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Vos missions ? En tant que Data Manager Senior / Lead Data (H/F) vous serez en charge des missions suivantes: - Identifier, cadrer et prioriser les projets Data en lien avec les directions métiers et techniques. - Construire les business cases, estimer le ROI et présenter les recommandations auprès des instances de décision. - Piloter la mise en œuvre des projets : suivi des plannings, risques, budgets, qualité et adoption des solutions. - Animer et coordonner des équipes pluridisciplinaires : Data Scientists, Data Engineers, analystes et interlocuteurs métiers. - Accompagner la montée en compétences des collaborateurs, assurer leur encadrement et favoriser le partage des bonnes pratiques. - Mettre en place des cas d'usage à forte valeur ajoutée : segmentation client, scoring, recommandation, prévision, optimisation de campagnes, analyse comportementale ou NLP. - Garantir la cohérence entre les enjeux business, la gouvernance des données et les choix technologiques. - Contribuer à la feuille de route Data et à la diffusion d'une culture Data au sein de l'organisation. Vous disposez d'une solide culture technique et êtes à l'aise avec plusieurs environnements parmi : - Python, PySpark, SQL, SAS ou R ; - BigQuery, AWS, Hive ou autres environnements Cloud/Data Lake ; - Dataiku, Tableau, Looker Studio ou outils de data visualisation ; - Data Science, Machine Learning, NLP, scoring et modèles prédictifs.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data, nous recherchons un Data Analyst / Data Scientist pour accompagner le développement de nouveaux usages autour de la donnée. Le consultant interviendra sur des sujets mêlant analyse de données, Business Intelligence et Data Science, avec pour objectif de transformer les données en analyses exploitables et en indicateurs permettant d'accompagner les décisions métiers. La mission comprendra notamment la conception et la production de reportings BI, l'analyse de données et la mise en œuvre de traitements sur un environnement Google Cloud Platform. Les consultants travailleront en lien étroit avec les équipes métiers et techniques afin d'identifier les besoins, proposer des analyses pertinentes et contribuer au développement de nouveaux cas d'usage Data.

Contexte : Rejoignez un programme stratégique au cœur de la transformation de la Santé et de l'AssuranceVous souhaitez piloter des initiatives à fort impact mêlant transformation métier, intelligence artificielle, data et innovation ? Nous recherchons un(e) Directeur(rice) / Manager Senior Transformation Santé & Assurance capable d'accompagner des programmes stratégiques depuis leur conception jusqu'à leur déploiement opérationnel. Ici, il ne s'agit pas de développer des solutions ou de produire des modèles de data science, mais de définir la vision, structurer les projets, embarquer les parties prenantes et garantir la création de valeur pour les métiers. Vos missions :Définir et piloter la stratégie de transformation sur des programmes Santé, Assurance ou Protection Sociale. Recueillir et challenger les besoins métier afin de les traduire en spécifications fonctionnelles détaillées. Construire des business cases solides et mesurer la valeur générée. Animer les instances de gouvernance auprès des directions métier, IT et sponsors exécutifs. Coordonner les équipes internes, cabinets de conseil, intégrateurs et partenaires externes. Superviser le déploiement de solutions digitales, data et IA. Définir les règles de gouvernance IA, les critères de succès, les mécanismes de contrôle et les niveaux de supervision humaine. Accompagner la conduite du changement et l'adoption des nouvelles solutions. Encadrer et faire monter en compétence une équipe de Business Engineers.

Merci de contacter Sumi Delplanque directement via LinkedInLe rôle principal du Data Scientist sénior est de contribuer à l'évolution du système de Revenue Management en réévaluant et en modernisant le modèle de prévision de demande. Responsabilités :Accompagner la réévaluation du modèle de prévision de demande. Collaborer avec l'équipe sur des projets d'innovation. Analyser des données complexes pour favoriser des prises de décision éclairées. Présenter les résultats d'analyse de manière compréhensible pour les parties prenantes. Travailler en anglais au quotidien avec une équipe mixte. Participer à des déplacements professionnels à l'étranger. Must Haves :Diplôme de niveau Master ou Doctorat en Data Science, Statistiques, Mathématiques appliquées ou domaine connexe. Minimum de 5 ans d'expérience en tant que Data Scientist. Expertise en prévision de séries temporelles. Maîtrise de Python et d'outils de visualisation de données (Spotfire, Power BI). Compétences en machine learning (scikit-learn). Solides compétences analytiques. Nice to Haves :Expérience avec Google Cloud Platform (GCP). Capacité à travailler dans un environnement international. Expérience en gestion de projets d'innovation. Détails supplémentaires :Localisation : Roissy Présence minimum sur site : 2 jours par semaine. Langues : Français et Anglais exigés. Équipe de 12 personnes.

Merci de contacter Sumi Delplanque directement via LinkedInLa mission de Data Scientist en Maintenance Prédictive concerne la réponse aux besoins en data science liés à l'ingénierie et à la maintenance, au sein du département Data / OR & AI de la Direction Informatique de la Data Factory Responsabilités :Développer des modèles de maintenance prédictive. Utiliser l'OCR et le RAG pour analyser des données. Must Have :Maîtrise de Python. Autonomie et capacité à prendre des initiatives. Nice to Have : Capacité à travailler en anglais. Autres détails :Durée: Plus d'1 an. Disponibilité: 2 jours par semaine sur site ( Île-de-France ) Taille de l'équipe: 12 personnes Proportions de l'innovation vs continuité: 80% d'innovation.

Vos missionsDévelopper et optimiser des solutions d'IA et de Machine Learning Concevoir et intégrer des applications basées sur les LLM, le RAG et les Agents IA Participer à la mise en production des modèles via APIs et microservices Collaborer avec les équipes métiers, Data Science et Architecture Contribuer aux pratiques MLOps, à l'automatisation des tests et à l'industrialisation des développements Produire la documentation technique et partager les bonnes pratiques __________ Forte expérience en IA générative (LLM) Maîtrise de RAG, Prompt Engineering, AI Agents Utilisation avancée de GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT Expérience avec LangChain et Hugging Face Développement d'API (FastAPI, Flask) Connaissances MLOps, CI/CD, Docker, Kubernetes Très bon niveau d'anglais Idéalement expérience banque / KYC / compliance

Merci de contacter Sumi Delplanque via LinkedIn Le rôle principal du Data Scientist est de soutenir l'équipe de marketing numérique en développant et en maintenant des modèles d'apprentissage automatique, tout en assurant une bonne communication avec les besoins commerciaux. ResponsabilitésConnecter avec le business, comprendre leurs besoins et représenter l'équipe à CDG. Développer, implémenter et maintenir des modèles d'apprentissage automatique pour la détection d'anomalies et les recommandations de destinations. Concevoir, rechercher et mettre en œuvre l'ensemble du pipeline ML, de la reformation au déploiement et à la surveillance du modèle. Surveiller et améliorer continuellement les modèles ML en production, en garantissant des déploiements à faible latence. Travailler au sein de l'écosystème Google Cloud Platform (GCP), utilisant des outils comme BigQuery et la suite VertexAI. Utiliser Terraform pour l'infrastructure-as-code, Docker pour la conteneurisation et Github Actions pour les pipelines CI/CD. Participer aux cérémonies régulières de l'équipe comme les stand-ups et les sessions de raffinement. Must-havesAu moins 3 ans d'expérience en Data Science ou Machine Learning. Expérience avérée dans le développement de pipelines MLOps. Expérience en Python de production, bonnes pratiques CI/CD. Connaissance de Google Cloud Platform (GCP) et outils connexes. Maîtrise des technologies comme Terraform, Docker et Github Actions. Expérience avec Git, Unix shell, et REST APIs. Nice-to-havesCapacité à travailler en autonomie et à être rigoureux. Aptitude à comprendre des domaines métier variés. Esprit entrepreneurial et orienté résultats. Autres DétailsLocalisation: IDF Présence sur site: 2 jours par semaine. Langue: Maîtrise de l'anglais cruciale. Durée de la mission: 3 ans Taille de l'équipe: 5 personnes, mixte

Bonjour à tous 👋😀 Nous recherchons actuellement un(e) Data Analyst / Data Scientist pour rejoindre l'équipe Data Science & Insights chez l'un de nos clients. 🎯 Le contexte ? Vous travaillerez sur des problématiques autour de la data client : comportement client, performance des offres, optimisation des campagnes, segmentation, scores d'appétence, sujets réglementaires… 🔎 Vos missions : Recueillir les besoins des équipes métiers et formaliser les problématiques Préparer, nettoyer et analyser les données Réaliser des études statistiques et du datamining Créer des features et développer des modèles de Data Science Collaborer avec les équipes Data et BI Automatiser certains traitements lorsque nécessaire Restituer vos analyses et recommandations auprès des équipes métiers Documenter vos travaux et assurer leur suivi Nous recherchons surtout une personne autonome, rigoureuse, pragmatique et orientée business, avec un bon esprit d'équipe et capable de vulgariser des sujets data auprès d'interlocuteurs métiers. 📩 Intéressé(e) ? Vous connaissez quelqu'un qui pourrait correspondre ?

Dans le cadre du renforcement des équipes Data de l'un de nos clients du secteur bancaire, nous recherchons un Data Analyst disposant également de compétences en Data Science. L'objectif de la mission est de concevoir et produire des analyses et des solutions de reporting permettant de répondre aux besoins des équipes métiers, tout en contribuant au développement de nouveaux usages de la donnée. À ce titre, vous interviendrez notamment sur : Le recueil et l'analyse des besoins métiers ; La conception, le développement et l'évolution de reportings et tableaux de bord Power BI ; L'exploitation et l'analyse de données sur Google Cloud Platform (GCP) ; La manipulation et l'interrogation des données avec BigQuery ; La transformation et la structuration des données avec DBT ; L'orchestration des traitements Data via Cloud Composer ; La réalisation d'analyses avancées et de travaux de Data Science ; L'identification de nouveaux cas d'usage permettant de valoriser les données ; Le contrôle de la qualité et de la fiabilité des données utilisées ; La restitution des analyses et recommandations auprès des interlocuteurs métiers.