Find your next tech and IT Job or contract Data Scientist

Contexte Dans le cadre du développement d'un produit, nous recherchons un Tech Lead Data / GenAI pour assurer la coordination technique transverse et accélérer la livraison de nouveaux composants et Enablers GenAI. La mission porte notamment sur la mise en place de solutions permettant l'ingestion et l'exploitation de rapports, documents et données structurées ou non structurées, provenant de sources publiques et internes. Le Tech Lead travaillera en proximité avec les équipes Data Science et les différentes parties prenantes du projet afin de définir les choix techniques, industrialiser les solutions et garantir leur intégration dans l'écosystème existant. Missions Assurer le lead technique et la coordination transverse des différents sujets Data / GenAI. Concevoir et développer des Enablers techniques GenAI permettant d'accélérer la livraison du produit. Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion de données et de documents structurés / non structurés. Développer les composants nécessaires en Python et intégrer des outils d'ingestion adaptés. Concevoir et orchestrer les workflows Data et traitements associés. Déployer et exploiter les solutions sur Google Cloud Platform. Mettre en place et maintenir l'Infrastructure as Code avec Terraform. Définir et maintenir les pipelines CI/CD. Concevoir des interfaces ou outils de visualisation permettant d'exposer les données et résultats. Participer à la conception de pipelines RAG et composants LLM. Collaborer étroitement avec les Data Scientists pour industrialiser leurs travaux. Garantir la qualité, la maintenabilité, la sécurité et l'observabilité des composants développés. Identifier les points de blocage, proposer les choix d'architecture appropriés et accompagner leur résolution. Communiquer de manière claire sur les avancées, risques et décisions techniques.

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un/une Business Analyst H/F Description de la mission : Dans le cadre de la mise en place d'une solution RAG, la mission porte principalement sur la spécification fonctionnelle et la coordination entre les équipes métiers, les interlocuteurs data et les équipes IT. Mission Le Business Analyst intervient sur le recueil, la formalisation et la traduction des besoins fonctionnels liés à une solution RAG. Il assure également l'interface entre les utilisateurs, les équipes techniques et les interlocuteurs data, tout en contribuant à la qualité et à la continuité des travaux. Principales responsabilités Formaliser les besoins fonctionnels Préparer et animer les ateliers de travail avec les équipes métiers Rédiger les spécifications fonctionnelles Assurer l'interface entre les utilisateurs, le Data Scientist et les équipes IT Contribuer aux tests et à la recette fonctionnelle de la solution Documenter les travaux afin de faciliter leur reprise et leur continuité Livrables attendus Expressions de besoins formalisées Comptes rendus et supports d'ateliers de travail Spécifications fonctionnelles Éléments de tests et de recette fonctionnelle Documentation de continuité et de reprise des travaux Profil recherché Compétences techniques Bonne connaissance des solutions RAG Bonne connaissance de l'intelligence artificielle générative Maîtrise de la spécification fonctionnelle Contribution aux tests et à la recette fonctionnelle Compétences personnelles Autonomie Rigueur Bonnes capacités d'analyse Capacités de synthèse Bonnes capacités de communication Langues Anglais courant Compétences / Qualités indispensables : Spécifications fonctionnelles, Animation d'ateliers métiers, Solutions RAG, Intelligence artificielle générative, Recette fonctionnelle, Anglais courant Compétences / Qualités qui seraient un + : Expérience dans le secteur bancaire ou les activités de risqueInformations concernant le télétravail : Télétravail : 50%

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.

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.