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Data Scientist IA GEN, Python, Machine Learning, Prompt engineering, MLOPS Nantes (2 jours TT) - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Notre client attend de la candidature que vous proposerez : - qu'elle soit autonome sur l'IA Gen (prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails) - qu'elle dispose d'une expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur) Enfin qu'elle ait : - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch

Data Analyst Nantes - langage Python et du PySpark. - Excellentes connaissances des techniques statistiques et des méthodes de Data Science – Datamining. - Maîtrise de SGBD et du SQL. - Expérience significative dans la gestion et la manipulation de données au sein d’une architecture data complexe. - Maîtrise de Git. - Capacité d’analyse et de préconisation. Expériences requises : - Au moins deux ans d'expérience en travail en Agilité. - Au moins quatre ans d'expérience en réalisation de projets data orientés analyse et datascience. - Au moins trois ans d'expérience en manipulation de données en environnement data complexe et industriel. Contexte : Notre client, acteur du secteur du transport, recherche un data analyste senior pour une mission stratégique. Le profil devra collaborer avec le PPO Data pour cadrer des analyses et tableaux de bord à destination des métiers. Il sera force de proposition pour les plans d'analyses ad hoc et l'identification de problématiques métiers résolubles par la data. Responsabilités : - Comprendre et modéliser les problématiques métier et celles du pôle. - Définir avec justesse le périmètre des données nécessaires à la solution technique. - Concevoir et développer des modèles de machine learning. - Modéliser des résultats d’analyse des données pour les rendre lisibles, exploitables et actionnables. - Créer des visualisations appropriées aux besoins cartographiques si nécessaire. - Estimer la charge à allouer aux différents traitements et actions techniques prévus. - Optimiser le modèle de donnée des projets data de l’équipe. - Développer des scripts Python optimisés. - Créer les tables ou vues nécessaires aux projets data de l’équipe. - Échanger avec les ops de la Team Data pour l'industrialisation de la collecte, des traitements, de la supervision et de la restitution des données. - Réaliser des plans d’analyse data. - Expliquer le sens des informations exploitables en termes pertinents pour les métiers. - Conceptualiser et développer autour d’une problématique métier. - Communiquer les informations en soulignant la valeur des actions. - Formaliser les résultats d’analyse et les présenter aux métiers commanditaires. - Être force de proposition sur la mise en place d’actions pertinentes en fonction des résultats d’analyses et des conclusions (préconisations). La mission nécessite : - Maîtrise du langage Python et du PySpark. - Excellentes connaissances des techniques statistiques et des méthodes de Data Science – Datamining. - Maîtrise de SGBD et du SQL. - Expérience significative dans la gestion et la manipulation de données au sein d’une architecture data complexe. - Maîtrise de Git. - Capacité d’analyse et de préconisation. Expériences requises : - Au moins deux ans d'expérience en travail en Agilité. - Au moins quatre ans d'expérience en réalisation de projets data orientés analyse et datascience. - Au moins trois ans d'expérience en manipulation de données en environnement data complexe et industriel.

Analyse et compréhension des besoins Comprendre et modéliser les problématiques métiers et celles du pôle. Définir le périmètre des données nécessaires à la mise en œuvre des solutions analytiques. Élaborer un plan d’analyse des données adapté aux besoins métiers. Data science et modélisation Concevoir et développer des modèles de machine learning . Mettre en œuvre des techniques statistiques et de data mining . Optimiser les modèles de données des projets data. Développer et maintenir des scripts Python optimisés . Exploitation et valorisation des données Analyser les données et interpréter les résultats pour les métiers . Conceptualiser des solutions autour de problématiques opérationnelles. Formaliser les résultats d’analyse et les présenter aux équipes métiers. Mettre en évidence la valeur des actions proposées. Visualisation et restitution Concevoir des visualisations de données adaptées aux besoins métiers . Produire éventuellement des visualisations cartographiques . Rendre les résultats lisibles, exploitables et actionnables. Collaboration et industrialisation Créer les tables et vues nécessaires aux projets data . Collaborer avec les équipes Data Ops pour l’industrialisation : collecte de données traitements supervision restitution Estimer la charge des traitements techniques et des développements. Recommandations et amélioration Être force de proposition sur les actions à mettre en œuvre. Formuler des préconisations opérationnelles basées sur les analyses.

CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d’experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l’écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d’experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l’écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

TimTek est une entreprise à mi-chemin entre l'incubateur et l'ESN, dont les objectifs sont multiples. Tout d'abord, nous développons une activité de prestation intellectuelle dans le domaine IT autour de 4 sujets : Développement : Java, PHP, C#, Javascript et tous leurs frameworks. Infrastructure : Cloud, Devops, Architecture, Administration systèmes et réseaux. Data : Business Intelligence, Data Science, Big Data, Data Analysis, Data Engineering. Fonctionnel : Gestion de projet, Consultant fonctionnel... Dans un second temps, nous réinvestissons l'ensemble des bénéfices afin d'autofinancer le lancement de projets digitaux innovants qui ont un rapport avec la RSE (intérêt général, écologie ou autre). Ainsi, nous rassemblons aujourd'hui une communauté de 50 consultants entreprenants et notre objectif est de continuer cette croissance en vous présentant des projets de qualité. Aujourd'hui, nous sommes à la recherche d’un Développeur Java (H/F) pour intégrer nos équipes sur Nantes. Responsabilités : Développer des applications robustes et performantes en utilisant Java et ses frameworks (Spring, Hibernate, etc.) Participer à la conception technique et fonctionnelle des projets Assurer la maintenance corrective et évolutive des applications existantes Être force de proposition pour améliorer les performances et l’architecture des systèmes Travailler dans un environnement Agile, en participant aux réunions quotidiennes et aux sprints Rédiger une documentation technique claire et précise

TimTek est une entreprise à mi-chemin entre l'incubateur et l'ESN, dont les objectifs sont multiples. Tout d'abord, nous développons une activité de prestation intellectuelle dans le domaine IT autour de 4 sujets : Développement : Java, PHP, C#, Javascript et tous leurs frameworks. Infrastructure : Cloud, Devops, Architecture, Administration systèmes et réseaux. Data : Business Intelligence, Data Science, Big Data, Data Analysis, Data Engineering. Fonctionnel : Gestion de projet, Consultant fonctionnel Dans un second temps, nous réinvestissons l'ensemble des bénéfices afin d'autofinancer le lancement de projets digitaux innovants qui ont un rapport avec la RSE (intérêt général, écologie ou autre). Ainsi, nous rassemblons aujourd'hui une communauté de 50 consultants entreprenants et notre objectif est de continuer cette croissance en vous présentant des projets de qualité. Aujourd'hui, nous sommes à la recherche d’un Développeur Data Analyst (H/F) pour intégrer notre équipe de Nantes. Vos missions seront de : Collaborer étroitement avec les Business Analystes afin d’identifier les besoins Data du métier grâce à des ateliers d’affinage Collecter et exploiter les données pour les restituer sous forme d’indicateurs ou de Tableaux de bord, et ainsi contribuer et conduire les analyses Data mises en lien avec les problématiques métiers Présenter les résultats aux équipes métiers Véhiculer auprès des métiers le cadre de gouvernance Data (Data Management, Data Privacy…) de l’entreprise, en portant les messages et expertises autour du Digital Contribuer à l’évolution des pratiques de l'équipe dans une logique d’amélioration continue

Contexte Au sein d’une entité Data d’un grand groupe bancaire, la mission s’inscrit dans une équipe chargée de la conception, de la fabrication et de la mise à disposition de jeux de données à destination de multiples entités internes. L’activité s’appuie sur plusieurs plateformes décisionnelles et entrepôts de données et s’exerce dans un cadre réglementaire et sécuritaire strict (protection des données, conformité, éthique d’usage). L’équipe intervient notamment pour des besoins d’audit, de conformité réglementaire, d’analyses exploratoires ou de soutien à des projets métiers (innovation, data science, nouveaux produits). Missions Cadrage et analyse des besoins Recueillir et analyser les demandes d’extraction ou de mise à disposition de données Accompagner les utilisateurs dans la formalisation des besoins et des règles de gestion associées Réaliser les analyses d’impact sur les systèmes existants Identifier les sources de données pertinentes et les outils d’extraction adaptés Production et livraison des jeux de données Concevoir et piloter la fabrication de jeux de données ou requêtes d’extraction Garantir la qualité, la cohérence et l’exploitabilité des données livrées Organiser la phase de recette avec les équipes métiers et utilisateurs Contribuer à l’industrialisation de certains cas d’usage Gouvernance, conformité et sécurité Veiller au respect des contraintes réglementaires et de protection des données Mettre en œuvre les contrôles d’accès et d’usage appropriés Collaborer avec les acteurs de gouvernance Data pour valider l’exploitabilité et la diffusion des données Coordination et communication Assurer l’interface avec les entités demandeuses et les parties prenantes internes Animer des ateliers d’étude multi-acteurs Promouvoir l’offre de services de l’équipe et produire les supports associés Mettre en place et suivre les indicateurs de performance du service Capitalisation et documentation Structurer et maintenir la documentation des dossiers traités Contribuer au partage de connaissances et à la montée en compétence collective Environnement technique Bases de données relationnelles et décisionnelles SQL (dont environnements décisionnels) Outils de reporting et de BI Outils d’extraction et de traitement de données Outils de gouvernance et de documentation de la donnée Outils bureautiques avancés Informations complémentaires Mission en environnement fortement réglementé Interactions fréquentes avec des interlocuteurs variés (métiers, data, gouvernance, conformité) Accès à des données sensibles nécessitant le respect strict des procédures de sécurité

Data Engineer Nantes •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) 07/04/2026 Mission longue Ce poste est ouvert à la pre-embauche Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution

Data Engineer Nantes Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Le Data Engineer est un expert en gestion des données, qui est chargé de la conception et de la maintenance de l’infrastructure data du périmètre en responsabilité Tâches : Infrastructures de données : •Cartographie et documente les sources de données. •Assure la maintenance des différentes applications données (Data) déployées en production et des infrastructures. •Conçoit les solutions permettant le traitement de volumes importants de flux de données et ceci en toute sécurité. •Structure les bases de données (sémantique, format, etc.). •Contribue à la gestion des référentiels de données. Intégration des données : •Capte et stocke, en toute sécurité, les données (structurées ou non) produites dans les différentes applications ou venant de l’extérieur de l’entreprise. •Assure la supervision et l’intégration des données de diverses nature qui proviennent de sources multiples. Vérifie la qualité des données qui entrent dans la Data Platform et s’assure de leur sécurité. •Nettoie la donnée (élimination des doublons…) et la valide pour une utilisation aval. •Animation des communautés : •Anime la communauté technique qui met en oeuvre les dispositifs prévus ou nécessaires à l’application de la politique de la donnée de l’entreprise. Veille technologique : •Reste en alerte sur les technologies liées au traitement de la manipulation de la donnée et identifie les solutions utilisables. •Propose des évolutions pour les infrastructures et solutions de données en place. Compétences Technique : •Langages de programmation et scripting (ex : SQL, Python, Java, Bash/Shell scripting, …) •Bases de données (ex : Base, Data Warehouse, Data Lake, Data Platform / Lakehouse, …). •Traitement des données (Frameworks Big Data, comme Apache Spark, Pipelines ETL/ELT, Streaming, …) •Cloud Computing (ex : Azure, Concepts cloud, stockage et calcul distribués, …) •Modélisation des données et architecture (ex : Modélisation des données relationnelles et dimensionnelles, modèle en étoile, en flocon, compréhension des architectures Data Lake, Data Warehouse, et Data Platform / Lakehouse, …) •Gestion et optimisation des schémas pour les performances. •DevOps et ingénierie logicielle (ex : outils CI/CD, conteneurs et orchestration, versionnement via Git/GitHub pour le suivi du code source, surveillance et journalisation, …) •Outils de gestion des données et gouvernance (Qualité des données : Vérification des duplications, gestion des erreurs, validation… Gouvernance des données : Connaissance des politiques comme le RGPD, gestion des catalogues, Sécurité des données…) Compétences Métier : •Compétences analytiques et mathématiques (Compréhension des statistiques pour interpréter les données et aider les équipes de Data Science, Familiarité avec les bases de l’apprentissage automatique et des modèles d’IA, …). •Résolution de problèmes : Capacité à identifier des inefficacités et à proposer des solutions. •Communication : Présentation claire des concepts techniques à des publics non techniques. •Adaptabilité : Apprendre rapidement de nouvelles technologies dans un domaine en constante évolution