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MLOps Engineer – Azure / Cloud & IA – Freelance / 6 mois de contrat initial / Bruxelles Pour le compte d'un client final qui accompagne quotidiennement des millions de particuliers et de professionnels dans toute l'Europe, nous recherchons un(e) des MLOps Engineers Séniors sur environnement Microsoft Azure, afin d'industrialiser et fiabiliser le cycle de vie des modèles d'IA à grande échelle. Informations clés de la mission Type de contrat : Prestation freelance Localisation : Bruxelles (Belgique) Rythme : Temps plein Démarrage : Dès que possible / à convenir Durée : Longue visibilité (contrats renouvelables) Télétravail : Politique hybride flexible (quelques jours sur site à Bruxelles / remote) Environnement : Contexte multiculturel, dynamique et en forte croissance Vos principales responsabilités Concevoir, automatiser et orchestrer les pipelines de bout en bout pour l'entraînement, le packaging, le déploiement et le monitoring des modèles d'apprentissage automatique (ML/DL). Industrialiser les plateformes de Machine Learning sur Azure (Azure Machine Learning, AKS, Databricks). Mettre en œuvre et maintenir les chaînes de CI/CD adaptées aux spécificités de la Data et du ML (GitOps, Azure DevOps / GitHub Actions). Mettre en place des mécanismes avancés de gouvernance, de versioning de données/modèles (MLflow, Feast/feature stores) et de tracking des métriques d'apprentissage. Assurer la surveillance continue des modèles en production (détection de data drift, concept drift, suivi des temps de latence et d'inférence). Collaborer étroitement avec les Data Scientists, les Data Engineers et les équipes d'infrastructure Cloud pour optimiser les performances et les coûts (FinOps).

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

Dans le cadre d'un projet stratégique au sein d'un grand acteur national du secteur des infrastructures et de l'énergie, nous recherchons un(e) Data Scientist Junior pour rejoindre une équipe Data pluridisciplinaire intervenant sur des sujets innovants tels que la maintenance prédictive, l'analyse de données à grande échelle, les réseaux intelligents et l'optimisation des systèmes techniques. Vos principales missions seront : Comprendre les besoins métier et participer à l'identification des cas d'usage à forte valeur ajoutée. Réaliser des analyses statistiques et des études exploratoires de données. Concevoir, développer et industrialiser des modèles de Data Science et de Machine Learning. Développer et maintenir les traitements de données nécessaires à l'exploitation des données. Construire des tableaux de bord et outils de visualisation pour accompagner la prise de décision. Présenter et vulgariser les résultats d'analyses auprès des équipes métier et techniques. Participer au suivi des modèles en production et à leur amélioration continue. Documenter les développements et contribuer aux bonnes pratiques de l'équipe. Participer aux cérémonies Agile et aux échanges avec les différentes parties prenantes du projet.

📌 Informations GénéralesLocalisation : Tours (France) Mode de travail : Hybride (1 jour par semaine sur site ou 2 jours consécutifs toutes les 2 semaines) Taux Journalier Moyen (TJM) : 550 € / jour Date de démarrage : Dès que possible (ASAP) Durée / Visibilité : Jusqu'au 31/12/2029 🎯 Contexte et RôleAu sein d'une équipe Data innovante, le/la Data Scientist Senior aura pour mission principale de concevoir, développer et industrialiser des solutions de Data Science à forte valeur ajoutée. Vous accompagnerez les projets Data stratégiques et répondrez aux enjeux métiers clés en transformant les données complexes en modèles prédictifs performants. 🛠️ Missions PrincipalesAnalyse & Cadrage : Analyser les jeux de données complexes et identifier les cas d'usage métier à forte valeur ajoutée. Modélisation & Entraînement : Concevoir, développer et entraîner des modèles statistiques et d'apprentissage automatique (Machine Learning). Industrialisation : Participer activement à la mise en production et à l'industrialisation des modèles en collaboration directe avec les équipes Data Engineering. Suivi & Optimisation : Monitorer la performance des modèles en production et assurer leur amélioration continue ainsi que leur support N3. Collaboration : Travailler en synergie avec les équipes métiers et techniques pour garantir le succès et l'adoption des solutions déployées.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data intervenant sur des enjeux stratégiques liés aux systèmes communicants et aux infrastructures connectées, nous recherchons un Data Scientist Expérimenté pour contribuer à la conception, au développement et à l'industrialisation de solutions Data à forte valeur ajoutée. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des projets Data Science, depuis la compréhension du besoin métier jusqu'au déploiement et au suivi des modèles en production. Vos principales missions : Recueillir et analyser les besoins métiers lors d'ateliers avec les experts et utilisateurs. Traduire les problématiques opérationnelles en cas d'usage Data Science. Réaliser des analyses statistiques avancées et développer des modèles de machine learning. Concevoir et maintenir des traitements de données robustes et industrialisés. Développer des outils de visualisation et des tableaux de bord d'aide à la décision. Présenter les résultats et recommandations aux différentes parties prenantes. Participer à l'amélioration continue des solutions et au maintien en condition opérationnelle des modèles en production. Contribuer à la documentation technique et fonctionnelle des réalisations. Participer aux cérémonies Agile et à la vie de l'équipe. Mission de 6 mois renouvelables, basée à Lyon avec 2 jours de télétravail par semaine.

Dans le cadre d'un programme de transformation digitale d'envergure internationale, notre client recherche un Proxy Product Owner pour accompagner le déploiement d'un Assistant IA Générative dédié à l'automatisation du traitement des e-mails du Service Client. L'objectif est d'intégrer l'IA dans les parcours des agents afin d'améliorer l'expérience client, automatiser les tâches à forte valeur ajoutée et permettre aux conseillers de se concentrer sur les demandes nécessitant une intervention humaine. Vos missionsEn tant que Proxy Product Owner, vous serez responsable de la conception, du déploiement et de l'amélioration continue de la solution. Vous aurez notamment pour responsabilités de : Piloter l'intégration d'un Assistant IA Générative sur le canal e-mail. Concevoir et optimiser les parcours Human in the Loop, avec escalade vers un conseiller lorsque nécessaire. Identifier et prioriser les automatisations à forte valeur métier. Construire et maintenir la roadmap produit. Définir les EPICs, Features et User Stories des versions V0 et V1. Gérer et prioriser le backlog produit. Collaborer avec les équipes techniques en charge de l'Assistant IA afin d'adapter son comportement aux spécificités du canal e-mail. Coordonner les équipes Produit, Tech, CRM, Architecture et Data. Collaborer avec les équipes Marketing sur la Voice of Customer (VoC). Travailler avec les équipes Data Governance afin de garantir la qualité et la disponibilité des données. Définir et suivre les indicateurs de performance : adoption, qualité, impact et efficacité. Collaborer avec les équipes BI pour mettre en place le monitoring du produit. Participer aux phases de tests, recette et déploiement. Analyser les données et les retours utilisateurs afin d'identifier les axes d'amélioration. Accompagner la conduite du changement et assurer le Train the Trainer auprès des relais Produit. Participer à la communauté internationale de Product Owners et aux travaux autour des stratégies Agentic AI et omnicanales. LivrablesRoadmap opérationnelle V0 / V1 EPICs et User Stories Scénarios de tests et suivi de leur exécution Backlog des anomalies et améliorations Suivi hebdomadaire du produit Supports et dispositifs de formation Accompagnement des relais Produit régionaux et locaux

Au sein de la DSI, l'équipe DIAG (Data-Intelligence Artificielle-Gouvernance) accompagne les métiers sur les sujets autour de la DATA & l'IA. Une de ces missions est de créer de la valeur par le développement et l'adoption de projets DATA/IA à fort ROI. Nous recherchons un Data Scientist Sénior, en renfort sur l'équipe afin de délivrer des solutions faisant appel à la DATA et l'IA. Les principales missions qui lui seront confiées dans ce cadre seront les suivantes : construction, déploiement, run, maintenance et évolution de solutions basées sur des algorithmes, des assistants/agents... Et voici les tâches principales : 1. Exploration, conception et développement de solutions IA end-to-end : - Compréhension et traduction des besoins métier : - Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage IA. - Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. - Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques. - Conception et élaboration des modèles IA (Machine Learning & Générative) : - Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire. - Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning). - Évaluer la pertinence et la robustesse des modèles, et itérer sur leur amélioration. 2. Industrialisation et déploiement des solutions IA : - Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend). - Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production. - Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions IA déployées. - Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement. 3. Contributions et responsabilités d'appuis : - Garantir que les solutions IA apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise. - Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe - Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions. - Travailler en synergie avec les Data Engineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA.

Nous recherchons un Data Scientist Senior pour rejoindre une équipe Data Science & Analytics et intervenir à 100 % sur un projet stratégique à fort enjeu. La mission combine Data Science, Machine Learning, optimisation, IA Générative et industrialisation, avec une forte proximité avec les équipes métiers dans un environnement international. Missions principalesConcevoir, développer et industrialiser des solutions Data & IA. Cadrer les nouveaux cas d'usage avec les différentes parties prenantes. Extraire, explorer, analyser et transformer des volumes importants de données. Concevoir et entraîner des modèles prédictifs. Développer des pipelines de construction et d'industrialisation des modèles. Travailler sur des problématiques de Machine Learning, clustering, optimisation et Deep Learning. Concevoir et développer des solutions autour des LLM et agents IA. Développer, déployer et monitorer des services Data fiables et capables de passer à l'échelle. Participer aux choix d'architecture et proposer les technologies les plus adaptées. Contribuer aux bonnes pratiques de développement, de déploiement et d'industrialisation. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions développées. Présenter les résultats et recommandations aux équipes techniques et métiers. Environnement techniqueStack principale : Python SQL scikit-learn Machine Learning LLM / GenAI Git Docker S3 Parquet Écosystème complémentaire : Kubernetes GitLab / CI/CD Airflow Kafka Spark Bash Prometheus / Grafana / Loki Kestra Compétences Data ScienceMachine Learning & modèles prédictifs Clustering Statistiques Deep Learning LLM / IA Générative Optimisation / Recherche Opérationnelle Heuristiques Industrialisation et monitoring des modèles

📍 Marseille (13) · Hybride, 2 jours par semaine sur site · Démarrage octobre 2026 · CDI Qui sommes-nous ? Visian Azur, filiale du Groupe Neurones, est un cabinet de conseil spécialisé en Data et Intelligence Artificielle, implanté à Marseille. Nous accompagnons de grands comptes de la région sur leurs projets data les plus ambitieux. Vos missions Vous concevrez et intégrerez deux modules spécialisés au sein d'un framework agentique de recherche et d'expérimentation en Machine Learning. Module Event Forecasting : intégrer des événements externes dans des prévisions de séries temporelles. Découvrir et représenter les événements, modéliser leur probabilité, date, durée, intensité, direction, incertitude et impact Construire des scénarios (sans événement, central, optimiste, pessimiste, stress) à partir de méthodes statistiques, ML et Deep Learning Garantir l'absence de fuite temporelle en tenant compte strictement de la date de publication des données Valider les résultats par des tests placebo, des backtests événementiels et une comparaison à un modèle de référence sans événements Module IoT et détection de pannes : maintenance prédictive sur les données capteurs de sites industriels connectés. Détecter précocement les anomalies et les signaux précurseurs de panne Estimer la probabilité de panne et la durée de vie utile restante (RUL) Traiter des séries temporelles multivariées réelles : données manquantes, bruit, changements de régime Mobiliser des approches supervisées, non supervisées, de détection d'anomalies et d'analyse de survie Assurer la généralisation à de nouveaux équipements et produire des alertes explicables et hiérarchisées Transverse Définir les protocoles expérimentaux, jeux de tests et modèles de référence Produire un code versionné, testé et documenté, avec guide de prise en main Présenter régulièrement les résultats et assurer le transfert de connaissances aux équipes internes

Notre client dans le secteur Énergie et ressources naturelles recherche un/une Expert Splunk senior H/F Description de la mission : Contexte Au sein d'un Global Security Operations Center (GSOC), l'équipe Detection & Automation recherche un expert Splunk senior pour contribuer à la détection, à l'investigation et à la remédiation des menaces de cybersécurité. Le consultant travaillera en collaboration avec les analystes sécurité, un prestataire MSSP et l'équipe CERT afin de prévenir et traiter les incidents de sécurité dans un environnement complexe et dynamique. La mission porte sur l'administration et l'évolution d'une plateforme Splunk traitant environ 8 To de données par jour. Elle couvre notamment l'intégration des sources de données, la gestion des accès et des actifs, la qualité des données, la normalisation des logs, le développement de capacités de détection ainsi que l'automatisation des processus. Compte tenu du fonctionnement du GSOC 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, une participation à une astreinte est requise, généralement à raison d'une semaine par mois selon le planning défini par le Service Delivery Manager. Mission La mission consiste à administrer, maintenir et faire évoluer une plateforme Splunk dans un contexte de cybersécurité opérationnelle, avec un fort enjeu de supervision, de qualité des données, de détection des menaces, d'automatisation et de support aux équipes internes et externes. Principales responsabilités Administrer les applications et gérer les accès utilisateurs au sein de la plateforme Splunk Superviser les environnements Splunk Core, Splunk Enterprise Security, Splunk ITSI, Splunk Cloud et Splunk SC4S Assurer la maintenance régulière et la stabilité de la plateforme Concevoir et produire des rapports et des tableaux de bord pour répondre aux besoins opérationnels et de sécurité Gérer l'ingestion des données Intégrer les sources de données et les équipements de journalisation dans Splunk Contrôler l'exactitude, la cohérence et la qualité des données ingérées Assurer la normalisation des logs Restaurer la collecte des logs en cas de perte ou d'interruption des données Concevoir, mettre en œuvre et optimiser les règles de détection Contribuer à l'élargissement et à l'évolution de la couverture de supervision et de détection Participer à la création de règles de détection cybersécurité et à la mise en œuvre des cas d'usage Développer et déployer des algorithmes de machine learning afin d'améliorer les capacités d'analyse et de détection Contribuer à l'automatisation des processus d'intégration des données et d'assurance qualité Développer des scripts de support et d'automatisation en Python Accompagner les utilisateurs et assurer le support des équipes internes et des clients externes Participer aux migrations et aux évolutions de Splunk ou des systèmes de collecte associés Créer et maintenir la documentation technique ainsi que les guides utilisateurs Construire des tableaux de bord et définir des indicateurs de sécurité et des KPI Participer à l'astreinte Splunk et outils associés au sein d'une équipe de six personnes Proposer en continu des améliorations des outils, des procédures et des processus de réponse aux incidents Contribuer au renforcement de la détection et de la remédiation des menaces Participer aux communautés sécurité internes et au partage de connaissances entre les équipes Communiquer avec les équipes internes et les clients externes en français et en anglais Environnement technique SIEM : Splunk Core, Splunk Enterprise Security, Splunk ITSI, Splunk Cloud, Splunk SC4S Langages et automatisation : Python Cybersécurité : détection, supervision, réponse aux incidents, remédiation Data et logs : intégration de sources de données, ingestion, normalisation des logs, qualité des données Analyse : machine learning, tableaux de bord, reporting, KPI sécurité Processus : ticketing, gestion des SLA Profil recherché Expérience Profil senior Minimum 4 ans d'expérience pratique dans l'administration d'environnements Splunk de production complexes Expérience dans la conception, l'implémentation et l'optimisation de règles de détection Expérience en développement de scripts d'automatisation et de support Expérience des systèmes de ticketing et de la gestion des SLA Expérience dans le développement de tableaux de bord, de rapports et de KPI sécurité Compétences techniques Maîtrise de Splunk Enterprise Security Maîtrise de Splunk ITSI Expérience de Splunk Cloud Expérience de Splunk SC4S Connaissance de l'intégration de sources de données et de systèmes de collecte de logs Compétences en gestion de la qualité et de la normalisation des données Connaissance des processus de supervision, de détection et de réponse aux incidents de cybersécurité Connaissance du machine learning appliqué à l'analyse et à la détection de menaces Solide expérience en développement Python Compétences personnelles Capacité à travailler en collaboration avec des analystes sécurité, un MSSP et une équipe CERT Bon sens du service et capacité à accompagner les utilisateurs Aptitude à communiquer avec des interlocuteurs internes et externes Capacité à proposer des améliorations sur les outils, les procédures et les processus Goût pour le partage de connaissances et le travail en communauté Rigueur dans la documentation et le suivi de la qualité des données Langues Français courant, à l'écrit comme à l'oral Anglais courant, à l'écrit comme à l'oral Compétences / Qualités indispensables : Splunk Enterprise Security, Splunk ITSI, Administration de plateformes Splunk complexes, Python, Détection et réponse aux incidents de cybersécurité, Français et anglais courants Compétences / Qualités qui seraient un + : Maîtrise d'un maximum de modules de Splunk et Splunk CloudInformations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

developpement un framework agentique dédié à la recherche et à l'expérimentation en Machine Learning, inspiré des approches DS-STAR et MLE-STAR de Google Research. Son architecture repose sur un cœur générique associé à des plugins spécialisés. Le système automatise notamment les activités suivantes : analyse et formalisation du problème ; proposition et priorisation d'expériences ; génération, exécution et correction du code ; validation expérimentale et évaluations rétrospectives ; études d'ablation et sélection robuste des modèles. La mission consiste à faire évoluer ce framework selon deux axes prioritaires, tout en garantissant la qualité scientifique, la reproductibilité des expérimentations et l'intégration des développements dans l'écosystème existant. Objectif 1 — Amélioration du plugin Event Forecasting : Consolider un plugin capable d'intégrer des événements dans les prévisions de séries temporelles, selon un protocole scientifique rigoureux. Les travaux porteront notamment sur : découverte, qualification et représentation structurée des événements ; modélisation de leur probabilité d'occurrence, de leur date de début, de leur durée, de leur intensité, de leur direction, de leur incertitude et de leur impact ; production de scénarios sans événement, central, optimiste, pessimiste et de stress ; intégration de méthodes statistiques, de Machine Learning et de Deep Learning adaptées ; prise en compte stricte de la date de publication des informations afin d'éviter toute fuite temporelle ; mise en place de tests placebo, d'évaluations rétrospectives événementielles et de comparaisons avec un modèle de référence sans événements ; amélioration de la robustesse, de la reproductibilité et de l'interprétabilité des résultats. Objectif 2 — Cas d'usage IoT : détection de pannes : Concevoir et intégrer dans RAFA un plugin dédié aux données IoT et à la maintenance prédictive. Les travaux porteront notamment sur : détection précoce des anomalies et des signaux précurseurs de panne ; estimation de la probabilité de panne et, lorsque les données le permettent, de la durée de vie utile restante ; exploitation de séries temporelles multivariées issues de capteurs, avec gestion des données manquantes, du bruit et des changements de régime ; comparaison d'approches supervisées, non supervisées, de détection d'anomalies et d'analyse de survie ; évaluation des modèles selon des protocoles temporels réalistes et mesure de leur capacité de généralisation à de nouveaux équipements ; production d'alertes explicables, hiérarchisées et exploitables par les équipes métier. Livrables attendus : plugins Event Forecasting et IoT intégrés, testés et documentés dans RAFA ; protocoles expérimentaux, jeux de tests, modèles de référence et résultats comparatifs reproductibles ; code source versionné, documentation technique et guide de prise en main ; synthèses des travaux, recommandations et présentation régulière des résultats ; transfert de connaissances vers les équipes internes. Critères de réussite : amélioration mesurable des performances par rapport aux modèles de référence ; absence de fuite temporelle et respect des protocoles de validation définis ; reproductibilité des expérimentations et traçabilité des résultats ; qualité, maintenabilité et intégrabilité du code livré ; appropriation des développements et de la documentation par les équipes internes.

Objectif de la mission : Dans le cadre de l'accélération de sa stratégie autour de l'Intelligence Artificielle et de l'innovation, un acteur majeur des services financiers souhaite renforcer son dispositif avec un profil senior capable de définir, piloter et déployer une stratégie IA à l'échelle de l'organisation. La mission intervient à la convergence des enjeux technologiques, métiers, data et transformation. L'objectif est de faire passer les initiatives IA de l'expérimentation à une adoption industrialisée, gouvernée et créatrice de valeur pour les différentes activités. 1. Définition de la stratégie IA et Innovation · La mission aura pour responsabilité de définir et piloter la stratégie IA et innovation en cohérence avec les priorités de l'organisation. · Elle devra identifier les opportunités à fort potentiel et structurer leur mise en œuvre en collaboration avec les équipes métiers, IT et Data. 2. Industrialisation des initiatives IA · La mission devra accompagner le passage à l'échelle des solutions IA et structurer leur déploiement auprès des différentes lignes métiers. · Les cas d'usage pourront notamment concerner les activités d'investissement, les opérations, la conformité, la distribution et les services clients. · L'objectif sera de transformer les expérimentations pertinentes en solutions industrialisées produisant une valeur mesurable en matière d'efficacité, de productivité ou de revenus. 3. Gouvernance, conformité et gestion des risques · La mission devra garantir un cadre robuste pour le développement et l'utilisation des solutions IA. · Une attention particulière sera portée à la gouvernance, à la conformité et à la maîtrise des risques associés aux initiatives déployées. 4. Transformation et acculturation IA · La mission participera activement au développement d'une culture d'innovation et d'expérimentation autour de l'IA. · Elle accompagnera les différentes parties prenantes dans l'adoption des nouveaux usages et pilotera les dimensions de conduite du changement et d'acculturation associées. Prestations demandées : Les principales responsabilités seront les suivantes : · Définir et piloter la stratégie IA et Innovation. · Identifier et prioriser les initiatives IA à fort potentiel métier. · Accompagner l'expérimentation puis l'industrialisation des solutions retenues. · Déployer l'adoption de l'IA à l'échelle des différentes activités. · Piloter la création de valeur générée par les initiatives IA en matière d'efficacité, de productivité et de revenus. · Structurer la gouvernance, la conformité et la gestion des risques associés aux solutions IA. · Développer un écosystème favorisant l'innovation et l'expérimentation. · Piloter la conduite du changement et l'acculturation des équipes aux usages de l'IA. · Travailler en coordination étroite avec les équipes métiers, IT et Data. · Interagir avec des parties prenantes de niveau direction.

Dans le cadre de l'industrialisation de ses modèles de machine learning, un grand compte recherche un ML Engineer pour assurer le passage des modèles du stade expérimental à la production, et leur maintien en conditions opérationnelles. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ L'industrialisation des modèles développés par les équipes de data science : refactoring, packaging, optimisation ▪ Le développement des APIs et services d'inférence exposant les modèles ▪ La mise en production dans un environnement conteneurisé et le déploiement continu ▪ Le monitoring des modèles en production : performance, dérive des données (drift), alerting ▪ L'automatisation des pipelines de réentraînement et de validation ▪ Le suivi des expérimentations et le versioning des modèles ▪ L'optimisation des performances et des coûts d'inférence

Contexte de la mission Notre objectif est de transformer notre stratégie de pricing grâce à la donnée et à l'intelligence artificielle. Nous voulons passer d'une tarification traditionnelle à une tarification dynamique, plus intelligente et prédictive, capable d'équilibrer la rentabilité de l'entreprise et la perception de la valeur par nos clients. Pour porter cette ambition, au sein de notre équipe digital data Pricing nous concevons, développons et industrialisons les algorithmes et les produits Data qui piloteront nos prix de manière proactive et agile. Objectifs et livrables Le consultant interviendra sur un scope large, allant de l'analyse exploratoire à la mise en production (MLOps). Les chantiers majeurs identifiés pour les prochains mois sont : • Élasticité Prix: Optimisation des algorithmes d'élasticité prix existants, avec un focus majeur sur la modélisation pour le lancement de nouveaux produits. • Moteur de Promotion : Développement d'un algorithme d'optimisation des campagnes promotionnelles. • Tarification Dynamique : Analyses exploratoires préliminaires et formulation de propositions pour un moteur d'aide à la décision (Dynamic Pricing “home-made”). • Industrialisation & MLOps : Optimisation des modèles existants, intégration de nouvelles sources de données, APIzation et automatisation des pipelines (Ops). • Agent amélioration : Contribution sur notre agent pricing. • Monitoring : Mise en place d'un tracking robuste de la performance des modèles et de la qualité de la donnée. Nous recherchons un profil hybride et autonome, capable de naviguer entre la vision produit et la technique. Hard skills: • Core Tech : Maîtrise avancée de Python et de son écosystème Data Science / ML (Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow/PyTorch). • ML Engineering & MLOps : Expérience solide en mise en production d'algorithmes à grande échelle, packaging de modèles, CI/CD (Git) et industrialisation d'API. • Data & Cloud : Pratique des environnements Cloud (AWS / Databricks appréciés) et manipulation de gros volumes de données (Spark, dbt). Soft skills: • Product Ownership & Proactivité : Capacité à creuser le besoin métier, clarifier les exigences et proposer des solutions concrètes sans attendre un cahier des charges figé. • Leadership technique : Autonomie pour piloter des sujets de bout en bout et interagir avec des interlocuteurs variés (équipes Data, Tech et Métier). • Langues : Anglais courant indispensable. Une expérience préalable ou un fort background sur des problématiques de Pricing (élasticité, yield management, optimisation de marge) sera grandement valorisée.

📍 Localisation : Tours (37) 🏠 Télétravail : 1 jour/semaine ou 2 jours consécutifs toutes les 2 semaines 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Durée : Longue durée, jusqu'à fin 2029 💼 Expérience : Senior 🎯 Contexte de la missionDans le cadre de projets Data & IA à forte valeur ajoutée, nous recherchons un Data Scientist Senior pour concevoir, développer et industrialiser des solutions de Data Science et d'Intelligence Artificielle. Le consultant interviendra sur des problématiques métier variées, depuis l'exploration des données et l'identification des cas d'usage jusqu'à leur industrialisation et mise en production, en collaboration avec les équipes techniques et métiers. 🛠️ Missions principalesExplorer, analyser et valoriser les données afin d'identifier des cas d'usage Data & IA. Concevoir et développer des modèles de Data Science et Machine Learning. Développer des cas d'usage d'Intelligence Artificielle appliquée. Concevoir et mettre en œuvre des solutions basées sur l'OCR. Concevoir et développer des solutions RAG. Industrialiser les modèles et solutions IA. Participer à la mise en production et au déploiement des solutions. Assurer le suivi et l'amélioration des solutions mises en production. Accompagner les équipes métiers dans l'exploitation et l'interprétation des résultats. Collaborer avec les équipes Data, IT et métiers dans un environnement pluridisciplinaire. 💻 Compétences techniques indispensablesPython : Expert Dataiku : Expert Data Science : Expert OCR : Confirmé RAG : Confirmé GitLab / GitLab CI/CD : Confirmé GCP : Confirmé ⭐ Compétences complémentaires appréciéesMachine Learning MLOps et industrialisation des modèles LLM / IA générative NLP API / FastAPI MLflow BigQuery Vertex AI Monitoring et suivi des modèles 👤 Profil recherchéFormation supérieure en informatique, Data Science, IA ou équivalent. Expérience significative en tant que Data Scientist Senior. Expérience concrète dans le développement et l'industrialisation de solutions Data & IA. Capacité à transformer une problématique métier en cas d'usage IA concret. Expérience en mise en production de modèles ou solutions IA. Bonne capacité à travailler avec des équipes techniques et métiers. Autonomie, esprit d'analyse et orientation solution. 🔎 Mots-clés recherchésData Scientist Senior • Python • Dataiku • Data Science • OCR • RAG • GitLab • GitLab CI/CD • GCP • Machine Learning • IA • Industrialisation • Mise en production • IA générative