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

Objectif global :Développer des solutions IA GCP / Software engineering / Python Compétences techniques Machine learning - Expert - Impératif IA generative - Expert - Impératif MLOps/LLMOps - Confirmé - Important Chatbot - Confirmé - Important Connaissances linguistiques: Anglais Courant (Impératif) Description détaillée Référent·e technique de l’équipe sur les sujets IA générative (LLM, RAG, agents, chatbots) et traitement de données non structurées (PDF, images). Ton rôle : concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production, tout en instaurant des standards d’ingénierie logicielle (tests, CI/CD, MLOps/LLMOps, sécurité). Responsabilités principales Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Chatbots Traitement de données non structurées PDF & documents : parsing, OCR, extraction de tables et de structures. Images : prétraitement, détection/segmentation, compréhension multimodale (image+texte).

Contexte Nous recherchons un référent technique IA générative pour concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions en production (LLM, RAG, agents, chatbots) et le traitement de données non structurées (PDF, images). Le projet s’appuie sur des pratiques solides d’ingénierie logicielle et doit évoluer dans un environnement cloud / software engineering (GCP, Python). Mission En tant que Technical Lead IA / MLOps, vous aurez pour missions principales : Concevoir et déployer des architectures robustes pour LLM, RAG, agents et chatbots, en garantissant scalabilité, coût et latence. Développer et maintenir des pipelines de traitement documentaire et multimodal (parsing PDF, OCR, extraction de tables, prétraitement d’images, fusion texte+image). Industrialiser les modèles et services : CI/CD, conteneurisation (Docker/K8s), déploiement, suivi d’expériences, monitoring et observabilité (offline & online). Mettre en place des standards d’ingénierie : code propre, tests automatisés, revues d’architecture, templates projets et documentation vivante. Superviser la qualité des données et la conformité (GDPR), gérer secrets/IAM, et définir des mécanismes de mitigation des risques LLM (hallucinations, injection de prompts, fuite de données). Encadrer et former l’équipe : mentoring, diffusion des bonnes pratiques, participation aux revues de code et aux choix techniques. Mesurer et garantir les indicateurs opérationnels des chatbots/agents (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur).

🎯 Missions principales : Concevoir des modèles statistiques et mathématiques robustes Implémenter ces modèles en Python dans le cadre de la plateforme du client Utiliser des techniques d’optimisation avancées : linéaire, entière, non linéaire Manipuler les solveurs ( CPLEX ) et le langage GAMS pour modéliser les problèmes Traduire des problématiques métier en modèles mathématiques opérationnels Prototyper, itérer et simplifier des solutions d’optimisation Présenter les résultats aux PO / métiers et accompagner la mise en production Collaborer avec les équipes Data, SI et projets

Responsabilités principales Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Chatbots

Dans le cadre de ses projets liés à la transition énergétique et à l’exploitation de ses données, notre client recherche un Data Scientist confirmé pour rejoindre son équipe à Paris. Vous aurez pour principales missions : Développer des modèles et algorithmes en Python Manipuler et gérer les bases de données ( SQL, PostgreSQL ) Mettre en place des solutions de virtualisation des données (Denodo) Créer des rapports et tableaux de bord via PowerBI Réaliser des analyses statistiques et des traitements avancés via Dataiku Développer et exploiter des API REST Contribuer à la mise en place de solutions robustes et pérennes dans un cadre Agile (Scrum, cycle court) ou cycle en V Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers et techniques pour valoriser les données

Vos missions incluront : Définir et suivre les KPIs pour améliorer la performance des produits phares. Concevoir et exécuter des tests A/B, analyser les résultats et proposer des actions concrètes pour améliorer les indicateurs. Analyser à grande échelle des données non structurées (voix et texte) pour en extraire des insights pertinents. Collaborer avec les équipes Tech, Customer Support et Sales pour aligner les améliorations produit avec les besoins des utilisateurs. Apporter de la méthode dans l’optimisation produit.

Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Data scientist pour l'un de nos clients du secteur aéronautique. Vous interviendrez sur le site client situé à proximité de Tarbes (65). À ce titre, vos missions quotidiennes seront les suivantes : - Collecter, nettoyer et structurer des données avion ; - Développer des modèles prédictifs (maintenance prédictive, analyse de performance) ; - Réaliser des analyses data science. - Mettre en production des modèles (collaboration avec le service DSI) ; - Participer à la gouvernance des données (qualité, sécurité, traçabilité) ; - Renforcer l'expertise en modélisation prédictive et machine learning ; - Accélérer le développement d'outils d'analyse principalement pour l'ingénierie de maintenance et le support technique ; - Structurer la gouvernance des données et améliorer leur qualité. Et après ? En tant que véritable partie prenante de DAVRICOURT, vous vous verrez proposer des projets techniques et à forte valeur ajoutée par nos équipes.

Nous recherchons un Data Scientist ayant entre 3 et 6 ans d'expérience pour développer le module Fleet Optimizer du programme Rideval. L'objectif de ce module est de maximiser la valeur des actifs tout au long de leur cycle de vie et de prendre régulièrement et instantanément les meilleures décisions en matière d'utilisation des actifs. Le Fleet Optimizer fait partie du projet Rideval (basé sur la plateforme Ridecell), un projet stratégique axé sur l'optimisation des processus logistiques et la création d'une base de données complète des actifs (également appelée « Physical Asset Referential »). Ce poste implique une collaboration étroite avec des équipes internationales et nécessite de solides compétences en communication en anglais. Principales missions : • Travailler en collaboration avec les équipes informatiques/données/commerciales afin de mettre en place la solution technique nécessaire au projet (laboratoire, tactique et cible) • Développer des algorithmes (experts, statistiques, IA, etc.) afin de créer les indices de gestion des actifs commerciaux qui alimenteront la solution Fleet Optimizer. • Préparer la documentation relative à la méthodologie de gestion des actifs conformément aux algorithmes mentionnés ci-dessus. • Préparer les exigences en matière de données pour le programme lorsque de nouvelles sources de données sont nécessaires pour développer les algorithmes mentionnés ci-dessus. • Travailler en étroite collaboration avec l'équipe centrale chargée des données afin de garantir la conformité avec les politiques du client • Contribuer avec l'équipe Remarketing au déploiement de nouveaux indicateurs clés de performance dans le moteur Remarketing afin de répondre aux besoins de la gestion des actifs. Compétences techniques : o Compétences en datamining et apprentissage automatique : expérience en analyses statistiques. o Compétences en langages de programmation : Dataiku, Python, SAS et SQL. Maîtrise Langage - PYTHON. Maîtrise Langage - SQL. Maîtrise Web – API REST.

Vous rejoindrez notre équipe en charge des projets innovants en Recherche et Développement qui intervient depuis la phase de cadrage au déploiement en production. Les projets porteront sur le domaine Assurance: Lutte contre la Fraude, Analyse et réaction post-event sinistres, périls climatiques et la prévention des sinistres graves. A ce titre, vos missions consisteront à contribuer: Superviser techniquement les travaux: cadrage technique, challenge et optimisation du code, modélisation, Etre le référent technique de l'équipe sur les sujets d'industrialisation des modèles en challengeant, Rédiger et superviser la documentation technique, Proposer de nouveaux outils, méthodes pour faire monter en compétences les équipes, Vous serez amenée à intervenir du cadrage des projets, préparation des bases de données, engineering des features, écritures et tuning des modèles de ML, préparer à l'industrialisation sous forme de projets. Conduite de changement et et accompagner les utilisateurs,

Résumé Démarrage : Immédiat Durée : 12 mois + Lieu : 94 et télétravail Le poste de Data Scientist Marketing est conçu pour gérer et optimiser les campagnes de marketing digital, en utilisant des analyses de données pour influencer les décisions stratégiques au sein de l'organisation. Responsabilités : Mise en place et gestion des campagnes SMS & RCS, incluant l'estimation des potentiels. Recommandations sur les cibles en fonction des briefs des annonceurs. Mise en œuvre des campagnes digitales sur des interfaces dédiées. Gestion des visuels et scénarios pour les campagnes RCS, incluant chats, messages, images, vidéos, carrousels. Reporting des campagnes avec bilans et KPI, et propositions d'amélioration. Contribuer au suivi de l’activité de remplacement des spots publicitaires TV ciblés à l'aide des données opérateurs. Supervision des statistiques des outils de diffusion et création de segments d’utilisateurs. Must Haves : 4/5 ans d’expérience opérationnelle en marketing digital. Expérience avec des adservers. Compétences en analyse de données, notamment EXCEL et LOOKER STUDIO. Nice to Haves : Bonnes capacités de communication. Capacité à travailler en équipe.

Mission Freelance – Data Scientist 📍 Localisation : Paris 8e 🗓 Démarrage : ASAP ⏳ Durée : 3 mois renouvelables 💼 Secteur : Finance Contexte Dans le cadre d’un programme de transformation Data au sein d’un acteur majeur de la finance, nous recherchons un Data Scientist pragmatique et opérationnel, capable de prendre en charge l’intégration et la mise à disposition de nouvelles sources de données pour alimenter différentes applications stratégiques. Vos responsabilités Assurer le sourcing et le branchement de données depuis le système SNF vers les nouvelles applications. Concevoir, développer et maintenir les flux de données (ETL, API, pipelines). Garantir la qualité, la cohérence et la disponibilité des données pour les équipes métiers et techniques. Collaborer avec les équipes internes pour définir les besoins et déployer des solutions robustes. Participer à la documentation et au transfert de connaissances.

Taleo Consulting est un groupe de conseil en management présent à Luxembourg, Paris, Bruxelles, Amsterdam, Genève, Barcelone, Singapour et Lisbonne. Nos valeurs sont : Famille, Fun et Excellence et font partie intégrante de l’ADN de Taleo. Nous comptons aujourd'hui plus de 500 employés à travers nos 8 bureaux internationaux ! Notre expertise financière permet d’apporter à nos clients les meilleures pratiques, des solutions sur mesure et innovantes. Nous intervenons auprès des banques, des assets managers et des assurances. Votre rôle Nous recherchons un(e) Data Scientist pour accompagner l’un de nos clients, acteur majeur du secteur bancaire. Le poste est à pourvoir dès le 15 septembre 2025 jusqu’au 31 décembre 2025 , et est situé à Paris . Ce poste est ouvert dans le cadre d’un contrat CDD ou Freelance. Contexte Dans le cadre du renforcement de ses capacités d’analyse et de restitution des résultats de stress tests au sein de STFS (Stress Testing & Financial Simulations), notre client recherche un profil data scientist spécialisé en Data Visualisation, avec une expertise confirmée sur Power BI, et codage Python. Les entités Finance Groupe, RISK et ALM Treasury ont mis en place une équipe commune en charge du stress testing, de la planification financière et de la synthèse pour le Groupe. Cette équipe, nommée STFS (Stress Testing and Financial Simulations), a pour objectif de coordonner le renforcement des capacités de stress testing (S/T) et de planification, afin de mieux répondre aux besoins des Métiers, des Entités Juridiques et du Groupe, tout en satisfaisant aux exigences des superviseurs dans ces domaines, et ce de manière efficiente. A cet effet, STFS a construit une plateforme centralisée, flexible et industrialisée, accessible aux Métiers et Entités (B/E) du groupe pour répondre à leurs besoins locaux et contribuer aux exercices Groupe. STFS propose un service intégré de stress testing aux B/E pour les aider à tirer parti du cadre commun pour leurs besoins spécifiques. STFS est également responsable de l’exécution de tous les exercices de stress testing à l’échelle du Groupe, qu’ils soient réglementaires ou internes. Prestations demandées : Objectifs mission : · Définir le design de nouveaux dashboards de Stress Tests en collectant les besoins des différentes équipes STFS et en considérant différents objectifs tels que contrôle, analyse, validation et insertion opérationnelle auprès des entités · Concevoir et automatiser ces nouveaux dashboards dans Power BI · Faciliter l’appropriation des outils par les équipes STFS via une implémentation claire et modulaire Compétences attendus : · Minimum 12 ans d’expérience, secteur bancaire privilégié · Maîtrise avancée de Power BI · Expérience significative dans la construction de dashboards financiers complexes · Connaissance des enjeux réglementaires (risque de crédit, CRR3) et stress tests bancaires · Capacité à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires (modélisation, finance, risques) · Autonomie, rigueur, sens de la synthèse · Pack office : PPT, EXCEL (maitrise) · Des dashboards dynamiques (Power BI) répondant aux besoins identifiés en amont par les différents consommateurs, automatisés, modulaires et documentés · Un guide d’utilisation et de maintenance · Des supports de restitution pour les parties prenantes

Contexte: Lancement d'un programme stratégique de refonte et de modernisation de son système de Pricing & Revenue Management, cœur de la stratégie tarifaire de l'entreprise. Dans ce cadre, nous cherchons à intégrer un Data Scientist senior, expert en modélisation statistique, pour accompagner la refonte de notre modèle de prévision de la demande. Ce poste s’inscrit dans un environnement métier complexe et stimulant, au croisement de la science des données, de l’économie comportementale, et de l’optimisation algorithmique. Objectifs de la mission: Comprendre finement les mécanismes du Revenue Management dans un contexte aérien : dynamiques de réservation, effets prix, anticipation, segmentation, etc. Concevoir, tester et mettre en œuvre un nouveau modèle de prévision de la demande, basé sur des approches de séries temporelles modernes (ML, statistiques bayésiennes, etc.) dans un contexte multi-segments, multi-horizons et incertain. Garantir l’interprétabilité, la robustesse statistique et la fiabilité des prévisions, afin de permettre aux équipes métiers RM d’exploiter efficacement les résultats dans un système de décision. Intégrer une réflexion rigoureuse sur les biais, les sources d’endogénéité, et les incertitudes des modèles, et proposer des moyens de les tester, corriger ou encadrer. Définir et produire des indicateurs de performance prédictive et de qualité statistique, à destination des équipes métiers.

Référent·e technique de l’équipe sur les sujets IA générative (LLM, RAG, agents, chatbots) et traitement de données non structurées (PDF, images). Ton rôle : concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production, tout en instaurant des standards d’ingénierie logicielle (tests, CI/CD, MLOps/LLMOps, sécurité). Responsabilités principales Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Chatbots Traitement de données non structurées PDF & documents : parsing, OCR, extraction de tables et de structures. Images : prétraitement, détection/segmentation, compréhension multimodale (image+texte). Ingénierie & industrialisation Langages : Python avancé, SQL. APIs : conception et intégration Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online. Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage). Bonnes pratiques de dev Structuration des projets, templates, documentation vivante. Stratégie de tests Standards de code, revue d’architecture et diffusion des bonnes pratiques. Profil recherché 6+ ans d’expérience en Data Science/MLOps

Nous recherchons un(e) Data Scientist Senior H/F, Spécialiste LLM & Speech to Text RIVA. Missions principales Concevoir, développer et optimiser des modèles d'intelligence artificielle de type LLM (Large Language Models) pour répondre aux besoins de l'entreprise (NLP, génération de texte, résumés automatiques, etc.). Déployer, configurer et intégrer la solution NVIDIA RIVA pour des applications Speech-to-Text à grande échelle. Participer à l'intégration des modèles IA (LLMs & STT) dans l'architecture logicielle de la société. Veiller à la performance, à l'éthique et à la qualité des modèles déployés (précision, biais, robustesse). Former et accompagner les équipes Data/Tech sur les bonnes pratiques liées à l'utilisation des LLMs et des solutions de Speech-to-Text. Réaliser une veille technologique régulière sur l'IA générative, LLMs, Speech Recognition et solutions NVIDIA. Compétences techniques Maîtrise des LLMs (Llama, Mistral, GPT, etc.) : fine-tuning, déploiement local/cloud, prompts engineering, évaluation. Expérience confirmée avec NVIDIA RIVA (installation, déploiement de pipelines de speech-to-text, adaptation à des vocabulaires ou domaines spécifiques). Maîtrise de Python, frameworks ML/NLP (PyTorch, TensorFlow, Transformers, HuggingFace, spaCy, etc.). Expérience sur l'optimisation GPU et le déploiement de modèles IA performants. Maîtrise des API REST, microservices, architecture cloud (AWS, GCP, Azure). Compétences en gestion et traitement de grands corpus textuels et audio.

Genious Systèmes recherche pour son client un(e) Data Scientist F/H Dans le cadre d’un renfort d’équipe avec des compétences de Data Scientist, il participera aux bons usages techniques et fonctionnels des données au sein d’une direction métier. Accompagner les utilisateurs lors de la mise en place de Data Prep, d’analyse de données, de KPIs, de dashboards... Accompagner techniquement et former d’autres Data Scientists ainsi que des Data Analysts, Valider la mise en place des bonnes pratiques. Assurer le suivi des performances et participera aux phases d’optimisation. Participation à l’homogénéisation et l’industrialisation des phases de Data Prep. Maîtrise Python Spark sur un environnement Cloud ainsi que le dashboarding et la Data Viz (Looker, Kibana, Grafana). L’environnement technique sera principalement constitué de : Databricks Looker Prometheus Tempo Grafana Elastic Kibana