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Nous recherchons un Data Scientist - Freelance (H/F) pour rejoindre une entreprise du secteur retail, active à l'international. Vous intégrerez une équipe dédiée à la Data, à l'IA et à la gouvernance, qui accompagne les équipes métiers dans l'adoption de solutions Data et IA à fort retour sur investissement. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des solutions, de l'exploration des besoins jusqu'à la mise en production. Vos responsabilités : Comprendre les besoins métier : collaborer avec les équipes métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA, et participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. Explorer et préparer les données : analyser les données, sélectionner les datasets pertinents et créer les variables utiles aux modèles. Concevoir et entraîner des modèles IA : développer des algorithmes de Machine Learning et d'IA Générative (LLMs, RAG, fine-tuning), évaluer leur robustesse et les améliorer en continu. Industrialiser et déployer les solutions : développer des APIs, intégrer les modèles aux systèmes existants et appliquer les bonnes pratiques MLOps. Superviser les modèles en production : garantir performance, scalabilité et sécurité, détecter les dérives et planifier les réentraînements ou ajustements. Garantir la valeur ajoutée : collaborer avec les Product Owners, Data Engineers et AI Engineers, partager les bonnes pratiques et garantir un impact mesurable des solutions pour l'entreprise.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe spécialisée en Data et Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Scientist Senior pour participer à la conception, au développement et à la mise en production de solutions Data/IA. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des projets, depuis la compréhension du besoin métier et l'exploration des données jusqu'au développement, au déploiement et au suivi des modèles en production. Les sujets pourront concerner aussi bien le Machine Learning que l'IA générative, notamment les LLM, embeddings, RAG, fine-tuning et assistants/agents IA. Vous travaillerez principalement avec Python, SQL et Google Cloud Platform, notamment BigQuery et Airflow.

Mission : En tant que Data Scientist (H/F), vous serez en charge des missions suivantes : - Concevoir et développer les futures fonctionnalités de la plateforme sous Google Cloud Platform. - Concevoir les flux d'alimentation et les tables (structure de données). - Automatiser et industrialiser les flux. La stack technique : - Maîtrise des outils permettant de gérer les gros volumes de données (stockage HDFS, calcul distribué, …) via Spark. - Expérience significative dans la mise en production de solutions de ML ayant un impact à grande échelle sur les clients. - Maîtrise des pratiques de packaging ML et de mise en place des architectures AI avancées. - Maîtrise des environnements de développement sur le Cloud (ex : AWS, SageMaker, DataBricks, etc.). - Maîtrise des outils de développement : Git, Github, CI/CD, VSCode/Pycharm, Terminal.

Informations généralesIntitulé du poste : Data Scientist Senior / Expert Python Secteur : Énergies renouvelables Localisation : La Garenne-Colombes (France) Date de démarrage souhaitée : 07/09/2026 Durée de mission : Long terme (jusqu'à 3 ans) Rythme : Temps plein (heures ouvrées) Missions principalesConception d'algorithmes et prototypage : Traduction des problématiques métiers en solutions Data. Réalisation d'études exploratoires sur la qualité des données. Développement itératif de prototypes pour de nouveaux cas d'usage IA / Data Science. Industrialisation et mise en production : Développement robuste orienté production (tests unitaires, intégration, non-régression). Intégration des standards Software Craftsmanship et DevOps. Déploiement, monitoring en conditions réelles, résolution d'incidents et maintenance évolutive. Contribution à l'architecture technique Data Science. Profil recherchéFormation : Bac+5 (ingénierie, informatique, mathématiques appliquées). Séniorité : Au moins 7 ans d'expérience (idéalement 8 à 10+ ans) en Data Science / ML Engineering dans un environnement industriel. Compétences requisesDomaineTechnologies & MéthodesLangages & FrameworksPython (niveau expert / 10+ ans), PySpark (expert)Data & CloudDatabricks (senior), Azure, AWSIA & Data ScienceMachine Learning classique (régression, classification, clustering), séries temporelles, Deep Learning, IA générative, IA agentiqueDevOps & OutilsDocker, Azure DevOps, Artifactory, Git / GitHub Actions, CI/CDPratiques logiciellesSoftware Craftsmanship, tests automatisés, scalabilité, documentationLangues & MétierAnglais courant (bilingue/expert), connaissance du domaine des énergies renouvelables

Nous recherchons un(e) Data Scientist confirmé(e) disposant d'un socle technique robuste, d'une solide capacité d'analyse et d'une bonne compréhension des enjeux métiers des secteurs bancaire et assurantiel. Nous recherchons un profil capable d'intervenir sur des problématiques complexes de valorisation de la donnée, de modélisation statistique et de machine learning, tout en étant en mesure de collaborer efficacement avec les équipes métiers, data et IT de nos clients. Une expérience en gestion ou en contribution à des projets data constitue un véritable atout.

Le contexteDans le cadre de projets en intelligence artificielle générative, nous recherchons un(e) AI Engineer / Data Scientist Senior afin d'accompagner l'un de nos clients du secteur bancaire sur des enjeux de conception, de développement et d'industrialisation de solutions d'IA basées sur les grands modèles de langage (LLM). Quelques éléments pour mieux comprendre l'environnement : Secteur d'activité : 🏦 Banque et services financiers Organisation : Collaboration avec les équipes techniques et métiers autour de la conception et du déploiement de solutions d'intelligence artificielle. Enjeux : Développer des solutions d'IA générative et des agents IA fiables, performants et adaptés aux besoins métiers, en intégrant les enjeux de qualité, de sécurité et de mise en production. Ce que tu feras concrètementDans le cadre de cette mission, tu seras notamment amené(e) à : ➞ Concevoir et développer des solutions basées sur des LLM, notamment des applications utilisant le RAG (Retrieval-Augmented Generation). ➞ Développer et orchestrer des agents IA capables d'utiliser des outils, des API et des sources de données externes. ➞ Mettre en production des applications d'IA générative et optimiser leurs performances, leur latence et leurs coûts. ➞ Évaluer la qualité et la fiabilité des solutions développées, notamment en travaillant sur la validation des réponses, la gestion des erreurs et les mécanismes de contrôle. ➞ Contribuer à l'industrialisation des solutions IA en intégrant les bonnes pratiques de développement, de déploiement et de sécurité. Ton environnementTechnologies : Python, LLM, RAG, IA générative, agents IA. Outils : LangChain, LangGraph, vLLM ou solutions équivalentes de déploiement de modèles, outils d'orchestration et d'intégration d'API. Méthodologies : Bonnes pratiques de développement, industrialisation et déploiement de solutions IA.

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.

Nous recherchons un Data Scientist IA confirmé, orienté MLOps / LLMOps, pour assurer le fonctionnement opérationnel, la maintenance et les évolutions mineures d'une plateforme d'IA générative en production. L'objectif est de garantir la continuité de service, la performance et la sécurité de la plateforme, tout en contribuant à son industrialisation. Missions : - Assurer le Run et le maintien en conditions opérationnelles de la plateforme IA. - Analyser et corriger les anomalies, gérer le backlog et les demandes récurrentes. - Réaliser les opérations de maintenance et les petites évolutions. - Surveiller les performances, notamment du RAG, et proposer des améliorations. - Renforcer les pratiques MLOps / LLMOps, l'observabilité et les chaînes CI/CD. - Automatiser les tâches récurrentes et les tests (jeux de test, intégration). - Contribuer à la conformité RGPD et aux exigences de sécurité. - Participer aux expérimentations en Lab et à leur industrialisation dans les socles techniques. Environnement technique : - Développement : Python (API), React - IA générative : LangChain, LangGraph, Langfuse, Mistral AI, Vertex AI, RAG - Base de données : PostgreSQL vectorisé - Cloud : GCP (S3NS), Cloud Run, GCS - Ops : MLOps, LLMOps, DevOps, CI/CD, observabilité Profil recherché - 5 ans d'expérience minimum en tant que Data Scientist avec une maitrise de la stack technique mentionnée. - Double compétence IA générative et exploitation / industrialisation de plateformes. - Capacité à gérer le Run, investiguer les incidents et corriger les anomalies. - Profil autonome, débrouillard, astucieux et pragmatique. Positionnement : Profil Ops / MLOps / LLMOps, davantage orienté exploitation, automatisation et maintenance que développement de nouvelles fonctionnalités complexes.

Nous recherchons un(e) Data Scientist confirmé(e) pour rejoindre une équipe qui conçoit des produits data innovants, autour de la maintenance prédictive. Votre mission Vous intervenez sur des produits data, de l'étude jusqu'à la mise en production : - Vous animez des ateliers avec des experts métiers pour cerner leurs besoins, - Vous explorez et analysez de très gros volumes de données (plusieurs dizaines de millions de lignes), - Vous concevez des traitements de données, réalisez des études statistiques et, si besoin, développez des modèles de machine learning, - Vous présentez vos résultats sous forme de rapports d'étude ou de tableaux de bord, - Vous industrialisez vos travaux d'expérimentation avec PySpark. Modalités : déplacements à Lyon, 2 jours minimum une fois par mois.

Contexte de la mission lz client a entrepris un vaste projet d'évolution de son système de Revenue Management. Dans ce cadre, nous recherchons un Data Scientist senior pour accompagner la réévaluation et modernisation de notre modèle de prévision de demande. Objectifs et livrables Diplôme de niveau Master ou Doctorat en Data Science, Statistiques, Mathématiques appliquées ou domaine connexe. Minimum de 5 ans d'expérience en tant que Data Scientist, avec une expertise avérée en prévision de séries temporelles. Maîtrise du langage de programmation tels que Python ainsi que des outils de visualisation de données (Spotfire, PowerBI, etc.). Maîtrise des bibliothèques de machine learning (scikit-learn, etc.) et des techniques statistiques avancées. Solides compétences en analyse de données. Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Machine Learning (scikit-learn...) Expert Full Stack Python Confirmé Analyse de données Confirmé Prévision des séries temporelles Expert Mathématiques appliquées Confirmé

Au sein de la Direction des Risques d'un grand groupe bancaire français, vous intégrez le pôle Études & Modèles du domaine Risque de Crédit. Ce pôle est en charge de la gouvernance des modèles de risque de crédit, de l'appui méthodologique aux filiales et des études statistiques nécessaires au pilotage du risque. Vos missions Développer ou valider des modèles statistiques de risque de crédit Réaliser des backtestings et des études statistiques complexes Apporter une assistance méthodologique aux filiales Travailler en lien étroit avec les filiales, les directions des engagements et commerciales, et les équipes informatiques Participer aux projets d'évolution des outils de suivi Contribuer à la rédaction des guides méthodologiques et des procédures Assurer une veille méthodologique et réglementaire Accompagner la montée en compétence des profils juniors Participer aux groupes de travail techniques et aux comités

Contexte Construire de nouveaux modèles de risque de crédit ou valider les modèles existants Réaliser des backtestings pour vérifier la fiabilité des modèles dans le temps Mener des études statistiques pour aider les équipes métier à piloter le risque Conseiller les filiales sur leurs méthodes de modélisation Faire évoluer les outils de suivi avec les équipes informatiques Contribuer aux guides méthodologiques et à la veille réglementaire Accompagner la montée en compétence des profils juniors

#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Révèle la puissance du Deep Learning et transforme les données complexes en leviers décisionnelsDans le cadre d'un projet stratégique autour de la Data Science et de l'Intelligence Artificielle, notre partenaire recherche un(e) Data Scientist IA confirmé(e). Ton rôle sera central et opérationnel : tu interviendras de manière autonome sur des problématiques complexes de Machine Learning et de Deep Learning pour concevoir des modèles prédictifs haute performance répondant directement aux enjeux métiers du groupe. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe Data Science d'excellence, en prise directe avec les Product Owners métiers, les data engineers et les spécialistes MLOps. Dans un écosystème technique moderne et stimulant (Databricks, Dataiku, environnements conteneurisés), tu travailleras sur des volumétries massives de données. C'est le cadre idéal pour explorer des approches algorithmiques avancées, concevoir des métriques de précision sur mesure et industrialiser des modèles prédictifs robustes. Tes missions clésExploration, Modélisation & Évaluation Avancée (Mode R&D & BUILD) : Réaliser l'exploration approfondie des jeux de données, le nettoyage et le feature engineering avancé (Python, pandas, SQL). Concevoir, développer et optimiser des pipelines complets de Machine Learning et Deep Learning pour des cas d'usage variés : scoring, prédiction, classification supervisée/non supervisée et détection d'anomalies. Benchmarker différentes familles d'architectures algorithmiques (scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch, TensorFlow) afin de retenir le modèle le plus performant et interprétable. Définir des métriques d'évaluation sur mesure adaptées aux objectifs business, caractériser finement les erreurs et implémenter des mécanismes de score de confiance et de calibration d'incertitude. Industrialisation, MLOps & Restitution Métier (Mode RUN & Delivery) : Industrialiser les modèles au sein d'environnements conteneurisés (Docker, Kubernetes) en respectant les standards de code reproductible et versionné (Git). Assurer le tracking des expérimentations, le versioning des modèles et leur cycle de vie opérationnel via MLflow. Présenter et vulgariser les résultats algorithmiques, les gains de performance et les limites des modèles auprès d'interlocuteurs techniques et de directions métiers. Documenter exhaustivement les méthodologies retenues et participer à la capitalisation des bonnes pratiques au sein de l'équipe data. Ton profilFormation : Bac+5 (Master 2, diplôme d'Ingénieur) ou Doctorat (PhD) en Data Science, Machine Learning, mathématiques appliquées ou statistiques. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en Data Science et Machine Learning appliquée à des enjeux métiers en entreprise. Expertise Algorithmique & Data Science Impérative : Maîtrise éprouvée des bibliothèques de référence du Machine Learning (scikit-learn, XGBoost, LightGBM) et du Deep Learning (PyTorch ou TensorFlow). Parfaite maîtrise de Python et de son écosystème analytique (pandas, numpy, Jupyter), complétée par un niveau solide en SQL. Expertise solide en méthodologies d'évaluation, métriques statistiques, analyse d'erreurs et calibration de scores. Culture d'Ingénierie & MLOps : Maîtrise des standards d'ingénierie logicielle (Git, tests, code propre et reproductible). Pratique du suivi d'expérimentation avec MLflow et des environnements conteneurisés (Docker). Familiarité avec les plateformes de travail collaboratif data (Databricks, Dataiku). Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsAutonomie et Rigueur Scientifique : Approche méthodique et structurée pour poser des hypothèses, conduire des expérimentations et interpréter les résultats. Pédagogie et Aisance Relationnelle : Capacité naturelle à vulgariser des concepts statistiques pointus pour convaincre les équipes métiers. Sens du Résultat et Pragmatisme : Volonté constante d'orienter le travail de recherche vers des gains de performance concrets et exploitables en production. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Machine Learning et Modélisation Avancée : le plus gros volet de la missionIndustrialiser des modèles ML concrets : Développer, entraîner et surveiller des modèles de scoring, de détection d'anomalies, de dérive et de prédiction d'échec appliqués aux flux de paiement et d'identité. Inno & Graph Analytics : Représenter l'acte d'achat sous forme de graphes pour repérer les comportements atypiques et perfectionner la dynamique des parcours. Routage intelligent : Concevoir des algorithmes d'arbitrage automatique pour maximiser le taux de succès des transactions au meilleur coût. MLOps : Travailler main dans la main avec l'équipe DevOps pour déployer et industrialiser vos modèles de manière résiliente au cœur de l'infra. Analytics Engineering & Business IntelligenceFiabilité & Gouvernance : Être le/la garant(e) de la propreté, de la structure et de la cohérence de nos jeux de données. Analytics GenAI & Self-service : Concevoir des solutions BI (Looker) dopées à l'IA pour offrir une autonomie maximale aux équipes métiers. Pilotage & Insights : Suivre les KPIs vitaux, détecter les tendances clés et répondre à des problématiques business complexes avec une rigueur analytique irréprochable.

La prestation vise à accompagner l'équipe dans la conception et l'industrialisation de solutions Data & IA. Cette mission consiste à contribuer aux différentes étapes d'un projet Data & IA, de la compréhension des besoins métier jusqu'à la mise en production des solutions. Les principaux attendus sont : - Analyse et traduction des besoins métier en cas d'usage Data / IA. - Exploration, préparation et exploitation des données nécessaires. - Conception, développement et évaluation de modèles de Machine Learning et d'IA générative. - Réalisation de prototypes / MVP pour valider la faisabilité et la valeur des solutions. - Industrialisation et intégration des solutions dans l'écosystème existant. - Mise en place des tests et du suivi de la performance des modèles. - Production d'un code robuste, maintenable et documenté, ainsi que de la documentation nécessaire au transfert de connaissances. Profil recherché Compétences attendues : RAG-Engine, Full Stack Python, VertexAI, GIT, BIGQUERY, GCP, Shell Unix.