Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Data science à Bordeaux

Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles Machine Learning et nécessite une expertise externe afin de sécuriser leur mise en production, leur exploitation et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre les équipes Data Science et Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation industrialisation, MLOps et DataOps, dans des environnements DEV / TEST / PROD. Objectifs et livrables : -Industrialisation des projets Machine Learning développés sous Dataiku DSS -Mise en place et maintien d’une chaîne MLOps robuste et sécurisée -Déploiement et supervision des modèles ML en production -Connexion et gestion des flux de données vers Dataiku DSS -Garantir la performance, la gouvernance et la fiabilité des pipelines data -Accompagnement du passage des POC vers la production -Contribution aux bonnes pratiques MLOps & DataOps Livrables attendus : -Pipelines MLOps industrialisés et documentés -Modèles ML supervisés en production -Connecteurs Dataiku opérationnels -Documentation d’exploitation et recommandations d’amélioration continue Profil recherché : Nous recherchons un expert Dataiku DSS disposant d’une expérience significative en industrialisation de projets Machine Learning et en mise en place de chaînes MLOps. Le candidat doit être capable d’intervenir aussi bien sur les problématiques build que run, avec une forte sensibilité aux enjeux d’exploitation, de sécurité et de gouvernance des données. Une excellente maîtrise de Python, SQL et des outils CI/CD est attendue, ainsi qu’une bonne compréhension des architectures Data et des environnements Cloud (AWS, GCP ou Azure). Le profil doit être autonome, structuré et capable de collaborer avec des équipes Data Science, Data Engineering et Infrastructure.

Contexte Au sein de la tribu Data & IA, la squad est responsable d'assurer la cohérence transverse des évolutions Data pour l'ensemble des pays d'un grand groupe international (présence mondiale sur 5 continents : présence directe dans environ 30 pays). La squad pilote des projets stratégiques qui façonnent l'avenir de l'entreprise. La mission consiste à exploiter la donnée pour créer des solutions intelligentes et efficaces au service de différentes fonctions de l'entreprise. La squad IA se consacre au développement et à l'amélioration continue d'une plateforme de Data Science et d'IA générative. Cette plateforme vise à révolutionner l'interaction avec les systèmes et les clients en proposant des services automatisés et personnalisés. En tant que développeur senior Fullstack/IA Python, le candidat intégrera une squad agile en cours de constitution, chargée de concevoir, designer et implémenter des solutions techniques basées sur l'IA générative. En interaction avec les membres de la squad et des task forces externes, le candidat devra être capable de proposer des solutions innovantes, résilientes et industrialisées pour l'adoption de futurs cas d'usage. Missions Concevoir, designer et implémenter des solutions techniques basées sur l'IA générative Collaborer avec les membres de la squad et des task forces externes Proposer des solutions innovantes, résilientes et industrialisées Assurer la cohérence transverse des évolutions Data Participer au développement et à l'amélioration continue de la plateforme de Data Science et d'IA générative

Expert Dataiku DSS - Bordeaux COMPETENCES · Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) · Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML · Python, SQL · CI/CD, Git · Très bonne compréhension des architectures Data · Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) · Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation CONTEXTE Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles ML et nécessite une expertise externe pour sécuriser leur mise en production, leur exploitation dans le temps et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre l’équipe Data Science et l’équipe Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation d’industrialisation (build & run). OBJECTIFS DE LA MISSION · Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS · Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable · Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku · Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps · Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data PERIMETRE D’INTERVENTION • Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS • Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) • Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise • Environnements DEV / TEST / PROD LIVRABLES ATTENDUS · Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés · Modèles ML déployés et supervisés en production · Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels · Documentation d’exploitation MLOps & DataOps · Recommandations de standardisation et d’amélioration continue INTERACTIONS · Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet · Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation COMPETENCES · Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) · Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML · Python, SQL · CI/CD, Git · Très bonne compréhension des architectures Data · Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) · Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation

Contexte de la mission** Vous interviendrez dans le cadre de la Transformation IA Générative au sein de la Direction Data Science & IA. Vous rejoindrez une équipe de 5 personnes (3 stagiaires data scientist, 1 alternant en innovation, 1 manager), rattachée à la Direction Data Science et collaborant étroitement avec toutes les équipes non techniques. Vous serez placé(e) sous la responsabilité du Directeur de la Transformation IA Générative. La prestation s'inscrit dans un contexte de transformation d'entreprise à l'ère de l'IA Générative, pour des profils non techniques. --- ** Missions principales** Accompagner les équipes métier dans leur transformation IA et les rendre progressivement autonomes dans leur quotidien. Il s'agit de donner aux collaborateurs les outils, les connaissances et la confiance pour intégrer l'IA de manière durable et concrète. À ce titre, vous serez notamment amené(e) à : **Pilotage des licences** — Administrer l'attribution des licences IA, s'assurer de leur bonne utilisation et analyser les données d'usage pour orienter les actions d'accompagnement. **Animation des événements IA** — Concevoir et animer les rendez-vous mensuels : onboarding pour les nouveaux utilisateurs et webinaire "La Parole au Champion" pour partager les bonnes pratiques. Assurer la régularité, améliorer les formats et mesurer l'impact. **Veille technologique** — Suivre les nouvelles solutions d'IA générative (généralistes comme spécialisées) et faire remonter les opportunités d'adoption de façon structurée. **Documentation Confluence** — Maintenir une base de référence toujours à jour : bonnes pratiques, cas d'usage, tutoriels, retours d'expérience. **Accompagnement terrain** — Aider les équipes métier à mettre en place agents, skills et workflows IA. Valoriser et diffuser les réussites pour créer une dynamique collective. --- **Activités complémentaires** **Communication Codir / Comex** — Préparer et animer les points réguliers sur l'avancement : métriques d'adoption, personae, succès, points de vigilance, prochaines étapes. --- **Contexte technique & organisationnel** Outils & Framework : Claude, ChatGPT, Copilot, Power Automate et outils no-code Langages : Python Infrastructure : Azure / Snowflake Méthodologie : Scrum (sprint planning, daily, retrospective) --- **Profil recherché** • Capable de travailler en équipe transverse • Autonome et force de proposition • À l'aise dans la communication avec les métiers • Orienté(e) résultats, rigoureux(se) et structuré(e) **Expérience requise** • Formation : Bac+5, école d'ingénieur • Expérience : minimum 2 ans sur des missions similaires • Expérience obligatoire en IA Générative • Expérience dans le secteur e-commerce appréciée

Objectifs de la mission Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data Périmètre d’intervention Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise Environnements DEV / TEST / PROD Livrables attendus Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés Modèles ML déployés et supervisés en production Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels Documentation d’exploitation MLOps & DataOps Recommandations de standardisation et d’amélioration continue Interactions Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation Compétences Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML Python, SQL CI/CD, Git Très bonne compréhension des architectures Data Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation