Find your next tech and IT Job or contract Data Scientist

The "Data Scientist" is the Big Data specialist in companies, responsible for structuring information and optimizing the security of stored data, regardless of their volume. Their mission: carefully categorize data to avoid risks of IT system failure. They thus seek to detect new vulnerabilities potentially exploitable by hackers and their impact on company activities. Ultimately, they ensure to propose effective protection solutions. This expert in massive data management and analysis is simultaneously a specialist in numbers, statistics, and computer programs: they extract value from data to support the company in making strategic or operational decisions. The "Data Scientist" collaborates transversally with various profiles: computer scientists, statisticians, data analysts, data miners, marketing and web marketing experts...

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Job VacancyData Engineer DBT / SQL (H/F)

Signe +
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DBT
SQL

24 months
45k-50k €
322-500 €
Massy, Ile-de-France
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
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Job VacancyBusiness Analyst Data – Dataiku (H/F)

OBJECTWARE
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Dataiku

3 years
40k-70k €
400-550 €
Ile-de-France, France
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.
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Job VacancyData Engineer GCP (H/F)

Signe +
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24 months
40k-45k €
286-450 €
France
Rejoignez une grande maison du secteur du luxe en tant que Data Engineer GCP. Vous intégrerez une équipe moderne et ambitieuse travaillant sur l'infrastructure et l'orchestration de données critiques, dans un environnement cloud-natif structuré autour de Google Cloud Platform. Vous serez en charge de concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et performants. Votre expertise en BigQuery, Terraform et DBT sera centrale pour garantir la qualité, la scalabilité et l'efficacité des solutions d'ingestion et de transformation de données. Vous collaborerez étroitement avec les équipes data science et analytics pour fournir des données fiables et bien structurées, tout en contribuant à l'évolution de l'architecture technique et des bonnes pratiques au sein de l'équipe. Le projet s'inscrit dans une démarche d'optimisation et de modernisation de la plateforme de données, en suivant une méthodologie Agile. Vous participerez à des sprints réguliers, contribuerez à la documentation technique et serez impliqué dans les revues de code et les améliorations continues de la base de code. Responsabilités : - Concevoir et développer des pipelines ETL/ELT haute performance en DBT, optimisés pour BigQuery - Gérer l'infrastructure cloud (GCP) en tant que code via Terraform, en respectant les principes d'Infrastructure as Code - Optimiser les requêtes BigQuery et les modèles de données pour performance et coût - Assurer la qualité et la fiabilité des données ingérées et transformées - Documenter les architectures, les processus et les solutions mises en place - Collaborer avec les data analysts et data scientists pour comprendre les besoins métier - Participer aux revues de code et contribuer à l'amélioration continue des pratiques d'équipe - Maintenir et monitorer les pipelines en production, gérer les incidents et les améliorations Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Paris
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Contractor job100960/Product Owner technique Socle IA et Agentique (IA Gen) de la Plateforme Data & IA - Nantes

WorldWide People
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AI

12 months
400 €
Nantes, Pays de la Loire
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.
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Contractor
Permanent

Job VacancyDéveloppeur.euse IA senior

Atlanse
Published on
AI
AI Agent
Confluence

3 years
64k-70k €
550-600 €
Paris, France
Chez ATLANSE, nous accompagnons nos clients dans la conception d'infrastructures résilientes, l'amélioration de la performance de leur production applicative, l'optimisation et le développement de leurs environnements de travail ainsi que l'exploitation et la valorisation des données. Pour cela, nous nous appuyons sur nos consultants confirmés et experts ou à fort potentiel, reconnus pour leurs compétences techniques, leur compréhension métier et leurs pratiques éprouvées. Vous interviendrez en tant que développeur.euse IA dans le cadre du déploiement de projets IA stratégiques. Vous travaillerez en étroite collaboration avec le Tech Lead et le chef de projet IA pour apporter expertise technique et vision projet. Votre rôle Développement et implémentation IA · Développer des solutions IA et data en environnements de pré-production et de production · Implémenter des cas d'usage IA variés (NLP, assistants intelligents, RAG, classification, résumé, extraction) · Mettre en œuvre des pipelines IA de bout en bout (ingestion des données, traitement, modèles, évaluation) en intégrant des mécanismes de contrôle et d'amélioration continue · Faire évoluer et optimiser les solutions existantes Architecture IA, arbitrages et sécurisation technique · Contribuer aux choix d'architecture IA et data · Sélectionner, évaluer et intégrer des modèles (open source ou via API) en tenant compte des enjeux de coûts, sécurité, souveraineté et pérennité · Concevoir et industrialiser des architectures RAG (indexation, retrieval, génération, évaluation) · Participer aux arbitrages techniques et à la priorisation des sujets · Structurer, expliquer et documenter les choix techniques Coordination technique et collaboration · Travailler en étroite collaboration avec le tech lead, les développeurs et data scientists · Assurer une coordination technique fluide avec le chef de projets IA · Expliquer les sujets techniques à des profils non techniques · Contribuer à la capitalisation des connaissances via la documentation technique et les outils collaboratifs (Confluence)
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Frequently asked questions about working as a Data Scientist

What is the role of a Data Scientist

In the Big Data era, the Data Scientist is somewhat the evolution of the Data Analyst. He/she is a specialist in analyzing and exploiting data within a company. His/her role is to give meaning to this data, in order to extract value from it, to enable the company to make strategic and/or operational decisions. It is one of the high-responsibility positions in a company.

How much does a Data Scientist charge

The average daily rate of a freelance data scientist is around £450/day. It can vary depending on years of experience and the professional's geographical location. The salary of a junior data analyst is £35K. The salary of an experienced data scientist ranges from £50K to £60K.

What is the definition of a Data Scientist

The Data Scientist is an essential element of the company, given that they are responsible for analyzing massive data called Big Data. They manage the collection, storage, analysis and use of millions of data points collected through different channels. This data is used to analyze company performance, and to anticipate consumer behaviors or new trends. It's both an exciting and promising field. It generates new challenges and allows professionals to continuously gain skills. The Data Scientist has solid knowledge in marketing. This professional is highly sought after by companies that constantly seek to improve their performance and remain competitive. After completing their analysis, the Data Scientist will then write a report explaining their conclusions to management or their client.

What type of mission can a Data Scientist handle

The Data Scientist's main mission is to "predict the future". The significant amount of data that companies now generate can be very useful if used properly. The data scientist can then ensure the strategic development of the company, as well as its digital transformation. To achieve this, they must decipher opaque masses of data to give them meaning. Their role is therefore to transform data into actionable information. They can offer their clients IT management solutions to meet specific needs. Creating algorithms will allow them to anticipate future behaviors and needs in order to guide important decisions. It is this form of creativity that distinguishes them from the Data Analyst. Thanks to their expertise, the Data Scientist must be able to present innovative and relevant proposals to their clients, implement and deploy machine learning models, and finally communicate their conclusions to the relevant departments. They can work on short or medium-term projects.

What are the main skills of a Data Scientist

The Data Scientist must master many skills to effectively carry out their duties. We can mention a few: • Being able to efficiently analyze statistical data and model it • Having good knowledge of programming tools and computer language • Mastering data visualization techniques • Having strong affinities for marketing • Having business sense and good communication skills • Being rigorous, organized, with the ability to make proposals • Being able to maintain data confidentiality • Knowing how to work in a team, under pressure and manage stress • Conducting IT monitoring

What is the ideal profile for a Data Scientist

Many schools are beginning to offer degrees in mathematics and applications with specialization in statistics, Big Data engineering, or massive data analysis. There are also other training programs that provide access to the Data Scientist profession, particularly in higher education schools for computer science, statistics, or engineering schools. However, it will still be necessary to demonstrate 4 to 5 years of experience in data analysis or in a datacenter environment.

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