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

Contexte de la mission : Dans le cadre de la création d’une nouvelle entité dédiée à l’Intelligence Artificielle, notre client souhaite renforcer ses équipes avec un Data Scientist afin de développer de nouveaux cas d’usage IA à forte valeur ajoutée. La mission s’inscrit dans une logique d’innovation, de co-construction avec les métiers et de montée en compétence collective, autour de projets mêlant Machine Learning, Deep Learning, LLM et algorithmes d’optimisation, dans un contexte de sensibilité des données. Missions principales : La mission s’organise autour de trois axes majeurs : 1. Identification et analyse des besoins -Participer activement aux ateliers d’idéation avec les équipes métiers -Analyser et formaliser les besoins clients -Proposer des solutions algorithmiques sur mesure, adaptées aux enjeux métier -Challenger les cas d’usage en termes de faisabilité, performance et valeur ajoutée 2. Développement et validation des modèles d’IA -Analyser rapidement les données disponibles (qualité, volumétrie, sensibilité) -Sélectionner les modèles d’IA les plus pertinents selon les problématiques identifiées -Développer, entraîner, tester et valider des modèles : -Algorithmes d’optimisation -Machine Learning / Deep Learning -LLM -Développer et tester des applications et prototypes IA -Industrialiser les modèles en tenant compte des contraintes de sécurité et de déploiement 3. Partage de connaissance et communication -Partager régulièrement les avancées, innovations et retours d’expérience -Contribuer à la diffusion de la connaissance au sein de l’entité -Communiquer efficacement sur les succès, apprentissages et bonnes pratiques -Participer à la montée en compétence collective de l’équipe Profil attendu : -Data Scientist confirmé avec une forte appétence pour l’innovation -Capacité à intervenir de l’idéation à l’industrialisation -À l’aise dans des environnements collaboratifs et pluridisciplinaires -Excellent sens de la communication et de la pédagogie -Autonomie, curiosité et esprit de recherche appliquée

StarClay recherche plusieurs Data Scientists expérimentés (5 ans minimum) pour une mission à forte dimension internationale auprès de son client, leader de l'information juridique. Les consultants rejoindront une équipe data existante et interviendront en collaboration étroite avec une Business Unit internationale. L'objectif principal de la mission est l'adaptation et le déploiement d'un cas d'usage stratégique de génération de réponses aux questions clients, basé sur une architecture RAG avancée. Une dimension clé de la mission consiste à apporter une expertise méthodologique sur l'évaluation de la performance des modèles d'IA générative, en capitalisant sur les acquis et bonnes pratiques développés par l'équipe française. Vous aurez les responsabilités suivantes : - Adaptation technique - Implémenter, adapter et faire évoluer une solution RAG (Retrieval-Augmented Generation) : - Développée en Python - Appuyée sur un moteur de recherche SOLR (ou équivalent type Elastic) - Intégrant des pratiques avancées de prompt engineering - Stratégie d'évaluation - Concevoir, mettre en place et piloter des protocoles d'évaluation manuelle et automatique de la qualité des réponses générées : - Définition de métriques pertinentes - Approches LLM-as-a-judge - Boucles de feedback et amélioration continue - Benchmark des LLM - Tester, comparer et benchmarker les différents LLM du marché - Sélectionner les modèles les plus adaptés aux contraintes métiers, linguistiques et locales - Collaboration transverse - Travailler en interaction étroite avec l'équipe française - Comprendre l'architecture existante et les choix techniques - Assurer le transfert de compétences et des bonnes pratiques vers les BU internationales

Un·e Data Analyst capable de couvrir l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée, avec une appétence pour la Data Science à moyen terme. Vos principales missions : Recueillir et cadrer les besoins métiers. Extraire, nettoyer et préparer les données. Documenter les jeux de données et les structurer via un outil de catalogage. Concevoir des produits de données à forte valeur ajoutée. Réaliser des tableaux de bord et des visualisations pour faciliter la prise de décision. Contribuer à la démarche Data Mesh en travaillant étroitement avec les "domaines métiers"

Nous recherchons pour notre client un Data Scientist / ML Engineer – IA & GenAI Contexte : Dans le cadre d’un programme IA au sein d’un grand groupe international, vous concevez et industrialisez des solutions IA en production (ML + IA générative), avec une forte exigence de software engineering , de fiabilité et de standards MLOps/LLMOps . Missions principales : Concevoir et déployer des fonctionnalités IA (ML & GenAI) en environnement de production. Construire des pipelines de traitement de données (structurées et non structurées). Industrialiser et monitorer les applications/services : latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur . Mettre en place les pratiques MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, observabilité, monitoring. Garantir qualité des données , conformité (RGPD/GDPR) et sécurité des solutions. Localisation : Métropole lilloise (secteur Villeneuve d’Ascq / Lezennes) Présence sur site : souhaitée 2 jours/semaine

En tant que Data Analyst ou Data Scientist ou AI Ingineer , vous contribuez aux projets stratégiques de grands comptes bancaires en intervenant sur l’analyse, le traitement et la valorisation des données bancaires et financières. Vos principales missions : Recueillir et analyser les besoins métiers Collecter, structurer et traiter les données chiffrées issues de différentes sources Nettoyer les données (suppression des doublons, gestion des valeurs manquantes, etc.) Développer des algorithmes pour l’exploitation des données (analyse statistique, machine learning) Concevoir et construire des actifs informatiques dédiés à la préparation et à la visualisation des données Développer du code ou des scripts s’appuyant sur des données structurées et non structurées Participer aux phases de tests, recettes et validation des solutions déployées Installer et configurer les outils requis dans le respect du cadre de référence technique Assurer la maintenance évolutive et corrective des solutions déployées, intervenir en support si nécessaire Rédiger la documentation associée (use cases, développements, procédures) Lieu : Paris – Client : Grand établissement bancaire – Type de mission : CDI / Freelance / Portage Démarrage : ASAP – Durée : 3 ans

Data Scientist Azure ML Python Gitlab LLM La mission concerne, une nouvelle entité du client créée pour développer de nouveaux cas d’utilisation en Intelligence Artificielle. La mission s’organise autour de trois axes : - Identification et analyse des besoins : participation à des ateliers d’idéation pour identifier les besoins du client et proposition de solutions algorithmiques sur mesure adaptées aux besoins. - Développement et validation des modèles d’IA : analyse des données disponibles, développement, test et validation des algorithmes de traitement de données en utilisant des méthodes d’algorithmes d’optimisation, de LLM, de Machine Learning et de Deep Learning en tenant compte des besoins en termes de sensibilité des données. - Partage de connaissance et communication : diffusion de la connaissance au sein de l'entité, partage des avancées réalisés, communication des succès et apprentissages, montée en compétence au sein de l’équipe. Objectifs et livrables Participer activement à l’identification des besoins des clients à travers des ateliers d’idéation Proposer des solutions algorithmiques sur mesure adaptées aux besoins Analyser rapidement les données disponibles pour sélectionner les modèles d'IA les plus pertinents face aux défis identifiés. Développer et tester des applications. Partager régulièrement des insights et des innovations issues des projets avec l'équipe . Communiquer efficacement en interne pour mettre en valeur les succès, les avancées réalisées et les leçons apprises. Compétences demandées Compétences Niveau de compétence Expérience solide dans le déploiement d’algorithmes d’optimisation Azure Machine Learning Gitlab CI/CD Connaissance approfondie des modèles algorithmiques (ML/DL). Programmation Python Confirmé Conduite d'atelier et de réunion Deep learning LLM

Contexte de la mission Une grande organisation publique du secteur numérique renforce sa Direction Data, rattachée à la Direction du Numérique. Cette direction a pour objectif de faire de la donnée un levier majeur de croissance et d’optimisation des usages numériques. Le pôle Data Intelligence, composé de 4 Data Scientists et 2 Data Analysts, recherche un Data Scientist senior afin de soutenir l’exploitation des données utilisateurs, la mise en place de modèles avancés et la structuration du socle analytique. Une expérience minimale de 8 ans en data science est requise. Prestations attendues Le consultant interviendra au sein de l’équipe Data Science pour : Analyse et structuration de données • Auditer les nouvelles données disponibles dans le datalake pour enrichir le socle analytique. • Explorer, analyser et comprendre les profils et comportements utilisateurs. • Réaliser des analyses avancées : profils de vidéonautes, comportements par canal, consommation de contenus, impact de la pression publicitaire. Développement de modèles de Data Science • Comprendre les besoins métier, proposer une approche adaptée et vulgariser les résultats. • Développer et industrialiser des modèles tels que : Prévision des audiences. Enrichissement du catalogue via IA générative. Analyse sémantique des commentaires utilisateurs. Prédiction d’inactivité, d’appétence, anti-churn. Segmentation utilisateurs. Contribution au produit Data • Participer à l'amélioration continue des outils et pipelines. • Travailler avec les équipes data, produit et métier dans un contexte agile. Expertises requises Techniques • Expériences concrètes en modèles IA : prévision, recommandation, scoring, analyse sémantique, détection d’anomalies. • Expérience significative sur des sujets d’IA générative (IAG). • Maîtrise impérative de Python et SQL . • Bonne connaissance d’un cloud, idéalement Google Cloud Platform . • Connaissance des données issues d’écosystèmes digitaux (Piano Analytics, Google Analytics…). • Connaissance d’un outil de dataviz. • Un plus : architectures API, Git/GitHub, méthodes agiles. Fonctionnelles • Capacité à comprendre un besoin métier, synthétiser et restituer clairement. • Capacité à gérer plusieurs projets simultanément. • Rigueur, autonomie, esprit d’équipe.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Senior Data Scientist IA / LLM" pour un client dans le secteur bancaire Description 🚀 Le Contexte : L'ère des Agents Autonomes Dans le cadre du développement de nos solutions de nouvelle génération, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable de transformer des modèles de langage (LLM) en agents autonomes et décisionnels. Vous ne vous contenterez pas de faire des appels API simples ; vous concevrez des architectures d'agents complexes capables de raisonner, d'utiliser des outils et de gérer des workflows cycliques au sein d'un environnement Web robuste (Django). 🎯 Vos Missions : Orchestration et Architecture 1. Conception d'Agents avec LangGraph & LangChain : Développer des systèmes d'agents multi-acteurs utilisant LangGraph pour gérer des états complexes et des boucles de rétroaction (cycles). Implémenter des chaînes de traitement modulaires avec LangChain (RAG, mémoires, agents de planification). Optimiser le Prompt Engineering et la structuration des données en sortie (JSON mode, parsing). 2. Intégration et Backend (Django) : Développer les briques Backend sous Django pour exposer les capacités de l'IA via des APIs (REST / WebSockets pour le streaming). Gérer la persistance des états des agents et des sessions utilisateurs dans la base de données Django. Assurer la sécurité et l'authentification des accès aux outils LLM. 3. RAG & Knowledge Management : Mettre en œuvre des architectures de Retrieval Augmented Generation (RAG) performantes. Connecter les agents à des bases de données vectorielles (Qdrant, Pinecone, ou Pgvector) et des sources de données métiers. 4. Évaluation et Fiabilité (LLM Ops) : Mettre en place des protocoles d'évaluation pour mesurer la pertinence des agents (Frameworks type RAGAS ou DeepEval). Monitorer les coûts et les latences des appels aux modèles (OpenAI, Mistral, modèles Open Source).

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Scientiste Senior sur Clermont-Ferrand. PRESTATION Datascientist expérimenté en analyse de données télématiques gros volume et cartographie numérique PRINCIPALES ACTIVITES Analyse de données -Classification et clustering, machine learning dans les domaines de la topographie et de l’usage des véhicules (cinématique et dynamique) -Evaluation et développement d'algorithmes, services et process associés Prescripteur pour les évolutions futures de l'environnement d'analyse et bases de données -BD spatiale et navigation entre bases de données géospatiales et temporelles (en collaboration) COMPETENCES Expérimenté en machine learning Snowlake, PostgreSQL Python (geopandas, holoviews, datashader) SQL Expérience souhaitée en traitement de signal Expérience souhaitée sur QGIS ou ArcGIS Expérience souhaitée de geoservices: OSM, Here Développement de Web apps pour déploiement sur le terrain Outils de visualisation / BI : -Conception d'outils d'exploration visuelle de données spatiales et temporelles -Elaboration de dashboards d'analyse Localisation : Clermont-ferrand / 5 jours par semaine

Contexte de la mission Nous recherchons un Data Scientist Senior pour intervenir sur des projets avancés autour de l’ IA générative et des LLM , en lien étroit avec les équipes techniques et produit. Responsabilités : Conception et optimisation de pipelines IA basés sur des LLM Développement de solutions de type RAG , agents et chaînes de raisonnement Utilisation de LangChain et LangGraph pour orchestrer les modèles Analyse et exploitation de données textuelles Évaluation des performances des modèles (qualité, biais, robustesse) Contribution aux choix d’architecture IA Stack technique : Python 3 Django (pour intégration applicative) LangChain LangGraph LLM & IA générative (embeddings, prompts, fine-tuning, RAG) Profil recherché : Expérience confirmée en Data Science / IA Forte appétence pour les LLM et l’IA générative Solide maîtrise de Python et des problématiques NLP Capacité à travailler sur des sujets complexes et exploratoires

Contexte Développement de solutions IA avancées pour le projet du client Missions Concevoir, entraîner et optimiser des modèles ML et LLM Implémenter des architectures Agentic AI Industrialiser les modèles (MLOps, monitoring, performance) Collaborer avec les équipes produit et tech Garantir la robustesse et l’éthique des modèles en production Profil recherché 10+ ans d’expérience en data science Excellente maîtrise de Python et des frameworks ML Expérience réelle de LLM et Agentic AI en production Forte capacité d’abstraction et de vulgarisation Experience en IA / AI en production ANGLAIS ASAP

Redlab cherche pour son client parisien , un Data scientist confirmé ( 4-6 ans d'expérience ) pour un démarrage en début d'année 2026 , le consultant interviendra sur : Rôle Modélise, développe et optimise des algorithmes d’IA : ML, Deep Learning, LLM, optimisation et pipelines cloud. Missions clés Concevoir pipelines de données (Azure/GCP/AWS). Développer modèles ML/DL/LLM (TensorFlow, PyTorch). Fine-tuning (BERT, LLaMA, etc.). Optimiser modèles (pruning, quantification). Collaborer avec équipes Data & Dev pour intégration.

Dans le cadre d’une mission pour l’un de nos clients, acteur majeur du secteur bancaire, nous recherchons un Data Scientist / ML Engineer spécialisé en IA Générative et Agentic AI pour intégrer l’équipe Data & IA . Vous interviendrez sur la conception, l’entraînement et le déploiement de solutions d’IA avancées visant à optimiser des processus métier critiques : analyse de documents, support aux traders, automatisation de workflows, conformité réglementaire et reporting. Missions principales 1. Modélisation & Machine Learning Développer des modèles de Machine Learning avancés en Python pour des cas d’usage bancaires : fraude, scoring, gestion et anticipation des risques. Préparer, nettoyer et transformer des données structurées et non structurées (logs, documents réglementaires, rapports, données métiers). 2. Large Language Models (LLM) Fine-tuning et intégration de LLM industriels (GPT-4/5, LLaMA, Mistral…). Conception et implémentation de pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour un accès contextualisé aux données internes (politiques internes, réglementations, Knowledge Base). Mise en œuvre de prompting avancé et d’architectures adaptées aux besoins CIB . 3. Agentic AI Prototyper et déployer des agents autonomes capables d’interagir avec : APIs internes Workflows Services bancaires (ex. assistant trader, extraction d’informations réglementaires). Orchestration de tâches complexes via des frameworks tels que : LangChain, LangGraph, AutoGPT . 4. Production & Industrialisation Packager et déployer les modèles en production : Docker API REST / GraphQL Environnements cloud privé ou hybride Collaboration avec les équipes MLOps, Cloud et Sécurité pour garantir : Scalabilité Monitoring & observabilité Respect des contraintes réglementaires. 5.Gouvernance & Compliance IA Garantir l’application des règles internes d’ Ethics & Compliance liées à l’IA. Mise en place de tests de : Robustesse Biais Traçabilité et explicabilité des modèles. Profil recherché Formation supérieure en Data Science, IA ou Informatique Solide expérience en Machine Learning et IA Générative Excellente maîtrise de Python Bonne connaissance des environnements bancaires / financiers appréciée Capacité à travailler sur des sujets à forte valeur métier et forte exigence réglementaire

Pilotage Technique & Architecture : Concevoir l'architecture des briques algorithmiques (Clustering, Prévision de ventes, Optimisation sous contraintes) sur GCP. ● Développement algorithmique (Hands-on) : Coder les modèles complexes, notamment l'algorithme d'optimisation (Recherche Opérationnelle) pour respecter les contraintes magasins (linéaire, supply, mix marge/CA). ● Coaching & Code Quality : En support éventuel de notre Lead Data Scientist interne, encadrer les Data Scientists séniors, garantir les bonnes pratiques (CI/CD, DVC, Tests) et l'industrialisation via Airflow/Composer. ● Mesure de la performance : Mettre en place des méthodologies robustes (ex: Causal Impact) pour mesurer les gains business (CA/Marge) post-déploiement. ● Excellente maîtrise de SQL, avec une forte expérience sur BigQuery et une bonne connaissance des bases de données SQL/NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, DBL…). ● Modélisation et préparation des données : conception de pipelines optimisés dans BigQuery, en garantissant la qualité, la fiabilité et la cohérence des analyses. ● Connaissance des architectures data modernes (Data Lake, Data Warehouse) et des environnements Cloud (GCP, AWS, Azure). ● Maîtrise des outils de CI/CD avec GitLab CI, et des pratiques de gestion de version (Git). ● Compréhension des principes DevOps, avec une vision orientée fiabilité et amélioration continue. ● Bonne maîtrise des méthodologies agiles, notamment Scrum, Sprint Planning et Backlog

La prestation consistera à : - Exploiter le socle de data pour mettre en place le pilotage des actions, en construisant des dashboards (Power BI) pour le suivi des profils, le suivi de l’engagement, le suivi des segments RF, le suivi des objectifs - Analyser les profils et comportements des utilisateurs, en mettant en place les analyses des profils de vidéonautes, décortiquant les comportements selon les canaux d’acquisition, les contenus consommés, en analysant l’impact de la pression pub sur nos utilisateurs, … - Mettre en place la data science et l’IA au service de l’amélioration de l’expérience utilisateur et l’amélioration de nos process internes - Prédiction des audiences - Enrichissement du catalogue via l’IAG - Prédiction de l’inactivité, des appétences, … - Segmentations - Expériences en analyses de connaissance clients / utilisateurs du type cycle de vie client, churn, recrutés… - Expériences en data science sur des sujets de type prévision, algo de reco, score d’appétence, anti churn… - Expériences sur des sujets d’ IA Générative - Maitrise SQL indispensable, solides connaissances en Python et/ou Spark - Expériences sur un environnement Google Cloud Platform / Big Query - Bonne connaissance des données et des outils dans un écosystème digital (de type Piano Analytics, Google Analytics..) - Capacité à synthétiser et à restituer des résultats à des interlocuteurs ayant des niveaux de maturité data différent - Capacité à mener plusieurs sujets en même temps - Curiosité, dynamisme, enthousiasme, esprit d’équipe, rigueur et autonomie

La DSI du client recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l'exploitation des données par les analystes métiers et data scientists. A ce titre, vos principales missions consisteront à : 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, domain managers, 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 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.