Find your next tech and IT Job or contract Data Scientist

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

En tant que Tech Lead Machine Learning Engineer, vous aurez la charge de : • Accompagner nos clients : cadrage et support technique ; aide à l'amélioration des performances et de l'industrialisation sur le code ; aide à l'évolution de leur AI plateforme • Assurer le support et le développement applicatif interne : opérer le développement de l'infrastructure Datalab (git, installation de packages, outils,...) ; contribuer à la pérennité et à la diffusion des projets internes • Industrialiser : mettre en production les modèles de ML développés (optimisation des scripts développés par les Data Scientist) et maintenir les scripts en production ; développer une CI/CD avec l'infrastructure développée jusqu'en production ; mettre en place une gouvernance viable ; rédiger des documents projets (design, réalisation, déploiement, ...) Référence de l'offre : fywjtf5vv0

Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) Utilisation experte du agentic coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA Partage des best practices de agentic coding avec l'équipe

Description de la mission : Dans le cadre des projets IT Innovation, vous intégrerez l'équipe AI Factory/Innovation en tant que Développeur IA Python. Vous serez en charge du développement, de l'intégration et de l'optimisation des modèles d'intelligence artificielle pour les différents use cases métiers. Vous travaillerez en mode agile en proximité avec les Data Scientists, les architectes solutions, les équipes métier et IT des autres filières . Vous aurez un rôle clé dans l'industrialisation et le déploiement des solutions IA en production. Expert en agentic coding, vous maîtrisez parfaitement les outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT) pour accélérer le développement tout en maintenant des standards de qualité élevés. Vous êtes capable de décomposer des problèmes complexes en instructions claires pour l'IA et de valider/optimiser le code généré. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire. Résultats attendus (Livrables) : • Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists • Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers • Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) • Utilisation experte du agentic coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité • Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) • Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) • Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) • Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) • Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA • Partage des best practices de agentic coding avec l'équipe

Projet "Pricing Excellence" : mettre en place une gestion globale de la croissance des revenus (RGM) pour fixer le juste prix au client. Prix basé sur la data, en équilibrant le coût total, la perception du prix par le client et la rentabilité. Forte ambition sur les outils digitaux, la data et l'IA. Équipe composée d'un centre d'excellence Pricing et d'une équipe transverse Data / IA. Objectif : optimiser les prix de façon proactive, suivre le marché et améliorer l'expérience client. Objectifs et livrables Travailler avec les Product Managers, Data Scientists et Data Analysts pour améliorer les produits de dataviz. Créer des frameworks d'analyse scalables sur l'écosystème pricing. Analyser et améliorer les processus de changement de prix. Trouver et chiffrer de nouvelles opportunités business ou produit. Transformer des problèmes business en insights actionnables. Accompagner les analystes juniors.

Description de la mission : Dans le cadre des projets IT Innovation, vous intégrerez l'équipe en tant que Développeur IA Python. Vous serez en charge du développement, de l'intégration et de l'optimisation des modèles d'intelligence artificielle pour les différents use cases métiers. Vous travaillerez en mode agile en proximité avec les Data Scientists, les architectes solutions, les équipes métier et IT des autres filières. Vous aurez un rôle clé dans l'industrialisation et le déploiement des solutions IA en production. Expert en agentic coding, vous maîtrisez parfaitement les outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT) pour accélérer le développement tout en maintenant des standards de qualité élevés. Vous êtes capable de décomposer des problèmes complexes en instructions claires pour l'IA et de valider/optimiser le code généré. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire. Résultats attendus (Livrables) : • Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists • Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers • Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) • Utilisation experte du agentic coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité • Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) • Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) • Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) • Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) • Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA • Partage des best practices de agentic coding avec l'équipe

En tant qu'Ingénieur Support & Fiabilité, vous serez responsable de la gestion et de l'assurance de la fiabilité des systèmes et processus de données au sein du département Data Technology. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement, les ingénieurs de données et les data scientists pour garantir la disponibilité, la qualité et la performance des pipelines de données et des systèmes sous-jacents. Support et opérations des données Fournir un support de niveau 1 pour les domaines de données, gérer les alertes et incidents pendant le shift de Paris. Objectifs et livrables : Mettre en place les meilleures pratiques de support et la documentation Agir en tant que gatekeeper pour la gestion des versions de données (processus CMRM), gestion de la fiabilité des données Maintenir des pipelines de données fiables et évolutifs (collecte, stockage, traitement, livraison) Mettre en œuvre une surveillance proactive pour la qualité, l'intégrité et la cohérence des données Définir et appliquer les politiques de gestion des données (sauvegarde, récupération, sécurité) Automatisation et meilleures pratiques Automatiser les tâches de données récurrentes pour améliorer l'efficacité et réduire les erreurs Établir une surveillance continue pour détecter les anomalies Promouvoir les meilleures pratiques de développement axées sur la fiabilité des données Collaboration inter fonctionnelle Travailler avec les équipes de développement, quant dev, ingénieurs data et data scientists pour comprendre les besoins Résoudre ensemble les problèmes liés aux données Fournir des conseils techniques sur la gestion des données avec les meilleures pratiques

Contexte de la mission Application de génération de QCM assisté par l'IA : 800 000 professeurs potentiels utilisateurs (feature rattachée à PRONOTE) Applicatif de génération de QCM sur la base de cours de profs ET des référentiels programmes scolaires (à gérer) Backend IA + Modèle auto hebergé sur une infra dédiée trajectoire secnumcloud (mistral 4 sur datacenter Index en france, repliqué en 2x) Applicatif Angular/python/fastAPI Environnement souverain, sujet de conformité fort Équipe : 1 lead data science 1 data scientist 1 lead applicatif 1 UX designer (UI à la demande) 1 sponsor / relation métier FORT ENJEUX d'IMAGE (Pronote est très exposé auprès du ministère de l'education nationale, des professeurs et des étudiants) Objectifs et livrables Je suis à la recherche d'un Data Engineer/infraOps (MLOps ?), pour anticiper et cracker les sujets de scalabilité sur un période de 3 mois environ. En démarrant assez rapidement Voici les missions qu'on imagine : implémentation technique de la scalabilité de Pronote QCM, et file d'attente (taskIQ) paramètrage des tests de charge, gestion du loadbalancing et des processus de scalabilité architecture de backup/replication sur deux datacenters monitoring/log vs le metier Index et l'applicatif de suivi des logs bonus : installation/accompagnement pour l'installation des modeles sur infras (nice to have)

Une institution publique nationale, à forte exigence de sécurité, construit sa propre plateforme d'intelligence artificielle sur des clusters GPU hébergés en interne, sans dépendre d'un cloud public. L'objectif : donner à ses équipes des outils d'IA puissants, sûrs et maîtrisés. Vous mettez en production des modèles, dont des LLM, sur une infrastructure GPU maîtrisée de bout en bout, et vous aidez les équipes à s'en servir. Vous rejoignez une petite équipe d'experts choisie avec soin : vos décisions techniques comptent, votre expertise est reconnue, et les usages que vous rendez possibles servent l'intérêt général. Missions : Déployer et exploiter des modèles (dont des LLM) sur les clusters GPU - Mettre en place et maintenir les chaînes MLOps : suivi d'expériences, pipelines, registre de modèles - Optimiser l'usage des GPU : profilage, quantification, partage de GPU - Accompagner les data scientists et les équipes utilisatrices - Assurer la veille technologique et recommander des évolutions - Documenter et suivre des indicateurs d'usage Mission longue : démarrage envisagé début 2027, 12 mois renouvelables, environ 200 jours par an. Une enquête administrative est requise avant intervention. Easy Partner est un cabinet de conseil technique spécialisé en informatique et industrie 4.0 : assistance technique, recrutement (plus de 3 000 recrutements pour plus de 500 clients) et formation certifiée Qualiopi.

Dans le cadre de la migration d'une plateforme data internationale vers la stack technique déjà utilisée en France, vous venez renforcer une équipe de 3 personnes. Vous assurez principalement la maintenance et le suivi des traitements des différents pays afin de permettre à l'équipe de participer à la stratégie et aux travaux de modernisation. Votre rôle Maintien en condition opérationnelle des plateformes data · Assurer le maintien en condition opérationnelle des plateformes data des différents pays et superviser les traitements · Analyser et résoudre les incidents techniques et répondre aux questions des utilisateurs · Informer les parties prenantes en cas d'anomalies affectant les services attendus · Traiter la dette technique et actualiser la documentation Intégration et qualité des données · Superviser l'intégration des données issues de sources multiples et contrôler leur qualité à l'entrée du Data Lake · Vérifier la conformité des données attendues et supprimer les doublons · Assurer le référencement, la normalisation et la qualification des données pour faciliter leur exploitation par les Data Analysts et les Data Scientists Contribuer à la migration de la plateforme · Comprendre le fonctionnement technique de la plateforme et les usages propres aux différents pays · Contribuer à la migration vers la stack cible en veillant à reproduire les usages existants

Pour le compte d'un grand groupe international leader dans son secteur, nous recherchons un(e) Tech Lead pour piloter l'accélération et le passage à l'échelle d'une plateforme web stratégique. Cette application, actuellement en phase d'accélération (post-MVP), est déployée à l'échelle mondiale auprès des équipes marketing internationales pour mesurer, optimiser et amplifier la performance des contenus sur les réseaux sociaux pour plus de 40 marques. Vos missionsArchitecture & Leadership technique : Définir et faire évoluer l'architecture back-end et Cloud, garantir la cohérence des choix techniques et diffuser les bonnes pratiques auprès de l'équipe. Développement Back-end : Concevoir des APIs et microservices performants et scalables (, ). Contribution Front-end : Participer aux fonctionnalités de l'interface (, ) et veiller à la qualité des intégrations d'APIs. Cloud, DevOps & Scalabilité : Concevoir, déployer et optimiser les services sur GCP (P1) et Azure (P2). Assurer la sécurité, la haute disponibilité et la maîtrise des coûts. Mentorat & Encadrement : Accompagner les développeurs au quotidien, mener les revues de code et débloquer les verrous techniques. Data & IA : Superviser la mise en place des pipelines de données (, ) et l'intégration de services IA (), en lien avec les Data Engineers / Data Scientists. Gouvernance & Produit : Rédiger la documentation d'architecture, collaborer avec le Product Owner, l'UX et les équipes de gouvernance (CTO, Enterprise Architecture, Sécurité).

Intégré à l'équipe plateforme, vous interviendrez sur le développement, la qualification et la mise en production d'agents IA orchestrés sous LangGraph. Vos principales missions : Concevoir et développer des agents autonomes en Python avec LangGraph (StateGraph, multi-agents, human-in-the-loop, intégration LLM, prebuilt tools). Intégrer les agents avec des composants RAG, des bases de connaissances internes et des sources opérationnelles via API. Optimiser les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (function calling, tool use, plan-and-execute). Mettre en place et enrichir les suites d'évaluation (datasets d'évaluation, monitoring comportemental, détection de dérive et d'hallucinations) sous LangSmith. Industrialiser les agents : versioning, conteneurisation, intégration CI/CD et conformité aux standards de la plateforme. Documenter les agents et contribuer à la matrice de risques ainsi qu'aux runbooks d'exploitation. Vous travaillerez en étroite collaboration avec l'Architecte plateforme, l'Ingénieur Plateforme / SRE, le Data Engineer, le Data Scientist ainsi qu'avec le Product Owner et les référents métiers, dans un cadre Agile Scrum (sprints de 2 semaines). Environnement technique : Python (LangGraph, LangChain, Pydantic) LangGraph : StateGraph, multi-agents, human-in-the-loop RAG : vector retrieval, chunking, re-ranking, hybrid retrieval Function calling / Tool use / Plan-and-execute LangSmith / OpenTelemetry GitLab CI/CD / Docker OAuth / mTLS / Gestion des secrets Un plus : Kubernetes, API Management, Neo4j / TigerGraph, MCP (Model Context Protocol)

Les modalités Lieu : Lyon Télétravail : 50% Démarrage : 01/01/2027 Les missions attendues par le Data Engineer Python Spark (H/F) : Contexte Pour un acteur majeur du secteur de l'énergie, nous recherchons un Data Scientist / Développeur Big Data Senior pour rejoindre une équipe dédiée aux études et produits data innovants, notamment sur la maintenance prédictive et la mobilité électrique. Vous interviendrez en priorité sur des thématiques métiers complexes et sur la création d'un pipeline de mise à disposition de projets cartographiques à destination des équipes opérationnelles. La mission couvre l'intégralité de la chaîne de valeur, depuis l'analyse exploratoire et l'étude jusqu'à la mise en production des traitements de data science. Vos missions Animer des ateliers avec les experts métiers pour collecter, préciser et cadrer les besoins. Réaliser la recherche de données adéquates et mener des analyses exploratoires approfondies. Concevoir et développer des traitements de données et réaliser des études statistiques. Développer des modèles de Machine Learning selon les cas d'usage. Industrialiser les codes d'expérimentation en Python ou PySpark pour leur mise en production. Présenter les résultats et les synthétiser via des rapports d'étude ou des tableaux de bord interactifs. Assurer une veille technologique sur les outils de data science et partager les bonnes pratiques au sein de l'équipe. Environnement technique Python (pandas, polars, scikit-learn, matplotlib, xgboost, pandera, geopandas), PySpark, Hadoop, PostgreSQL, GitLab, GitLab-CI/CD, PowerBI, Jira, Confluence.

Au sein d'un acteur majeur du retail européen, l'équipe Data & IA Marketplace traite des volumes massifs de données issues de vendeurs tiers. L'objectif est d'automatiser la qualification, la classification et l'enrichissement des catalogues produits pour garantir une expérience utilisateur optimale. Le défi réside dans l'industrialisation de modèles complexes au sein d'une architecture Data Mesh en forte croissance. La Stack Technique Langages : Python, Bash. Cloud : GCP (Google Cloud Platform). Orchestration & MLOps : Airflow, Kubeflow, ZenML, MLflow, Vertex AI. Infrastructure & DevOps : Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Gitlab CI. Data Quality & Feature Store : Great Expectations, Feast. Ta Mission & Ton Impact : Concevoir et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD) pour l'entraînement et le déploiement des modèles en production. Gérer l'infrastructure cloud via Terraform et assurer le versioning complet des modèles et des données. Implémenter le monitoring de performance (détection de drift, latence) et configurer l'alerting pour garantir la fiabilité des solutions. Accompagner les Data Scientists dans l'adoption des meilleures pratiques de développement (code quality, tests, industrialisation). Intégrer des validations de schémas et des filtres de qualité de données au sein des pipelines de production.