Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Data scientist à Grenoble

Contexte de la mission : Dans un contexte d'innovation biomédicale, la mission s'intègre au sein d'un service « Data Science - Molecular & Data-IT » spécialisé dans l'exploitation de données scientifiques et la mise en oeuvre de modèles complexes au service de la recherche et du développement. Basée à Grenoble, cette mission vise à renforcer les travaux autour de dynaMo, un outil de simulation destiné à optimiser l'étude des interactions biologiques et à améliorer la prédiction des résultats expérimentaux. Responsabilités : - Contribuer à l'amélioration de l'outil dynaMo en évaluant divers outils de simulation des interactions entre primers. - Générer des simulations mimant des jeux de données réels, en collaboration étroite avec les biologistes et les data scientists impliqués dans le projet. - Comparer les résultats obtenus avec les données réelles afin d'identifier les écarts et proposer des pistes d'amélioration. - Synthétiser les résultats, proposer et mettre en oeuvre des optimisations permettant de reproduire plus fidèlement les réactions biologiques.

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Data scientiste sur Grenoble. Missions: Concevoir, entrainer, déployer des modèles de ML, En environnement: Python, scikit Pytorch, SQL Databricks Expérience en feature engineering et ML Ops 3 ans d'expé en Data science Vont aller sur du DBT Cloud (hébergé sur leur cloud azure), pas le DBT core Aujourd’hui en Databricks Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Data scientiste sur Grenoble. Missions: Concevoir, entrainer, déployer des modèles de ML, En environnement: Python, scikit Pytorch, SQL Databricks Expérience en feature engineering et ML Ops 3 ans d'expé en Data science Vont aller sur du DBT Cloud (hébergé sur leur cloud azure), pas le DBT core Aujourd’hui en Databricks

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un PO IA sur Grenoble. Context : Le prestataire sera responsable de la définition, de la priorisation et de la mise en œuvre des fonctionnalités de la plateforme, afin de soutenir : Les workflows classiques de machine learning, Les outils low-code/no-code destinés aux « citizen developers » et aux utilisateurs métiers. Cela implique une collaboration étroite avec les équipes d’ingénierie, de MLOps, de gouvernance des données et de conformité, afin de garantir des solutions robustes, évolutives et centrées sur l’utilisateur. Livrables attendus: Définition et priorisation du backlog: Établir et maintenir un backlog clair, exploitable et aligné sur les besoins des utilisateurs et les priorités stratégiques. Traduire les retours des data scientists, analystes et utilisateurs métiers en fonctionnalités de plateforme. Contribuer à la planification des Program Increments (PI) et à l’affinage du backlog conformément aux pratiques Agile SAFe. Découverte produit et validation: Mener des activités de discovery afin de valider les problématiques utilisateurs et tester les idées de solutions. Veiller à ce que les fonctionnalités proposées soient désirables, faisables et viables. Collaboration transverse: Coordonner avec les parties prenantes internes (ingénierie, sécurité, gouvernance). Favoriser l’alignement et la convergence entre les domaines techniques et métiers. Adoption et accompagnement de la plateforme: Soutenir l’onboarding, la formation et la promotion interne des capacités de la plateforme. Suivre l’utilisation et recueillir les retours afin d’alimenter l’amélioration continue. Promouvoir la culture de l’IA et accompagner les citizen developers grâce à des outils intuitifs et une documentation claire. Contribution stratégique: Définir et communiquer la vision autour du machine learning classique et de l’approche low-code/no-code. Identifier des opportunités d’innovation et d’amélioration de l’efficacité. Se tenir informé des tendances du marché et des technologies émergentes. Compétences requises: Expérience avérée en tant que Product Owner ou Product Manager, idéalement dans le domaine des plateformes data/IA. Solide compréhension du cycle de vie du machine learning et des technologies low-code/no-code. Expérience dans des environnements cloud natifs (Azure, AWS, GCP). Connaissance de la méthodologie Agile SAFe. Excellentes compétences en communication et gestion des parties prenantes. Compétence linguistique: anglais courant.

Contexte : Le Product Owner sera responsable de la définition, la priorisation et la livraison des fonctionnalités d’une plateforme supportant : Les workflows de machine learning classique. Les outils low-code/no-code destinés aux citizen developers et utilisateurs métiers. Il travaillera en étroite collaboration avec les équipes d’ingénierie, MLOps, gouvernance des données et conformité afin d’assurer des solutions robustes, scalables et orientées utilisateurs. Missions principales : Backlog Definition & Prioritization Définir et maintenir un backlog clair et actionnable aligné avec les besoins utilisateurs et les priorités stratégiques. Traduire les retours des data scientists, analystes et utilisateurs métiers en fonctionnalités concrètes. Contribuer à la planification PI et aux activités de refinement selon les pratiques Agile SAFe. Product Discovery & Validation Mener des activités de découverte pour valider les besoins utilisateurs et tester les idées de solution. Garantir que les fonctionnalités proposées soient désirables, faisables et viables. Collaboration transversale Coordonner avec les parties prenantes internes (engineering, sécurité, gouvernance). Favoriser l’alignement et la convergence entre les domaines techniques et métiers. Adoption & Enablement Accompagner l’onboarding, la formation et la promotion interne des capacités de la plateforme. Suivre l’usage et collecter les retours afin d’alimenter l’amélioration continue. Promouvoir la culture de l’IA et autonomiser les citizen developers grâce à des outils intuitifs et une documentation adaptée. Contribution stratégique Définir et communiquer la vision sur le ML classique et le low-code/no-code. Identifier des opportunités d’innovation et d’efficacité. Suivre les tendances marché et les technologies émergentes. Compétences requises : Expérience confirmée en Product Ownership ou Product Management, idéalement sur des plateformes IA/Data. Bonne compréhension du cycle de vie du machine learning et des technologies low-code/no-code. Expérience en environnements cloud (Azure, AWS, GCP). Connaissance de la méthodologie Agile SAFe. Excellentes compétences en communication et gestion de parties prenantes. Langues : Anglais courant (impératif). Français : un plus.