurs directionnels de la donnée, élaboration et coordination de la feuille de route ministérielle de la donnée, appui à la gouvernance et à la valorisation du patrimoine ministériel de la donnée ;

- Pilotage de l’incubateur des MEF au bénéfice des directions (méthodes, outils et expertises)

- Innovation dans le domaine du numérique et des données, comme la connaissance et la valorisation des données.

Cette mission est donc en charge d’impulser et coordonner au sein des MEF l’administration ministérielle des données dont les initiatives OpenData en coordination étroite avec la DINUM et les directions, d’animer et valoriser les échanges autour du numérique, d’encourager, soutenir et animer les initiatives d’entreprenariat, dans le cadre de startup d’Etat, et de l’innovation ouverte facilitant des produits numériques transformants.

En support des directions, elle facilite la valorisation des données via une plateforme de data science et d'IA, préfigurant l'écosystème OlympIA, construite sur des technologies libres.

En tant que Data Scientist au sein du Bercy Hub, vous rejoindrez l’équipe projet en charge de la mise en place d’un écosystème d’Intelligence Artificielle Générative au sein des MEF (projet transverse au ministère).

Responsabilités principales

Conception de solutions sur OlympIA : Participez à la task force interdirectionnelle pour analyser les besoins métiers (ex: synthèse documentaire, base de connaissances, chatbot) et concevoir l'architecture logicielle et technique optimale sur la plateforme (choix du LLM, optimisation des modèles et de l'infrastructure, maîtrise des coûts).

Prototypage et industrialisation : Développez des prototypes sur OlympIA pour valider les cas d'usage, capitalisez sur les retours d'expérience et pilotez la transition des prototypes vers des solutions industrialisées et pérennes au sein de l'écosystème.

Déploiement et réutilisabilité : Configurez et déployez des instances personnalisées des solutions pour répondre aux besoins spécifiques des directions, en identifiant et en factorisant les briques réutilisables pour assurer l'évolutivité de la plateforme.

API et intégration : « APIsez » les solutions développées sur OlympIA pour en faciliter l'intégration et la réutilisation au sein des applications métiers existantes.

- Diplôme de niveau Bac+5 ou Doctorat en Data Science, Mathématiques Appliquées, Informatique, Intelligence Artificielle ou dans un domaine équivalent.

- Développement : Maîtrise opérationnelle de l'écosystème Python pour la data science (pandas, scikit-learn) et des frameworks dédiés aux LLM (ex: LangChain, LlamaIndex). La connaissance des API et des modèles open-source (Mistral, Llama) est un atout.

- Excellentes compétences en communication orale et écrite, avec la capacité de présenter des résultats complexes de manière claire et accessible.

- Forte capacité en travailler en équipes transverses.

- Sens du service public : Intérêt marqué pour les enjeux et le contexte administratif, institutionnel et politique du MEFSIN. Une forte motivation pour contribuer à la modernisation de l'action publique.

 - Culture DevOps & MLOps : Une sensibilité aux pratiques DevOps/MLOps (Docker, CI/CD, suivi des expériences) est nécessaire pour un déploiement efficace des solutions.

- Expérience réussie dans la mise en place de produits d’IA générative

- Connaissance du ministère et de ses directions

- Connaissance de la dynamique interministérielle autour de l’IA générative

Compétences :

Intelligence Artificielle Générative et LLM :

- Architecture et fonctionnement des Large Language Models (LLM).

- Techniques de fine-tuning et d'optimisation des modèles.

- Méthodes de Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Data Science Fondamentale :

- Machine Learning (supervisé et non-supervisé).

- Deep Learning et réseaux de neurones.

- Traitement du Langage Naturel (NLP).

Environnement Technique :

- Connaissance de l'écosystème Python pour la data science (librairies : pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow).

- Notions de DevOps/MLOps (conteneurisation avec Docker, orchestration, intégration continue).

- Principes des architectures API (REST).

Contexte Institutionnel :

- Connaissance du paysage administratif français et des enjeux du service public.

- Compréhension du rôle du MEFSIN, de la DINUM et des enjeux de la donnée publique.

Savoir-faire :

Gestion de Projet et Méthodologie :

- Travailler en mode agile au sein d'une équipe transverse.

- Participer à la conduite de projet de A à Z (de l'idée au déploiement).

- Analyser et formaliser des besoins métiers complexes.

Elaborer une stratégie, une politique

Expertise Technique Appliquée :

- Choisir et benchmarker différents modèles de LLM en fonction d'un cas d'usage et des contraintes

- Concevoir une architecture technique complète pour une application d'IA générative.

- Optimiser les coûts d'infrastructure et de fonctionnement des modèles.

Développement et Ingénierie :

- Maîtriser les frameworks spécialisés LLM (LangChain, LlamaIndex).

- Capacité à prototyper rapidement des solutions pour valider un concept (PoC).

- Capacité à industrialiser un prototype en une solution robuste et scalable.

- Compétence en "APIfication" des modèles et applications d'IA.

Art L332-2