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Dans le cadre d'un projet chez l'un de nos clients grands compte, nous sommes à la recherche d'un Tech Lead Data Scientist. Au sein de l'équipe Data qui développe des solutions analytiques et d'intelligence artificielle dédiées aux enjeux de la chaîne d'approvisionnement, vous intégrerez une squad composée de Data Scientists, Data Analysts, Analytics Engineers et ML Engineers, en collaboration étroite avec des interlocuteurs métier et produit à travers le monde. Vous aurez pour missions Leadership technique & stratégie Définir et piloter la roadmap technique de la prévision de la demande Être le référent technique du Product Manager : traduire les besoins métier en spécifications techniques, arbitrer la faisabilité du backlog Assurer une veille active sur les technologies émergentes en forecasting et machine learning Coordination d'équipe & montée en compétences Animer et coordonner au quotidien une équipe de plus de 5 experts data Conduire les revues de code et de modèles, définir les standards de qualité ML (reproducibilité, documentation, MLOps) Accompagner la montée en compétences des profils juniors et favoriser une culture d'excellence technique Modélisation avancée & industrialisation Concevoir et déployer des modèles statistiques et ML avancés intégrant des signaux internes (prix, assortiment) et externes (météo, données calendaires, tendances marché) Superviser le cycle de vie complet des solutions : de la R&D au déploiement CI/CD en environnement de production Restituer les insights data de façon claire et actionnable auprès des directions Supply Chain et métier. Stack technique Vous évoluerez dans un environnement cloud & data moderne, articulé autour de Python, de frameworks ML reconnus (dont du deep learning), d'outils d'orchestration et de tracking de modèles, ainsi que de pipelines CI/CD et de plateformes cloud hyperscalers.

Dans le cadre de nouveaux projets industriels à fort enjeu, une grande entreprise du secteur industriel et défense recherche un Data Scientist expert afin d’exploiter des données issues de capteurs et systèmes industriels (HUMS et données de pannes). La mission vise à développer des modèles de maintenance prédictive et à réaliser des analyses avancées de fiabilité et de durée de vie des systèmes. Missions principales Collecter, nettoyer et structurer des données industrielles complexes (HUMS, pannes, capteurs) Explorer et analyser les données afin d’identifier des corrélations entre usage et défaillances Développer des modèles de maintenance prédictive Réaliser des analyses statistiques avancées et de survivance Mettre en œuvre des modèles de fiabilité (Kaplan-Meier, Weibull) Interpréter les résultats et produire des recommandations exploitables Documenter les modèles, processus et résultats Restituer les analyses sous forme de livrables clairs et exploitables Livrables attendus État des lieux et structuration des données industrielles Analyse des corrélations entre usage et pannes Étude de survivance des systèmes Documentation des modèles et méthodologies utilisées Synthèse des résultats pour les équipes métiers Informations clés Localisation : Versailles-Satory (Île-de-France) Démarrage : mi-juin 2026 Durée : prestation forfaitaire avec suivi par lots Temps plein Forte présence sur site dans un environnement sécurisé

Informations Pratiques Secteur : Télécommunications Localisation : Arcueil (94) – Rythme hybride (2 jours de présence sur site par semaine) Démarrage : Immédiat (ASAP) Durée : Jusqu’au 31/12/2026 (Visibilité long terme) TJM max : 680 € Contexte de la Mission Suite à la mise en production réussie d'une solution de relation client innovante basée sur l'intelligence artificielle ( Speech-to-Speech ), le groupe amorce une phase de déploiement et d'industrialisation sur l'ensemble de ses canaux digitaux. L'objectif est de renforcer les équipes Data pour accompagner cette montée en charge selon deux axes stratégiques : l'optimisation du monitoring et l'automatisation de la qualité. Vos Missions Rattaché(e) aux équipes Data Science, vous intervenez sur le cycle de vie de la solution dans une logique de passage à l'échelle : Optimisation du Monitoring : Perfectionner les outils de suivi et d'analyse de performance de la solution IA en production. Mise en place du Test Ops : Concevoir et déployer une " Test Case Factory " augmentée par l'IA. Automatisation : Utiliser la Data Science pour générer des scénarios de tests automatisés à chaque nouvelle version logicielle afin de garantir la robustesse du système. Industrialisation : Participer activement au "scaling" de la solution sur les différents points de contact digitaux du client. Compétences Techniques Cœur de métier : Data Science appliquée. Spécialités : Traitement du langage naturel (NLP), intégration de modèles de langage (LLM) et architectures agentiques. Méthodologie : Sensibilité aux problématiques de mise en production (MLOps / Test Ops). Soft Skills Capacité à travailler dans un environnement technologique de pointe. Rigueur méthodologique pour assurer la fiabilité des processus de tests. Force de proposition pour l'amélioration continue des outils de monitoring.

QODEXIA est une société de services informatiques implantée en France et en afrique du nord. Partenaire performant, innovant, agile pour aider les entreprises dans leur transforamtion digitale. QODEXIA s'est spécialisée dans le digital, SAP et les nouvelles technologies, accompagne au quotidien les plus grands acteurs de l'industrie, de l'énergie, du Luxe, de la Banque et de l'Assurance sur leurs projets. L’IT est notre passion, les valeurs humaines sont notre capital, c'est de quoi notre ADN est composé. MISSION GLOBALE : Notre client est un grand groupe industriel de référence dans le secteur défense & technologies. Dans le cadre du développement d'une V0 sur un projet de détection d'éléments pour le secteur Naval (analyse d'images et flux vidéos), nous recherchons un Data Scientist Senior à forte séniorité et capacité de leadership. Vous participerez activement à la phase de scoping et au cadrage des besoins IA avec les équipes métiers, tout en concevant, développant et validant des solutions algorithmiques de Computer Vision/DRI et en assurant le cycle de vie complet des modèles (MLOps) dans un environnement de sprint condensé.

Le Projet Rejoignez une équipe à la pointe de l'innovation pour concevoir, optimiser et industrialiser nos solutions d’Intelligence Artificielle Générative. Au cœur de nos enjeux, vous piloterez l'évolution de nos architectures RAG et de nos systèmes de recommandation pour transformer l'expérience utilisateur. Vous évoluez dans un environnement stimulant où l’expérimentation rencontre les exigences de la mise en production à grande échelle. Vos Missions : En tant qu'Ingénieur IA, votre quotidien s'articule autour de quatre piliers majeurs : 1. Architecture & Développement RAG Conception et optimisation de pipelines hybrides (BM25 + Recherche Vectorielle + Reranking). Expérimentations avancées sur les stratégies HyDE (Baseline, Sélectif, Hybride). Intégration et fine-tuning de LLM via AWS Bedrock (Claude Sonnet / Haiku). 2. Performance & Reranking Déploiement et tests de modèles de reranking (type Qwen) pour affiner la pertinence. Arbitrage constant sur le triptyque : Qualité / Latence / Coût . 3. Data Engineering & Ingestion Gestion du cycle de vie de la donnée : Chunking, génération d’embeddings (Titan) et indexation. Connexion et exploitation des sources de données ( Snowflake, S3 ). 4. Évaluation & Industrialisation Mise en place de frameworks d'évaluation ( RAGAS, DeepEval ) et suivi des métriques clés (nDCG@K, Recall, MRR). Passage à l'échelle des pipelines : robustesse, monitoring et gestion des "edge cases". Votre Stack Technique : Cloud / IA : AWS (Bedrock, Lambda, SageMaker, S3). LLM : Claude (Anthropic). Vector DB & Search : OpenSearch, FAISS. Data : Snowflake, Pandas, Python. Évaluation : RAGAS, DeepEval. Prêt(e) à relever le défi GenAI avec nous ? Postulez dès maintenant !

Nous recherchons un(e) Senior Data Analyst & Data Scientist spécialisé(e) sur Snowflake capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Missions : • Être responsable de la couche analytique des métriques End-to-End : calculer et suivre les KPI incluant le temps de cycle, le lead time, le débit (throughput) et les encours (work-in-progress) à travers les étapes de production, • Construire des modèles de données granulaires pour un suivi complet des lots, en enrichissant la visibilité avec un niveau de détail par étape et une cartographie des dépendances entre tâches, • Mettre en place un contrôle statistique des processus appliqué aux métriques de flux : détecter les dérives des KPI par rapport aux limites de variabilité et développer des modèles prédictifs pour optimiser les temps de cycle, • Concevoir et maintenir des dashboards de suivi des flux ainsi que des visualisations d'analyse des goulets d'étranglement pour les équipes de production et les relecteurs de dossiers de lots, • Collaborer avec les data engineers pour intégrer les données SAP et les systèmes MES, en garantissant la qualité des données pour le suivi des lots et l'analyse des flux, • Travailler avec les équipes site pour cartographier finement les tâches de production et valider les dépendances, afin de soutenir la transition vers une séquence de lots optimisée, • Contribuer à l'intégration future de capacités de process mining et de workflows agentiques pour un ordonnancement intelligent des files de production. Référence de l'offre : 68gfaidg6x

Nous recherchons un Data Scientist Gen AI pour contribuer au développement de solutions innovantes basées sur l'IA générative. Le candidat idéal doit posséder une expertise en IA générative et en machine learning, ainsi qu'une aptitude avérée à créer des applications conversationnelles efficaces dans un cadre international. Missions principales : Concevoir et développer des solutions conversationnelles basées sur des modèles d’IA générative. Participer à l’architecture technique et au choix des frameworks tels que les LLMs, orchestration, RAG et fine-tuning. Implémenter des systèmes agentiques lorsque pertinent, y compris des multi-agents, l’utilisation d'outils et des chaînes de raisonnement. Mettre en place des pipelines robustes pour la collecte de données, la vectorisation, le monitoring et l’évaluation. Optimiser la performance, la fiabilité et la sécurité des réponses générées par les systèmes. Collaborer activement avec les équipes interfonctionnelles pour atteindre les objectifs de projet. Profil recherché : Anglais opérationnel pour un contexte international. Expérience confirmée en IA générative. Compétences confirmées en machine learning. Expérience sur le développement de solutions conversationnelles. Gros plus: connaitre le cloud AWS