Dans le cadre du renforcement d'une équipe Business Intelligence, nous recherchons un Data Scientist confirmé ou senior pour accompagner plusieurs projets autour de la prévision des ventes, de la segmentation client, du CRM, de la performance commerciale et du marketing. Vous intégrerez directement une équipe BI composée principalement de Business Analysts et travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Data/IT, CRM, Digital, Opérations, Finance et Marketing. L'objectif de la mission est de développer des modèles Data Science à forte valeur métier, de les industrialiser et de transmettre les bonnes pratiques aux équipes internes. Vos missionsVous interviendrez de bout en bout sur les sujets Data Science : Cadrer les problématiques avec les équipes métier et identifier les cas d'usage pertinents. Explorer et analyser les données afin d'en évaluer la qualité, la disponibilité et la pertinence. Concevoir, entraîner et valider des modèles statistiques et Machine Learning. Reprendre et challenger des modèles existants afin de les fiabiliser et les améliorer. Développer des modèles de prévision des ventes et projections court terme. Construire des segmentation clients et produits à partir des comportements de consommation. Développer des typologies de restaurants et analyser les facteurs expliquant leur performance. Concevoir des approches de scoring et de prédiction du churn. Travailler sur des problématiques de RFM, recommandation et connaissance client. Contribuer à des approches de Marketing Mix Modeling. Préparer l'industrialisation des modèles avec les équipes Data/IT. Mettre en place une démarche reproductible : versioning, documentation, tests et suivi des performances. Présenter les résultats aux équipes métier de manière simple et actionnable. Accompagner et faire monter en compétence les Business Analysts sur les sujets Data Science
Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data Science / Machine Learning basée à Nantes, nous recherchons un ML Engineer / Data Scientist expérimenté pour intervenir sur des sujets d'industrialisation de modèles et de développement d'outils Data. Vos missions Industrialiser des modèles de Machine Learning Développer et utiliser des outils de conversion de code s'appuyant sur les LLM Créer et maintenir des librairies internes Participer à l'intégration de nouvelles librairies externes Assurer la maintenance et le support des outils de Data Science et d'industrialisation Accompagner les Data Scientists et utilisateurs métiers dans l'utilisation des outils Manipuler et traiter des volumes importants de données Conditions de la mission 📍 Localisation : Nantes 🏠 Télétravail : 1 jour/semaine, après une première phase de montée en autonomie d'environ 3 mois 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission longue durée 👨💻 Expérience : 5 ans minimum Un accompagnement sera assuré par un Chef de Projet interne pendant la mission.
Je recherche en urgence un profil Directeur de projet pour une mission de 6 mois + embauche client si possible. Je recherche un(e) Directeur/Directrice de Projet spécialisé(e) dans la Data. Ce service est responsable du socle Data / IA (décisionnel, BI, Data Science). Il intervient sur les dimensions techniques des projets Décisionnel / Data / IA ainsi que dans la définition des solutions répondant aux besoins des métiers. Description du poste Le/la prestataire sera rattaché(e) au responsable du service Modélisation des Données. Programme de migration DataPlatform Le programme a pour objectif de migrer le système d'information décisionnel actuel vers une DataPlatform SaaS. Le rôle du/de la prestataire sera d'animer et de piloter les cinq chantiers constituant ce programme. L'équipe projet est composée : d'un Product Owner en charge de la migration des chaînes ETL et des rapports (COGNOS et Power BI) ; de Tech Leads ; d'analystes et de développeurs. Éléments pratiques Démarrage : fin novembre / début décembre 2026 ; Durée : 3 mois renouvelables, potentiellement jusqu'au T1 2028 ; Télétravail : présence obligatoire sur site 3 jours par semaine, après une période initiale en présentiel complet et selon le degré d'autonomie.
Contexte Dans le cadre du renforcement d'un département Data & IA au sein d'un grand groupe bancaire, nous recherchons un Data Scientist expérimenté pour intervenir sur des projets d'IA générative et prédictive construits autour de la plateforme Dataiku. Missions Développement de cas d'usage IA générative et machine learning Conception et industrialisation de workflows sous Dataiku Préparation de données, feature engineering, entraînement de modèles Déploiement et suivi de modèles en production Intégration avec l'environnement GCP (BigQuery, GCS, IAM) Collaboration avec data engineers, architectes et équipes métiers Participation à l'amélioration de la gouvernance data Compétences requises Expertise Dataiku (conception, déploiement, industrialisation) Python data science (pandas, numpy, scikit-learn, XGBoost) SQL avancé Environnement Google Cloud Platform (BigQuery idéalement) Expérience en machine learning en production Connaissance MLOps / monitoring modèles Compétences appréciées Expérience IA générative (LLM, RAG, intégration API) Contexte bancaire Zeenea, Power BI ou Alteryx Mission longue avec forte visibilité dans un environnement data structuré.
#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Industrialise le potentiel algorithmique et propulse les modèles d'apprentissage en productionDans le cadre de l'industrialisation globale de ses modèles de Machine Learning, un grand compte recherche un(e) Machine Learning Engineer. Ton rôle sera technique et stratégique : tu assureras la transition des modèles algorithmiques du stade expérimental (Proof of Concept) vers des environnements de production haute disponibilité, tout en garantissant leur scalabilité, leur monitoring continu et leur maintien en conditions opérationnelles. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'un pôle d'ingénierie data et IA de pointe, à la jonction entre la Data Science, le génie logiciel et les opérations (DevOps). En interface quotidienne avec les data scientists, les data engineers et les équipes de production informatique, tu interviendras sur des flux d'inférence critiques. C'est le cadre idéal pour appliquer les standards les plus stricts du génie logiciel à l'écosystème du Machine Learning, exploiter des infrastructures de calcul accéléré (GPU) et déployer des pratiques MLOps avancées. Tes missions clésIndustrialisation, Packaging & Services d'Inférence (Mode BUILD) : Reprendre, refactoriser et packager le code issu des équipes de data science selon les standards de production (modularité, robustesse, tests unitaires et d'intégration). Développer et optimiser les microservices et APIs d'inférence temps réel et batch (Python, FastAPI). Assurer la conteneurisation (Docker) et le déploiement sur des clusters orchestrés (Kubernetes) exploitant des ressources de calcul accéléré (GPU). Concevoir et automatiser les pipelines d'entraînement, de réentraînement continu (CT) et de validation automatisée des modèles. Piloter le versioning des jeux de données, des artefacts et le tracking des expérimentations via MLflow et du stockage objet (S3). Observabilité, Monitoring & Optimisation (Mode RUN & MLOps) : Mettre en œuvre les mécanismes de surveillance continue en production : détection de la dérive des données (data drift) et de la dérive des concepts (concept drift) via des outils spécialisés (Evidently, Grafana). Configurer le système d'alerting et assurer le maintien en conditions opérationnelles des services exposés. Optimiser les performances d'inférence (latence, débit) et maîtriser les coûts de calcul liés aux infrastructures GPU. Rédiger la documentation technique et diffuser les bonnes pratiques logicielles au sein des équipes data. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, génie logiciel ou Data Science. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en développement logiciel intégrant une spécialisation concrète en Machine Learning et pratiques MLOps. Expertise Développement & Machine Learning Impérative : Excellente maîtrise de la programmation en Python et du développement d'APIs performantes (FastAPI). Solide compréhension des modèles et bibliothèques de Machine Learning (scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow). Culture éprouvée du code de production : tests automatisés, intégration continue (CI/CD), revue de code et gestionnaire de versions (Git). Culture MLOps & Infrastructure : Maîtrise des environnements conteneurisés (Docker, Kubernetes) et de la gestion des ressources GPU. Pratique confirmée de MLflow et des outils de monitoring de modèles (Evidently, Grafana). Connaissance du stockage distribué et stockage objet (S3). Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsCulture du Génie Logiciel : Rigueur absolue dans la structuration du code, l'automatisation des tests et le respect des normes d'architecture logicielle. Sens de la Passerelle Métier : Faculté à dialoguer efficacement avec les data scientists pour comprendre les algorithmes, tout en répondant aux contraintes opérationnelles des équipes d'exploitation. Pragmatisme et Sens de l'Optimisation : Recherche permanente du meilleur compromis entre vitesse d'inférence, fiabilité du service et consommation de ressources. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.
Le contexteUn acteur majeur du secteur du voyage et de la distribution lance un nouveau projet stratégique : la construction d'un moteur de recommandation et de personnalisation destiné à proposer en temps réel, à chaque client, les offres et produits les plus pertinents selon son profil. Vous êtes le premier profil technique recruté pour poser les fondations d'une nouvelle équipe Data Engineering qui s'étoffera progressivement. Tout est à construire : l'architecture a été esquissée mais reste entièrement challengeable. Votre rôle : concevoir et bâtir de zéro la plateforme de données en streaming qui alimentera les équipes Data Science et Produit. Vos missionsConcevoir et construire from scratch le pipeline de données en streaming qui alimentera les modèles de recommandation et de personnalisation. Mettre à disposition les données en temps réel pour les équipes Data Science et les produits, avec une contrainte métier forte : un temps de réponse de l'ordre de 3 secondes entre la recherche du client et la recommandation affichée. Définir et challenger les choix d'architecture (event-driven), clarifier la stack par rapport au cadrage initial. Gérer également une partie batch pour enrichir l'historique et les profils clients. Accompagner la montée en puissance de l'équipe et jouer un rôle de référent technique. Compétences techniques requisesStreaming & temps réel (critique) Maîtrise approfondie des concepts de streaming : gestion du fenêtrage (windowing), traitement temps réel, garanties de livraison, au-delà du seul outil Kafka. Expérience solide d'une architecture event-driven. Cloud & traitement Expertise Google Cloud Platform (BigQuery notamment). Python comme langage principal. Aisance sur les pipelines batch pour l'enrichissement de données historiques. Pratiques d'ingénierie Infrastructure as Code (Terraform), CI/CD, bonnes pratiques de qualité et de documentation.
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
Dans le cadre du développement de nos capacités en intelligence artificielle générative, nous recherchons un Product Owner Data & IA pour piloter la mise en œuvre de solutions d'analyse conversationnelle. Vous rejoignez un projet innovant centré sur la mise en place d'outils de type Conversational Analytics. Ces outils permettent aux utilisateurs d'interroger la donnée en langage naturel afin de faciliter la prise de décision et d'accélérer la mise à disposition des insights métier. Dans ce rôle, vous serez le chef d'orchestre du déploiement de 4 cas d'usage prioritaires bâtis sur l'agent Conversational Analytics de Google Cloud Platform (GCP). Vos missions principalesGestion et cadrage des cas d'usage : Piloter la réalisation des 4 cas d'usage stratégiques, de la phase de cadrage du besoin jusqu'à la mise en production. Product Management au quotidien : Traduire les besoins métiers en User Stories, animer les rituels agiles et maintenir le backlog produit priorisé. Exploration technique et intégration GCP : Travailler main dans la main avec l'équipe de Data Science et d'ingénierie pour tirer le meilleur parti de BigQuery, du Knowledge Catalogue et des agents d'IA. Accompagnement du changement : Animer des ateliers utilisateurs, concevoir les supports de formation et promouvoir l'adoption des solutions conversationnelles auprès des équipes métiers.
Bonjour à tous 👋 Notre client recherche actuellement un(e) Data Scientist / Data Analyst orienté(e) Data Science pour rejoindre son équipe Data Science & Insights. 🎯 Le contexte L'équipe travaille sur différentes problématiques autour de la donnée client : compréhension des comportements, analyse des offres et campagnes, scoring, segmentation, prévention, suivi réglementaire… L'objectif est simple : transformer les données en analyses et recommandations concrètes pour aider les équipes métiers dans leurs prises de décision. 🔎 Vos missions : • Recueillir et comprendre les besoins métiers • Préparer, nettoyer et analyser les données sur de gros volumes • Réaliser des analyses statistiques et du datamining • Construire des features et développer des modèles de Data Science • Travailler sur des sujets de scoring, segmentation et analyse comportementale • Analyser les résultats et formuler des recommandations business • Automatiser les traitements récurrents • Collaborer avec les équipes Data et BI • Restituer et vulgariser les résultats auprès des métiers • Documenter les travaux réalisés 🛠️ Les indispensables : • 3 ans minimum d'expérience professionnelle hors stage et alternance • Data Science / Datamining • Python avancé • SQL avancé • Dataiku avancé Une expérience sur des problématiques de scoring/segmentation est est un prérequis pour cette mission. Une expérience dans le Retail / E-commerce ou sur des problématiques liées à la donnée client est un vrai plus. 📍 Localisation : Paris / Île-de-France Si vous êtes à l'écoute d'une nouvelle opportunité ou connaissez quelqu'un qui pourrait correspondre, n'hésitez pas à me contacter en MP ! 📩
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
Vos missions ? En tant que Data Manager Senior / Lead Data (H/F) vous serez en charge des missions suivantes: - Identifier, cadrer et prioriser les projets Data en lien avec les directions métiers et techniques. - Construire les business cases, estimer le ROI et présenter les recommandations auprès des instances de décision. - Piloter la mise en œuvre des projets : suivi des plannings, risques, budgets, qualité et adoption des solutions. - Animer et coordonner des équipes pluridisciplinaires : Data Scientists, Data Engineers, analystes et interlocuteurs métiers. - Accompagner la montée en compétences des collaborateurs, assurer leur encadrement et favoriser le partage des bonnes pratiques. - Mettre en place des cas d'usage à forte valeur ajoutée : segmentation client, scoring, recommandation, prévision, optimisation de campagnes, analyse comportementale ou NLP. - Garantir la cohérence entre les enjeux business, la gouvernance des données et les choix technologiques. - Contribuer à la feuille de route Data et à la diffusion d'une culture Data au sein de l'organisation. Vous disposez d'une solide culture technique et êtes à l'aise avec plusieurs environnements parmi : - Python, PySpark, SQL, SAS ou R ; - BigQuery, AWS, Hive ou autres environnements Cloud/Data Lake ; - Dataiku, Tableau, Looker Studio ou outils de data visualisation ; - Data Science, Machine Learning, NLP, scoring et modèles prédictifs.
Contexte Au sein du CSC Data Science & IA de notre client, l'expert intervient en support des équipes techniques et métiers afin d'assurer le pilotage transverse, la gouvernance, le suivi budgétaire et la coordination des activités de la plateforme Data & Intelligence Artificielle. Missions principales • Piloter l'activité et les indicateurs de performance de la plateforme Data & IA. • Assurer le suivi budgétaire et la maîtrise des coûts. • Produire les tableaux de bord, reportings et indicateurs de pilotage. • Animer les comités de pilotage (COPIL), comités opérationnels et réunions de suivi. • Coordonner les équipes techniques, métiers et les différents prestataires. • Suivre les risques, dépendances et plans d'actions. • Assurer la gouvernance transverse de la plateforme. • Participer à la planification des activités et à la gestion du portefeuille de projets. • Accompagner les responsables de plateforme dans la prise de décision. Pilotage & Gouvernance • Gestion de projet • PMO • Gouvernance IT • Gestion des risques • Coordination transverse • Planification Pilotage financier • Suivi budgétaire • Construction et suivi des KPI • Forecast • Contrôle des coûts • Reporting financier Méthodes • Agile / Scrum • SAFe • Gestion de portefeuille projets • Amélioration continue Outils • Excel avancé • Power BI • PowerPoint • Jira • Confluence • ServiceNow (apprécié) Référence de l'offre : lpcdpkqd9k
Nous recherchons un(e) Data Scientist spécialisé(e) en Asset Management et données ESG pour intervenir sur des problématiques de traitement, d'analyse et de valorisation des données extra-financières. Le consultant contribuera à l'exploitation des données ESG, à leur structuration et à leur analyse afin de répondre aux besoins des équipes métiers et de faciliter leur utilisation dans les processus de gestion d'actifs. Le profil recherché devra justifier d'au moins 5 ans d'expérience en Data Science, avec une bonne maîtrise des outils et technologies DBT, Python, SQL, MATLAB et Snowflake. Une capacité à manipuler des volumes de données, à développer des traitements fiables et à contribuer à l'amélioration des processus data est attendue. Une connaissance de l'environnement Asset Management et des enjeux liés aux données ESG est essentielle.
Contexte Dans le cadre de l'exploitation et du maintien en conditions opérationnelles des plateformes Data & IA, l'administrateur Linux assure la disponibilité, la performance et la sécurité des infrastructures hébergeant les services et applications de Data Science et d'Intelligence Artificielle. Missions principales • Administrer et maintenir les serveurs Linux de la plateforme. • Assurer le maintien en conditions opérationnelles (MCO) et de sécurité (MCS). • Superviser la disponibilité et les performances des infrastructures. • Diagnostiquer et résoudre les incidents de niveau 2 et 3. • Réaliser les opérations d'installation, de configuration et de mise à jour des environnements. • Gérer les sauvegardes, restaurations et plans de continuité. • Administrer les composants techniques de la plateforme Data. • Participer à l'automatisation des tâches d'administration. • Produire la documentation technique et les procédures d'exploitation. • Contribuer à l'amélioration continue de l'exploitation. Compétences techniques requises Systèmes • Linux (RedHat, CentOS, Rocky Linux, Ubuntu) • Administration serveur • Gestion des performances et capacité Infrastructure • Réseaux TCP/IP • DNS • Proxy • Stockage • Virtualisation Exploitation & Supervision • Centreon • Grafana • Prometheus • Elasticsearch • Kibana Automatisation • Shell scripting • Python • Ansible Sécurité • Gestion des accès • LDAP / Active Directory • Gestion des certificats • Durcissement des systèmes Linux Référence de l'offre : baxd88ga3e
Contexte de la mission lz client a entrepris un vaste projet d'évolution de son système de Revenue Management. Dans ce cadre, nous recherchons un Data Scientist senior pour accompagner la réévaluation et modernisation de notre modèle de prévision de demande. Objectifs et livrables Diplôme de niveau Master ou Doctorat en Data Science, Statistiques, Mathématiques appliquées ou domaine connexe. Minimum de 5 ans d'expérience en tant que Data Scientist, avec une expertise avérée en prévision de séries temporelles. Maîtrise du langage de programmation tels que Python ainsi que des outils de visualisation de données (Spotfire, PowerBI, etc.). Maîtrise des bibliothèques de machine learning (scikit-learn, etc.) et des techniques statistiques avancées. Solides compétences en analyse de données. Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Machine Learning (scikit-learn...) Expert Full Stack Python Confirmé Analyse de données Confirmé Prévision des séries temporelles Expert Mathématiques appliquées Confirmé
Tâches En collaboration avec les équipes Manufacturing 4.0, IT, vous assurez les tâches suivantes : Explorer, analyser et préparer les données issues des systèmes industriels (machines, capteurs, MES, inspection qualité, etc.) ; Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning et/ou de Computer Vision adaptés aux contraintes industrielles ; Mettre en œuvre des pipelines MLOps end-to-end (entraînement, validation, déploiement, monitoring) ; Déployer les modèles en production sur une architecture hybride on-prem / cloud, en s'appuyant sur des containers et AWS SageMaker ; Assurer le suivi des performances des modèles en production (qualité, dérive, robustesse) et proposer des améliorations continues ; Collaborer avec les équipes IT pour l'intégration des modèles dans les systèmes existants et la chaîne CI/CD Documenter les solutions développées et partager les bonnes pratiques au sein de l'équipe. Challenges Être un acteur clé de la transformation Manufacturing 4.0 par la donnée et l'intelligence artificielle ; Déployer des modèles IA robustes, fiables et maintenables dans un environnement industriel exigeant ; Concilier innovation technologique, contraintes industrielles et exigences de mise en production ; Faire preuve d'autonomie, de pro-activité et d'esprit critique constructif ; Être force de proposition pour améliorer les pratiques Data Science et MLOps du programme ; Partager les bonnes pratiques de MLOps avec le reste des data scientists de l'équipe.
Les métiers et les missions en freelance pour Data science
Data scientist
Le / La data scientist analyse et modélise de grandes quantités de données en utilisant des outils avancés comme le machine learning pour extraire des informations exploitables et guider les décisions stratégiques.
Offres connexes
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Le / La data analyst transforme les données brutes en rapports clairs et exploitables en utilisant des outils de visualisation et d'analyse statistique, souvent en collaboration avec des équipes de data science.
Offres connexes
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Le / La développeur·euse IA / Machine Learning conçoit et implémente des modèles prédictifs et des algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problématiques complexes liées aux données.
Directeur·rice / Responsable de la data (Chief Data Officer)
Le / La responsable de la data supervise les stratégies de gestion et d’analyse des données, en utilisant des approches de data science pour maximiser la valeur des données dans l’entreprise.