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Contexte Dans le cadre de la transformation digitale et l'accélération de l'usage de l'IA, la direction Project Management souhaite exploiter les avancées de l'IA afin de mieux capitaliser sur l'expérience, les connaissances et l'expertise de ses équipes. Les métiers reposent sur un savoir-faire technique développé au fil de nombreuses années, porté par des experts dont les connaissances sont dispersées dans des documents et bases de données. L'objectif est de développer des cas d'usages d'IA pour valoriser ce patrimoine afin d'assurer la pérennité des compétences et faciliter leur transmission tout en améliorant la performance opérationnelle et en générant des gains financiers.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Business Intelligence, nous recherchons un Data Scientist confirmé ou senior pour accompagner plusieurs projets autour de la prévision des ventes, de la segmentation client, du CRM, de la performance commerciale et du marketing. Vous intégrerez directement une équipe BI composée principalement de Business Analysts et travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Data/IT, CRM, Digital, Opérations, Finance et Marketing. L'objectif de la mission est de développer des modèles Data Science à forte valeur métier, de les industrialiser et de transmettre les bonnes pratiques aux équipes internes. Vos missionsVous interviendrez de bout en bout sur les sujets Data Science : Cadrer les problématiques avec les équipes métier et identifier les cas d'usage pertinents. Explorer et analyser les données afin d'en évaluer la qualité, la disponibilité et la pertinence. Concevoir, entraîner et valider des modèles statistiques et Machine Learning. Reprendre et challenger des modèles existants afin de les fiabiliser et les améliorer. Développer des modèles de prévision des ventes et projections court terme. Construire des segmentation clients et produits à partir des comportements de consommation. Développer des typologies de restaurants et analyser les facteurs expliquant leur performance. Concevoir des approches de scoring et de prédiction du churn. Travailler sur des problématiques de RFM, recommandation et connaissance client. Contribuer à des approches de Marketing Mix Modeling. Préparer l'industrialisation des modèles avec les équipes Data/IT. Mettre en place une démarche reproductible : versioning, documentation, tests et suivi des performances. Présenter les résultats aux équipes métier de manière simple et actionnable. Accompagner et faire monter en compétence les Business Analysts sur les sujets Data Science

Au sein de la DSI, l'équipe DIAG (Data-Intelligence Artificielle-Gouvernance) accompagne les métiers sur les sujets autour de la DATA & l'IA. Une de ces missions est de créer de la valeur par le développement et l'adoption de projets DATA/IA à fort ROI. Nous recherchons un Data Scientist Sénior, en renfort sur l'équipe afin de délivrer des solutions faisant appel à la DATA et l'IA. Les principales missions qui lui seront confiées dans ce cadre seront les suivantes : construction, déploiement, run, maintenance et évolution de solutions basées sur des algorithmes, des assistants/agents... Et voici les tâches principales : 1. Exploration, conception et développement de solutions IA end-to-end : - Compréhension et traduction des besoins métier : - Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage IA. - Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. - Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques. - Conception et élaboration des modèles IA (Machine Learning & Générative) : - Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire. - Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning). - Évaluer la pertinence et la robustesse des modèles, et itérer sur leur amélioration. 2. Industrialisation et déploiement des solutions IA : - Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend). - Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production. - Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions IA déployées. - Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement. 3. Contributions et responsabilités d'appuis : - Garantir que les solutions IA apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise. - Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe - Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions. - Travailler en synergie avec les Data Engineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA.

Au sein du pôle digital d'un grand groupe international, vous rejoignez l'équipe d'optimisation des parcours clients digitaux dans le cadre de son renforcement. L'objectif est de développer des modèles analytiques avancés pour optimiser les parcours clients, améliorer la conversion, personnaliser l'expérience digitale et maximiser la performance des actions marketing et opérationnelles. Vous interviendrez au cœur des sujets clés de l'équipe : Clustering et segmentation comportementale : segmenter les utilisateurs selon leur navigation, leurs transactions et leurs usages digitaux, et identifier personas, micro-segments, intentions et points de friction. Systèmes de recommandation : concevoir des recommandations personnalisées de contenus et de services additionnels selon une approche hybride (collaborative, contenu et séquentielle). Modèles prédictifs : prédire la conversion, le churn et la complétion du funnel, prévoir les volumes par étape du parcours et classifier les comportements (drop-off, intention, scoring). Attribution multi-touch : construire des modèles de Markov (1er et 2e ordre) et de Shapley, mesurer le poids de chaque point de contact (email, WalkMe, AB Tasty, notifications, pages clés) et calculer le ROI des actions menées. IA générative et LLM : développer des modèles capables d'interpréter automatiquement les résultats analytiques, de détecter les irritants et de générer des recommandations pour orienter les décisions. COMPÉTENCES TECHNIQUES ATTENDUES Langages : Python avancé (programmation orientée objet), SQL. Data platform : Snowflake, Dataiku DSS (scénarios, job scheduling), notebooks Jupyter. Machine learning : supervisé et non supervisé (K-means…), deep learning, séries temporelles, feature engineering, SHAP. Modélisation marketing : attribution multi-touch (Markov, Shapley), recommender systems, scoring, prédiction de conversion et de churn. IA générative : LLM, NLP, embeddings, classification sémantique.

Dans le cadre du centre d'expertise de la direction Data & IA de notre client grand compte dans le secteur bancaire. Nous recherchons un data scientist ou prompt engineer pour leur équipe. Il s'agira de contribuer à un projet un interne confidentiel. ( équipe Expertise Transverse du Centre d'Expertise Data Science composée de 18 data scientists dont les projets DS s'articulent autour des outils NLP, Search, IA Générative) Les données utilisées sont des données internes qui doivent être utilisées sous forme de synthèse de données chiffrées, mais également des données textuelles. Un moteur de recommandation sera potentiellement implémenté également. Sur la partie sur le socle, en vue d'une évolutions vers des intéractions vocales, choix des modelés STT Les tâches à réaliser sont : - Analyse / participation au cadrage de lots à réaliser - Génération de synthèse - Cadrage, participation aux développement et suivi des projets - Prompt engineering - Evaluation des performances liées à l'utilisation de LLM, RAG - Partage autour de la veille technologique

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data intervenant sur des enjeux stratégiques liés aux systèmes communicants et aux infrastructures connectées, nous recherchons un Data Scientist Expérimenté pour contribuer à la conception, au développement et à l'industrialisation de solutions Data à forte valeur ajoutée. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des projets Data Science, depuis la compréhension du besoin métier jusqu'au déploiement et au suivi des modèles en production. Vos principales missions : Recueillir et analyser les besoins métiers lors d'ateliers avec les experts et utilisateurs. Traduire les problématiques opérationnelles en cas d'usage Data Science. Réaliser des analyses statistiques avancées et développer des modèles de machine learning. Concevoir et maintenir des traitements de données robustes et industrialisés. Développer des outils de visualisation et des tableaux de bord d'aide à la décision. Présenter les résultats et recommandations aux différentes parties prenantes. Participer à l'amélioration continue des solutions et au maintien en condition opérationnelle des modèles en production. Contribuer à la documentation technique et fonctionnelle des réalisations. Participer aux cérémonies Agile et à la vie de l'équipe. Mission de 6 mois renouvelables, basée à Lyon avec 2 jours de télétravail par semaine.

📌 Informations GénéralesLocalisation : Tours (France) Mode de travail : Hybride (1 jour par semaine sur site ou 2 jours consécutifs toutes les 2 semaines) Taux Journalier Moyen (TJM) : 550 € / jour Date de démarrage : Dès que possible (ASAP) Durée / Visibilité : Jusqu'au 31/12/2029 🎯 Contexte et RôleAu sein d'une équipe Data innovante, le/la Data Scientist Senior aura pour mission principale de concevoir, développer et industrialiser des solutions de Data Science à forte valeur ajoutée. Vous accompagnerez les projets Data stratégiques et répondrez aux enjeux métiers clés en transformant les données complexes en modèles prédictifs performants. 🛠️ Missions PrincipalesAnalyse & Cadrage : Analyser les jeux de données complexes et identifier les cas d'usage métier à forte valeur ajoutée. Modélisation & Entraînement : Concevoir, développer et entraîner des modèles statistiques et d'apprentissage automatique (Machine Learning). Industrialisation : Participer activement à la mise en production et à l'industrialisation des modèles en collaboration directe avec les équipes Data Engineering. Suivi & Optimisation : Monitorer la performance des modèles en production et assurer leur amélioration continue ainsi que leur support N3. Collaboration : Travailler en synergie avec les équipes métiers et techniques pour garantir le succès et l'adoption des solutions déployées.

Dans le cadre d'un projet stratégique au sein d'un grand acteur national du secteur des infrastructures et de l'énergie, nous recherchons un(e) Data Scientist Junior pour rejoindre une équipe Data pluridisciplinaire intervenant sur des sujets innovants tels que la maintenance prédictive, l'analyse de données à grande échelle, les réseaux intelligents et l'optimisation des systèmes techniques. Vos principales missions seront : Comprendre les besoins métier et participer à l'identification des cas d'usage à forte valeur ajoutée. Réaliser des analyses statistiques et des études exploratoires de données. Concevoir, développer et industrialiser des modèles de Data Science et de Machine Learning. Développer et maintenir les traitements de données nécessaires à l'exploitation des données. Construire des tableaux de bord et outils de visualisation pour accompagner la prise de décision. Présenter et vulgariser les résultats d'analyses auprès des équipes métier et techniques. Participer au suivi des modèles en production et à leur amélioration continue. Documenter les développements et contribuer aux bonnes pratiques de l'équipe. Participer aux cérémonies Agile et aux échanges avec les différentes parties prenantes du projet.

Appel d'offres – Data Scientist / Analyse de la relation client Contexte et objectifs de la mission La mission vise à renforcer la connaissance client et à améliorer le pilotage de la relation commerciale à partir de volumes importants de données bancaires. En collaboration avec un interlocuteur interne, le consultant contribuera à faire évoluer les indicateurs existants et à en concevoir de nouveaux, notamment autour des sujets suivants : La répartition des usages des clients entre plusieurs établissements financiers ; La place occupée par l'établissement dans leurs opérations courantes et la gestion de leur épargne ; La domiciliation des revenus et l'analyse des flux associés. Missions principales Recueillir les besoins des équipes métier, préciser les objectifs et définir les méthodes d'analyse adaptées. Réaliser des études sur les caractéristiques des clients, leurs usages et les produits détenus : analyses descriptives, segmentation et suivi de cohortes. Étudier et modéliser les comportements afin d'identifier des leviers d'acquisition, de fidélisation et de prévention de l'attrition. Construire et fiabiliser les indicateurs nécessaires au suivi de la relation client. Évaluer la performance des modèles dans le temps, notamment au moyen de tests rétrospectifs. Contribuer à la mise en œuvre opérationnelle et à l'industrialisation des traitements dans Dataiku. Présenter les résultats aux interlocuteurs métier et aux instances de pilotage, en formulant des recommandations exploitables. Produire les livrables dans les délais convenus. Livrables attendus Supports PowerPoint présentant les analyses, les principaux enseignements et les recommandations. Restitutions auprès des équipes métier concernées. Projets Dataiku correspondant aux traitements et analyses réalisés. Documentation fonctionnelle et technique permettant la compréhension et la reprise des travaux. Environnement technique Plateforme de traitement de données à grande échelle ; Dataiku DSS ; Python et PySpark. Compétences et qualités attendues Capacité à traduire un besoin métier en démarche analytique ; Rigueur dans le traitement des données et la validation des résultats ; Aptitude à synthétiser et à présenter les conclusions ; Sens de l'organisation et respect des échéances ; Capacité à travailler en équipe ; Adaptabilité et intérêt pour l'innovation.

Mission du posteContexte et enjeuxNous recherchons un Data Scientist Senior pour rejoindre une équipe dédiée à la conception, au développement et à l'optimisation de systèmes Agentic AI avancés. Ces solutions autonomes basées sur l'IA générative constituent un enjeu stratégique pour automatiser des processus complexes et améliorer l'efficacité opérationnelle. Vous évoluerez dans un environnement d'innovation où l'expérimentation rapide, le prototypage itératif et la prise de risque maîtrisée sont valorisés. L'objectif est de transformer rapidement des idées en solutions tangibles, y compris dans des contextes caractérisés par des ressources limitées et des délais courts. Vos missionsConcevoir et prototyper rapidement des agents intelligents multi-tâches, en itérant rapidement pour valider les hypothèses. Transformer des concepts en prototypes fonctionnels et démonstratifs. Expérimenter avec de nouveaux modèles, frameworks et techniques d'IA générative. Tester et challenger des approches non conventionnelles pour résoudre des problématiques complexes. Identifier des opportunités d'optimisation permettant d'accélérer le développement et la mise en valeur des solutions. Concevoir des architectures permettant de connecter et exploiter efficacement différentes sources de données et différents outils. Conduire de manière autonome des expérimentations et prendre des initiatives pour faire progresser les projets. Documenter les expérimentations, les résultats, les succès comme les échecs, afin de capitaliser sur les apprentissages. Identifier et formaliser les patterns émergents et les bonnes pratiques pour guider les futures implémentations. Collaborer étroitement avec les équipes Data, IA et Produit dans un fonctionnement agile. Partager les connaissances et contribuer à la montée en compétence des équipes. Contribuer au développement d'une culture d'innovation et d'expérimentation.

Description and Location La Digital Factory Banque conçoit et développe les services digitaux bancaires afin de proposer une expérience fluide, personnalisée et intégrée à l'écosystème Carrefour, en mettant l'accent sur l'innovation, la proximité et la simplicité. Projet : Développement et monitoring de solutions d'IA agentiques La prestation a pour objet l'industrialisation de l'usage d'agents en Intelligence Artificielle Générative au sein de l'organisation. Elle comprend notamment : La conception d'une plateforme agentique sur Google Cloud Platform (GCP) permettant le déploiement d'agents autonomes multi-fonctions. L'accompagnement des directions métiers dans l'identification des cas d'usage à forte valeur ajoutée. Le développement de solutions avancées (RAG, orchestration d'agents, chaînage de modèles). La mise en place d'un monitoring renforcé garantissant la performance et l'observabilité des solutions. Compétences requises : Maîtrise des plateformes Cloud, notamment GCP. Maîtrise de l'écosystème et de la stack agentique GCP. Expertise en Data Science Python. Expérience dans le développement et le déploiement de modèles de Machine Learning. Maîtrise des bibliothèques Pandas, NumPy, SciPy. Connaissance des frameworks TensorFlow, PyTorch ou Scikit-learn. Maîtrise des pratiques DevOps, CI/CD et Git. Connaissance des principes d'observabilité, de craftsmanship logiciel et des méthodes agiles.

Recueillir et qualifier les besoins avec les équipes Finance, puis leur restituer les résultats Analyser en profondeur les données et les résultats des modèles Concevoir et développer de façon itérative des modèles de prévision, dans un projet versionné et industrialisé Intégrer de nombreux inducteurs : historique des ventes, tendances de marché, calendrier commercial… Garantir l'explicabilité des modèles pour les utilisateurs métier Définir les métriques et mettre en place des protocoles de mesure rigoureux Assurer la maintenance et l'évolution des modèles existants, jusqu'au run

Bonjour à tous 👋 Notre client recherche actuellement un(e) Data Scientist / Data Analyst orienté(e) Data Science pour rejoindre son équipe Data Science & Insights. 🎯 Le contexte L'équipe travaille sur différentes problématiques autour de la donnée client : compréhension des comportements, analyse des offres et campagnes, scoring, segmentation, prévention, suivi réglementaire… L'objectif est simple : transformer les données en analyses et recommandations concrètes pour aider les équipes métiers dans leurs prises de décision. 🔎 Vos missions : • Recueillir et comprendre les besoins métiers • Préparer, nettoyer et analyser les données sur de gros volumes • Réaliser des analyses statistiques et du datamining • Construire des features et développer des modèles de Data Science • Travailler sur des sujets de scoring, segmentation et analyse comportementale • Analyser les résultats et formuler des recommandations business • Automatiser les traitements récurrents • Collaborer avec les équipes Data et BI • Restituer et vulgariser les résultats auprès des métiers • Documenter les travaux réalisés 🛠️ Les indispensables : • 3 ans minimum d'expérience professionnelle hors stage et alternance • Data Science / Datamining • Python avancé • SQL avancé • Dataiku avancé Une expérience sur des problématiques de scoring/segmentation est est un prérequis pour cette mission. Une expérience dans le Retail / E-commerce ou sur des problématiques liées à la donnée client est un vrai plus. 📍 Localisation : Paris / Île-de-France Si vous êtes à l'écoute d'une nouvelle opportunité ou connaissez quelqu'un qui pourrait correspondre, n'hésitez pas à me contacter en MP ! 📩

MissionVous développez des modèles et des solutions data pour mieux comprendre les parcours clients, améliorer la conversion et personnaliser l'expérience digitale. Vos principales responsabilités : Segmenter les utilisateurs selon leurs comportements, leurs intentions et les points de friction rencontrés dans le parcours. Concevoir des systèmes de recommandation de contenus, services et offres complémentaires, en combinant plusieurs approches selon les données disponibles. Développer des modèles prédictifs de conversion, d'abandon, de churn et de progression dans le funnel, ainsi que des prévisions de volumes. Construire des modèles d'attribution multi-touch pour mesurer la contribution des différents points de contact et évaluer l'impact des actions menées. Explorer les usages des LLM pour interpréter les résultats analytiques, détecter les irritants et proposer des recommandations aux équipes métier. Industrialiser les travaux data : transformer les prototypes réalisés dans Jupyter en modules Python maintenables et en pipelines automatisés, documentés et testés.