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Au sein de l'équipe Data du client, vous serez le/la référent(e) technique sur l'ensemble du cycle de vie des projets data : Analyser des jeux de données complexes pour en extraire des insights stratégiques Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et de Deep Learning Appliquer des méthodes statistiques avancées d'analyse de survie et de fiabilité (Kaplan-Meier, Weibull) Déployer les modèles en production via GitLab (CI/CD) Visualiser et restituer les résultats auprès des équipes métiers Collaborer avec les équipes techniques et non-techniques pour garantir l'impact opérationnel des solutions

Présentation du contexte L’ Analytics Factory conçoit et développe des services analytiques avancés pour fournir aux équipes métier des données et des analyses fiables. L'objectif est de soutenir la transformation analytique et d'appuyer la prise de décision stratégique dans tous les domaines de l'entreprise. Dans le cadre de la digitalisation du processus promotionnel PGC via un portail amont collaboratif intégrant directement les fournisseurs, nous recherchons un(e) Data Scientist Python Senior pour concevoir et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle de pointe. 🚀 Missions et Périmètre Fonctionnel (IA) Le projet s'articule autour du déploiement de 3 agents intelligents (IA Agentique) : Agent Négo : Automatisation des demandes, simulations d'impact (CA / marge) et formulation de contre-propositions. Agent Pilotage : Ajustement dynamique des catalogues sous contraintes et système d'alertes en temps réel. Agent Admin : Génération automatisée des Appels d'Offres (AO) et des mandats. Intégration & Écosystème : Connexion et intégration obligatoires des modèles au sein de l'écosystème Data interne. 🗺️ Roadmap du projet S1 2027 : Déploiement du socle collaboratif de base. S2 2027 : Déploiement complet et mise en production des agents IA. Conditions de la mission Date de démarrage : ASAP Date de fin prévisionnelle : 02/07/2029 (Mission longue visibilité) Localisation : Massy (Essonne) Rythme de travail : Hybride (2 jours par semaine sur site obligatoires) Tarif Journalier Maximum (Prix d'achat max) : 510 € / jour

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour accompagner la mise en place d’un Data Warehouse moderne sur Snowflake au sein d’un environnement cloud AWS. Contexte de la mission Vous rejoindrez une équipe Data en charge de concevoir et industrialiser une plateforme analytique moderne reposant sur Snowflake, dbt et AWS . L'objectif principal sera de participer à la construction du Data Warehouse, à la modélisation des données et à l'industrialisation des pipelines de traitement. Missions principales Concevoir et développer le Data Warehouse sur Snowflake . Développer et maintenir les transformations de données avec dbt . Concevoir et orchestrer les pipelines de données avec Airflow . Développer des traitements en Python (Pandas, PySpark). Participer à la mise en place des bonnes pratiques de développement et d'industrialisation. Mettre en œuvre les processus CI/CD et les standards de qualité. Contribuer aux choix d'architecture et à l'amélioration continue de la plateforme. Environnement technique Cloud : AWS Data Warehouse : Snowflake Transformation : dbt Orchestration : Apache Airflow Langages : Python (Pandas, PySpark), SQL CI/CD : GitLab Git / DevOps

Nous recherchons un(e) Lead Data Platform Engineer pour rejoindre une Digital Factory innovante et contribuer à la conception et au développement d’une plateforme d’ingestion de données moderne et évolutive. Missions principales Concevoir et développer une plateforme d’ingestion de données générique en Python sur Microsoft Fabric. Automatiser les pipelines de données et garantir leur qualité et leur fiabilité. Déployer et gérer l’infrastructure avec Docker, DBT, SQL et des outils DevOps (CI/CD, monitoring, alerting). Collaborer étroitement avec les équipes Data & IA pour industrialiser les nouveaux cas d’usage. Compétences requises Expertise avancée en Python et son écosystème (Poetry, Pytest, Pandas). Maîtrise de Docker, SQL, Git, et des bonnes pratiques DevOps (CI/CD). Expérience avec Microsoft Azure (Microsoft Fabric est un plus). Expérience en ingestion et transformation de données à grande échelle. Bon relationnel, esprit collaboratif et veille technologique active. Profil recherché 5 à 8 ans d’expérience en tant que Platform Engineer / Data Engineer avec une forte appétence pour la construction de plateformes de données. Expérience dans un environnement cloud (Azure idéalement). Une expérience dans la création de plateformes d’ingestion in-house serait un vrai plus.