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

ContexteAu sein d'une division AI & Innovation d'un grand groupe international, une équipe dédiée à l'industrialisation et à la mise en production des solutions IA recherche un profil expérimenté pour assurer l'ownership technique d'un produit Data Science Platform. L'équipe compte une cinquantaine d'experts répartis sur plusieurs pôles : Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office et Client Services. La plateforme de Data Science / MLOps est utilisée par plusieurs centaines de Data Scientists et repose sur des environnements Cloud et On-Premise. Elle s'intègre également à plusieurs infrastructures, plateformes et services d'IA générative en production. L'environnement s'appuie notamment sur : Des infrastructures Cloud et On-Premise Des environnements Kubernetes / OpenShift Des infrastructures GPU pour le training et l'inférence Des pratiques DevSecOps, GitOps, MLOps et LLMOps L'automatisation des infrastructures, plateformes et produits via leurs API Des enjeux forts de sécurité, observabilité, auditabilité, traçabilité et gouvernance MissionsEn tant qu'Expert Technique Data Science Platform, vous serez notamment en charge de : Participer à la conception technique et fonctionnelle du produit en collaboration avec les équipes Solutions Engineering et DevSecOps. Assurer le respect des exigences de sécurité, conformité, confidentialité et production IT. Définir et mettre en œuvre les mécanismes permettant aux équipes métiers et IT d'assurer leur propre gouvernance du produit. Construire, maintenir et faire évoluer la roadmap technique du produit en fonction des besoins des utilisateurs. Accompagner au quotidien les utilisateurs et décideurs métiers et IT et promouvoir les bonnes pratiques d'utilisation de la plateforme. Superviser les opérations critiques : changements, déploiements, mises à jour et évolutions, avec une vision de bout en bout des impacts. Organiser et documenter la gestion des incidents, notamment les analyses de root cause et la coordination entre les différentes équipes. Assurer la relation technique avec les fournisseurs et partenaires intervenant sur le produit : éditeurs, équipes d'industrialisation et équipes infrastructure. Contribuer à l'amélioration continue des processus et à l'alignement avec les autres équipes Data & IA. Être force de proposition sur l'automatisation, l'industrialisation et l'évolution des pratiques MLOps / LLMOps. Environnement de travailEsprit Team Play et forte collaboration transverse Environnement international et technologique Autonomie, rigueur et exigence de qualité Fort sens du service Curiosité et veille technologique Appétence pour le partage de connaissances Forte culture de l'automatisation Anglais courant indispensable : échanges avec des fournisseurs et utilisateurs internationaux, documentation principalement en anglais Environnement de travail MacOS ou Windows au choix

Dans le cadre d'un projet majeur de modernisation et de décarbonation d'un environnement industriel, nous recherchons un(e) Mathématicien(ne) / Ingénieur(e) en Recherche Opérationnelle. Vous interviendrez sur des problématiques de modélisation et d'optimisation mathématique appliquées à la coordination d'outils de production. Vos missionsParticiper aux études d'impact liées à la transformation des processus industriels Concevoir et développer des modèles d'optimisation mathématique Implémenter les modèles définis lors des études Réaliser les tests unitaires Participer aux phases de mise en service et de montée en charge Analyser et résoudre les anomalies Participer à la maintenance des outils existants Former et accompagner les utilisateurs Rédiger la documentation technique

Dans le cadre de la structuration de notre pôle IA, nous faisons évoluer notre trajectoire technique : nous ne cherchons pas un Data Scientist ou un ML Engineer classique, mais un AI Agent Builder / LLM Engineer confirmé. Votre mission ? Concevoir, déployer, gouverner et industrialiser des agents IA autonomes répondant à des besoins métier variés (Support, Finance, RH, Opérations, Fraud/Risk), tout en maintenant une infrastructure de données robuste et hautement scalable sous GCP. Vous travaillerez au carrefour des équipes Data, Tech, Produit et Metier pour passer des prototypes à la production réelle. VOS MISSIONS Conception & Industrialisation d'Agents IA (Cœur du rôle)Création d'agents IA métiers : Développer et orchestrer des agents fonctionnels et multi-outils pour adresser des problématiques métier concrètes. Gouvernance & Guardrails : Mettre en place des mécanismes de contrôle, d'évaluation, de sécurité et d'alignement pour garantir des réponses fiables en production. Administration de plateformes Agents/LLM : Gérer et superviser l'écosystème d'orchestration et de monitoring (ex: LangSmith, Azure AI Foundry, Vertex AI, Bedrock). Déploiement & MLOps : Assurer le passage en production robuste avec une architecture MLOps adaptée (CI/CD via GitHub Actions). Modélisation, Analyse & Inférence de DonnéesModélisation hybride : Adresser les problématiques clés (prévention de la fraude, scoring, optimisation des conversions) en combinant GenAI/LLM et ML classique / Deep Learning selon l'impact coût/performance. Analyse d'impact & Rigueur statistique : Analyser le flux transactionnel avec rigueur (tendances, anomalies, causalité) et challenger les modèles sur des données réelles avant tout déploiement. Infrastructure de Données & MLOps (Stack GCP)Pipelines de données : Concevoir et maintenir des pipelines de données fiables sur notre stack GCP (BigQuery, Dataform, Pub/Sub) pour alimenter les agents et modèles. Performance & Scalabilité : Optimiser les requêtes, gérer de volumineux flux de données et éliminer les goulots d'étranglement. Acculturation & Animation de la Culture IAInspiration & Pédagogie : Co-construire les cas d'usage avec le Produit et vulgariser vos réalisations auprès d'interlocuteurs non-techniques sans sacrifier la rigueur scientifique. Veille & Standards : Établir des standards de dev (tests, linting, doc) et animer une veille technologique active sur les avancées des LLM et de l'agentique.

Pour un poste en cdi sur Luxembourg, nous recherchons des data Scientist senior dans le secteur de la banque et de l'assurance Vous rejoignez une équipe qui met l'analytique avancée et le machine learning au service de décisions métier concrètes. Votre rôle : transformer des questions business en modèles qui tournent réellement en production, et pas seulement en preuves de concept. Vous avez une bonne capacité de vulgarisation afin de discuter avec le métier Conditions Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. Véhicule de fonction envisageable après une première période. Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Conditions Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. Véhicule de fonction envisageable après une première période. Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Ce que vous ferez au quotidien Vous prenez en charge des cas d'usage de bout en bout — de l'exploration des données jusqu'au suivi post-déploiement — sur des sujets comme la détection de fraude, la prévision, la segmentation clientèle, la rétention ou l'optimisation des campagnes. Concrètement, cela veut dire : construire les features, entraîner et évaluer les modèles, choisir les indicateurs de performance pertinents, puis surveiller leur comportement dans la durée et déclencher les recalibrages quand la dérive s'installe. Vous travaillez main dans la main avec le Data Engineering, l'IT, l'équipe AI et les directions métiers pour industrialiser ce qui est développé. Vous documentez vos travaux et accompagnez les utilisateurs dans l'appropriation des outils livrés. Le contexte étant réglementé, l'explicabilité des modèles et leur usage responsable font partie intégrante du travail, pas d'une case à cocher en fin de projet. Enfin, vous contribuez aux standards data science du Groupe, à la constitution d'une base de composants réutilisables, et vous servez de point d'appui technique aux profils plus juniors. Comment se passe la suite Le processus tient en trois temps : un premier échange avec l'équipe recrutement pour faire connaissance, une mise en situation concrète sur des cas proches de votre futur quotidien ou des besoins de nos clients, et — en option, si l'exercice vous tente — un entretien vidéo à enregistrer quand cela vous arrange, guidé par un assistant IA.

Objectif de la mission : Dans le cadre de l'accélération de sa stratégie autour de l'Intelligence Artificielle et de l'innovation, un acteur majeur des services financiers souhaite renforcer son dispositif avec un profil senior capable de définir, piloter et déployer une stratégie IA à l'échelle de l'organisation. La mission intervient à la convergence des enjeux technologiques, métiers, data et transformation. L'objectif est de faire passer les initiatives IA de l'expérimentation à une adoption industrialisée, gouvernée et créatrice de valeur pour les différentes activités. 1. Définition de la stratégie IA et Innovation · La mission aura pour responsabilité de définir et piloter la stratégie IA et innovation en cohérence avec les priorités de l'organisation. · Elle devra identifier les opportunités à fort potentiel et structurer leur mise en œuvre en collaboration avec les équipes métiers, IT et Data. 2. Industrialisation des initiatives IA · La mission devra accompagner le passage à l'échelle des solutions IA et structurer leur déploiement auprès des différentes lignes métiers. · Les cas d'usage pourront notamment concerner les activités d'investissement, les opérations, la conformité, la distribution et les services clients. · L'objectif sera de transformer les expérimentations pertinentes en solutions industrialisées produisant une valeur mesurable en matière d'efficacité, de productivité ou de revenus. 3. Gouvernance, conformité et gestion des risques · La mission devra garantir un cadre robuste pour le développement et l'utilisation des solutions IA. · Une attention particulière sera portée à la gouvernance, à la conformité et à la maîtrise des risques associés aux initiatives déployées. 4. Transformation et acculturation IA · La mission participera activement au développement d'une culture d'innovation et d'expérimentation autour de l'IA. · Elle accompagnera les différentes parties prenantes dans l'adoption des nouveaux usages et pilotera les dimensions de conduite du changement et d'acculturation associées. Prestations demandées : Les principales responsabilités seront les suivantes : · Définir et piloter la stratégie IA et Innovation. · Identifier et prioriser les initiatives IA à fort potentiel métier. · Accompagner l'expérimentation puis l'industrialisation des solutions retenues. · Déployer l'adoption de l'IA à l'échelle des différentes activités. · Piloter la création de valeur générée par les initiatives IA en matière d'efficacité, de productivité et de revenus. · Structurer la gouvernance, la conformité et la gestion des risques associés aux solutions IA. · Développer un écosystème favorisant l'innovation et l'expérimentation. · Piloter la conduite du changement et l'acculturation des équipes aux usages de l'IA. · Travailler en coordination étroite avec les équipes métiers, IT et Data. · Interagir avec des parties prenantes de niveau direction.

Pour un grand groupe international du transport et de la logistique basé à Marseille, nous recherchons un Data Scientist senior pour renforcer l'équipe Digital Sales (Digital Agency) sur une mission de 3 mois, à raison de 2 jours par semaine sur site. Objectif : développer des modèles analytiques avancés pour optimiser les parcours clients digitaux (Customer Journey Optimization), améliorer la conversion et mesurer la performance des actions marketing et opérationnelles. Missions : Clustering et segmentation comportementale des clients digitaux (K-means, etc.) : identification de micro-segments, d'intentions et de points de friction Systèmes de recommandation (services à valeur ajoutée) Modèles prédictifs appliqués aux parcours : drop-off, intent prediction, scoring Attribution multi-touch (MTA) sur les parcours digitaux : chaînes de Markov (1er et 2e ordre), Shapley Values IA générative / LLM pour analyser les irritants, comprendre les variations et synthétiser les enseignements clés Développement Python avancé : prototypage sous Jupyter puis industrialisation des solutions Restitution des recommandations aux équipes métier pour un pilotage data-driven des parcours clients

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & IA, nous recherchons un Data Scientist / Data Engineer expérimenté, spécialisé en Intelligence Artificielle Générative, afin d'assurer la continuité et l'évolution de projets stratégiques. Le consultant intégrera une équipe travaillant sur un projet d'IA agentique à fort impact métier. L'un des principaux objectifs est de développer et d'optimiser une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses pertinentes à des e-mails utilisateurs portant sur différents types de demandes : renseignements, réclamations, opérations contractuelles, etc. La mission comporte une forte dimension LLM, NLP, RAG et industrialisation des modèles IA. Missions principales Reprendre les travaux existants et assurer la continuité du projet d'IA agentique. Concevoir, entraîner, évaluer et optimiser des Large Language Models (LLM) dédiés à la génération de texte. Améliorer la pertinence et la qualité des pré-réponses générées. Optimiser les processus de Retrieval-Augmented Generation (RAG) existants. Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en environnement de production. Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD, versioning, monitoring, déploiement et maintien en conditions opérationnelles. Analyser les performances des modèles et identifier les axes d'amélioration. Garantir la robustesse, la scalabilité et la maintenabilité des solutions développées. Réaliser une veille sur les évolutions en IA Générative, LLM, NLP et Machine Learning. Collaborer étroitement avec les équipes Data, développement, architecture, produit et métiers. Participer aux cérémonies et rituels Agile de l'équipe.

Contexte d'utilisation chez Limagrain Compétences attendues Niveau RAG end-to-end Retrievers & embeddings Assistants scientifiques, juridiques et métiers sur corpus internes. Optimiser la récupération de sources fiables. Ingestion, parsing, OCR, structure, chunking, embeddings, indexation, retrieval, reranking, génération et citations. Indispensa ble Dense/sparse/hybride, metadata filters, multi query, parent-child, contextual retrieval, vector stores et évaluation du retrieval. Indispensa ble Analyse documentaire Exploiter PDF, Word, PowerPoint, Layout-aware parsing, OCR, extraction Indispensa Référentiel de compétences - Tech Lead GenAI Limagrain - Septembre 2026 Référentiel de compétences - Tech Lead GenAI Limagrain - Septembre 2026 Technologies / savoir-faire Contexte d'utilisation chez Limagrain Compétences attendues Niveau tableaux, scans et dossiers complexes. tables/images, métadonnées, déduplication, classification et validation. ble VLM & VQA Analyser images, figures, schémas, parcelles, maladies, rapports et documents multimodaux. Vision-language models, visual question answering, grounding, OCR multimodal, évaluation et limites. Avancé Gestion du contexte Maîtriser qualité, coût et mémoire des agents. Context engineering, fenêtres, compression, résumé, mémoire court/long terme, cache, provenance et isolation. Indispensa ble Single-agent Automatiser une tâche métier avec outils et garde-fous. ReAct/tool calling, structured outputs, validation, retries, human-in-the-loop et permissions. Indispensa ble Multi-agent Décomposer les workflows complexes entre agents spécialisés. Supervisor, router, planner-executor, handoffs, shared state, parallélisme, consensus et contrôle des boucles. Avancé LangChain / LlamaIndex Assembler modèles, retrievers, tools et chaînes RAG. Intégrations, loaders, chains, agents, structured output et composants remplaçables. Avancé LangGraph Orchestration stateful et durable de workflows agentiques. Graphes, état, checkpoints, streaming, interruptions, human-in-the-loop et reprise. Avancé LangSmith Tracing, debugging, datasets, évaluations et monitoring.

Bonjour à toutes et à tous, notamment aux Data Scientists spécialisés GenAI / LLM 🤖🧠 🔎 Je cherche un(e) Data Scientist pour intervenir sur une mission stratégique autour de l'AI et de la GenAI au sein d'un environnement international. Tu interviendras au cœur d'une équipe en charge de construire les fondations AI qui permettront aux différentes équipes produit et marques de développer et industrialiser des fonctionnalités basées sur l'IA. 💻 Ce que tu vas faire : Concevoir et développer des frameworks AI réutilisables Travailler sur l'orchestration LLM, le RAG, les agents et la gestion des prompts / contextes Construire des dispositifs d'évaluation et d'observabilité des solutions GenAI Définir des bonnes pratiques et architectures de référence pour les projets GenAI / ML Travailler sur les problématiques de sélection de modèles, coûts, latence, sécurité et Human-in-the-Loop Prototyper des use cases AI de bout en bout Intervenir notamment sur la génération et l'enrichissement de contenus produits, le SEO/GEO multilingue, les assistants et la recherche sémantique Transformer les POCs à fort potentiel en composants industrialisés Collaborer avec les équipes Produit, Data, Sécurité et Juridique Contribuer à la communauté AI interne via la documentation, les workshops, les exemples de code et les code reviews 🎯 Stack technique : Python / LLM / GenAI / RAG / Agents / APIs / Microservices / CI-CD / Cloud (GCP / AWS / Azure) 🕵️‍♂️ Profil recherché : 3 à 6 ans d'expérience dans la construction de systèmes ML / NLP en production Expérience hands-on récente sur les LLM et la GenAI Bonne maîtrise des sujets RAG, agents, évaluation et/ou fine-tuning Solides compétences en Python Bonnes bases en software engineering : APIs, microservices, testing, CI/CD Expérience sur un environnement Cloud : GCP, AWS ou Azure Bonne compréhension des enjeux GenAI : modèles, coûts, latence, sécurité, évaluation Français et anglais professionnels 🚀 Les plus de la mission : Expérience en e-commerce, retail, product catalogs ou plateformes web riches en contenu Connaissance des environnements PIM Expérience sur des pipelines de contenu multilingue ou des outils SEO Familiarité avec les frameworks d'évaluation LLM, les guardrails et les outils de gestion des prompts / versions Expérience en startup deep-tech ou au sein d'une équipe centrale de plateforme / enablement 📍 IDF : Rythme hybride 🏡 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission : longue durée Qu'en penses-tu ? Si tu es un(e) Data Scientist spécialisé(e) GenAI / LLM et que tu souhaites intervenir sur une mission d'envergure avec des enjeux forts d'industrialisation de l'AI, je serais ravi(e) d'échanger avec toi 🚀 Un excellent week-end 🌞

Dans le cadre de la création d'une Direction IA & Data en 2026, le client souhaite renforcer son pôle Transformation IA avec un(e) Change Manager. Cette direction a pour mission de définir et porter la stratégie IA du Groupe, d'accompagner les métiers dans l'identification et le déploiement de cas d'usage, et de favoriser l'adoption des nouveaux usages. À l'interface entre les métiers, les équipes IT/Data/IA et les fonctions support, le/la Change Manager pilote les initiatives IA depuis l'identification des opportunités jusqu'à leur déploiement et leur adoption à grande échelle. Il/elle assure la cohérence, la priorisation et l'avancement des projets, tout en garantissant leur valeur métier et leur appropriation durable par les utilisateurs. Principales missions et livrables : • Identifier et qualifier les opportunités IA en analysant les besoins métiers, leur valeur et leur faisabilité. • Cadrer les projets IA : objectifs, périmètre, parties prenantes, critères de succès et trajectoire vers l'industrialisation. • Piloter les POC et expérimentations, organiser les tests utilisateurs et formuler des recommandations sur leur poursuite. • Coordonner les équipes métiers, Produits & Technologies, Data/IA, Sécurité, Juridique et RH. • Accompagner la transformation des processus métier en collaboration avec le/la Workflow Designer. • Définir et piloter les plans de déploiement, en veillant aux prérequis techniques, organisationnels et humains. • Élaborer et déployer la stratégie de conduite du changement : analyse d'impacts, identification des freins et plans d'accompagnement. • Coordonner les actions de communication, sensibilisation et formation avec le Responsable de Formation IA. • Suivre l'adoption des nouveaux usages à travers les indicateurs d'utilisation, de satisfaction et d'appropriation. • Mesurer la valeur créée, consolider les retours d'expérience et contribuer à l'alimentation de la roadmap IA. Astreintes exceptionnelles possibles en soirée, week-end et jours fériés.

Data Engineer / Data Analyst : Data Catalog & Data Governance (OpenMetadata) Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données, et s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Vous prenez en charge le volet Data Catalog / Data Governance : analyser l'adéquation d'OpenMetadata au SI existant puis, si la solution est retenue, la déployer et l'intégrer. VOS MISSIONS 1. Analyser l'adéquation d'OpenMetadata au SI existant 2. Si la solution est retenue, déployer et intégrer OpenMetadata 3. Cataloguer les données et documenter les métadonnées 4. Mettre en place le data lineage de bout en bout 5. Cartographier les dépendances et produire l'analyse d'impact

Nous recherchons un Data Scientist Senior pour rejoindre une équipe Data Science & Analytics et intervenir à 100 % sur un projet stratégique à fort enjeu. La mission combine Data Science, Machine Learning, optimisation, IA Générative et industrialisation, avec une forte proximité avec les équipes métiers dans un environnement international. Missions principalesConcevoir, développer et industrialiser des solutions Data & IA. Cadrer les nouveaux cas d'usage avec les différentes parties prenantes. Extraire, explorer, analyser et transformer des volumes importants de données. Concevoir et entraîner des modèles prédictifs. Développer des pipelines de construction et d'industrialisation des modèles. Travailler sur des problématiques de Machine Learning, clustering, optimisation et Deep Learning. Concevoir et développer des solutions autour des LLM et agents IA. Développer, déployer et monitorer des services Data fiables et capables de passer à l'échelle. Participer aux choix d'architecture et proposer les technologies les plus adaptées. Contribuer aux bonnes pratiques de développement, de déploiement et d'industrialisation. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions développées. Présenter les résultats et recommandations aux équipes techniques et métiers. Environnement techniqueStack principale : Python SQL scikit-learn Machine Learning LLM / GenAI Git Docker S3 Parquet Écosystème complémentaire : Kubernetes GitLab / CI/CD Airflow Kafka Spark Bash Prometheus / Grafana / Loki Kestra Compétences Data ScienceMachine Learning & modèles prédictifs Clustering Statistiques Deep Learning LLM / IA Générative Optimisation / Recherche Opérationnelle Heuristiques Industrialisation et monitoring des modèles

Avanda est une société de services Franco-Suisse. Dans le cadre d'un large appel d'offre du secteur public en Suisse Romande, nous recherchons plusieurs profils dans le domaine Data & Intégration. Notre client est une très grande organisation publique, avec plusieurs milliers de collaborateurs. Ces opportunités long terme (plusieurs années) nécessitent une présence régulière sur Genève (ou dans la région frontalière). Ces rôles sont pour des consultants (Permanent ou Freelance) intéressés à rejoindre un grand projet dans la région de Genève. Nous nous occupons de toute la partie administrative (payroll, permis, administration et relocation le cas échéant). LE ROLE Au sein du service Data science, vous collectez les données pertinentes, les nettoyez et les préparez pour l'analyse, puis appliquez des techniques statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour en extraire des informations utiles. Vous développez des modèles de data science et d'IA (Deep Learning, Computer Vision, langage naturel, Reinforcement Learning ou autres méthodes avancées selon les besoins du projet). Collecter et analyser des données issues de sources variées (automatiser l'extraction, l'intégration et la mise à jour des données). Réaliser l'analyse exploratoire des données avec des outils statistiques et des visualisations. Concevoir et développer des algorithmes et des modèles de data science et d'IA, et en améliorer les résultats. Évaluer la performance des modèles avec des mesures appropriées et les ajuster pour améliorer leur précision et leur généralisation. Collaborer avec des ingénieurs logiciels pour intégrer les modèles dans des applications ou des systèmes existants, et assurer leur déploiement efficace et sécurisé en production. Présenter et partager les résultats de manière claire et compréhensible aux parties prenantes. Démarrage prévu en janvier 2027. Requirements VOTRE PROFIL Diplôme d'ingénieur ou Master (ou équivalent) en data science ou domaine similaire. 5 ans et plus d'expérience dans le domaine. Très bonnes connaissances de Python et de Jupyter, des bibliothèques PyTorch, TensorFlow, Conda et Scikit-learn. Très bonnes connaissances du traitement du langage naturel, du Machine Learning et du Deep Learning, ainsi que de la qualité des données. Bonnes connaissances de la technologie de gestion des bases de données et de l'organisation orientée service (approche ITIL). Important: aider les métiers à définir des objectifs réalistes à partir de leurs besoins et de leurs données; autonomie dans la réalisation et le déploiement des algorithmes et des modèles de data science et d'IA. Qualités: travail en équipe et partage des connaissances, excellente capacité rédactionnelle, de synthèse et de présentation, capacité à prendre des décisions, à challenger les besoins et à être force de proposition, autonomie, dynamisme, capacité à travailler sous stress, gestion des risques. Une accréditation de sécurité peut être demandée. Benefits C'est une excellente opportunité de rejoindre une large entité genevoise sur le long terme et de participer à un grand projet de transformation. Si vous êtes intéressé, merci de nous contacter. Envoyez-nous votre CV en français en précisant dans le sujet la référence JOBID:J5274 et en indiquant dans votre email votre disponibilité ou préavis. Un membre de l'équipe vous contactera dans les 24h suivant votre candidature.

Contexte de la mission : Dans le cadre d'un projet de Data Science visant à concevoir et déployer un outil basé sur l'Intelligence Artificielle (IA) sur l'environnement AWS, le Business Analyst devra disposer d'une bonne connaissance des métiers Finance et du contrôle interne, ainsi que d'une expérience dans les projets Data Science. Son rôle sera de recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers auprès des équipes Finance et Contrôle interne. Tâches à réaliser : · Assurer l'interface entre les équipes métiers, Data Scientists et équipes techniques. · Traduire les besoins fonctionnels en exigences adaptées au développement de la solution IA. · Analyser les processus de contrôle interne, les risques associés et les cas d'usage à automatiser. · Participer à la définition des règles de gestion, des indicateurs et des critères de validation du modèle. · Contribuer aux phases de recette fonctionnelle, de tests et de validation des résultats produits par l'IA. · Participer au suivi du projet et à l'accompagnement des utilisateurs. Compétences recherchées : Obligatoires : Expérience précédente obligatoire : DATA & DATA SCIENCES Contrôle Interne AMOA Optionnelles : AWS : Connaissance de l'écosystème et de ses services Data/IA Expérience nécessaire : 5 années minimum d'expérience sur la fonction (dans les domaines de la finance et du contrôle interne). Expérience significative sur des projets Data Science, IA ou Machine Learning. Méthodologie : Agile Langues : Anglais (Courant) et Français