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Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Scientist H/F à Lille, France. Contexte : Afin de piloter au mieux son activité et d'accompagner les points de vente dans leur performance, un acteur majeur du secteur de la distribution renforce son équipe Data Métier, directement intégrée au sein du Département Performance (Contrôle de gestion). Les missions attendues par le Data Scientist H/F : Transformer les données en leviers d'actions concrets pour le réseau de magasins. L'intervenant travaillera au carrefour des enjeux financiers, commerciaux et supply chain, en concevant des modèles de Machine Learning et des algorithmes de recommandation directement actionnables par les équipes sur le terrain. En tant que Data Scientist, vous interviendrez sur des projets innovants, touchant à l'optimisation commerciale, au pricing et à la supply chain. Vos principaux défis seront les suivants : Maximisation du potentiel commercial : Détection des produits "pépites" (à fort potentiel) afin d'alerter les points de vente et de les aider à dynamiser leur offre en rayon. Prototypage de moteurs de préconisation de merchandising sur les produits complémentaires pour optimiser les podiums et les mises en avant (Têtes de Gondole - TG). Analyse et optimisation du merchandising : Cartographie et analyse des métrages linéaires des magasins. Croisement de ces données avec les ventes, la disponibilité et le stock pour comprendre et optimiser les performances des familles de produits. Optimisation de la rentabilité (Pricing & Supply) : Création d'algorithmes prédictifs pour alerter sur le potentiel d'un produit à devenir un "stock toxique" (dormant). Détection et alerte sur les remises locales à la main des points de vente qui s'avèrent destructrices de valeur. Benchmark et conformité : Établissement de modèles de clustering de magasins afin de créer des groupes de comparaison pertinents et d'aider les directeurs à se benchmarker.

Missions principalesData Science & AnalyticsConcevoir et développer des modèles analytiques avancés. Construire des algorithmes prédictifs et prescriptifs. Réaliser des analyses exploratoires sur des volumes importants de données. Identifier des leviers d'optimisation des opérations logistiques. Développer des modèles de prévision des volumes, de la charge entrepôt et de la performance transport. Data Warehouse & Data EngineeringExploiter et enrichir le Data Warehouse Snowflake. Structurer, nettoyer et transformer les données issues de différentes sources. Participer à l'amélioration de la qualité des données. Concevoir et optimiser les modèles de données analytiques. Business IntelligenceParticiper à la conception des tableaux de bord Power BI. Produire des KPI et indicateurs métier. Accompagner les directions Supply Chain et Opérations dans l'exploitation de la donnée. Construire des reportings stratégiques et opérationnels. Intégration des données métierExploiter les données provenant des systèmes : SAP WMS TMS Applications métiers logistiques Comprendre les flux opérationnels : Réception Préparation de commandes Stockage Expédition Transport Cas d'usage attendusPrévision d'activité entrepôt. Forecast des volumes logistiques. Optimisation des stocks. Analyse des performances opérationnelles. Détection d'anomalies sur les flux. Analyse de la productivité des sites. Aide à la décision Supply Chain. Construction d'indicateurs de pilotage groupe. Environnement TechniqueData PlatformSnowflake SQL avancé Data Warehouse Data Lake Data SciencePython Pandas NumPy Scikit-Learn Matplotlib Jupyter Notebook Business IntelligencePower BI DAX Power Query ERP & Applications MétiersSAP WMS TMS Solutions logistiques diverses Cloud & Data EngineeringAzure (apprécié) ETL / ELT APIs Modélisation de données Profil recherchéBac+5 Informatique, Data Science, Statistiques ou équivalent. Minimum 5 ans d'expérience en Data Science. Solide expertise Snowflake. Très bonne maîtrise de SQL. Excellente maîtrise de Python. Expérience significative sur Power BI. Expérience dans la gestion de grands volumes de données. Bonne compréhension des flux Supply Chain et logistiques. Pourquoi rejoindre cette mission ? Participation à la transformation Data d'un acteur majeur de la logistique. Projets à fort impact métier. Données volumineuses et complexes. Environnement moderne autour de Snowflake et Power BI. Collaboration avec les équipes Data, Supply Chain et Direction.

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

Contexte du poste Nous recherchons un Data Scientist Confirmé pour rejoindre une équipe Data & IA intervenant sur des projets à forte valeur métier. Vous travaillerez sur plusieurs cas d'usage successifs autour de la Data Science, de l'IA et de l'optimisation, avec des problématiques concrètes : prédiction, simulation, optimisation des opérations, maintenance prédictive ou encore amélioration de processus métiers. Missions principales Identifier et qualifier des cas d'usage Data Science à forte valeur métier Collecter, préparer, fiabiliser et analyser les données Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning / IA Développer des notebooks, pipelines et codes prêts à être industrialisés Participer au déploiement des modèles en production et accompagner leur passage du build au run Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour comprendre les problématiques opérationnelles Participer aux différentes cérémonies et instances projet Documenter les modèles, analyses et développements réalisés Présenter et valoriser les résultats auprès des différentes parties prenantes

URGENT Merci de contacter Sumi Delplanque via LinkedIn Rattaché·e au département Data, RO & IA, vous rejoignez une équipe de 8 personnes travaillant sur la gestion des recettes. Votre mission : Développer et améliorer les moteurs de prédiction utilisés pour anticiper la demande, la capacité et la volonté de payer. Vous interviendrez aussi ponctuellement sur des projets exploratoires côté digital et opérations, notamment en vision par ordinateur. C'est une mission qui mêle rigueur analytique et exploration - 60% d'innovation, 40% de continuité - avec un vrai terrain de jeu pour quelqu'un qui aime creuser un problème métier autant qu'un modèle mathématique. Compétences recherchées Techniques et fonctionnelles Maîtrise du Machine Learning, en particulier appliqué aux séries temporelles (Time Series) Fort intérêt pour la modélisation mathématique et les statistiques bayésiennes Maîtrise de Python Compréhension d'un environnement cloud, idéalement GCP Connaissances en gestion des recettes : un vrai plus, pas un prérequis Soft skills Bonnes capacités de communication et d'apprentissage Rigueur et autonomie - ce sont d'ailleurs les points différenciants attendus sur ce poste Le challengeS'approprier un nouveau domaine métier (la gestion des recettes) et transformer cette compréhension en modèles de prédiction concrets et exploitables par les équipes business.

Contexte du poste : Nous recherchons un Data Scientist Confirmé afin de rejoindre la direction Data/IA d'un grand groupe industriel. Vous intégrerez une équipe dédiée à la transformation data et à l'intelligence artificielle, et interviendrez sur plusieurs projets de data science et de data analyse à forte valeur métier. Sous la supervision d'un Lead Data Scientist, vous accompagnerez les équipes métiers dans l'identification de leurs besoins, la conception de solutions data adaptées et leur déploiement en production. Missions principales : Identifier, qualifier et prioriser des cas d'usage data science à forte valeur métier Concevoir, développer et évaluer des modèles de data science et d'intelligence artificielle Collecter, fiabiliser, enrichir et analyser les données nécessaires aux projets Développer des notebooks, codes et pipelines structurés, versionnés et documentés Participer au déploiement et à l'industrialisation des modèles sur les infrastructures de production Collaborer avec les équipes métiers et techniques et participer aux différentes instances projet : kick-offs, revues de sprint, comités de pilotage... Réaliser des benchmarks, analyses et recommandations afin de mesurer la performance et la valeur des solutions développées Valoriser les travaux réalisés à travers des démonstrations et des communications internes

Dans le cadre d'un programme d'innovation en cybersécurité, nous recherchons un Expert en Intelligence Artificielle Générative pour concevoir, entraîner et évaluer des modèles de langage spécialisés destinés à assister les équipes opérationnelles dans l'analyse des menaces et l'automatisation des processus de sécurité. Le consultant interviendra sur les missions suivantes : Réaliser le fine-tuning de modèles de langage open source (LLM/SLM) sur des jeux de données spécialisés. Concevoir et mettre en œuvre des stratégies d'alignement des modèles afin d'améliorer la qualité des réponses et de réduire les hallucinations à l'aide de techniques de Reinforcement Learning (DPO, PPO, GRPO...). Structurer, préparer et formater les données d'entraînement selon les meilleures pratiques (ChatML, Alpaca, etc.). Développer des pipelines d'évaluation et de benchmarking permettant de mesurer les performances des modèles à l'aide de benchmarks de référence (MMLU, GSM8K, LLM-as-a-Judge...). Collaborer avec les équipes métier et techniques afin de concevoir des solutions IA robustes, performantes et adaptées aux besoins opérationnels. Compétences requises : Expertise en fine-tuning de LLM avec LoRA, QLoRA et frameworks tels que TRL, Unsloth ou Axolotl. Maîtrise des techniques d'alignement et de Reinforcement Learning appliquées aux modèles de langage. Solides compétences en Python et PyTorch. Expérience des méthodologies d'évaluation des modèles d'IA générative. Connaissance des environnements MLOps et des outils de déploiement (Hugging Face Hub, vLLM, Ollama, Triton) appréciée. Une sensibilité aux problématiques de cybersécurité constitue un atout.