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

Contexte La Direction des Systèmes d’Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l’exploitation des données. Missions Mener les projets d’intégration (temps réel) et data (big data & insights) Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, architecte, data analystes et scientists) Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d’optimiser les performances des modèles Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation Collaborer avec les équipes basées à l'étranger (Anglais) pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d’optimiser les architectures Contribuer à l’amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données Toute activité en dehors de celles énumérées au titre des fonctions principales pourra être confiée au collaborateur dans le cadre de son activité en fonction de son évolution au sein du service et des besoins de l’entreprise

Contexte Intervention au sein d’une équipe Data / IA en forte croissance, avec des enjeux autour de la valorisation des données, de l’industrialisation des cas d’usage IA et de l’alignement avec les besoins métiers. Missions principales Recueillir, analyser et prioriser les besoins métiers liés aux cas d’usage IA Construire et piloter la roadmap produit IA Rédiger les user stories et gérer le backlog produit Collaborer étroitement avec les équipes Data Scientists, Data Engineers et métiers Suivre le développement des modèles IA (ML, NLP, etc.) et leur mise en production Garantir la valeur business des solutions développées Mettre en place des KPIs de suivi de performance des modèles Assurer la communication avec les parties prenantes (métiers, IT, direction)

Dans ce cadre de projets chez nos clients grands compte, nous recherchons un Développeur IA pour concevoir, intégrer et industrialiser des modèles d’intelligence artificielle. Vous participez au développement des solutions intégrant des technologies d’intelligence artificielle pour automatiser des processus métier et créer de nouveaux produits numériques. Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des solutions IA : conception, développement, intégration et optimisation. Vous aurez pour missions : Concevoir et développer des solutions basées sur l’intelligence artificielle Intégrer des modèles de machine learning et LLM dans des applications Développer des API et services backend pour exposer les fonctionnalités IA Participer à la mise en production et à l’industrialisation des modèles Optimiser les performances des pipelines data et des modèles Collaborer avec les data scientists, product owners et équipes produit Mettre en place des bonnes pratiques de MLOps et monitoring

Dans le cadre du développement de solutions basées sur l’intelligence artificielle chez nos client grands compte, nous recherchons un Product Owner IA capable de piloter la conception et la mise en production de produits intégrant des technologies d’IA et de data. Vous travaillerez au cœur d’équipes pluridisciplinaires composées de développeurs, data scientists, designers et experts métier. Vous aurez pour missions : Définir et piloter la vision produit autour des solutions d’intelligence artificielle Recueillir et prioriser les besoins métiers et utilisateurs Rédiger et maintenir le product backlog et les user stories Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data / IA / Engineering Prioriser les fonctionnalités en fonction de la valeur business et de la faisabilité technique Suivre les cycles de développement en méthodologie agile (Scrum / Kanban) Participer à la définition des KPIs produit et à l’analyse de la performance Assurer la communication avec les parties prenantes internes et externes

Nous recherchons un ML Engineer pour accompagner le déploiement de modèles de machine learning robustes, performants et évolutifs en production. Vous intervenez dans une équipe dont le rôle stratégique est de valoriser la data. Au sein d’un environnement Data structuré, vous interviendrez sur des projets transverses mêlant data science, data engineering et MLOps. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Optimiser la collecte et la préparation des données : data processing, feature engineering, industrialisation des pipelines. Améliorer l’exposition des modèles en production : API, endpoints, performance et scalabilité. Collaborer avec les data engineers pour intégrer les modèles dans la Data Platform. Travailler avec les data scientists afin de déployer les meilleures versions des modèles. Mettre en place des pratiques MLOps : qualité des données, suivi du data drift, monitoring, réentraînement. Assurer le suivi du cycle de vie des modèles en production. Documenter les processus, modèles et systèmes déployés.

Dans le cadre de ses travaux de transformation IA, un grand groupe bancaire français recherche un Product Owner Senior pour accompagner la transformation de ses Centres de Relation Clients (CRC) via l’intégration de cas d’usage IA à forte valeur ajoutée. Le PO sera intégré à une direction Data/IA transverse , en lien direct avec les équipes métier CRC, les UX designers, les experts data (data scientists, data engineers), les équipes IT et les établissements du réseau. Les Centres de Relation Client représentent un axe stratégique de la transformation de l’expérience client. L’enjeu est de structurer, prioriser et piloter des cas d’usage IA dans trois grands domaines : Traitement de la Voix (speech-to-text, détection d’intention, analyse d’émotion) ; Analyse des Mails et Courriers (NLP, routage intelligent, résumé, classification) ; Déploiement ou amélioration d’Agents conversationnels (LLM, chatbot, voicebot) . Le Product Owner sera directement responsable de la mise en œuvre de plusieurs projets IA sur ce périmètre.

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de son équipe Data Accelerator (DAC), notre client recherche un Data Engineer confirmé orienté Data Quality et Data Governance. DAC est une équipe transverse en charge d’accompagner les équipes métiers et IT sur l’ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : collecte, ingestion, transformation, industrialisation, gouvernance et optimisation des performances. L’environnement s’appuie principalement sur les technologies AWS, Databricks, Dataiku et Collibra, avec un fort enjeu autour de la qualité, de la fiabilisation et de la structuration des données au sein du Data Lake. Le consultant interviendra dans un contexte stratégique avec une forte collaboration avec les équipes Data Analysts, Data Scientists ainsi qu’avec le Chief Data Officer. Missions principalesQualification et gestion des données Captation des données structurées et non structurées provenant de multiples sources Intégration et supervision des flux de données Structuration de la donnée (normalisation, sémantique, référentiel) Cartographie des données disponibles Nettoyage des données (suppression des doublons, contrôle qualité) Validation et qualification des données avant intégration dans le Data Lake Participation à la création et à l’amélioration des référentiels de données Industrialisation et performance Développement et optimisation des traitements data Amélioration des performances et maîtrise des coûts des plateformes data Participation aux développements correctifs, évolutifs et adaptatifs Contribution aux dossiers d’architecture Production des tableaux de bord de suivi Gouvernance & collaboration Participation à la définition de la politique data Respect des standards de sécurité, gouvernance et conformité Collaboration avec les équipes métiers, IT et gouvernance data Contribution à l’industrialisation des cas d’usage Data & GenAI

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 metiers du Groupe. Un GRID de GPU on premise utilise pourle training et l'inference. Pratiques DevSecOps / GitOps / MLOps / LLMOps Automatisation autour des APIs des infrasturcutres, des plateformes (kubernetes/openshift) et des produits. Environnement technique: - Docker / Kubernetes / OpenShift / Cloud / Bare Metal - Programmation en python - Shell scipting - GPU Computing Outils de CI/CD DevSecOps/GitOps : hashicorp Vault, gitlab, gitlab-CI, kaniko, keycloak, ansible, Artifactory, ArgoCD, Argo Workflow

**Senior Finance IT Business Analyst & SAS Developer (SAS Finance Core - Asset Management)** 📍 Paris ou Bruxelles ou Luxembourg | 🏢 Hybride (le profil peut être basé sur une des ces 3 villes, le client ayant des sites sur place) ⏳ Mission longue (6 à 10 mois renouvelables) Nous recherchons un profil senior hybride Finance / IT pour intervenir sur des outils Finance cœur de l'organisation , dans un environnement Asset Management exigeant. 🎯 Contexte La mission s'inscrit dans un double cadre : Support Business As Usual (BAU) des équipes Finance Contribution à des projets structurants Finance (Target Operating Model, évolutions d'outils) Les systèmes Finance sont basés sur SAS Financial Management et SAS Cost & Profitability Management , utilisés pour les clôtures, calculs de coûts, rentabilité et reporting Finance . ⚠️ Clarification essentielle - merci de lire avant de postuler Dans cette mission, SAS est un système Finance cœur . Ce poste ne concerne PAS la Data Science, la BI, le reporting visuel (Power BI, Tableau, etc.) ni le développement SAS générique. Il ne s'agit pas non plus d'un rôle de Business Analyst purement fonctionnel. 🧩 Responsabilités Support opérationnel des équipes Finance sur les environnements SAS Finance Analyse des processus Finance / Comptabilité et recommandations d'optimisation Recueil des besoins métiers et rédaction de spécifications fonctionnelles et techniques Participation aux phases de design, tests, déploiement et conduite du changement Rôle de point de contact Finance IT au quotidien ✅ Profil recherché Expérience confirmée en Finance / Comptabilité dans l' Asset Management Maîtrise des processus : GL, AP/AR, clôtures, reporting, budget & forecast, coûts, procurement Solide expérience SAS Finance (macros, templates, outils FM / CPM) Expérience sur des projets IT Finance (ERP, comptabilité, reporting Finance) Compréhension des cycles projets ( Agile , Azure DevOps apprécié) Forte autonomie, séniorité, capacité à challenger le métier et l'IT 🌍 Langues Français et Anglais professionnels 🎯 Les profils Data Analyst, BI, Data Scientist ou BA non techniques ne correspondent pas à cette mission.

Le data engineer/Tech Lead intègre une équipe en charge du lakehouse pour le client. De nombreuses challenges techniques sont attendus. Focus sur ses activités : -Contribue à la conception de outils de traitement BigData (Ingestion / Traitement / Analyse) -Cadrage technique des besoins émis par les consommateurs de la plateforme Data -Est garant de la mise en production des traitements au sein de la plateforme -Optimisation du code et de la capacité des VMs mise en œuvre pour chaque traitement -Garantit la disponibilité et l'outillage pour les équipes métier, ainsi qu'aux utilisateurs de la plateforme (data scientists / data analystes / data engineer)

Le département Tech Expertise & Solutions a pour vocation d'accompagner la transformation digitale de nos métiers, en lien avec la stratégie du groupe. Ce centre d'expertise transverse est orienté développement, innovation, data, IA... Prestation au sein d'Assets IA, en charge de concevoir des projets pilotes et produits finis innovants à destination du groupe et des clients. Mission de business analyst avec des connaissances sur les sujets d'IA et d'IA générative, afin de travailler notamment au développement et déploiement d'une plateforme de recherche documentaire augmentée par l'IA générative, aussi connu sous le terme RAG (Retrieval Augmented Generation). Missions principales : • Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists. • Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées. • Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration. • Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme. • Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets. • Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client.

En tant que Data Engineer, vous interviendrez sur la conception, la mise en place et l’évolution des pipelines de données, avec un enjeu fort autour de la fiabilité et de la performance des traitements. Au sein de l’équipe data, vos missions seront les suivantes : ⋆ Concevoir et maintenir des pipelines de données (ETL/ELT) ⋆ Assurer la collecte, le nettoyage et la transformation des données ⋆ Optimiser les performances des flux et des bases de données ⋆ Garantir la qualité et la disponibilité des données ⋆ Collaborer avec les équipes data (analystes, data scientists) pour répondre aux besoins métiers ⋆ Participer aux choix techniques liés à l’architecture data

Contexte : Dans le cadre de nos travaux IA et de notre roadmap, nous lançons plusieurs pilotes autour de l’ IA Agentic en phase d’expérimentation. Nous recherchons un Product Owner pour nous accompagner dans cette démarche de test et R&D , avec un fort rôle d’interface entre les besoins métier et la mise en œuvre technique. Missions : Le PO sera intégré aux équipes IA Client, Conseiller CRC/Opérations et pilotera la démarche avec l’ensemble des équipes : Métier, IT, Data Scientists , ainsi qu’avec des partenaires éditeurs. Ses missions incluront : Interaction forte avec le Top Management : restitution claire et synthétique des avancées, mise en avant de la valeur business générée. Orientation Business : traduire les besoins métier en cas d’usage IA Agentic concrets et mesurables, démontrer la valeur ajoutée attendue et définir comment l’IA Agentic sera déployée. Compréhension de l’Asset et de la techno : maîtrise des concepts IA Agentic pour dialoguer avec les équipes techniques, tout en s’appuyant sur le PO Asset pour la mise en œuvre technique détaillée. Travail avec des éditeurs : cadrer, suivre et évaluer les contributions des partenaires dans le cadre des pilotes IA Agentic. Analyse de la réalité opérationnelle et de la performance : mettre en place des indicateurs de suivi (KPI), analyser les résultats, proposer des ajustements. Pilotage complet : gestion du projet de bout en bout, de l’idéation à l’évaluation des pilotes, avec une autonomie totale.

Bonjour à tous, notamment aux Senior Python Engineers orientés Data & Distributed Systems 🐍☁️ (AWS / Spark / Ray / Pandas / Performance) ⚠️ Seniorité de 8 ans minimum 🔎 Je cherche un Senior Software Engineer Python pour rejoindre un programme stratégique au sein d’un grand acteur de la finance quantitative, autour de la valorisation de données financières massives (tick data L3). Dans ce contexte très exigeant, l’objectif est de rendre exploitables des datasets ultra-volumineux pour des chercheurs, en construisant des solutions de feature engineering distribuées tout en conservant une expérience utilisateur simple type pandas. 💻 Ce que tu vas faire : - Traduire des workflows Python/pandas en traitements distribués (Spark, Ray…) - Optimiser des traitements sur des volumes massifs de données (performance, scalabilité) - Concevoir des abstractions simples pour les data scientists (UX orientée chercheurs) - Participer aux choix d’architecture (Spark / Ray / Iceberg…) - Travailler sur des datasets complexes (données temporelles, dépendances, déséquilibres) - Collaborer étroitement avec des équipes ML Platform et des chercheurs quant - Contribuer à une plateforme data scalable et industrialisée sur AWS 🎯 Stack & environnement : Python (expert) / Pandas / NumPy / Spark / Ray / AWS (S3, EMR, SageMaker) / Iceberg / Data Lake / Feature Engineering / HPC (bonus) / Kubernetes (EKS en réflexion) 📍 Mission : Paris 💰 TJM : Selon profil 📅 Démarrage : ASAP

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’une plateforme data au sein d’un grand groupe du secteur de l’énergie, vous intervenez au sein d’une équipe transverse dédiée à l’accélération des usages Data et IA. L’équipe accompagne les différents métiers dans la conception, la mise en œuvre et l’industrialisation de solutions data à grande échelle, dans un environnement moderne (cloud, big data, data gouvernance). Missions Collecter et intégrer des données issues de sources multiples (structurées et non structurées) Concevoir et maintenir des pipelines de données fiables et performants Structurer et modéliser la donnée (logique sémantique, normalisation) Mettre en place des processus de data quality (nettoyage, déduplication, validation) Assurer la qualité et la cohérence des données intégrées dans le Data Lake Participer à la cartographie et à la gestion des référentiels de données Collaborer avec les Data Analysts et Data Scientists pour faciliter l’exploitation des données Contribuer à la gouvernance des données et à la définition du cycle de vie de la donnée Participer à l’amélioration continue des performances et des coûts des traitements Environnement technique SQL (niveau avancé) Spark Python APIs AWS Databricks Outils de data gouvernance (type Collibra – apprécié)

En tant que Data Engineer Senior PySpark, vous jouez un rôle clé dans la performance et la fiabilité des traitements de données à grande échelle. Vous êtes en charge de l’optimisation des pipelines existants et de l’organisation des activités de RUN & stabilisation, en veillant à prioriser les actions à forte valeur ajoutée dans un environnement Agile. Votre rôle Optimisation et refonte des pipelines data · Auditer, refactorer et faire évoluer les modules de data engineering : Refining Covariates Modelling, Exposition · Optimiser les pipelines PySpark pour améliorer les performances de traitement à grande échelle (partitioning, gestion des joins, cache, skew et volumétrie) · Renforcer la modularité, la lisibilité, l’évolutivité et la scalabilité des pipelines · Contribuer à la réduction de la dette technique et à la modernisation du legacy Industrialisation et qualité des développements · Structurer un framework flexible permettant l'ajout de nouvelles features et facilitant l’industrialisation des développements · Mettre en place les tests unitaires, d’intégration et fonctionnels · Formaliser des standards de développement Stabilisation, RUN et amélioration continue · Améliorer la stabilité des pipelines grâce au monitoring et à l’application des bonnes pratiques CI/CD · Structurer et prioriser les actions de RUN et de stabilisation · Définir et piloter un plan d'optimisation priorisé avec des gains mesurables Passage à l’échelle et évolution de l’architecture data · Adapter les pipelines pour un déploiement mondial / multi régions en tenant compte des enjeux de volumétrie et de passage à l’échelle · Optimiser le ratio coût / performance des traitements · Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists et les ML Engineers