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🎯 Contexte de la mission Dans le cadre du développement de projets Data & IA pour l'industrie, nous recherchons un(e) Data Scientist / AI Engineer Senior pour intervenir sur plusieurs cas d'usage d'intelligence artificielle industrielle. Le consultant intégrera une équipe spécialisée en Data Science, AI Engineering et IA pour l'industrie, intervenant sur différents projets en fonction des priorités métiers. La mission sera réalisée en collaboration étroite avec les experts métier, équipes produit et partenaires technologiques. Les problématiques adressées pourront notamment concerner : Séries temporelles industrielles : détection d'anomalies, qualification d'alertes, réduction des faux positifs, prévision de variables procédé ou production. Maintenance et fiabilité : aide à la décision à partir des historiques équipements et maintenance, identification des modes de défaillance, optimisation des plans de maintenance. Données industrielles non structurées : extraction d'informations structurées depuis des rapports, journaux de maintenance et documents techniques. Optimisation de la production et des procédés : estimation de quantités, automatisation de la surveillance, priorisation d'opportunités ou d'interventions. IA agentique appliquée aux données industrielles : agents outillés et assistants IA combinant données, modèles et connaissances métier, avec des résultats traçables. 🛠️ Missions principales Cadrer les cas d'usage avec les équipes métier et produit : traduction du besoin en problématique Data/IA, définition des hypothèses, métriques métier et critères de succès. Explorer et qualifier les données : séries temporelles, données de maintenance, documents et données de production. Construire des jeux d'évaluation en collaboration avec les experts métier. Concevoir, développer et comparer différents modèles par rapport à des baselines métier solides. Travailler sur des modèles de Machine Learning, méthodes statistiques, modèles de fondation pour séries temporelles et agents LLM. Concevoir des briques GenAI / IA Agentique lorsque pertinent : RAG, extraction structurée, recherche sur cas historiques, agents outillés. Industrialiser les solutions : pipelines reproductibles, packaging, APIs, déploiement et supervision en production. Assurer le cycle de vie des modèles : suivi des performances, détection de dérive, réentraînement et documentation. Restituer les résultats, limites et recommandations aux équipes métier et au management. Contribuer aux décisions go / no-go sur les différents cas d'usage. 📦 Livrables Notes de cadrage et protocoles d'évaluation. Définition des métriques, baselines et jeux de données. Rapports d'exploration et benchmarks avec recommandations. Code versionné et testé. Modèles, agents et composants API déployables. Documentation des modèles. Indicateurs de suivi des solutions en production. 👤 Expérience recherchée 5 ans minimum d'expérience en Data Science / AI Engineering. Au moins 2 ans d'expérience sur des projets industriels. Expérience de modèles déployés et maintenus en production. Capacité à intervenir sur des problématiques Data Science et AI Engineering de bout en bout. 💻 Compétences techniquesExpertise Python et écosystème scientifique / ML : Pandas NumPy Scikit-learn PyTorch Modélisation de séries temporelles industrielles : Détection d'anomalies Analyse multivariée Prévision Données capteurs bruitées et irrégulières Conception d'évaluations rigoureuses : Métriques métier Baselines Arbitrage faux positifs / faux négatifs Reproductibilité des benchmarks Industrialisation de solutions ML de bout en bout : MLOps MLflow ou équivalent CI/CD Git / GitHub Packaging Supervision Maîtrise GenAI et systèmes agentiques RAG Sorties structurées Appels d'outils Orchestration d'agents Évaluation et traçabilité des LLM Plateformes Cloud et Data : Databricks Azure et/ou AWS SQL APIs / FastAPI Docker Nice to have Maintenance prédictive / conditionnelle Fiabilité et modes de défaillance RCA / Root Cause Analysis Opérations de production industrielle Oil & Gas Systèmes de données industrielles : PI / Historians Inmation SAP PM Cognite Data Fusion IA documentaire / Computer Vision : P&ID Plans techniques Usage critique de l'IA dans les pratiques de développement, avec maintien de la compréhension et de la responsabilité technique. 🤝 Compétences comportementales Profil Data Scientist / AI Engineer Forte orientation métier et capacité à relier la performance du modèle à la décision métier. Capacité à travailler avec des experts terrain : maintenance, fiabilité, production. Aptitude à vulgariser les résultats et les limites auprès d'interlocuteurs non techniques. Rigueur scientifique et esprit critique. Capacité à challenger les choix techniques et à exprimer un désaccord de manière constructive. Autonomie et organisation. Capacité à travailler dans un environnement Agile – Scrum / Kanban. Esprit d'équipe et partage de connaissances. Français courant. Anglais professionnel.

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.

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.

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.

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

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.

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 centre d'expertise de la direction Data & IA de notre client grand compte dans le secteur bancaire. Nous recherchons un data scientist ou prompt engineer pour leur équipe. Il s'agira de contribuer à un projet un interne confidentiel. ( équipe Expertise Transverse du Centre d'Expertise Data Science composée de 18 data scientists dont les projets DS s'articulent autour des outils NLP, Search, IA Générative) Les données utilisées sont des données internes qui doivent être utilisées sous forme de synthèse de données chiffrées, mais également des données textuelles. Un moteur de recommandation sera potentiellement implémenté également. Sur la partie sur le socle, en vue d'une évolutions vers des intéractions vocales, choix des modelés STT Les tâches à réaliser sont : - Analyse / participation au cadrage de lots à réaliser - Génération de synthèse - Cadrage, participation aux développement et suivi des projets - Prompt engineering - Evaluation des performances liées à l'utilisation de LLM, RAG - Partage autour de la veille technologique

Le responsable recherche un ingénieur DevOps expérimenté pour assurer la réalisation technique et l'exploitation de la plateforme IA opérée par l'équipe IA Ops de la cellule d'expertise IA. La plateforme héberge l'ensemble des cas d'usage IA et data science du groupe, de l'expérimentation à la mise en production. La prestation porte sur le déploiement, l'automatisation, le monitoring et la fiabilisation de l'infrastructure et des environnements applicatifs nécessaires à la mise en production des cas d'usage IA, dans le respect du cadre industriel et de sécurité du SI. L'environnement technique actuel repose sur des technologies éprouvées (Linux/RHEL, Docker, Ansible, PostgreSQL, plateforme Dataiku DSS, infrastructure GPU on-premise). Une nouvelle stack technique, plus largement open source et orientée industrialisation des modèles, est en cours d'étude et sera progressivement déployée sur la durée de la prestation ; l'ingénieur DevOps contribuera à son évaluation et à sa mise en œuvre. Réalisation technique et exploitation : Déploiement et paramétrage de l'infrastructure, des environnements et du code packagé sur le périmètre data science / IA Mise en place et maintien de pipelines d'intégration et de déploiement continu (CI/CD) Automatisation via Infrastructure as Code (Ansible) Développement de scripts de monitoring des traitements et des modèles Configuration et administration des outils de la plateforme (orchestration, registre de modèles, supervision) Maîtrise d'un environnement Linux (idéalement RHEL) et des conteneurs (Docker, Kubernetes) L'ingénieur veille au respect des processus et du cadre industriel SI, ainsi qu'aux bonnes pratiques de versioning (code et configuration), de reproductibilité et de traçabilité. Il contribue à la définition et à la diffusion de standards techniques au sein de l'équipe (templates de projets, guidelines de développement, socle d'industrialisation) et assure une veille technologique active sur l'écosystème DevOps et d'industrialisation IA.

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

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

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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.

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.