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

Contexte / Objectifs : Mettre en production des évolutions sur un algorithme existant (identification des bénéficiaires au sein des clauses libres) Prise en compte de projets issus d'un programme interne pour améliorer l'efficacité opérationnelle de processus financier Assurances Description : Etablir des scénarios permettant de comprendre et d’anticiper de futurs levier Métiers ou opérationnels pour l’entreprise. Réaliser tout le cycle de valorisation de la donnée : choix, collecte, analyse de qualité de donnée, redressement, préparation, puis valorisation spécifique à la Data Science (analyse prédictive voir prescriptive, mise en place d'algorithmes d'apprentissage automatique ou profond, conception de Data Visualization dynamique, Data Storytelling, etc.) Appliquer des techniques (statistiques, text mining, comportementale, géolocalisation, …), d’extraction et d’analyse d’informations, obtenues à partir de gisements de données (Big Data) Obtenir des données adéquates, trouver les sources de données pertinentes, faire des recommandations sur les bases de données à consolider, modifier, rapatrier, externaliser, internaliser, conçoit des datamarts, voire des entrepôts de données (data warehouses). Évaluer la qualité et la richesse des données (les rassembler, les modéliser et en vérifier la véracité). Analyse des résultats pour ensuite les intégrer dans le système d’information cible du Métier Analyse des données pour traduire une problématique Métier en problème mathématiques/statistiques et réciproquement Comparer et évaluer différents modèles ou méthodes de calcul, et anticiper les avantages et inconvénients dans un environnement Métier

Nous recherchons un Data Scientist senior pour intervenir sur le développement du cœur de calcul d’une plateforme stratégique dans le secteur des réseaux énergétiques intelligents. La mission s’inscrit dans un contexte à forts enjeux : réduction des émissions carbone , déploiement des énergies renouvelables et digitalisation à grande échelle . Vous serez amené(e) à collaborer étroitement avec des Product Owners, chefs de projets, experts data et SI , dans une organisation agile. Responsabilités Développement de modèles statistiques et algorithmes sur données temps réel / séries temporelles. Modélisation mathématique et optimisation (linéaire, non linéaire, heuristique). Mise en œuvre de prototypes et industrialisation des algorithmes. Restitution claire des résultats aux parties prenantes métier. Application de bonnes pratiques de code et structuration robuste des modules Python.

🔍 Missions principales Computer Vision Développement de modèles de traitement d'image et de vidéo (temps réel et différé) Mise en œuvre de techniques de détection d'objets, de segmentation et de reconnaissance visuelle Intégration de la vision par ordinateur dans des dashboards métier (FastAPI, React, Power BI) Déploiement sécurisé dans des environnements cloud (Azure ou GCP) Veille active sur les technologies deep learning en vision Forecasting Conception de modèles de prévision sur des séries temporelles (demande, ventes, indicateurs métier) Optimisation des modèles via des techniques statistiques et de machine learning Collaboration étroite avec les équipes métier pour transformer les modèles en leviers décisionnels Collaboration & Communication Travail transverse avec les équipes produit, data, techniques et opérationnelles Vulgarisation des résultats auprès d'interlocuteurs non techniques Documentation claire des approches, des modèles et des choix techniques 🛠 Environnement technique Computer Vision : YOLOv5, YOLOv8, ResNet, InceptionV3, base MS COCO Forecasting & NLP : LSTM, LangChain, LangGraph, ChromaDB, vectorisation documentaire Développement / Déploiement : FastAPI, React, Power BI Cloud & MLOps : Azure, GCP, GitLab CI/CD Montreal Associates is acting as an Employment Business in relation to this vacancy.

Nous recrutons un Data Scientist senior avec une solide expérience en machine learning et intelligence artificielle générative (GenAI) pour intégrer nos équipes data stratégiques. Vous concevrez, modéliserez et déploierez des algorithmes avancés dans des contextes complexes et à fort impact business. Vous serez amené à travailler en étroite collaboration avec les équipes de développement IA (front/back/fullstack) dans un environnement propice à l’expérimentation, à l’innovation et à la production industrielle de modèles . Une bonne connaissance de l'écosystème Aigentik ainsi qu’une réelle culture des outils open-source et des bonnes pratiques de communauté (Inner Source) sont attendues.

TEKsystems recherche pour l'un de ses clients grands comptes un Data Scientist IA GEN: Contexte : Monter la cellule IA Interne + Externe Récupération des BU maintenance prédictives Gestions des prix Chatbot service compta Renforcement des équipes expertises L'objet de cette consultation est pour s’entourer de data scientists externes permettant l’analyse de besoin métier et le développement d’application IA (Intelligence Artificielle), ML (Machine Learning), DL (Deep Learning), IA GEN (Intelligence Artificielle Générative)

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Senior Data Scientist (Computer Vision)-" pour un client dans le secteur du commerce de détails Description🔎 Contexte Le groupe accélère sa transformation digitale pour devenir la plateforme sportive de référence. Dans ce cadre, l’équipe Digital In-Store – Data cherche à renforcer ses capacités avec un.e Data Scientist senior. Cette équipe a pour mission d’exploiter les données issues des outils en magasin pour : Optimiser l’expérience client Améliorer les performances opérationnelles Offrir des insights puissants à destination des équipes produit & retail 🎯 Objectifs & LivrablesVos missions : Concevoir et implémenter des modèles de Computer Vision (image recognition, segmentation, object detection…) Développer des modèles de prévision (forecasting) sur des KPIs métier (trafic, demande, ventes, etc.) Travailler à la croisée des données visuelles et des séries temporelles Intégrer les modèles dans des environnements de production (collaboration avec les équipes MLOps) Communiquer efficacement vos résultats aux équipes métiers et techniques Documenter les approches pour assurer la pérennité des livrables 🔬 Compétences techniques requises CompétenceNiveau requisPythonExpertComputer Vision (object detection, image segmentation…)ConfirméForecasting / Time-SeriesConfirméMéthodes statistiques / A/B Test / HypothèsesConfirméMLOps / CI/CD / Monitoring / DéploiementBonnes bases souhaitéesInfrastructure (containerisation, orchestration, IaC)AppréciéeAnglais & FrançaisConfirmé à l’écrit et à l’oral 🧠 Profil recherché 3 à 7+ ans d'expérience en Data Science avec une spécialisation en Computer Vision Solide formation en mathématiques appliquées, statistiques ou informatique Expérience dans un environnement multi-équipe, agile, produit À l’aise dans les échanges avec des profils tech, produit, retail et métier 💡 Soft Skills Rigueur & esprit analytique Sens de la synthèse & autonomie Communication claire auprès de non-techs Goût pour l’expérimentation et l’innovation

Contexte de la mission Notre client a lancé un programme stratégique de refonte et de modernisation de son système de Pricing & Revenue Managemen t, cœur de la stratégie tarifaire de la compagnie. Dans ce cadre, nous cherchons à intégrer un Data Scientist senio r, 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. Compétences et Expériences Requises: Profil académique : Diplôme de niveau Master 2 ou Doctorat en statistiques, économétrie, mathématiques appliquées, recherche opérationnelle ou data science, avec un socle théorique rigoureux. Compétences statistiques et modélisation : Maîtrise approfondie des modèles de séries temporelles (ARIMA, état-espace, bayésiens hiérarchiques, etc.). Connaissance des problèmes d’endogénéité, des méthodes de contrôle (instruments, double robustesse, etc.). Maîtrise des tests statistiques (hypothèse, robustesse, validité externe), et des méthodologies d’AB testing. Compétence en analyse causale, ou capacité à discuter la causalité dans un environnement de données observationnelles. Modélisation & abstraction : Forte capacité à formuler mathématiquement des problèmes métiers complexes. +de 8 ans d'expérience, incluant des environnements à fortes contraintes systèmes (ex. RM, supply chain, transport, trading...).

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. Maîtrise approfondie des modèles de séries temporelles (ARIMA, état-espace, bayésiens hiérarchiques, etc.). Connaissance des problèmes d’endogénéité, des méthodes de contrôle (instruments, double robustesse, etc.). Maîtrise des tests statistiques (hypothèse, robustesse, validité externe), et des méthodologies d’AB testing. Compétence en analyse causale, ou capacité à discuter la causalité dans un environnement de données observationnelles.

CONTEXTE : Experience : 7 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Data Scientist Spécialités technologiques : DATA Compétences Technologies et Outils Access dataIKU Python VBA MISSIONS La mission principale consiste à aider notre équipe à migrer les requêtes existantes relatives à la fiabilité des données depuis ACCESS/VBA vers un projet Dataiku, ainsi qu'à développer une interface utilisateur personnalisée. De plus, le consultant aidera l'équipe à se familiariser avec l'outil et apportera son expertise en matière de bonnes pratiques d'utilisation et de gouvernance de la plateforme. Projet/applications Dataiku pour la fiabilité des données commerciales (placement, comptabilité technique et processus de réclamation). Pour certaines migrations d'outils ACCESS actuellement sur un serveur informatique central (projet ATLAS), nous souhaitons passer d'ACCESS à Dataiku. Afin de mener à bien cette migration avant la fin de l'année, nous avons besoin d'un développeur expert de la plateforme Dataiku.

Dans le cadre d’un projet stratégique pour un grand groupe bancaire , nous recherchons un un Data Scientist expérimenté pour intervenir sur une mission à forte valeur ajoutée dans le secteur de l’ assurance . Contexte & Objectifs Au sein d’une équipe Data transverse, vous serez chargé(e) de : Mettre en production des évolutions sur un algorithme existant (identification des bénéficiaires dans des clauses libres) Contribuer à l'intégration de projets issus d'un programme existant, visant à améliorer l’efficacité opérationnelle des processus financiers liés à l’assurance Vous interviendrez sur : La conception et l’implémentation de modèles prédictifs / prescriptifs La valorisation des données issues de gisements Big Data (traitement, redressement, modélisation, scoring…) L’ extraction et l’analyse d’informations complexes (statistiques, text mining, NLP…) L’intégration des résultats dans les SI Métiers La traduction de problématiques métiers en problématiques algorithmiques, et inversement La comparaison et l’évaluation de modèles ML / DL adaptés aux cas d’usage opérationnels

Nous sommes à la recherche d'un consultant Data Scientist & Gen AI Engineer pour rejoindre une équipe dynamique dédiée à l’IA Générative et aux cas d’usage concrets pour les équipes métiers transverses (RAG, agents IA, classification, etc.). Environnement technique exigeant, orienté production & innovation continue. 🛠️ Stack & outils 🔹 Langages : Python, SQL 🔹 Cloud : GCP 🔹 Frameworks ML/IA : Sklearn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, MLflow 🔹 GenAI : Langchain, HuggingFace, LangGraph, Google ADK 🔹 Conteneurisation : Docker 🔹 Use cases : Classification, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Agents IA

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 - Lille - 12 mois Un de nos importants clients recherche un Data Scientist pour une mission de 12 mois sur Lille. Descriptif ci-dessous: 🚀 Senior Data Scientist / Software Engineer – Intelligence Artificielle Avancée 📍 Localisation : Lille (flexible avec un présentiel de 3 jrs par semaine sur site) 📅 Démarrage : ASAP 💼 Type de contrat : Mission longue / Freelance ou CDI/CDD selon profil Créez des solutions IA de nouvelle génération pour transformer l’entreprise Vous êtes passionné(e) par l’intelligence artificielle, les architectures LLM (Large Language Models) et le développement de solutions scalables à fort impact ? Nous recherchons un(e) Senior Data Scientist / Software Engineer pour rejoindre notre équipe technique et participer à la conception de solutions IA robustes, innovantes et alignées sur nos enjeux stratégiques. 🔍 Votre mission Intégré(e) au cœur d’une équipe tech agile et ambitieuse, vous piloterez de bout en bout la création d’applications IA modernes basées sur les dernières avancées en deep learning et en engineering LLM. Vos responsabilités principales : 🧠 Conception & Développement de solutions IA Développer des applications IA avancées avec Python, Keras, TensorFlow, LangGraph, LangChain et ZenML Concevoir des infrastructures scalables et performantes, répondant aux normes de documentation et qualité de code 🧩 Pilotage autonome de projets IA Gérer de façon indépendante le cycle complet des projets : design, développement, mise en production Collaborer avec les équipes métier pour s’assurer que les solutions créées répondent à leurs besoins réels 🎯 Expertise et accompagnement Traduire les problématiques métier en solutions IA pertinentes Accompagner les utilisateurs internes dans l’adoption, la compréhension et l’utilisation des outils développés 🛠️ Compétences requises ✅ Python (niveau expert) – Indispensable ✅ Keras / TensorFlow – Expertise avérée ✅ LangChain et LangGraph – Maîtrise avancée requise ✅ ZenML – Compétence confirmée attendue ✅ Documentation technique rigoureuse et respect des standards de développement ✅ Français courant et anglais professionnel (environnement bilingue) 👤 Profil idéal Vous justifiez d’une solide expérience dans la création de solutions IA et de pipelines ML/LLM complexes Vous êtes autonome, proactif(ve), rigoureux(se) et orienté(e) business Vous êtes capable d’articuler des concepts techniques complexes à des interlocuteurs non techniques Vous avez une approche produit et une culture du delivery dans des environnements agiles 🚧 Ce que vous livrerez Des applications IA prêtes à l’emploi, robustes et documentées Une infrastructure data/ML scalable intégrée dans l’environnement technique de l’entreprise Une documentation claire respectant les standards internes Une valeur métier mesurable via l’adoption réussie des solutions déployées ✨ Pourquoi nous rejoindre ? Travailler sur des technos de pointe en IA appliquée (LLM, framework LangChain/Graph, ZenML…) Être acteur d’une transformation tech ambitieuse avec de forts enjeux business Évoluer dans un environnement agile, collaboratif et stimulant Si cette mission vous intéresse merci de m'envoyer votre CV et je reviendrai vers vous dès que possible avec les détails.

Data Scientist en IA Générative - Expérience solide sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails - Expérience significative en Machine/Deep Learning serait appréciée : pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen - Prompt engineering - Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen - Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) - Expérience solide sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails - Expérience significative en Machine/Deep Learning serait appréciée : pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch

data scientist DWP Intelligent Collaboration, PyTorch, Data Analysis, SQL, Data Visualization, Python, NANTES Tâches : - Développement et Implémentation d'Algorithmes IA: Concevoir, développer et déployer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle. - Analyse de Données: Explorer et analyser les données pertinentes pour extraire des insights exploitables et améliorer les algorithmes existants. - Intégration des Solutions IA: Collaborer avec les équipes produits pour intégrer les solutions IA dans leurs produits et répondre à leurs besoins spécifiques. - Maintenance des Solutions en Production: Assurer le suivi et l'amélioration continue des solutions IA en production (RUN), incluant la gestion des incidents et la mise à jour des modèles. - Prototypageet Testing: Réaliser des prototypes de nouvelles solutions IA et conduire des tests pour valider leur utilité et leur performance. - Prompting: Réaliser des prompts robustes pour les différents cas d'usage Compétences techniques : - Analyse de Données: Expertise en techniques d'analyse et de visualisation de données. - Modélisation et Machine Learning: Compréhension avancée des algorithmes de machine learning et d'intelligence artificielle. - Prompting: Compétence dans la génération et l'optimisation de prompts pour améliorer l'interaction utilisateur et la pertinence des résultats. - Ingénierie Data: Connaissances en gestion de bases de données et manipulation de données en grande quantité. - Langages de Programmation: Maîtrise des langages comme Python, SQL, et des outils comme TensorFlow, PyTorch. - DevOps: Compréhension des pratiques DevOps, incluant l'intégration et la déploiement continu (CI/CD). Qualifications : DWP Intelligent Collaboration, PyTorch, Data Analysis, SQL, Data Visualization, Python,

Nous recherchons pour l’un de nos clients un profil hybride Lead Data Scientist / Chef de Projet Data ayant une solide expérience dans l’intégration d’algorithmes complexes et la gestion de projets data à fort enjeu. Ce rôle est clé dans la coordination des initiatives data et la mise en œuvre de solutions techniques dans un environnement exigeant. Compétences techniques requises : Langages : Python, PySpark Environnement Big Data : Teradata (impératif) Méthodologie DevOps / Industrialisation : CI/CD Bonnes pratiques de versioning, automatisation, déploiement