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Data Scientist – Manchester Our Client an international organisation is looking to recruit a Data Scientist with 7 to 10 years expertise as a Data Scientist. You will have Natural Language Processing (NLP) knowledge and experience and understand and analyse large data sets to discover new insights. Working in a multi-disciplinary team within a highly technical and complex environment. Well versed in scalable data mining and machine learning techniques (using computers to improve as well as develop algorithms)Kernel Methods, Deep Learning, Statistical Relational Learning, Ensemble Methods Model using advanced statistical/ mathematical models, predict and segment data to hypothesize/ evolve uses cases to monetize data and generate other business value. Translate business needs to technical requirements and implementation. Experience of Big Data technologies/Big Data Analytics. C++, Java, Python, Shell Script R, Matlab, SAS Enterprise Miner Elastic search and understanding of Hadoop ecosystem Experience working with large data sets, experience working with distributed computing tools like Map/Reduce, Hadoop, Hive, Pig etc. Advanced use of Excel spread sheets for analytical purposes MSc or PhD in Data Science or an analytical subject (Physics, Mathematics, Computing) or other quantitative discipline The position is based close to Manchester. The salary for this position will be circa £75K - £85K plus benefits. Please send your CV to us in Word format along with salary and availability details.

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.

Contexte de la mission • Représenter le métier Distribution auprès des équipes projet, des pays pilotes et du réseau automobile • Accompagner l'amélioration continue d'un outil de recommandation et de réassort de véhicules neufs • Faire l'interface entre les équipes Commerce, Distribution, IT et Data Science • Garantir la pertinence des recommandations en fonction des évolutions de l'offre commerciale et du marché Votre rôle au quotidien • Analyser les besoins métier et les traduire en spécifications fonctionnelles pour les équipes projet • Accompagner le déploiement international de l'outil auprès des filiales et concessionnaires • Étudier les écarts entre les recommandations de l'outil et les réalités opérationnelles du réseau • Collaborer avec les data scientists pour améliorer les modèles de recommandation et les algorithmes Environnement technique • Distribution automobile véhicules neufs et gestion des stocks réseau • Déploiement d'outils digitaux, AMOA, conduite du changement et accompagnement utilisateurs • Analyse de données, reporting et pilotage de performance via Spotfire et Looker • Outils appréciés : Distrinet et Pilotage

Big Data Scientist - Expert – Manchester Our Client an international organisation is looking to recruit a Big Data Expert with 7 to 10 years expertise as a Big Data Scientist. You will have Natural Language Processing (NLP) knowledge and experience and understand and analyse large data sets to discover new insights. Working in a multi-disciplinary team within a highly technical and complex environment. Well versed in scalable data mining and machine learning techniques (using computers to improve as well as develop algorithms)Kernel Methods, Deep Learning, Statistical Relational Learning, Ensemble Methods Model using advanced statistical/ mathematical models, predict and segment data to hypothesize/ evolve uses cases to monetize data and generate other business value. Translate business needs to technical requirements and implementation. Experience of Big Data technologies/Big Data Analytics. C++, Java, Python, Shell Script R, Matlab, SAS Enterprise Miner Elastic search and understanding of Hadoop ecosystem Experience working with large data sets, experience working with distributed computing tools like Map/Reduce, Hadoop, Hive, Pig etc. Advanced use of Excel spread sheets for analytical purposes An MSc or PhD in Data Science or an analytical subject (Physics, Mathematics, Computing) or other quantitative discipline would be handy. The position is based close to Manchester. The salary for this Big Data Scientist position will be circa £75K - £85K plus benefits. Please send your CV to us in Word format along with salary and availability details.

Big Data Scientist – Docklands London Our Client an international organisation is looking to recruit a Big Data Expert with 2 to 5 years expertise as a Big Data Scientist. You will have Natural Language Processing (NLP) knowledge and experience and understand and analyse large data sets to discover new insights. Working in a multi-disciplinary team within a highly technical and complex environment. Well versed in scalable data mining and machine learning techniques (using computers to improve as well as develop algorithms)Kernel Methods, Deep Learning, Statistical Relational Learning, Ensemble Methods Model using advanced statistical/ mathematical models, predict and segment data to hypothesize/ evolve uses cases to monetize data and generate other business value. Translate business needs to technical requirements and implementation. Experience of Big Data technologies/Big Data Analytics. C++, Java, Python, Shell Script R, Matlab, SAS Enterprise Miner Elastic search and understanding of Hadoop ecosystem Experience working with large data sets, experience working with distributed computing tools like Map/Reduce, Hadoop, Hive, Pig etc. Advanced use of Excel spread sheets for analytical purposes An MSc or PhD in Data Science or an analytical subject (Physics, Mathematics, Computing) or other quantitative discipline would be handy. The position is based in the Docklands London. This is a 3 to 6 month contract assignment. Please send your CV to us in Word format along with daily rate and availability details.

Rejoignez une grande entreprise du secteur du retail en tant qu'expert(e) data, au cœur d'une transformation analytique majeure. Vous piloterez l'interface entre les équipes métier Approvisionnement et la tribu technique (Data Science, Data Engineering, Data Visualization) pour valoriser les données et soutenir la prise de décision stratégique. Vous intervenez au sein d'une Analytics Factory, structure dédiée à la conception et au développement de services analytiques fiables. Votre mission combine deux volets complémentaires : l'analyse de données avancée et le pilotage produit en mode agile. Vous traiterez des problématiques critiques telles que la prévision des ventes et la qualité d'approvisionnement, en transformant les données complexes en insights actionnables. L'environnement technique repose sur des outils modernes et scalables (SQL, BigQuery, DataStudio, Tableau, GitLab) et s'inscrit dans une approche méthodologique agile rigoureuse. Vous devrez maîtriser les concepts statistiques avancés et comprendre les modèles de Data Science produits par les équipes techniques, tout en restant un traducteur privilégié des besoins métier vers la technique. Responsabilités : - Cadrer, extraire et analyser de manière autonome les données pour produire des études décisionnelles robustes et des recommandations fondées - Restituer les résultats d'analyse avec clarté, accompagner les métiers dans la lecture des insights et les sensibiliser aux biais d'analyse - Piloter la feuille de route des produits analytiques en collaboration avec les équipes Data Science et Data Engineering - Spécifier les besoins métier sous forme de User Stories structurées, prioriser les initiatives et animer la cadence agile (sprints, rituels) - Mesurer l'impact des livrables via des KPI pertinents et accompagner l'adoption des produits analytiques par les utilisateurs finaux - Vulgariser les concepts techniques et statistiques pour un public non-technical, en démontrant une aptitude à expliquer et convaincre - Assurer l'autonomie analytique des équipes métier en renforçant leur capacité à exploiter les données Télétravail : 3 jours par semaine Localisation : Massy

📌 Informations GénéralesLocalisation : Tours (France) Mode de travail : Hybride (1 jour par semaine sur site ou 2 jours consécutifs toutes les 2 semaines) Taux Journalier Moyen (TJM) : 550 € / jour Date de démarrage : Dès que possible (ASAP) Durée / Visibilité : Jusqu'au 31/12/2029 🎯 Contexte et RôleAu sein d'une équipe Data innovante, le/la Data Scientist Senior aura pour mission principale de concevoir, développer et industrialiser des solutions de Data Science à forte valeur ajoutée. Vous accompagnerez les projets Data stratégiques et répondrez aux enjeux métiers clés en transformant les données complexes en modèles prédictifs performants. 🛠️ Missions PrincipalesAnalyse & Cadrage : Analyser les jeux de données complexes et identifier les cas d'usage métier à forte valeur ajoutée. Modélisation & Entraînement : Concevoir, développer et entraîner des modèles statistiques et d'apprentissage automatique (Machine Learning). Industrialisation : Participer activement à la mise en production et à l'industrialisation des modèles en collaboration directe avec les équipes Data Engineering. Suivi & Optimisation : Monitorer la performance des modèles en production et assurer leur amélioration continue ainsi que leur support N3. Collaboration : Travailler en synergie avec les équipes métiers et techniques pour garantir le succès et l'adoption des solutions déployées.

En étroite collaboration avec l'équipe Data Science actuelle et les experts métiers de la Direction Opérationnelle, vous piloterez le développement des deux MVP suivants : Surveillance du réseau par analyse d'images aériennes : Vous serez en charge de concevoir un système automatisé capable d'ingérer et d'analyser d'importants volumes d'images aériennes (captées par drones ou hélicoptères). L'objectif est de détecter les anomalies, les emprises non autorisées ou les évolutions topographiques menaçant notre réseau. Vous devrez sélectionner, entraîner ou fine-tuner les modèles de Computer Vision les plus adaptés pour garantir une détection robuste face à des conditions d'éclairage et de résolution variables. Analyse d'intégrité et typage de corrosion sur les canalisations : Vous développerez un modèle de classification et de segmentation à partir de photographies d'inspection de nos canalisations. Ce modèle devra non seulement identifier la présence de corrosion, mais également en évaluer la typologie et le degré de sévérité. L'utilisation potentielle de VLM (Vision Language Models) pourra être explorée pour enrichir l'analyse visuelle par du contexte textuel issu des rapports de maintenance. Accompagnement méthodologique et transfert de compétences Au-delà de la production technique, votre mission revêt une dimension d'encadrement fondamental. Vous guiderez nos Data Scientists dans l'appropriation des concepts avancés de Computer Vision et de VLM. Vous instaurerez des bonnes pratiques de développement, de structuration des pipelines d'images et d'évaluation des performances des modèles. Par des sessions de pair-programming, des revues de code et des ateliers méthodologiques, vous assurerez la montée en compétence de l'équipe afin qu'elle soit pleinement autonome lors des futures phases d'industrialisation de ces solutions. Contexte de l'entreprise et du Département Data & IA Au sein de notre Direction des Systèmes d'Information (DSI), le Département Data et IA joue un rôle moteur dans la transformation numérique de l'entreprise. Notre vocation est d'accompagner l'ensemble des métiers dans l'exploitation stratégique de leurs données, en opérant de manière transverse avec toutes les chaînes de valeur de la DSI. Notre équipe dédiée à la Data Science conçoit, développe et déploie des solutions innovantes pour répondre à des cas d'usage métiers variés. Notre champ d'action est vaste et couvre l'intégralité du cycle de vie de la donnée, depuis la phase d'idéation et la réalisation de Preuves de Concept (POC), jusqu'à l'industrialisation complète des modèles. Nous intervenons sur des problématiques allant des fonctions supports (Ressources Humaines, Achats, Finances) jusqu'aux fonctions hautement opérationnelles sur le terrain, telles que la maintenance et la sécurisation de nos infrastructures physiques. Enjeux et objectifs de la mission (4ème trimestre 2026) Pour le dernier trimestre de l'année 2026, notre Département fait face à un défi technique majeur émanant de la Direction Opérationnelle (DO). L'objectif est d'accélérer notre stratégie de maintenance prédictive et de surveillance en intégrant des technologies de pointe en analyse d'images. Afin de franchir un cap technologique décisif, nous ouvrons une consultation pour intégrer un(e) Expert(e) en Computer Vision et Modèles de Langage Visuel (VLM). Vous interviendrez lors d'une mission ponctuelle à forte valeur ajoutée pour traiter deux cas d'usage critiques en phase de MVP (Minimum Viable Product). Votre rôle sera double : concevoir techniquement les solutions et agir en tant que mentor auprès de nos Data Scientists internes pour assurer un transfert de compétences pérenne.

Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data Platform / Data Factory, recherche un Data Engineer expérimenté pour intervenir sur ses projets Data. Le consultant intégrera un environnement Data en croissance, avec des enjeux d'industrialisation, de performance, de qualité et de gouvernance de la donnée. Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données. Assurer l'ingestion, la transformation et la mise à disposition des données. Développer et industrialiser les traitements Data sous Databricks / Spark. Participer à l'évolution de la Data Platform Azure. Optimiser les traitements et les performances des pipelines. Travailler sur la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Participer aux problématiques de traitement batch et/ou temps réel. Contribuer aux bonnes pratiques de développement et d'industrialisation Data. Collaborer avec les équipes Data Platform, Data Engineering, Data Science et les équipes métiers. Contribuer aux enjeux de gouvernance et de sécurisation des données. Avec un écosystème Data Platform comprenant également des enjeux autour de Databricks Unity Catalog, notamment pour la gouvernance, le lineage et la gestion des accès.

Dans le cadre d'un projet Data, vous rejoindrez une équipe intervenant sur des problématiques de Data Science, Machine Learning et traitement de données à grande échelle. L'objectif de la mission sera notamment de contribuer à la préparation, l'analyse et la transformation des données, au développement de modèles statistiques et de Machine Learning, ainsi qu'à leur intégration dans des workflows reproductibles et industrialisés. Vos principales missions : Collecter, nettoyer, transformer et analyser des données. Réaliser des analyses statistiques et exploratoires. Concevoir des variables pertinentes et effectuer du feature engineering. Développer, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning. Exploiter des données à l'aide de Python et SQL. Participer au traitement de données volumineuses avec Spark / PySpark. Contribuer à la mise en place de pipelines de traitement et à leur industrialisation. Utiliser Git / GitLab CI/CD dans un environnement de développement collaboratif. Documenter les travaux réalisés et communiquer les résultats auprès des différentes parties prenantes.

Au sein de l'équipe Data science & Analytics de la DSI, vous interviendrez sur un projet stratégique complexe mêlant intelligence artificielle, développement de pipelines Data, conception d'algorithmes et industrialisation de solutions. Votre rôle Modélisation prédictive, optimisation et IA générative · Cadrer les nouveaux projets avec les parties prenantes · Extraire, explorer, analyser, synthétiser et transformer les données · Créer des modèles prédictifs en garantissant leur adéquation avec le cahier des charges · Développer des traitements complexes de données, des pipelines de construction de modèles prédictifs et des algorithmes de résolution de problèmes d'optimisation · Concevoir des graphes et des harnais d'agents basés sur l'IA générative Industrialisation des modèles et pipelines Data / IA · Développer, déployer et monitorer des services numériques fiables et capables de passer à l'échelle · Intégrer, tester et maintenir les traitements, pipelines, modèles et composants développés · Identifier les solutions techniques les plus pertinentes en termes de stockage, de traitement distribué et de modélisation · Contribuer aux choix d'architecture et de technologies à court, moyen et long terme Adoption des solutions Data / IA et valorisation des résultats · Accompagner les utilisateurs avant, pendant et après les déploiements des services pour faciliter leur adoption · Présenter les résultats des études et projets à la hiérarchie, aux filiales et aux différentes communautés IT et métiers du Groupe

Description and Location La Digital Factory Banque conçoit et développe les services digitaux bancaires afin de proposer une expérience fluide, personnalisée et intégrée à l'écosystème Carrefour, en mettant l'accent sur l'innovation, la proximité et la simplicité. Projet : Développement et monitoring de solutions d'IA agentiques La prestation a pour objet l'industrialisation de l'usage d'agents en Intelligence Artificielle Générative au sein de l'organisation. Elle comprend notamment : La conception d'une plateforme agentique sur Google Cloud Platform (GCP) permettant le déploiement d'agents autonomes multi-fonctions. L'accompagnement des directions métiers dans l'identification des cas d'usage à forte valeur ajoutée. Le développement de solutions avancées (RAG, orchestration d'agents, chaînage de modèles). La mise en place d'un monitoring renforcé garantissant la performance et l'observabilité des solutions. Compétences requises : Maîtrise des plateformes Cloud, notamment GCP. Maîtrise de l'écosystème et de la stack agentique GCP. Expertise en Data Science Python. Expérience dans le développement et le déploiement de modèles de Machine Learning. Maîtrise des bibliothèques Pandas, NumPy, SciPy. Connaissance des frameworks TensorFlow, PyTorch ou Scikit-learn. Maîtrise des pratiques DevOps, CI/CD et Git. Connaissance des principes d'observabilité, de craftsmanship logiciel et des méthodes agiles.

Contexte Dans le cadre du développement de solutions IA / GenAI, nous recherchons un Senior AI Engineer / Machine Learning Engineer. Vous évoluerez sur une plateforme IA Red Hat OpenShift, intégrant GPU NVIDIA, LLM as a Service, RAG, OCR et outils MLOps. Vos missions Concevoir et développer des solutions AI / Machine Learning / GenAI. Développer des Use Cases combinant LLM, OCR, Computer Vision, NLP et règles métier. Concevoir des solutions de Document AI : extraction, classification, comparaison et validation de documents. Travailler notamment sur des Use Cases de KYC et validation automatisée de pièces justificatives. Réaliser des POC et les transformer en solutions industrialisées et exploitables en production. Développer les APIs et services IA nécessaires à leur intégration dans le SI. Participer aux choix d'architecture et aux pratiques MLOps / LLMOps. Environnement technique Python • PyTorch • CUDA • LLM / GenAI • Qwen • LiteLLM • OCR / Document AI • RAG • MLflow • Docker • Kubernetes / OpenShift • APIs REST Votre profil 5 ans minimum d'expérience en AI / Machine Learning / Data Science Engineering. Excellente maîtrise de Python. Expérience concrète en Machine Learning / Deep Learning et LLM / GenAI. Expérience en OCR, Computer Vision, NLP ou Document AI. Expérience dans l'industrialisation de solutions IA. Connaissance de Docker, Kubernetes/OpenShift et/ou MLOps appréciée. Une expérience en banque, assurance ou finance constitue un atout. Anglais professionnel.