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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.

En quelques motsCherry Pick est à la recherche d'un Support & Data Reliability Engineer(H/F), pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine financier. Description🚀 Contexte de la missionAu sein du département Data Technology d'un acteur majeur de la gestion d'actifs et de la finance quantitative, vous intégrez l'équipe en tant que Support & Reliability Engineer (H/F). Votre rôle sera d'assurer la gestion, la robustesse et la fiabilité maximale des systèmes et processus de données. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement, les Data Engineers, les Data Scientists et les Quantitative Developers pour garantir la disponibilité, la qualité et les performances des pipelines de données critiques. 🎯 Missions principales & Rôle1. Support Data & Opérations : Assurer le support N1 sur le périmètre Data, gérer les alertes en temps réel et résoudre les incidents durant le shift de Paris. Agir en tant que Gatekeeper pour la gestion des mises en production (Data Release Management / CMRM process) et la fiabilité des données. Définir et faire appliquer les politiques de gestion des données (sauvegarde, restauration, sécurité, conformité). 2. Automation, Monitoring & Fiabilité : Maintenir des pipelines de données fiables, performants et scalables (collecte, stockage, traitement, diffusion). Mettre en place un monitoring proactif et continu pour détecter les anomalies de qualité, d'intégrité et de consistance des données. Automatiser les tâches récurrentes pour optimiser l'efficacité opérationnelle et réduire le risque d'erreur humaine. 3. Collaboration Transverse & Conduite du Changement : Collaborer avec les développeurs quantitatifs, Data Engineers et Data Scientists pour comprendre leurs besoins et résoudre les dysfonctionnements. Promouvoir les meilleures pratiques de développement axées sur la fiabilité des données. Rédiger et maintenir la documentation technique et opérationnelle. 🏁 ObjectifsGarantir la haute disponibilité et la cohérence des pipelines de données en production. Réduire le temps moyen de résolution (MTTR) des incidents Data durant le shift de Paris. Industrialiser et automatiser les processus récurrents de maintenance et de monitoring.

Dans le cadre du développement de ses produits data et IA, un grand compte recherche un Product Owner expérimenté pour piloter des produits basés sur le machine learning et l'IA générative dans un environnement agile exigeant. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La gestion du backlog produit : recueil des besoins, rédaction des user stories, priorisation par la valeur ▪ Le cadrage des cas d'usage IA avec les métiers et l'évaluation de leur faisabilité avec les équipes techniques ▪ La coordination des équipes pluridisciplinaires : métiers, data scientists, développeurs, IT ▪ L'animation des ateliers et des rituels agiles ▪ Le suivi de la delivery et la garantie de la qualité des livrables ▪ La définition et le suivi des KPI produit : adoption, valeur métier, performance des modèles, coûts ▪ La gestion du cycle de vie spécifique aux produits IA : phases d'expérimentation, critères de passage en production, amélioration continue des modèles

Rejoignez une task force de Data Engineers au sein d'un grand groupe du secteur de la grande distribution, pilotant des projets stratégiques majeurs liés à l'optimisation du pricing, de l'assortiment, des planogrammes personnalisés et des systèmes d'assistance augmentée. Vous évoluerez dans un environnement Cloud (GCP) moderne, travaillerez avec DBT et SQL sur des volumes de données massifs, et contribuerez à la transformation analytique du groupe. Au cœur de cette mission, vous participerez à la construction et l'évolution d'une plateforme de données moderne, en garantissant l'excellence technique, la scalabilité et la maintenabilité des architectures déployées. Vous travaillerez en étroite collaboration avec une équipe de Data Scientists et d'Analytics Engineers, dans une approche agile et itérative, au sein d'une communauté Data active et engagée. Le contexte est celui d'une transformation data stratégique majeure : le groupe s'appuie massivement sur l'analytique, le machine learning et les systèmes agentiques pour optimiser ses opérations métier et créer de la valeur différenciée. Votre expertise sera déterminante pour soutenir cette ambition. Responsabilités : - Concevoir et définir les architectures cibles des projets de données à venir, en garantissant leur scalabilité, leur sécurité, leur maintenabilité et leur évolutivité - Construire, optimiser et orchestrer des pipelines de données (ETL/ELT) robustes pour transformer et manipuler des bases de données à très grande échelle - Maintenir et faire évoluer les applications de production gérées par l'équipe, en assurant leur stabilité et leur performance - Apporter un support technique solide aux Data Scientists pour faciliter l'exploration, l'industrialisation et le déploiement de leurs modèles analytiques et prédictifs - Garantir l'application des bonnes pratiques de développement logiciel (CI/CD, revues de code, tests automatisés, versioning) au sein de l'équipe - Participer activement à la communauté Data de la plateforme : partage de connaissances, tech talks, veille technologique et montée en compétences collective Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Massy

Nous recherchons un ML Engineer pour accompagner le déploiement de modèles de machine learning robustes, performants et évolutifs en production. Vous intervenez dans une équipe dont le rôle stratégique est de valoriser la data. Au sein d'un environnement Data structuré, vous interviendrez sur des projets transverses mêlant data science, data engineering et MLOps. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Optimiser la collecte et la préparation des données : data processing, feature engineering, industrialisation des pipelines. Améliorer l'exposition des modèles en production : API, endpoints, performance et scalabilité. Collaborer avec les data engineers pour intégrer les modèles dans la Data Platform. Travailler avec les data scientists afin de déployer les meilleures versions des modèles. Mettre en place des pratiques MLOps : qualité des données, suivi du data drift, monitoring, réentraînement. Assurer le suivi du cycle de vie des modèles en production. Documenter les processus, modèles et systèmes déployés.

Je recherche un Product Manager Data/ML – Supply Chain 500 e par j Profil recherché : Solide expérience Product Management Expertise métier Supply Chain / gestion de stock / demand forecasting Expérience de produits utilisant Machine Learning / IA Capable de travailler quotidiennement avec Data Scientists, ML Engineers et Data Analysts Maîtrise des problématiques de prévision de demande, positionnement/optimisation des stocks Capable de définir et suivre les métriques de performance des modèles/prévisions Connaissance retail/e-commerce appréciée : click & collect, ship-from-store, disponibilité produit

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l'entreprise pour les analyser et les utiliser afin d'améliorer l'expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l'entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu'il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Data Analyse sur Power BI un + - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

Résumé : Ce poste de Machine Learning Engineer au sein du Data Office vise à développer et déployer des solutions de machine learning pour optimiser la gestion des données et soutenir les objectifs commerciaux du PMU. Responsabilités : Optimiser la collecte des données en amont (data processing, feature engineering,…) et l'exposition des modèles en aval (API, endpoints…). Collaborer étroitement avec les data engineers pour intégrer efficacement les modèles de machine learning. Collaborer avec les data scientists pour déployer les meilleures versions des modèles. Implémenter des pratiques de ML Ops sur toute la chaîne data science. Monitorer les modèles en production et gérer leur cycle de vie. Documenter les processus et systèmes de machine learning. Must Haves : Minimum de 6 années d'expérience en data science et data engineering. Excellente connaissance des techniques et modèles de machine learning et IA. Bonnes compétences sur AWS. Excellente connaissance de l'écosystème Dataiku. Expérience avancée en programmation avec Python, SQL, Spark et Scala. Nice to Haves : Maîtrise des frameworks classiques de machine learning et IA. Excellent esprit d'équipe. Approche pragmatique et orientée résultats. Aisance à vulgariser et expliquer votre travail. Autres détails : Localisation : Paris Télétravail : 2 jours de télétravail (jeudi/ vendredi) Date de début : 15 septembre

Description du poste Le/La Senior AI Platform Engineer conçoit et fait évoluer l'infrastructure IA et GenAI globale. Intégré(e) à l'équipe Data Platform, ce rôle consiste à outiller les Data Scientists et ML Engineers tout en sécurisant la mise à disposition de LLM et d'agents IA pour l'ensemble des utilisateurs techniques. Missions principales : Architecture multi-cloud : concevoir des architectures IA robustes et sur-mesure sur AWS et GCP. Industrialisation & IaC : piloter le déploiement et l'évolution des infrastructures via Terraform. Automatisation & CI/CD : orchestrer les pipelines de déploiement continu via Git. Gouvernance & standards : définir les bonnes pratiques, créer des guides et templates, rédiger la documentation technique et assurer une veille sur l'IA générative. Accompagnement & animation : assurer le support technique, animer des Office Hours et vulgariser les enjeux complexes de la plateforme.

ContexteDans le cadre de projets de transformation Data auprès de grands comptes, notamment dans le secteur bancaire et financier, nous recherchons un(e) Business Analyst Data disposant d'une expérience de l'environnement Dataiku. Vous interviendrez à l'interface entre les équipes métiers, Data et IT afin de contribuer à la conception et au déploiement de solutions permettant d'exploiter et de valoriser les données. MissionsRecueillir et analyser les besoins métiers liés à la Data. Animer des ateliers avec les métiers, Data Analysts, Data Engineers, Data Scientists et équipes IT. Traduire les besoins métiers en spécifications fonctionnelles et exigences Data. Identifier et analyser les différentes sources de données. Participer à la définition des règles de gestion et de transformation des données. Réaliser des analyses de données afin de valider les besoins et identifier les écarts. Contribuer à la conception et à l'évolution de workflows Dataiku. Participer à la préparation, transformation et exploitation des données dans Dataiku DSS. Contrôler la qualité, la cohérence et la complétude des données. Participer à la définition des règles de Data Quality. Réaliser des requêtes et analyses SQL. Définir les scénarios et cas de tests. Piloter ou réaliser la recette fonctionnelle des solutions Data. Identifier et suivre les anomalies de données. Participer à la documentation des flux, traitements, règles de gestion et Data Lineage. Accompagner les utilisateurs dans l'appropriation des solutions.

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur du cosmétique, je suis à la recherche d'un Data Engineer Snowflake en recrutement sur mission. Nous recherchons un ingénieur de données (Data Engineer) possédant une solide expérience pratique de Snowflake et du développement SQL avancé. Le candidat idéal concevra & développera des solutions de données, tout en garantissant la qualité, la performance et l'évolutivité des données au sein des plateformes d'analyse et de Business Intelligence. Les responsabilités souhaitées : Développer et maintenir des modèles de données, des transformations et des pipelines de données en utilisant dbt & Snowflake. Écrire du code SQL avancé et optimisé pour gérer une logique métier complexe et des volumes de données importants. Concevoir des architectures de données évolutives garantissant haute performance et fiabilité. Collaborer avec les analystes de données, les data scientists et les parties prenantes métier pour fournir des données propres, fiables et structurées. Mettre en place des contrôles de qualité des données, la documentation et le contrôle de version pour les projets dbt. Surveiller les performances des pipelines de données et résoudre les problèmes de manière proactive. Participer à l'amélioration continue des meilleures pratiques en ingénierie des données.

Dans le cadre du développement de notre activité Data & IA, nous recherchons un(e) Administrateur(trice) / Data Engineer Dataiku pour accompagner nos clients dans la mise en place, l'administration et l'industrialisation de leurs plateformes Dataiku DSS. Le poste combine expertise plateforme, ingénierie data et accompagnement des équipes métiers et techniques. Vos missionsAdministrer et maintenir la plateforme Dataiku DSS. Gérer les utilisateurs, les droits d'accès et la gouvernance des projets. Superviser les performances de la plateforme et assurer le maintien en conditions opérationnelles. Participer aux montées de version et aux évolutions de l'environnement Dataiku. Développer, automatiser et optimiser des pipelines de données. Mettre en place et administrer les connexions aux différentes sources de données. Accompagner les Data Scientists, Data Analysts et équipes métiers dans l'utilisation de la plateforme. Participer à l'industrialisation des projets Data & IA. Assurer la documentation, les bonnes pratiques et le support technique.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data, nous recherchons un(e) Data Engineer pour intervenir sur une plateforme Data à fort volume, au sein d'un environnement international et orienté produit. Vous rejoindrez une équipe technique en charge de construire, industrialiser et faire évoluer des solutions permettant de collecter, transformer, fiabiliser et exposer la donnée à destination des équipes Data et métiers. L'environnement repose sur une Modern Data Stack, avec une architecture de type Lakehouse, et de forts enjeux autour de la scalabilité, de l'automatisation et de la qualité des données. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Collecter, transformer et mettre à disposition des données provenant de différentes sources. Développer des traitements en Python / PySpark / SQL. Orchestrer les pipelines de données et les workflows avec Airflow. Participer à la modélisation et à la structuration des données. Développer et maintenir les transformations avec dbt. Mettre en place des contrôles permettant de garantir la qualité et la fiabilité des données. Optimiser les performances et les coûts des traitements. Participer à l'amélioration continue de la plateforme Data. Contribuer aux sujets de Data Governance, Data Lineage et Data Contracts. Appliquer les bonnes pratiques de Software Engineering : Git, GitHub, CI/CD, tests et documentation. Travailler en étroite collaboration avec les Data Engineers, Analytics Engineers, Data Analysts et Data Scientists. Environnement techniqueCloud : AWS / GCP Data Platform : Databricks, S3 Processing : Spark / PySpark Langages : Python, SQL, idéalement Scala Orchestration : Airflow Transformation : dbt Data Quality : Great Expectations Versioning / Delivery : Git, GitHub, CI/CD Data : Lakehouse, Data Lineage, Data Governance, Data Contracts Méthodologies : Agile / Scrum / Kanban

Product Owner technique sur le périmètre Socle IA et Agentique (IA Gen) de la Plateforme Data & IA. Nantes L'objectif est de structurer et d'industrialiser les capacités plateforme qui permettent : - Côté Socle IA, de fabriquer, déployer et opérer des modèles d'IA classique (cycle de vie ML de bout en bout) ; - Côté IA Gen, d'outiller le passage à l'échelle de l'agentique (outils, frameworks, patterns) et de sécuriser le cycle de vie global d'un produit agentique (de la conception à l'exploitation). Les services LLM et les services partagés (OCR, Embedder, Speech2Text) étant déjà pilotés par des PO, l'enjeu de cette mission est de compléter le dispositif sur la brique agentique et de garantir une industrialisation robuste : réutilisabilité, qualité de service, observabilité, gouvernance d'usage et adoption. Cadrage & priorisation (avec le PM) - Qualifier les besoins, formaliser les cas d'usage et critères d'acceptation. - Décliner la vision PM en backlog/roadmap opérationnels, arbitrer valeur/risque/effort. Socle IA – cycle de vie ML - Piloter les évolutions plateforme permettant la fabrication et le déploiement : industrialisation des parcours, standards, documentation, templates - Contribuer aux exigences run : observabilité, performance, fiabilité, exploitabilité. IA Gen – outillage agentique - Définir et piloter la mise en place des outils & frameworks (orchestration, composants réutilisables, patterns). - Structurer le cycle de vie agentique : intégration, tests, évaluation, supervision, sécurité/guardrails, itérations. Pilotage delivery - Animer le backlog (refinement, planning, démos), suivre l'avancement, gérer dépendances/risques. - Coordonner dev/lead tech/data scientists/ops/archi, et sécuriser la qualité des livraisons. Adoption & documentation - Produire/mettre à jour la doc produit (guides, exemples, bonnes pratiques) et accompagner les équipes dans la prise en main. - Mettre en place des KPIs (usage, satisfaction, incidents, coût) et alimenter l'amélioration continue.

Le Centre d'Excellence Opérationnelle AI recherche 2 Développeurs Python orientés AI pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle (modèles ML, pipelines de données, applications GenAI) au service des cas d'usage métiers du groupe. Missions principalesDévelopper des composants logiciels en Python pour l'intégration et l'industrialisation de modèles d'IA (ML classique et IA générative) Concevoir et maintenir des pipelines de données et des pipelines MLOps (entraînement, versioning, déploiement, monitoring des modèles) Développer des API et services exposant les fonctionnalités AI aux applications métiers Implémenter des solutions à base de LLM (RAG, agents, fine-tuning léger, prompt engineering) selon les cas d'usage Participer à la mise en place des bonnes pratiques de développement (tests, CI/CD, code review, qualité de code) Collaborer étroitement avec les data scientists, l'architecte AI et le Product Owner pour transformer les besoins en solutions techniques robustes Contribuer à la documentation technique et au partage de connaissances au sein du Centre d'Excellence Profil recherchéFormation : Bac+5, école d'ingénieur ou équivalent, spécialisation informatique/data appréciée Expérience : 3 à 7 ans d'expérience en développement Python, avec une expérience significative sur des projets à composante IA/ML Compétences techniques : Excellente maîtrise de Python et de son écosystème (Pandas, NumPy, FastAPI/Flask, etc.) Expérience avec les frameworks ML/DL (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) et/ou les frameworks GenAI (LangChain, LlamaIndex, Hugging Face) Bonne connaissance des pratiques MLOps (MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD) Expérience des architectures RAG et des API LLM (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, modèles open source) Maîtrise de SQL et des environnements cloud (Azure/AWS/GCP) Connaissance des principes de développement propre (tests unitaires, versioning Git, revue de code) Compétences comportementales : Goût prononcé pour l'expérimentation technique et l'IA appliquée Autonomie et capacité à travailler en mode itératif Esprit d'équipe et bonne communication avec les profils data science et architecture Curiosité technologique et appétence pour la veille Anglais obligatoire