Client / Projet : Retail– Projet SmartPrev (Pôle Analytics Factory / Data & Analytics). Contexte & Enjeux : Dans le secteur du retail, l'optimisation des marges nécessite un pilotage fin des dépenses et des revenus. L'objectif du projet est de développer et fiabiliser des modèles de prévision du chiffre d'affaires (CA) à différentes mailles (secteur, magasin, parc). Un accent fort est mis sur l'explicabilité des modèles ML pour permettre une adoption optimale par les équipes Finance. Missions & Livrables : Échanges réguliers avec les équipes Finance pour qualifier les besoins et restituer les résultats. Analyse avancée des données et définition de métriques de mesure rigoureuses. Conception, développement itératif, industrialisation et versionning des modèles de prévision. Modalités : Démarrage le 19/10/2026 | 2 jours/semaine sur site (IDF)
A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ ⚠️DEMARRAGE – JANVIER - 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (07) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Vous aimez partir d'un besoin métier, explorer des volumes importants de données et transformer vos analyses en résultats directement exploitables ? Nous recherchons actuellement un.e Data Scientist pour intervenir chez l'un de nos clients sur des problématiques mêlant analyse statistique, données textuelles et spatiales et traitement de données massives. La mission comporte également une dimension importante d'échange avec les experts métiers : vous serez amené.e à recueillir et préciser directement leurs besoins, sans intervention systématique d'un Product Owner ou d'un Product Manager. Vos missions : Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle d'une étude Data, depuis la compréhension du besoin jusqu'à la restitution et à l'industrialisation des traitements. Concrètement, vous serez amené.e à : - participer aux ateliers avec les experts métiers pour recueillir, comprendre et préciser leurs besoins - rechercher les données pertinentes et mener les analyses exploratoires - concevoir et développer les traitements de données nécessaires aux études - réaliser des analyses et études statistiques - développer des modèles de Machine Learning lorsque le besoin le nécessite - travailler sur des données textuelles et spatiales, notamment avec GeoPandas - présenter vos résultats sous forme de rapports d'étude ou de tableaux de bord - porter des codes issus des phases d'expérimentation ou d'étude vers PySpark afin de permettre leur industrialisation. Vous contribuerez également à la veille sur les méthodes et outils de Data Science, ainsi qu'au partage des bonnes pratiques et à la formation autour des guides de bonne conduite. Vous travaillerez principalement avec : Python - Pandas - Matplotlib - GeoPandas - PySpark - Hadoop - PostgreSQL - Power BI. Vous utiliserez également GitLab, GitLab CI/CD, Jira et Confluence.
A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ ⚠️DEMARRAGE – JANVIER - 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (07) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Vous aimez partir d'un besoin métier, explorer des volumes importants de données et transformer vos analyses en résultats directement exploitables ? Nous recherchons actuellement un.e Data Scientist pour intervenir chez l'un de nos clients sur des problématiques mêlant analyse statistique, données textuelles et spatiales et traitement de données massives. La mission comporte également une dimension importante d'échange avec les experts métiers : vous serez amené.e à recueillir et préciser directement leurs besoins, sans intervention systématique d'un Product Owner ou d'un Product Manager. Vos missions : Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle d'une étude Data, depuis la compréhension du besoin jusqu'à la restitution et à l'industrialisation des traitements. Concrètement, vous serez amené.e à : - participer aux ateliers avec les experts métiers pour recueillir, comprendre et préciser leurs besoins - rechercher les données pertinentes et mener les analyses exploratoires - concevoir et développer les traitements de données nécessaires aux études - réaliser des analyses et études statistiques - développer des modèles de Machine Learning lorsque le besoin le nécessite - travailler sur des données textuelles et spatiales, notamment avec GeoPandas - présenter vos résultats sous forme de rapports d'étude ou de tableaux de bord - porter des codes issus des phases d'expérimentation ou d'étude vers PySpark afin de permettre leur industrialisation. Vous contribuerez également à la veille sur les méthodes et outils de Data Science, ainsi qu'au partage des bonnes pratiques et à la formation autour des guides de bonne conduite. Vous travaillerez principalement avec : Python - Pandas - Matplotlib - GeoPandas - PySpark - Hadoop - PostgreSQL - Power BI. Vous utiliserez également GitLab, GitLab CI/CD, Jira et Confluence.
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.
Contexte : Les modalités Lieu : Paris Télétravail : 50%. Démarrage : 01/01/2027. Les missions attendues par le Développeur Big Data Senior – Python Park (H/F) : Contexte Pour un acteur majeur du secteur de l'énergie, nous recherchons un profil Data Scientist / Développeur Big Data Senior pour intégrer une équipe dédiée à la réalisation d'études et de produits data innovants. Vous interviendrez sur des thématiques stratégiques telles que la maintenance prédictive, la mobilité électrique et les charges sur le réseau. Plus spécifiquement, la mission s'articule au sein de l'équipe "Branchements", avec un focus particulier sur le traitement des adresses et de la localisation. Vous accompagnerez le cycle de vie complet des produits data, de l'exploration initiale jusqu'à leur mise en production opérationnelle. Vos missions Animer des ateliers avec les experts métiers afin de recueillir et définir précisément les besoins, en toute autonomie. Rechercher les données adéquates et mener des analyses exploratoires poussées. Concevoir et développer des traitements de données sur de très fortes volumétries (plusieurs dizaines de millions de lignes). Réaliser des études statistiques approfondies et développer des modèles de Machine Learning. Industrialiser les codes d'expérimentation, notamment en refactorisant des scripts Python vers des traitements robustes en PySpark. Restituer les résultats et assurer le reporting sous forme de tableaux de bord ou de rapports d'étude. Rédiger les documents de cadrage du projet et animer des groupes de travail autour des processus métiers. Assurer une veille technologique active sur les outils de data science et partager les bonnes pratiques avec l'équipe. Environnement technique Python (pandas, polars, scikit-learn, matplotlib, xgboost, pandera, geopandas), PySpark, Hadoop, PostgreSQL, PowerBI, GitLab (CI/CD), Jira, Confluence.
