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

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un QA Big Data pour garantir la qualité, la fiabilité et la performance des pipelines et produits data. Vous analyserez les architectures et flux existants, identifierez les risques qualité et proposerez des stratégies de test adaptées aux environnements Big Data et analytiques. Vous concevrez et mettrez en œuvre des tests automatisés sur les traitements batch et streaming (qualité des données, complétude, fraîcheur, cohérence, non-régression), en utilisant des frameworks et outils adaptés (Great Expectations, dbt tests, Python, SQL ou équivalent). Vous serez responsable de la définition des critères d’acceptance data, de la mise en place de contrôles qualité et de la surveillance des anomalies en production. Vous travaillerez étroitement avec les équipes Data Engineering, Data Science et DevOps pour intégrer la qualité dans les pipelines CI/CD et les processus de delivery. Vous participerez également à l’analyse des incidents data, à l’amélioration continue des pratiques de test et à la documentation des standards qualité au sein de la plateforme.

Missions principales Encadrer et accompagner les Data Scientists du pôle IA Concevoir, développer et optimiser des modèles de Data Science, Machine Learning et Deep Learning Participer à la mise en place d’algorithmes créateurs de valeur à partir des données de l’entreprise Développer des scénarios prédictifs Améliorer les modèles NLP utilisés pour la compréhension des messages utilisateurs Réaliser le nettoyage, la structuration et l’enrichissement des données et des intentions Mettre en œuvre des modèles de classification de type BERT ou équivalent Travailler sur des approches de word embeddings Mesurer et analyser les performances théoriques et réelles des modèles développés Intégrer les contraintes réglementaires et les exigences de conformité dans les propositions de valeur Contribuer à la veille technologique et à l’innovation sur les sujets IA Compétences attendues Très bonne maîtrise des concepts de statistique, machine learning et deep learning Solide expérience dans la mise en œuvre de modèles de Data Science performants et industrialisables Bonne compréhension des enjeux stratégiques et métiers Capacité d’analyse, de synthèse, d’autonomie et forte force de proposition Maîtrise de Python, Pandas, Hugging Face, PyTorch et Git Connaissance des techniques de réduction de dimension telles que t-SNE ou UMAP Connaissance des environnements AWS , notamment SageMaker Sensibilité forte aux sujets d’innovation, de qualité et de performance des modèles Livrables attendus Scénarios prédictifs Modèles NLP optimisés pour la compréhension des messages utilisateurs Modèles de classification entraînés et évalués Analyses de performances et recommandations d’amélioration Solutions conformes aux exigences techniques, métier et réglementaires

Au sein d'une équipe de 7 ML Engineers , vous serez l'expert Infrastructure dédié au pôle ML. Votre mission est de bâtir, maintenir et faire évoluer la stack technique permettant de propulser des systèmes de Machine Learning scalables et fiables. Vous ferez le pont entre le monde du DevOps et celui de la Data Science pour garantir l'efficacité opérationnelle des pipelines de production. Missions : Gestion de l’Infrastructure : Maintenir et optimiser la stack infrastructure dédiée au ML en respectant l'état de l'art et les bonnes pratiques AWS. Automatisation (IaC) : Provisionner et gérer les ressources via Terraform pour assurer la reproductibilité des environnements. Orchestration de Workflows : Piloter et configurer les pipelines de données complexes et les workflows ML via Apache Airflow (MWAA). Support Projets Spécifiques : Collaborer avec l'équipe sur l'intégration d'outils avancés comme les bases de données vectorielles (Vectiroeilles), Open Search et l'indexation. Cycle de vie ML : Mettre en place des serveurs dédiés MLFlow pour le suivi de l'entraînement des modèles et optimiser les phases de prédiction. Exploitation SageMaker : Utilisation intensive d'Amazon SageMaker pour l'entraînement et le déploiement de modèles.

Le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement dans l’objectif d’assurer une mission d'ownership technique du produit "RAG as a Service" Contexte: - Equipe de 20 experts repartis sur 5 poles d'activite (Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office, Client Services). - 15+ plateformes de Data Science / MLOps en production (Cloud et on premise) / 600+ utilisateurs Data Scientists - Plusieurs infrastructures, plateformes et services d'IA Generative en production a l'attention de tous les métiers du Groupe. - Un GRID de GPU on premise utilise pourle training et l'inference. - Pratiques DevSecOps / GitOps / MLOps / LLMOps - Automatisation autour des APIs des infrastructures, des plateformes (kubernetes/openshift) et des produits. Les missions principales : - Participation à l’élaboration technique et fonctionnelle du produit IA qui sera attribué en lien étroit avec les équipes Solutions Engineering (veille technologique IA) et DevSecOps (industrialisation). - Garantie du respect des contraintes de sécurité, de conformité et de confidentialité applicables aux standards de production IT du groupe (eg. observabilité, auditabilité, traçabilité, contrôle des accès). - Définition et implémentation des mécanismes techniques permettant aux métiers ou à leur IT d’opérer leur propre gouvernance de votre produit. - Établissement, maintient et agrémentation de la feuille de route technique du produit afin d’apporter de la valeur de manière continue à celui-ci en lien avec les besoins de vos clients métiers. - Accompagnement au quotidien des utilisateurs et décideurs métiers et IT du groupe BNP Paribas qui utilisent votre produit et s’assurer avec eux de la mise en application des bonnes pratiques d’usage de celui-ci au sein de leurs équipes. - Supervision des opérations critiques (changement, déploiement, mise à jour) avec une vision de bout en bout des impacts sur les différents services gérés par l’équipe. - Organisation et documentation de la gestion des incidents?: analyse de root-causes, coordination inter-équipes. - Capacité à être moteur dans l’amélioration des processus internes et l’alignement avec les autres équipes du domaine IA & Données. - Capacité à être le représentant de la relation technique avec les fournisseurs qui contribuent à l’élaboration de votre produit (éditeurs logiciels, équipes d’industrialisation, équipes d’infrastructures).

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 Paris. 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

Nous recherchons un Data Scientist pour renforcer l'équipe de notre client Data Science et Intelligence Artificielle. L'objectif est de poursuivre les travaux sur la "plateforme de services IA Générative" composée de plusieurs services IA destinés à des cas d'usages métiers portés par des projets. L'équipe est actuellement constituée de 3 Data Scientists et 2 DevOPS. Les services existants: - le service OCR Optical Character Recognition en mode synchrone - le service NLU Natural Language Understanding - le service KM Knowlekdge Management pour un chat bot Les sujets à venir: - déployer un service d'OCR asynchrone - utiliser les services OCR synchrones et/ou asynchrones pour les cas d'usages "carte d'identité", "factures", "passeport" - déployer un service lié à la lutte contre la fraude - déployer un service de catégorisation des documents

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 Cobol (F/H) pour intégrer notre équipe sur Paris. Vos missions seront de : Intégrer l'équipe en charge de ce périmètre pour contribuer aux différentes travaux (certains étant encore en phase de cadrage, d'autres proches de la mise en production). Réaliser le Reporting d’activité auprès du Scrum Master de la Squad et la Communication Clients (analyse des besoins et support utilisateurs) Assurer la prise en charge et la résolution d’incidents Concevoir et développer des applications en COBOL. Rédiger les spécifications techniques et fonctionnelles. Participer aux phases de tests unitaires et d'intégration. Assurer la maintenance corrective et évolutive des applications existantes. Collaborer avec les équipes fonctionnelles et techniques pour garantir la qualité des livrables.

Afin de mener à bien notre mission l’équipe est composée de Data Engineer, de Data Scientist, de développeurs Python et d’un data analyst. L’équipe se veut jeune dynamique, motivée et très pro-active, l’entraide et la bonne ambiance sont présentes. Le candidat devra donc avoir la personnalité permettant de conserver cette dynamique intacte. Les softs skills sont donc autant essentielles que la technique : bon communiquant, motivé, force de proposition et sociable. La mission : Un programme visant à traiter l’ensemble des uses cases nécessitant l’utilisation d’IA à destination de la Finance a été lancé. Dans le cadre de notre activité nous avons pour mission d’accompagner la phase de cadrage faite par les Product Owner et d’implémenter des solutions adaptées aux besoins exprimés. Pour se faire nous cherchons à renforcer l’équipe actuelle constituée de développeur Full stack (Python\Angular) de data engineer et de data scientist avec un Data Engineer possédant de bonnes compétences en IA générative. La mission principale du profil retenu sera : Concevoir et développer des solutions de traitement de données complexes Implémenter solutions exploitant des modèles d'IA générative Participer à la mise en place de prompts et de RAG Collaborer étroitement avec les Product owner, les autres membres de l’équipe et d’autres DSI afin garantir l'efficacité et la fiabilité des solutions mises en œuvre. Si vous êtes passionné par les défis liés à la manipulation de données non structurées, que vous maîtrisez le Python et que vous avez une solide expérience en Data Engineering et en Ia générative, nous serions ravis de recevoir votre candidature. L’environnement de travail se veut stimulant, il offre des opportunités d'apprentissage continu et des projets innovants au sein d'une équipe dynamique et passionnée par les technologies émergentes. Durant votre intervention vous serez rattaché au responsable de l’équipe de développements tactiques et vous serez supervisé par un membre de l’équipe maitrisant les outils de data science. Vous serez fréquemment au contact du métier, des équipes innovation et d’autres développeurs.

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 Paris. 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 Éditeur de logiciels en intelligence artificielle et data science , nous accompagnons de grands acteurs du secteur bancaire sur des projets critiques, notamment liés à la lutte contre la fraude . Missions Piloter le déploiement, le paramétrage et l’intégration des solutions logicielles chez les clients Assurer l’intégration avec les systèmes existants (API, Kafka, etc.) Analyser les besoins fonctionnels et techniques et rédiger les spécifications Paramétrer la solution et accompagner les phases de recette Garantir la qualité des livraisons et le respect des plannings Être l’interlocuteur technique privilégié des clients et assurer leur accompagnement Collaborer avec les équipes internes (Produit, R&D, Support) paramétrage de fichiers XML 2 jours de présentiel par semaine (Dont le jeudi) Localisation : ile de france ASAP

Contexte La Direction Data et Digital d'un grand groupe du luxe, travaille à structurer ses plateformes et ses projets data dans un contexte international et omnicanal. Les initiatives couvrent : développement e-commerce et omnicanal structuration de données métiers et analytique industrialisation des flux data adoption de bonnes pratiques de pilotage, qualité de données et gouvernance Ils disposent d’équipes data, digitales et technologiques intégrées, alliant innovation, qualité de service et excellence opérationnelle . Mission principale : Supporter le Programme Data et Digital dans : la coordination des initiatives transverses le suivi de la roadmap data & digital la production des reportings projets le pilotage des dépendances entre streams le suivi des risques, des jalons, des budgets l’animation des comités de pilotage l’optimisation des process PMO Ce rôle implique d’être l’interface entre : DSI / Data Office / métier / product owners / équipes techniques . La dimension technique est un atout (compréhension des flux data, reporting, plateformes cloud, outils de gouvernance) mais ce rôle n’est pas axé développement ou ingénierie. Le PMO travaille avec des data engineers, BI, devops, architectes et responsables métier. Technologies & Environnement (contextuel) Un environnement technologique moderne comprenant : outils de gestion de projet : Jira, Confluence, Slack technologies de développement backend : Node.js, PHP/Symfony (hors data) devops / cloud : Docker, Kubernetes, Terraform, AWS compétences data : Python, SQL, outils de data science Pour un PM / PMO, la compréhension de ces environnements permet d’être pertinent dans les arbitrages et le pilotage des initiatives, notamment lorsque les équipes data travaillent avec des technologies cloud ou des plateformes analytiques.

Contexte de la mission Dans le cadre de ses initiatives visant à améliorer la performance énergétique et à accélérer la décarbonation de ses activités, le client recherche un Product Engineer IA / ML . La mission s’inscrit au cœur des activités Énergie (bâtiments, sites industriels, réseaux, production) et consiste à accompagner les Business Units dans la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle à fort impact opérationnel. Le prestataire interviendra comme acteur clé entre les équipes métier, Data Science et IT , avec un objectif clair de passage à l’échelle et de déploiement multi-BU. 2. Objectifs de la mission Développer et déployer des solutions IA/ML industrielles visant l’optimisation de la performance énergétique et la réduction de l’empreinte carbone Transformer des problématiques opérationnelles complexes en produits IA robustes, maintenables et prêts pour la production Garantir l’intégration des solutions dans la plateforme data du Groupe et leur réplicabilité à l’échelle des Business Units Assurer un impact métier mesurable en lien direct avec les enjeux énergétiques et environnementaux 3. Missions et responsabilités Le Product Engineer IA / ML sera en charge de : Concevoir, développer et déployer des solutions IA/ML scalables, du POC à la production Collaborer étroitement avec les équipes Data Science et IT pour assurer la faisabilité technique, la qualité des données et l’industrialisation Construire et maintenir une bibliothèque de composants IA/ML explicables et réutilisables Intégrer les solutions dans la plateforme data Groupe pour un déploiement multi-BU Orchestrer la livraison end-to-end des cas d’usage, en garantissant robustesse, performance et traçabilité Produire une documentation complète (blueprints, guides d’implémentation, bonnes pratiques) afin de faciliter la réplication des solutions Favoriser la collaboration transverse entre Business Units, équipes Data, IT et fonctions centrales Contribuer au partage de connaissances et à la montée en compétence des équipes internes 4. Compétences requisesCompétences techniques IA générative et agents : Expert Machine Learning & Deep Learning : Expert MLOps et industrialisation des modèles : Confirmé Data Engineering : Avancé Efficacité énergétique et enjeux de décarbonation : Avancé Compétences transverses Capacité à transformer des enjeux métier en produits IA industrialisables Forte culture produit et orientation impact mesurable Capacité à travailler en environnement complexe et multi-acteurs Autonomie, rigueur technique et sens du delivery

Mission La mission d'une institution financière majeure est de contribuer à une croissance responsable et durable par un financement de l'économie dans le respect des plus hauts standards éthiques, en particulier dans les domaines de l'anti-blanchiment d'argent, de la lutte contre le terrorisme, et de la lutte contre la fraude et l'ingénierie sociale. L'optimisation des services opérationnels via la science des données représente une opportunité majeure pour notre entreprise de se démarquer sur le marché. Descriptif du Poste Assurer la recherche de données et la mise au point de modèles performants afin d'assister de nombreuses équipes de la banque commerciale dans leur effort d'identification et d'analyse des comportements suspects. Déployer et intégrer ces modèles dans les infrastructures et flux de travail de l'entreprise en assurant un impact positif et maîtrisé. Profil Recherché Nous cherchons un profil capable de développer et intégrer des solutions avancées de data science appliquée à des données structurées en priorité. Des compétences en traitement du langage naturel (NLP traditionnelle, voire GenAI) seraient un plus permettant de proposer à nos clients internes des fonctionnalités différenciantes et l'évolution en interne du profil vers d'autres projets. Ce profil doit connaître en détail le fonctionnement de nombreux algorithmes d'apprentissage, supervisé comme non supervisé, et être en pleine possession des méthodologies d'évaluation de modèles. Idéalement, le candidat devrait avoir une expérience pratique dans des projets similaires et démontrer une capacité à traduire un problème concret en problème mathématique au moyen des données. Une excellente maîtrise de Python et de SQL est en outre nécessaire. Des compétences de type "soft skills" seront également incontournables, comme la gestion de projet, une écoute de qualité avec les interlocuteurs métier ainsi qu'une bonne communication, et un goût de la collaboration et le partage des connaissances, notamment avec les autres data scientists et les équipes techniques et opérationnelles (MLE, MLOPS, OPS).

Vous assurez le pont entre la recherche en Data Science et la mise en production des modèles prédictifs. Votre mission principale consiste à industrialiser les pipelines de Machine Learning pour garantir leur robustesse, leur répétabilité et leur scalabilité. Vous mettez en place des chaînes de CI/CD spécifiques au ML (MLOps) incluant le versioning des données, des modèles et du code. Vous développez des outils de monitoring pour détecter la dérive des données (data drift) et la baisse de performance des modèles en production. Vous travaillez sur l'optimisation des infrastructures de calcul (GPU/CPU), la conteneurisation des modèles (Docker/Kubernetes) et l'exposition via des micro-services performants. Expert technique, vous collaborez avec les Data Scientists pour optimiser les algorithmes et avec les équipes Infra pour garantir une intégration fluide dans l'écosystème Cloud ou On-premise de la banque.

Lead MLOps – Expert PythonRAG Conversationnel Production (Azure Cloud – Full Microsoft) Dans un contexte cabinet / finance / environnement régulé, nous recherchons un Lead MLOps senior , expert Python, ayant déjà mis en production un RAG conversationnel sur Azure . Il ne s’agit pas d’un rôle de Data Scientist ni d’un profil POC. Nous cherchons un Lead Engineering capable d’industrialiser, structurer et opérer un système GenAI en production , dans un environnement complexe et multi-acteurs. Mission Transformer un RAG conversationnel (POC ou existant) en système production-grade . Concevoir et structurer l’architecture technique sur Azure Cloud . Mettre en place les pipelines CI/CD et MLOps adaptés aux systèmes LLM/RAG. Déployer, monitorer et opérer la solution en production. Définir les standards de gouvernance IA, versioning, auditabilité et conformité. Interagir étroitement avec les architectes Azure et équipes Ops Cloud . Être force de proposition, cadrer, arbitrer et assumer les décisions techniques. Passer du POC à la PROD de manière structurée et mesurable . Expertise Azure (indispensable) Maîtrise concrète des environnements Azure : Azure OpenAI Azure AI Search / Vector Search Azure ML / Fabric / Databricks Azure DevOps / GitHub Actions AKS ou services managés Azure Monitoring Azure (logs, métriques, alerting) Capacité à dialoguer techniquement avec les architectes et équipes Ops Azure. RAG Conversationnel – Exigences Architecture modulaire (ingestion / retrieval / génération découplés) Gestion du contexte conversationnel Optimisation retrieval (chunking, reranking, hiérarchisation) Contrôle des hallucinations Monitoring qualité & performance Évaluation automatisée (LLM-as-a-Judge, métriques retrieval, A/B testing) MLOps – Cœur du rôle Pipelines CI/CD pour ML / GenAI Versioning code / data / modèles Tests unitaires & intégration Monitoring technique (latence, coûts, erreurs) Monitoring sémantique (qualité des réponses) Rollback & gestion des incidents Gouvernance IA & standards engineering Engineering Python expert (FastAPI, modularité, clean architecture) Structuration claire du code Gitflow maîtrisé Scalabilité & résilience Documentation et standards d’équipe Profil recherché 7–10+ ans d’expérience Lead MLOps / ML Engineering senior Expérience démontrée de mise en production RAG conversationnel sur Azure Habitué aux environnements cabinet / finance / régulés Leadership affirmé, capacité à s’imposer Capable de proposer des solutions pragmatiques et surtout de les exécuter Environnement de travail Localisation : Paris centre Télétravail partiel possible Environnement exigeant mais agile Culture d’équipe forte, esprit “team spirit” Mode de fonctionnement dynamique, proche d’un esprit startup Forte exposition aux enjeux stratégiques IA Ce que nous ne recherchons pas Profils orientés uniquement Data Science RAG prototype / non production-grade Expérience Azure superficielle Manque d’expérience MLOps réelle Profil incapable de structurer et gouverner

Data Analyst Market Data Description du poste : Expert de la donnée financière, vous gérez l'ensemble du cycle de vie des Market Data (Bloomberg, Reuters, prix internes) utilisées par les moteurs de valorisation et de risque. Votre mission consiste à assurer la qualité, l'intégrité et la disponibilité des données de marché pour toutes les classes d'actifs (Taux, Change, Actions). Vous concevez des dashboards de contrôle, analysez les anomalies de prix et mettez en place des processus de nettoyage de données via des outils de Data Science. Vous collaborez avec les métiers pour identifier de nouvelles sources de données et optimisez les coûts liés aux flux externes. Vous jouez un rôle clé dans la gouvernance des données de la banque, en veillant à ce que les paramètres de marché injectés dans les modèles de pricing soient conformes aux exigences réglementaires et aux standards de l'institution.