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

Contexte Le client intègre des technologies d'Intelligence Artificielle Générative au sein de son SOC afin d'automatiser l'analyse de menaces, de contextualiser les alertes de sécurité et d'assister les analystes. L'objectif est de concevoir des modèles de langage (LLM/SLM) souverains et ultra-spécialisés en cybersécurité. Le/la consultant(e) travaillera en collaboration directe avec l'équipe R&D Cyber et l'équipe SOC, dans un environnement de recherche et développement agile. Rôle et responsabilités principales Fine-tuning de LLM open-source (Llama, Mistral, Qwen…) sur des données de cybersécurité (logs, rapports CTI, playbooks) Mise en œuvre de techniques d'apprentissage par renforcement pour limiter les hallucinations et sécuriser les réponses générées Définition et application des formats de prompt et de conversation pour l'entraînement des modèles • Structuration et formatage des datasets d'entraînement textuels Mise en place de pipelines d'évaluation et de benchmarking pour mesurer la performance des modèles "Cyber" face aux standards du marché Vulgarisation des concepts IA auprès de profils cybersécurité (analystes SOC, RSSI) Collaboration directe avec l'équipe R&D Cyber et l'équipe SOC Livrables attendus Modèles LLM/SLM fine-tunés et spécialisés en cybersécurité Datasets d'entraînement structurés et formatés (ChatML, Alpaca) Pipelines d'évaluation et de benchmarking (interne et standards du marché) Rapports de performance comparative des modèles

Contexte Dans le cadre du développement de solutions Data dédiées à l'analyse ESG, nous recherchons un consultant expérimenté capable de contribuer à la production d'indicateurs, à l'automatisation des traitements et à l'amélioration continue des processus de gestion de données. Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des données, depuis leur ingestion jusqu'à la production de KPI et scores ESG. MissionsAssurer l'ingestion et le suivi des données externes. Gérer les évolutions de structure et de méthodologie des fournisseurs de données. Produire et maintenir les KPI et scores ESG. Développer des contrôles qualité et des mécanismes de surveillance des traitements. Concevoir des tableaux de bord de suivi de production. Participer à la traduction et à la migration de modèles Matlab vers Python. Réaliser des analyses statistiques et Data Science sur des jeux de données complexes. Documenter les modèles, traitements et procédures. Garantir la qualité, la cohérence et la traçabilité des données.

En tant qu'Ingénieur Support & Fiabilité, vous serez responsable de la gestion et de l'assurance de la fiabilité des systèmes et processus de données au sein du département Data Technology. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement, les ingénieurs de données et les data scientists pour garantir la disponibilité, la qualité et la performance des pipelines de données et des systèmes sous-jacents. Support et opérations des données Fournir un support de niveau 1 pour les domaines de données, gérer les alertes et incidents pendant le shift de Paris. Objectifs et livrables : Mettre en place les meilleures pratiques de support et la documentation Agir en tant que gatekeeper pour la gestion des versions de données (processus CMRM), gestion de la fiabilité des données Maintenir des pipelines de données fiables et évolutifs (collecte, stockage, traitement, livraison) Mettre en œuvre une surveillance proactive pour la qualité, l'intégrité et la cohérence des données Définir et appliquer les politiques de gestion des données (sauvegarde, récupération, sécurité) Automatisation et meilleures pratiques Automatiser les tâches de données récurrentes pour améliorer l'efficacité et réduire les erreurs Établir une surveillance continue pour détecter les anomalies Promouvoir les meilleures pratiques de développement axées sur la fiabilité des données Collaboration inter fonctionnelle Travailler avec les équipes de développement, quant dev, ingénieurs data et data scientists pour comprendre les besoins Résoudre ensemble les problèmes liés aux données Fournir des conseils techniques sur la gestion des données avec les meilleures pratiques

Rejoignez une entreprise lauréate ou membre du réseau La French Tech, qui rassemble les start-up et scale-up les plus innovantes de France et contribue à la création de plus de 1,1 million d'emplois directs et indirects en France et à l'international. Neuralk-AI recherche un Forward Deployed Engineer expérimenté pour piloter l'intégration de sa solution dans les écosystèmes clients. Le poste est rattaché au Chief Revenue Officer et basé au bureau de Paris ou de Londres. Neuralk est une entreprise deep-tech qui construit la nouvelle génération de Foundation Models pour la data science. Sa mission : bâtir la couche prédictive des entreprises, en transformant la data science en une infrastructure prédictive durable et scalable qui apprend en continu des données de l'organisation. Le produit est un agent de data science, propulsé par leurs Foundation Models, qui accompagne les data scientists tout au long de leur workflow, du cadrage du problème jusqu'aux modèles robustes prêts pour la production. L'accent est mis sur les données structurées (clients, opérations, risques, activité financière). Au croisement de la technologie, du produit et du go-to-market, le poste couvre l'avant-vente (découverte technique, cadrage des cas d'usage, évaluations, démos) et l'après-vente (premier référent technique, coordination des déploiements avec les équipes data science, infrastructure et produit). Missions principales : accompagner le cycle de vente aux côtés des Account Executives, mener la découverte technique, concevoir et piloter les évaluations, animer démos et deep dives, gérer les questionnaires sécurité/conformité, coordonner l'implémentation client après signature, servir d'interface avec les équipes internes, et soutenir l'onboarding et l'adoption durable.

En tant que Tech Lead Machine Learning Engineer, vous aurez la charge de : • Accompagner nos clients : cadrage et support technique ; aide à l'amélioration des performances et de l'industrialisation sur le code ; aide à l'évolution de leur AI plateforme • Assurer le support et le développement applicatif interne : opérer le développement de l'infrastructure Datalab (git, installation de packages, outils,...) ; contribuer à la pérennité et à la diffusion des projets internes • Industrialiser : mettre en production les modèles de ML développés (optimisation des scripts développés par les Data Scientist) et maintenir les scripts en production ; développer une CI/CD avec l'infrastructure développée jusqu'en production ; mettre en place une gouvernance viable ; rédiger des documents projets (design, réalisation, déploiement, ...) Référence de l'offre : jqn36ynwbh

En tant que Tech Lead Machine Learning Engineer, vous aurez la charge de : • Accompagner nos clients : cadrage et support technique ; aide à l'amélioration des performances et de l'industrialisation sur le code ; aide à l'évolution de leur AI plateforme • Assurer le support et le développement applicatif interne : opérer le développement de l'infrastructure Datalab (git, installation de packages, outils,...) ; contribuer à la pérennité et à la diffusion des projets internes • Industrialiser : mettre en production les modèles de ML développés (optimisation des scripts développés par les Data Scientist) et maintenir les scripts en production ; développer une CI/CD avec l'infrastructure développée jusqu'en production ; mettre en place une gouvernance viable ; rédiger des documents projets (design, réalisation, déploiement, ...) Référence de l'offre : 3ohfkwvksa

Contexte : Pour un acteur majeur de la grande distribution, nous recherchons un Data Engineer senior pour rejoindre une task force de Data Engineers intervenant en transverse sur plusieurs projets stratégiques : pricing, assortiment, planogrammes personnalisés et négociation augmentée. L'équipe compte 5 à 8 personnes, avec un Tech Lead en place, et travaille dans un environnement data à fort volume sur GCP. Vos missions : Maintenir et faire évoluer les applications data en production Concevoir les architectures cibles des nouveaux projets data (scalabilité, sécurité, maintenabilité) Construire, optimiser et orchestrer des pipelines ETL/ELT sur de gros volumes Apporter un support technique aux Data Scientists sur l'exploration, l'industrialisation et le déploiement de leurs modèles Garantir les bonnes pratiques de développement (CI/CD, revues de code, tests automatisés) Participer à la communauté Data interne : partage de connaissances, tech talks, veille

Intégré(e) au sein de l'équipe Plateforme et en collaboration étroite avec les Architectes, SRE, Data Engineers et Data Scientists, vous contribuerez activement au développement, à la qualification et à la mise en production d'agents IA orchestrés sous LangGraph. Vos responsabilités principales : Développer des agents autonomes complexes en Python à l'aide de LangGraph (StateGraph, multi-agents, human-in-the-loop, prebuilt tools). Connecter les agents aux composants RAG, bases de connaissances internes et API opérationnelles. Affiner les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle avancés (function calling, tool use, plan-and-execute). Mettre en place et enrichir les suites d'évaluation (eval datasets, détection de dérive et d'hallucinations) sous LangSmith. Assurer le versioning, le packaging conteneur et l'intégration CI/CD via GitLab dans le respect des standards de production.

Votre mission Au sein de l'équipe Data, vous contribuez à la construction et à l'évolution de la plateforme de données qui alimente les projets d'analyse avancée, d'intelligence artificielle et de pilotage des activités de notre client. Vous garantissez la disponibilité, la fiabilité et la qualité des données utilisées par les métiers et les équipes Data. Principales responsabilités Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes et performants Mettre en œuvre les processus d'ingestion de données provenant de multiples sources Garantir la qualité, la cohérence et la traçabilité des données Administrer et optimiser les Data Lakes et Data Warehouses Automatiser les traitements et assurer leur monitoring Collaborer avec les Data Scientists et les équipes métiers Participer aux projets de migration et d'optimisation Cloud Veiller au respect des règles de sécurité, conformité et gouvernance des données

La mission porte sur la conception et le déploiement de POC autour des agents autonomes et des LLM appliqués aux données d'infrastructure IT (logs, CMDB, monitoring). L'objectif est de fournir des aides intelligentes à la production : supervision, automatisation et résolution proactive d'incidents, dans une logique d'industrialisation à terme. Vos missions : Concevoir et gérer des environnements d'expérimentation Kubernetes / Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD) Automatiser la collecte, le pré-traitement et l'exploitation des datasets d'infrastructure pour alimenter des agents basés sur LLM Développer et intégrer les pipelines de déploiement d'agents IA, en lien avec les data scientists et ingénieurs IA (LangChain, LangGraph, AutoGen ou équivalents) Implémenter des scripts et outils en Python, Bash, Go pour l'automatisation infra, l'orchestration et le monitoring Garantir la sécurité des développements et déploiements en environnement réglementé : DevSecOps, SAST/DAST, gestion des accès, conformité RGPD Produire la documentation technique des POC et les spécifications d'industrialisation Assurer une veille sur les architectures agentiques, les LLM et l'automatisation d'infrastructure

Au sein d'une équipe Data dynamique dans le secteur [secteur du client], vous aurez un rôle clé pour piloter la delivery des produits Data en environnement Agile/Scrum. L'équipe accompagne les métiers dans la prise de décisions fondées sur la donnée et couvre l'ensemble de la chaîne de valeur : collecte, traitements, restitution et gouvernance. Votre mission : Structurer et piloter les projets Data en méthodologie Agile/Scrum. Assurer la livraison continue et la qualité des cas d'usage Data en lien avec la roadmap et autres POs. Animer la relation entre métiers et équipes techniques (Analytics Engineer, Data Scientist, Data Ops). Recueillir, analyser et challenger les besoins métiers pour maximiser la valeur business. Rédiger et prioriser le Product Backlog (User Stories, critères d'acceptation). Définir les KPI, valider les livrables et garantir la communication avec les parties prenantes. Livrables clés : Spécifications fonctionnelles et Product Backlog priorisé. Reporting d'avancement et KPI Agile. Documentation fonctionnelle, suivi des releases et transfert de connaissances.

Prestation de Product Owner Data au sein de l'équipe client, basée à Nantes. Cette équipe accompagne les métiers dans la prise de décisions fondées sur la donnée et intervient sur l'ensemble de la chaîne de valeur data : collecte, traitements, restitution et gouvernance de la donnée. Logistique : - Présence sur site client attendue d'un minimum de 3 jours par semaine, en temps normal les lundi, mardi et jeudi. - Télétravail : jusqu'à 2 jours par semaine - Notre client précise qu'une importance particulière est accordée à la capacité d'assurer une majeure partie de la mission en présentiel afin de maintenir le dynamisme des équipes en place. - Déplacements ponctuels possibles à Paris Le Product Owner Data aura pour rôle de piloter la delivery des produits Data au sein d'une équipe agile pluridisciplinaire composée notamment d'Analytics Engineer, Data Scientists, Data Manager et Data Ops, tout en garantissant l'application des pratiques Scrum. Il devra accompagner les équipes de développement afin de transformer les données en informations fiables, exploitables et actionnables, au service de la performance des métiers du client dans le respect des standards et de la stratégie data client.

Au sein d'une organisation Agile et DevOps, l'ITOps/MLOps est le garant de l'exploitabilité, de la disponibilité et de la résilience des solutions IT, il accompagne les équipes projets dans l'intégration des exigences de production, de sécurité et d'infrastructure tout au long du cycle de vie des applications et plateformes. En complément, la dimension IA/MLOPS consiste à industrialiser le déploiement et l'exploitation en production des solutions d'intelligence artificielle (modèles ML, agents conversationnels, IA générative, solutions agentiques, …) du point de vue de l'infrastructure et des opérations. Attention : nous ne recherchons pas de Data Scientists ou d'ingénieur IA, mais un ITOPS (IT Operations) possédant de l'expérience dans le déploiement/industrialisation de solutions d'IA Responsabilités principales • Participer à la conception des solutions en intégrant les exigences de production, sécurité, supervision et résilience, • Promouvoir la réutilisation de services existants, anticiper les contraintes de conformité, de sécurité et d'architecture • Assurer la mise à disposition et l'exploitation des environnements techniques (Production et Hors Production), • Définir et mettre en œuvre les dispositifs de monitoring, supervision et observabilité. • Garantir l'exploitabilité des plateformes (performances, sauvegardes, restauration, capacité, sécurité). • Participer à la gestion des incidents majeurs, problèmes et plans d'amélioration continue. • Contribuer à l'automatisation et à l'industrialisation des opérations. • Maintenir la documentation technique et les procédures d'exploitation. Compétences clés - Techniques • OS (RHEL, Windows), Docker, Kubernetes / OpenShift • Automatisation & IaC Git, Jenkins (CI/CD), Ansible, Terraform, ArgoCD, Digitalai • Scripting: Python, Shell, YAML • Observabilité & Monitoring: ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana • Supervision / Scheduling : Control‑M • Cloud: IBM Cloud • Connaissances avancées côté infra/archi/middleware : IA Générative, agentique, entrainement des modèles … - Métier & Soft skills • Capacité à traduire les exigences de production, de sécurité et d'infrastructure en actions concrètes pour les équipes projet. • Sens du service et de la documentation, aptitude à travailler en mode projet et à rendre compte de l'avancement et des risques • Esprit d'initiative et capacité à proposer des améliorations continues. • Excellente communication et aptitude à collaborer avec des profils variés (développeurs, data scientists, PO, responsables sécurité). • Rigueur, autonomie et sens de l'organisation. • Aptitude à gérer les priorités et à travailler sous pression lors d'incidents de production.

Dans le cadre d'une mission transverse, vous interviendrez auprès d'équipes DataScience pour industrialiser et fiabiliser la mise en production de leurs modèles. À ce titre, vous serez notamment amené(e) à : - Concevoir techniquement et industrialiser les processus de déploiement des modèles de datascience en appliquant les bonnes pratiques CI/CD - Automatiser les tests fonctionnels - Optimiser le code Python - Assurer le débogage et l'assistance auprès des équipes DataScience - Assurer la maintenance applicative (migration Python, MCO) - Former et accompagner les data scientists aux bonnes pratiques de développement (Clean Code, SOLID, Refactoring…) - Concevoir et animer des formations auprès des Data Scientists - Exploiter l'IA générative (Claude) pour assister la conception et le développement (génération et revue de code, tests, documentation) et en diffuser les bonnes pratiques auprès des équipes DataScience

Acteur majeur dans le domaine IT, depuis notre création en 1993, nous n'avons cessé de croître et d'évoluer. Avec une équipe dévouée de près de 1.400 collaborateurs répartis sur plusieurs sites en Belgique, au Luxembourg, en France et au Canada, NSI a suivi une trajectoire exceptionnelle. Notre entreprise est à la pointe de la révolution numérique, offrant une gamme complète de services IT, de l'analyse au développement de logiciels, en passant par l'architecture et la gouvernance IT. Votre rôle au sein de NSI Nous recherchons un(e) Consultant(e) Data Analyst – Big Data H/F afin d'intervenir au sein d'un grand acteur du secteur des télécoms, sur le pilotage de la qualité de service de son réseau fixe. Descriptif des missions Au sein d'une cellule dédiée à la qualité de service, vous produisez des analyses à partir de datasets que vous constituez sur les données issues des plateformes Big Data du client. Vous avez également la responsabilité de rendre disponibles les données une fois celles-ci nettoyées, préparées et formatées, sous forme de datasets ou de tables mis à disposition des Data Scientists de l'équipe. Vous développez enfin des tableaux de bord de suivi des KPI. Missions Constituer des datasets à partir des données des plateformes Big Data Nettoyer, préparer et formater les données Mettre à disposition des Data Scientists des datasets et des tables exploitables Développer des tableaux de bord de suivi des KPI Produire des analyses commentées

La Direction des Systèmes d'Information 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. 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 aux Pays-Bas 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.