Find your next tech and IT Job or contract Data Scientist

Vous interviendrez dans la conception, le développement et l’industrialisation de services numériques en collaboration avec les équipes IT et métier. Missions Cadrage et accompagnement · Contribuer au cadrage des projets avec les parties prenantes · Présenter les résultats des études et projets aux équipes IT, aux filiales et aux entités métier du groupe · Accompagner les utilisateurs lors des déploiements pour faciliter l’adoption des services Traitement et modélisation des données · Extraire, transformer et analyser des jeux de données hétérogènes · Créer des modèles prédictifs et/ou génératifs adaptés aux usages identifiés Développement et industrialisation · Développer, déployer et surveiller des services numériques fiables et scalables · Participer à l’identification des solutions techniques les plus pertinentes en matière de stockage, traitement distribué, modélisation, etc.

Bonjour, Pour le compte de notre client nous recherchons un Data Scientist 👽. Contexte Notre client a misé sur une plateforme Big Data sur Microsoft Azure pour centraliser ses flux data, stocker des pétaoctets de données dans des Data Lakes et industrialiser des cas d’usage IA stratégiques. La Data Science joue un rôle clé, notamment dans les projets de maintenance prédictive, d’information voyageurs et d’optimisation opérationnelle. Missions principales Développer des modèles de Machine Learning et d’IA sur des volumes massifs de données stockées sur Azure (Data Lake, Data Factory, Databricks). Construire des features temporelles , utiliser des séries temporelles ou des méthodes statistiques avancées pour modéliser des phénomènes (ex : retards, maintenance). Analyser les données météorologiques, de trafic, IoT, capteurs ou autres sources pour créer des prédictions (ex : retards, pannes) ou des systèmes d’alerte. Industrialiser les pipelines d’entrainement et d’inférence sur Azure (notamment via Azure Databricks, Azure ML, etc.). Monitorer les performances des modèles, mettre en place des métriques qualité, des alertes, des feedback loops. Collaborer avec les équipes infrastructure / Data Engineering pour garantir la scalabilité et la gouvernance des flux data. Accompagner les équipes métier (opération, maintenance, transport, marketing) dans l’exploitation des modèles prédictifs. Documenter les modèles, écrire des rapports, créer des visualisations et restituer les résultats de manière pédagogique. Cloud Azure : Data Lake, Data Factory, Databricks. Big Data : Spark (Scala ou Python) pour traitement distribué. Langages : Python (pandas, scikit-learn, ML frameworks), SQL / T-SQL. Machine Learning / IA : régression, classification, séries temporelles, modèles statistiques, ou algorithmes supervisés / non supervisés. Data Engineering / Pipeline : connaissance des pipelines ETL/ELT, ingestion de données, feature engineering. MLOps : pipelines de déploiement, scoring, orchestration, monitoring, versioning des modèles. Gouvernance des données : qualité, sécurité, catalogage. Architecture des données : conception de schémas, datalakes, modélisation. Compétences transverses Esprit analytique et méthodique . Capacité à vulgariser des concepts complexes auprès des équipes métier. Autonomie, rigueur, curiosité et force de proposition. Aisance relationnelle et collaboration interdisciplinaire (Data, produit, exploitation). Capacité à prioriser et structurer le travail sur des sujets long terme. Profil recherché Formation : Bac+5 (informatique, data, maths, statistique, IA…). Expérience : minimum 3 à 6 ans en data science / machine learning, idéalement sur des environnements cloud / Big Data. Langues : bon niveau d’anglais technique. Atout : expérience antérieure dans le transport, l’IoT, la maintenance, ou de lourdes infrastructures data.

Contexte La Direction Technique du Numérique d'une grande entreprise de médias mène des projets transverses en étroite collaboration avec les autres directions, notamment la direction Data. La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. Elle a 3 grandes missions : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l'expérience utilisateur, mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d'aide à la décision. Afin d'améliorer la personnalisation de l'expérience utilisateurs, nous souhaitons créer une équipe dédiée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. Cette équipe est composée d'un Product Owner, un Data Scientist, un lead ML ingénieur et un ML ingénieur. Notre stack technique est basé sur une plateforme cloud majeure et constituée, entre autres, de Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow pour l'orchestration des traitements. La stack inclut aussi d'autres services de la plateforme cloud. Missions de l'équipe Créer les premiers cas d'usage en lien avec la personnalisation de l'expérience utilisateur basés sur de la recommandation utilisateur Déployer ce projet et AB tester en production Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances Prestations attendues En interaction avec les membres de l'équipe, la prestation consistera à : Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l'exposition des modèles via des API Rest Organiser et structurer le stockage des données Assurer l'évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists Construire et maintenir les workflows de la CI/CD Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation Faire de la veille technologique active dans le domaine Participer activement aux différentes phases de cadrage, de planification et de réalisation des tâches avec l'équipe

Prise en charge la réalisation des études et du développement des cas d’usage d’intelligence artificielle identifiés dans le cadre de plan stratégique mais aussi de besoins ad hoc remontés pour améliorer notamment l’efficacité opérationnelle. Dans ce cadre les missions et activités principales sont : • Identifier, tester et implémenter des approches permettant d’exploiter des technologies de machine learning et d’IA générative au service des processus risques • Explorer et exploiter les données internes • Faire évoluer les applicatifs IA existants (notamment applicatif de production GCP sur un cas d’usage de ciblage) • Echanger avec les équipes DSI et autres équipes de Data Scientists du Groupe • Assurer une veille technologique sur les évolutions des technologies d’IA générative

Contexte : Dans le cadre du développement de nos projets IA, nous recherchons un Data Scientist expérimenté maîtrisant Vertex AI et les technologies modernes de modélisation et d’industrialisation. Missions : Développement et entraînement de modèles ML/IA (supervisé, non supervisé, deep learning). Utilisation avancée de Vertex AI (training, pipelines, model registry, monitoring). Participation à la construction de solutions génératives ou prédictives (LLM, NLP, time series, recommendation…). Préparation, exploration et structuration de datasets à grande échelle. Déploiement, optimisation et suivi des modèles en production. Compétences recherchées : Très bonne maîtrise de Python , Scikit-Learn, TensorFlow ou PyTorch. Expertise Vertex AI (training, notebooks, pipelines, endpoints). Connaissance des environnements GCP (BigQuery, Storage, Pub/Sub). Solides compétences en statistiques, math appliquée et optimisation. Expérience avec LangChain / LangGraph / LLM (souhaitée). Profil attendu : 3 à 8 ans d’expérience en Data Science ou ML Engineering. Capacité à vulgariser et à proposer des solutions adaptées au besoin métier. Forte autonomie et sens du delivery.

Contexte : La mission interviendra en appui d’une équipe projet pluridisciplinaire (métier conformité, gestion de projets, informatique, data science) en charge de mener à bien le développement interne d’une nouvelle solution informatique performante et innovante, intégrant notamment des fonctionnalités de machine Learning et d’intelligence artificielle en ligne avec les attentes du régulateur et les standards de place les plus performants. Prestations attendues : - Elaboration de nouveaux modèles de données adaptés à la Conformité, et notamment la révision de l’approche en matière de scoring, de segmentation de la clientèle, et des seuils de déclenchement des alertes sur opérations atypiques. - Réduction des alertes non pertinentes et l’optimisation des analyses et investigations - Sélection et la validation de variables pertinentes (features engineering) pour améliorer la performance des modèles de détection - Utilisation combinée de modèles de machine learning supervisés et non supervisés pour optimiser la détection des comportements suspects et réduire les faux positifs - Choix techniques et stratégiques adaptés aux enjeux et au contexte opérationnel du groupe BRED (typologie clients, offre produits et services, entités multiples…) - Accompagnement des différentes étapes des projets informatiques de la Conformité (études & cadrage, recette, suivi comités) dans le respect des échéances imposées - Contribution à la rédaction des livrables projets (expression de besoin métier, cahiers des charges, procédures) Expérience exigée dans la Lutte Contre le Blanchiment d'argent et le Financement du Terrorisme (LCB-FT)

Ce poste vise à exploiter les données grâce à des modèles statistiques et des analyses avancées afin de faciliter des décisions commerciales éclairées et d’optimiser les résultats. Responsabilités : Développer des modèles statistiques et des algorithmes en utilisant une approche expérimentale et de découverte. Exécuter une modélisation avancée des données pour extraire des insights et des prédictions. Créer une chaîne analytique complète incluant la transformation, la structuration, la modélisation, la visualisation et l’obtention d’insights exploitables. Utiliser divers outils et méthodes pour appliquer des analyses avancées aux défis métier et optimiser les résultats. Compétences : Maîtrise de la modélisation statistique et des algorithmes. Expérience dans l’exécution de modèles de données avancés. Solides compétences en transformation et visualisation des données. Capacité à créer des insights exploitables à partir des données. Bons à avoir : • Familiarité avec les techniques d’apprentissage automatique. • Expérience avec des outils de visualisation de données comme Tableau ou Power BI. • Connaissance des stratégies d’optimisation métier.

Ce rôle de Data Scientist est une nouvelle création de poste, avec un démarrage envisagé en janvier 2026 . Le Data Scientist rejoindra l'équipe pour travailler sur des projets d'analyse de données, d'apprentissage automatique (Machine Learning - ML), de collecte de données et de développement d'applications/solutions. Les principales responsabilités incluent : L'analyse approfondie de la donnée. La récolte et le traitement des jeux de données. Le développement et l'implémentation de modèles de Machine Learning. Le déploiement des solutions développées.

l’Assistant(e) Externe / Datascience & AI Business jouera un rôle clé dans la conduite et le développement des projets d’intelligence artificielle, depuis le cadrage des besoins métier jusqu’à la mise en production des solutions. Votre mission consistera à allier compétences en gestion de projet et savoir-faire technique en datascience pour garantir la réussite des initiatives IA menées au sein de Personal Finance. Vous interviendrez en appui stratégique et opérationnel, en lien étroit avec les équipes Datascience, IT, et les directions métiers. Vos principales responsabilités incluront : • Piloter et coordonner les projets IA / Data : cadrage, suivi des livrables, reporting et animation des points d’avancement. • Analyser les besoins métiers et les traduire en cas d’usage data exploitables. • Contribuer aux travaux de data science : préparation et analyse de données, validation et suivi de modèles (ML, NLP, IA générative). • Produire des livrables de synthèse (dashboards, rapports, présentations) à destination des équipes métiers et du management. • Assurer la communication transverse entre les équipes techniques et métiers, et participer à la documentation et la capitalisation des bonnes pratiques.

Vous êtes passionné·e par la donnée, l’intelligence artificielle et l’impact business ? Rejoignez une équipe innovante qui met la data au cœur des décisions stratégiques et participez à la conception de modèles prédictifs et de solutions à fort impact pour des projets internationaux. 🚀 Vos missions En tant que Data Scientist , vous serez au cœur de la transformation data. Vos principales responsabilités : Concevoir, développer et industrialiser des modèles de machine learning et d’ IA répondant à des problématiques concrètes (prévision de la demande, optimisation marketing, performance industrielle, etc.) Collaborer avec les équipes Data Engineering et les métiers pour traduire les besoins business en solutions data performantes Analyser, structurer et valoriser de grands volumes de données issues de sources multiples Garantir la qualité, la robustesse et l’interprétabilité des modèles déployés Participer activement à la diffusion d’une culture data-driven au sein de l’entreprise

Dans le cadre du remplacement d’un consultant senior sortant, tu rejoindras l’équipe Pricing & Revenue Management afin d’assurer la continuité, l’évolution et la fiabilisation des modèles algorithmiques stratégiques. Ton rôle sera clé pour concevoir, développer et optimiser des modèles avancés de pricing et de revenue management, permettant de prévoir, indexer et optimiser les contrats clients dans un contexte business à forts enjeux. 🧠 Missions principales 1. Développement & optimisation de modèles Concevoir et développer des modèles avancés de pricing (indexation, forecasting, optimisation des revenus). Améliorer la performance des algorithmes existants (précision, vitesse, robustesse, explicabilité). Construire de nouveaux modèles data-driven liés au revenue management (élasticité, stratégie tarifaire, scénarios). 2. Engineering & Data Pipeline Développer, maintenir et optimiser des pipelines dans Azure Data Factory & Azure Databricks . Manipuler, transformer et structurer des données dans un environnement big data. Intégrer et orchestrer les données via Azure Lakehouse / ADLS . (Bonus) Utiliser PySpark pour gérer des volumes de données importants. 3. Collaboration & Interaction Business Travailler en étroite collaboration avec les équipes Pricing, Finance et Opérations. Comprendre les besoins business et les traduire en modèles statistiques exploitables. Documenter, présenter et vulgariser les résultats auprès des équipes métier. Garantir une forte réactivité et la fiabilité des livrables compte tenu des enjeux stratégiques. 🛠️ Stack technique Python : indispensable (modélisation, data processing, industrialisation). Azure Cloud : Databricks, ADF, ADLS / Lakehouse. PySpark : apprécié. Méthodes & domain expertise : Pricing algorithmique Revenue management Forecasting (séries temporelles, modèles ML) Optimisation (linéaire, stochastique, contraintes)

Nous recherchons un·e Data Scientist Senior pour rejoindre une équipe Retail composée de 5 Data Scientists, afin de contribuer à l’optimisation et au développement de solutions IA dédiées à l’amélioration du ciblage clients et à la performance des produits. Missions principales Suivre techniquement le développement de solutions data & IA orientées Retail (segmentation, ciblage, scoring…). Participer à l’amélioration continue des modèles existants : recommandations produits, recherche produits, sentiment analysis, scoring, etc. Proposer des approches robustes pour optimiser la performance des modèles et la qualité des livrables. Collaborer avec les équipes métiers pour comprendre les enjeux et traduire les besoins en solutions concrètes. Réaliser la revue de code, assurer la qualité technique et contribuer aux bonnes pratiques. Compétences requises Expertise en développement, déploiement et revue de code (pratiques clean code, MLOps, CI/CD). Expérience solide en prompting et utilisation de modèles LLM. Maîtrise des environnements Cloud, particulièrement Google Cloud Platform et ses outils associés (Dataproc, BigQuery, Vertex AI). Capacité à comprendre les besoins business et à y répondre efficacement via des solutions data performantes. Autonomie, rigueur, sens du collectif, capacité à évoluer dans un environnement agile.

Contexte Dans le cadre de la refonte du dispositif de surveillance des opérations bancaires (LCB-FT), nous recherchons un(e) consultant(e) spécialisé(e) en Intelligence Artificielle et Machine Learning pour accompagner le développement d’une solution interne innovante. La mission s’inscrit au sein d’une équipe projet pluridisciplinaire composée de métiers conformité, IT, gestion de projet et data science. Objectifs principaux Réduire significativement les faux positifs dans la détection des opérations atypiques. Optimiser l’efficacité du processus de surveillance et d’investigation. Identifier de nouveaux patterns de comportements suspects et améliorer les scénarios d’alerte. Missions Modélisation et scoring Élaboration de modèles de données adaptés à la conformité. Révision du scoring client, segmentation et seuils d’alerte. Optimisation des alertes Réduction des alertes non pertinentes. Optimisation des analyses et investigations. Feature engineering Sélection et validation des variables pertinentes pour améliorer les modèles. Machine Learning Mise en œuvre combinée de modèles supervisés et non supervisés. Détection de comportements suspects et réduction des faux positifs. Conseil technique et stratégique Adaptation aux typologies clients, produits, services et entités multiples. Accompagnement projet Participation aux études, cadrage, recette et suivi des comités. Contribution à la rédaction des livrables (expression de besoins, cahiers des charges, procédures). Données et outils Données disponibles : Historique des opérations bancaires, informations KYC, comportements transactionnels, relations et patterns connus. Outils / architecture : Dataiku, Python. Mode de fonctionnement : batch et temps réel. Contraintes réglementaires : Gouvernance robuste, forte explicabilité des modèles et auditabilité. Livrables attendus Prototype opérationnel d’un modèle ML exploitable . Documentation technique et guidelines d’industrialisation. Suivi et reporting auprès des équipes métier et IT. Profil recherché Expertise en Machine Learning et IA appliqués à la conformité bancaire . Capacité à travailler de manière autonome tout en interagissant régulièrement avec les équipes métier et IT. Expérience sur Dataiku et Python fortement souhaitée. Maîtrise des contraintes réglementaires et capacité à produire des modèles explicables et auditables .

Senior Data Scientist - Asset Risk Modelling London - Hybrid, 3 days in office £85,000 - £90,000 + Bonus + Great Pension + Private Healthcare + 28 days Holiday + Hybrid Working This is a brilliant opportunity for a Senior Data Scientist with strong experience in model risk management, pricing, and insurance to join a market-leading organisation during a key period of growth and innovation. The Asset Risk function is responsible for forecasting key financial risks such as Residual Value, SMR, Insurance Lease Pricing, Economic Capital, and Customer Pricing. As part of their continued expansion, they are now seeking a talented Senior Data Scientist to join the Asset Risk Modelling Team and help shape the future of their modelling capabilities. In this role, you will take ownership of developing, maintaining, and enhancing advanced forecasting and pricing models that underpin critical business decisions. Working closely with the Modelling Manager and wider stakeholders, you'll ensure the robustness and transparency of all models, while continuously improving methodologies, data use, and analytical processes. You will also play a key role in delivering the model risk management framework across the Asset Risk function. The ideal candidate will be an experienced Data Scientist/Quantitative Modeller with a strong technical background in Python, R, or similar tools, and proven experience in model development within pricing, insurance, or financial risk. You'll combine deep technical expertise with strong business understanding, communicating insights effectively to both technical and non-technical audiences. A fantastic opportunity to join a forward-thinking organisation where you'll have genuine influence, work on high-impact projects, and develop your career within a collaborative and progressive environment. The Role: Develop, implement, and maintain advanced statistical and machine learning models for pricing and risk forecasting Support the delivery and enhancement of the model risk management framework within the Asset Risk function Collaborate with business SMEs to align model outputs with strategic objectives and ensure transparency in assumptions and methodologies Provide technical guidance on data, modelling techniques, and analytical best practices Lead the continuous improvement of modelling tools, documentation, and governance standards Work closely with cross-functional teams across Asset Risk, Product, and Data to ensure consistent and efficient delivery The Person: Proven experience as a Senior Data Scientist, Risk Modeller, or similar role Strong technical skills in Python, R, or equivalent for statistical modelling and forecasting Experience within insurance, pricing, or financial risk environments Excellent understanding of model risk management principles and governance Strong communication skills with the ability to explain technical outputs to senior stakeholders Comfortable working in a hybrid model, 3 days per week in the London office

Introduction & Résumé: Le rôle de Data Scientist est essentiel pour analyser la performance des outils de prévision au sein du département de Recherche Opérationnelle, contribuant ainsi à l'optimisation des revenus de l'entreprise. Le candidat idéal possède une connaissance approfondie de la modélisation mathématique et statistique, ainsi que des compétences en Machine Learning et en Python. Principales Responsabilités: Le Data Scientist Junior aura pour mission de: Analyser la performance d’un moteur de prédiction lié à l’overbooking. Contribuer à d'autres moteurs de prédiction et d'optimisation dans le projet FIT (Freight Intelligence Techniques). Exigences Clés: Connaissance approfondie de la modélisation mathématique et statistique. Compétences en Machine Learning. Maîtrise des bonnes pratiques Python. Expérience avec les outils : Spark, Python, Git, Bash, SQL. Compréhension des environnements Unix/Linux. Bon niveau d’Anglais écrit et oral. Expérience avec GCP (Google Cloud Platform). Doctorat en Mathématiques ou en Physique. (est un plus). Autres détails: Ce poste est basé à Paris et Amsterdam, au sein du département de Recherche Opérationnelle.

Contexte de la Mission Au sein de la Direction Data (Direction du Numérique), l'équipe Data Science (4 DS, 2 DA) recherche un Data Scientist pour renforcer l'analyse d'usages et le pilotage. La Direction Data poursuit trois missions principales : maximiser la collecte conforme, développer la connaissance et l'expérience utilisateurs, et fournir des outils de pilotage et d'aide à la décision. Activités Attendues Audit et enrichissement du socle de données (nouvelles données du datalake) Exploration et analyses des profils et comportements (par canaux d'acquisition et contenus) et impact de la pression publicitaire Mise en place de cas Data Science : compréhension besoin métier, choix d'approches, vulgarisation Prévision d'audience, segmentation utilisateurs, prédiction inactivité/appétence/churn Analyses sémantiques de commentaires ; enrichissement de catalogue via l'IAG Profil Recherché Niveau d'expérience requis : 8 ans en data science (profil senior >5 ans) Expériences IA : Prévisions Recommandation Score d'appétence Anti-churn Sémantique Détection d'anomalies IAG