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

Dans le cadre du plan de transformation DATA de notre Client, notre client développe des applications et plateformes DATA pour rendre nos métiers (pilotage, marketing, commerce, etc.) autonomes dans l’analyse de leurs données et KPI. Les infrastructures et projets incluent : AWS, GitLab, Terraform, DBT, Snowflake, Python, Scala, Spark, PowerBI, AI/GenAI Architectures Big Data sophistiquées pour ingérer plus de 100 par jour (Datalake, Event-Driven, Streaming, etc.) Exemples de projets : Chatbot AI Socle vidéo, navigation et calcul des audiences Recommandation de programmes via IA Feature Store et modernisation des flux financiers Plateformes CRM et partage de données partenaires Kubernetes et applications de data self-service Missions En tant que Data Engineer , vous serez en charge de : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données scalables et performants (ingestion, traitement et stockage de données massives). Développer des architectures Big Data sur AWS (S3, EMR, Lambda, Kinesis, Batch…), Snowflake et Spark. Développer en Scala et Python pour le traitement massif des données. Automatiser les workflows et orchestrer les pipelines avec Airflow et DBT . Concevoir et exposer des APIs customer-facing performantes. Optimiser les performances et garantir la scalabilité pour gérer un volume important d’utilisateurs. Collaborer avec les équipes Data Science, Produit et DevOps pour une intégration fluide.

Notre plateforme data science sur Azure est en construction. Le platform engineer a deux activités : - le déploiement de l'infrastructure as code sur le cloud - le développement de pipeline CI/CD pour les usages data science qui sont en cours d'industrialisation. Les missions de l'équipe sont : - Assurer le maintien en condition opérationnelle, l’évolutivité et la connaissance de la plateforme Microsoft Azure CLAUDI.IA - Accompagner les directions métiers et leurs data scientists dans la réalisation de leurs expérimentations et de leurs produits industriels de data science - Apporter un support fonctionnel et technique aux directions métiers Objectifs et livrables La Société devra fournir les prestations suivantes : En tant que platform engineer sur notre plateforme CLAUD.IA. Assurer un rôle de : - concepteur et de développeur de pipelines CI/CD Data et Machine Learning mise en œuvre dans le cycle de vie des produits data science - concepteur et de développeur de pipelines CI/CD de création de ressources Azure, de web applications et d'environnements de travail à destination des data scientists

La plateforme vise à industrialiser les usages Data et Machine Learning et à accompagner les directions métiers dans leurs expérimentations et produits data science. Le Platform Engineer intervient sur deux axes majeurs : le déploiement de l’infrastructure as code sur le cloud Azure le développement et l’industrialisation de pipelines CI/CD pour les usages Data Science Missions de l’équipe plateforme Assurer le maintien en condition opérationnelle , l’ évolutivité et la maîtrise technique de la plateforme Azure. Accompagner les directions métiers et leurs data scientists dans la réalisation de leurs expérimentations et produits industriels Fournir un support fonctionnel et technique aux équipes métiers

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

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Engineer Spark/Scala sur Bordeaux. Afin de renforcer l'équipe de développement, on recherche un Data Engineer expérimenté et connaissant les technos suivantes : Solutions utilisées : -Socle Big Data (OI1) : *Compute : Yarn *Storage: HDFS (avec chiffrement pour C3), Hive *Sécurité des données: Ranger, Ranger KMS, Ldap, Kerberos Frameworks/langage/outils utilisés : -MoveNAStoHDFS -Moteur d'ingestion v2 -Spark Scala -Dictionnaire de données -Socle Data Science : *DataiKu Automation Frameworks/langage/outils utilisés: -Spark 3 -HQL Localisation : Bordeaux + 2 à 3 jours de présence sur site requise

Dans le cadre d’un programme Innovation & IA Générative , nous recherchons un Développeur expérimenté capable d’intervenir sur des sujets mêlant développement backend, data science et industrialisation . Missions principales Conception et développement de solutions IA / IA Générative Développement et intégration technique en Java & Python Mise en place des tests : TU / intégration / recette Déploiement et suivi en environnement production Travail en équipe sur des projets innovants et à forte valeur ajoutée Compétences attendues Python avancé (Back-end & Data Science) Framework : TensorFlow Libraries : scikit-learn, pandas, NumPy, PySpark, PyKrige Environnements & data Bases : MySQL / NoSQL Conteneurisation / orchestration : Kubernetes Profil recherché Curieux, motivé, impliqué sur des sujets innovants Très bon esprit d’équipe et capacité à s’intégrer dans un collectif Autonome et orienté qualité (tests / intégration / production) 📍 Localisation : Nantes 🎯 Senior / Expérimenté – Python & Java

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Product Owner Big Data pour piloter la roadmap d’une plateforme data industrielle et maximiser la valeur des produits data. Vous analyserez les besoins métiers et techniques, structurerez le backlog produit et proposerez des trajectoires d’évolution alignées avec la stratégie data de l’entreprise. Vous travaillerez étroitement avec les équipes Data Engineering, Data Science, BI, Cloud et DevOps pour traduire les besoins en user stories claires, définir des critères d’acceptance et prioriser les fonctionnalités à forte valeur ajoutée. Vous accompagnerez la mise en place de produits data fiables, documentés et exploitables, en intégrant des enjeux de qualité, de gouvernance et de performance. Vous animerez des ateliers avec les parties prenantes, participerez aux cérémonies agiles et suivrez des indicateurs d’usage et de création de valeur. Vous aurez également un rôle clé dans la communication entre équipes techniques et métiers, en facilitant l’alignement stratégique et en promouvant une culture produit orientée données et impact business.

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.

Big APPS recrute un(e) Data & IA Engineer en CDI pour intervenir sur des projets Data & IA à forte valeur ajoutée. En tant que Data Engineer, vous aurez pour responsabilités de : Concevoir, développer et maintenir les plateformes de données de nos clients, en garantissant l’intégrité, la disponibilité et la sécurité des données Mettre en œuvre des pipelines de traitement de données : ingestion, stockage, transformation et analyse en temps réel Participer à la création et au déploiement de solutions d’intelligence artificielle (machine learning, systèmes de recommandation) Collaborer avec les équipes Data Science pour l’industrialisation des modèles prédictifs Exploiter les environnements Cloud (Azure, AWS, GCP) pour concevoir des solutions performantes et scalables Contribuer à la culture DevOps en automatisant les déploiements et en intégrant des pratiques CI/CD Profil recherché Pour réussir sur ce poste, vous disposez de : Une expérience ou de solides connaissances en Python, Spark, Scala, Kafka, Java Une forte appétence pour l’IA et la Data Science Une expérience avec au moins un Cloud Provider (Azure, AWS ou GCP) Des connaissances en orchestration de données (Airflow, Prefect) et en bases de données SQL / NoSQL Une sensibilité aux bonnes pratiques DevOps Des certifications Data & Cloud appréciées : Azure Data Engineer, AWS Big Data, Google Cloud Data Engineer, DBT, Snowflake, Databricks Environnement de travail - Une équipe soudée, motivée par le partage de connaissances et le développement des compétences. - Des projets variés touchant à des domaines tels que l'IA, la Big Data, le DevOps et le Cloud. - Un environnement stimulant, favorisant l’innovation et l’utilisation des dernières technologies. - La possibilité de travailler avec des experts et de se former en continu sur les technologies émergentes, notamment dans le domaine de l’intelligence artificielle. Si vous souhaitez rejoindre une entreprise où l'innovation et le développement sont au cœur des projets, envoyez-nous votre candidature dès aujourd’hui !

Nous recherchons un Data Engineer Spark/Scala Objectif global : Développement sur le Hub Risque avec les technos Spark/Scala. Les livrables sont: Programmes développés Dossier de conception technique Dossier de tests unitaires Compétences techniques: Spark Scala - Confirmé - Impératif Big Data - Confirmé - Impératif Description détaillée: Afin de renforcer l'équipe de développement, on recherche un Data Engineer expérimenté et connaissant les technos suivantes : Solutions utilisées : - Socle Big Data (OI1) : o Compute : Yarn o Storage: HDFS (avec chiffrement pour C3), Hive o Sécurité des données: Ranger, Ranger KMS, Ldap, Kerberos Frameworks/langage/outils utilisés : - MoveNAStoHDFS - Moteur d'ingestion v2 - Spark Scala - Dictionnaire de données - Socle Data Science : o DataiKu Automation Frameworks/langage/outils utilisés: - Spark 3 - HQL Prestation sur Bordeaux. 2 à 3 jours de présence sur site requise.

Nous recherchons un Data Engineer Spark/Scala Objectif global : Développement sur le Hub Risque avec les technos Spark/Scala. Les livrables sont: Programmes développés Dossier de conception technique Dossier de tests unitaires Compétences techniques: Spark Scala - Confirmé - Impératif Big Data - Confirmé - Impératif Description détaillée: Afin de renforcer l'équipe de développement, on recherche un Data Engineer expérimenté et connaissant les technos suivantes : Solutions utilisées : - Socle Big Data (OI1) : o Compute : Yarn o Storage: HDFS (avec chiffrement pour C3), Hive o Sécurité des données: Ranger, Ranger KMS, Ldap, Kerberos Frameworks/langage/outils utilisés : - MoveNAStoHDFS - Moteur d'ingestion v2 - Spark Scala - Dictionnaire de données - Socle Data Science : o DataiKu Automation Frameworks/langage/outils utilisés: - Spark 3 - HQL Prestation sur Bordeaux. 2 à 3 jours de présence sur site requise.

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

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.

Concevoir, développer et opérer des pipelines de données robustes et évolutifs au sein d’environnements Cloud Mettre en place des mécanismes d’ingestion, de transformation et d’exposition de données provenant de sources multiples, structurées ou non Exploiter les services Cloud pour l’orchestration des flux, le stockage et le calcul distribué Développer des composants Data orientés usages analytiques et Intelligence Artificielle Participer à la mise en production et à l’industrialisation de modèles de Machine Learning et d’IA générative Optimiser la performance, la fiabilité et la maintenabilité des traitements et des pipelines Définir et appliquer des règles de qualité, de cohérence et de normalisation des données Contribuer à la structuration des référentiels data et aux démarches de gouvernance Produire et maintenir la documentation technique et fonctionnelle des flux et modèles de données Accompagner les équipes métiers et analytiques dans la formalisation des besoins Data Animer des ateliers de cadrage afin de traduire les usages fonctionnels en solutions techniques Jouer un rôle d’interface entre les équipes IT, Data Science et utilisateurs finaux Automatiser les déploiements et les traitements via des pipelines CI/CD Contribuer à la conception et à la sécurisation des architectures Data Cloud Intégrer les traitements selon les standards ETL/ELT et les bonnes pratiques DevOps

Contexte : Dans le cadre du développement d’un assistant virtuel pour les employés, nous recherchons un ML Engineer capable de structurer une vision technique claire et de la transformer en roadmap d’implémentation robuste. ❇️ Concevoir et déployer des micro-services Python (API, Swagger, tests, CI/CD) ❇️ Industrialiser des pipelines Machine Learning de bout en bout (déploiement, monitoring, retraining) ❇️ Faire le lien entre Data Science, équipes AI & Analytics et IT Production ❇️ Garantir la qualité des données, la fiabilité des modèles et leur performance en production