Mission freelance Data Scientist

Collecte de données :

• Identifier les sources de données (internes et externes)

• Extraire les données depuis des bases de données, des API, des fichiers texte, des documents Word/PDF, via du web scraping, des données semi-structurées, etc.

Préparation et nettoyage des données :

• Nettoyer les données : corriger ou supprimer les données corrompues/incorrectes, gérer les valeurs manquantes, supprimer les doublons

• Transformer les données : normaliser les formats, mettre à l’échelle, encoder les variables catégorielles

Ingénierie des caractéristiques (Feature Engineering) :

• Extraire, créer et sélectionner les caractéristiques pertinentes à partir des données brutes

Traitement du langage naturel (NLP) :

• Extraire, nettoyer et transformer le texte issu de documents non structurés

Exploration et visualisation des données :

• Réaliser une analyse exploratoire des données (EDA)

• Détecter des motifs et tendances pour formuler des hypothèses et identifier des relations causales potentielles

Modélisation et développement :

• Utiliser Python pour développer des applications et des interfaces utilisateur de base

• Sélectionner les algorithmes de ML/DL appropriés

• Entraîner les modèles et ajuster les paramètres

• Valider les modèles via la validation croisée pour éviter le surapprentissage (overfitting)

• Instancier des modèles de langage pré-entraînés (LLMs, embeddings, rerankers, etc.) et les intégrer dans des solutions complexes comme le RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Maîtrise des bibliothèques Python clés :

• Manipulation de données : Pandas, Polars, Dask, PySpark

• NLP : NLTK, SpaCy

• Machine Learning : Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM

• Deep Learning : PyTorch

• IA Générative : Ollama, Transformers, SentenceTransformers, Langchain, LlamaIndex

Évaluation des modèles :

• Utiliser des métriques de performance : précision, rappel, F1 score, AUC-ROC, Matthews, RMSE, MAE, R², MAPE, Silhouette, etc.

• Analyser les erreurs de prédiction pour identifier les faiblesses et les axes d’amélioration

Déploiement des modèles :

• Collaborer avec les équipes d’ingénierie pour intégrer les modèles en production

• Automatiser les pipelines de données du stockage à l’inférence

• Développer des API pour permettre l’accès aux modèles par d’autres systèmes ou utilisateurs

Surveillance et maintenance :

• Surveiller les performances des modèles en production et détecter toute dégradation

• Mettre à jour et réentraîner régulièrement les modèles pour maintenir leur performance face aux nouvelles données et aux évolutions

Documentation et communication :

• Documenter les processus, méthodologies, choix de conception et résultats des modèles

• Présenter les analyses et résultats aux parties prenantes avec des visualisations claires et un langage accessible

• Rédiger des rapports et préparer des présentations pour partager les conclusions et recommandations

Recherche et développement :

• Se tenir informé des dernières avancées en algorithmes, techniques de ML et outils

• Prototyper et expérimenter de nouveaux modèles et approches pour résoudre des problèmes complexes ou améliorer les performances

Collaboration :

• Travailler avec des experts métier, des analystes business et d’autres parties prenantes pour comprendre les besoins et contraintes spécifiques

La nationalité française est requise pour cette mission. Une présence sur site à Lyon est attendue 2 à 3 jours par semaine. Le démarrage est prévu pour le mois de septembre.