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

Envie d’un nouveau challenge… nous vous attendons ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer AWS / Databricks pour intervenir chez l’un de nos clients dans le domaine bancaire. 💻☁️ 🎯 Contexte de la mission Dans le cadre de l’évolution de sa plateforme Cloud & Data, notre client renforce ses équipes autour de la Data Platform afin d’accompagner la montée en puissance des usages Data, Analytics et IA. Vous intégrerez une feature team dédiée à la conception et à l’évolution des pipelines et infrastructures de données permettant d’alimenter les services cloud du groupe à l’échelle internationale. L’objectif : construire une plateforme Data robuste, scalable et performante, capable de supporter des volumes importants de données tout en garantissant leur qualité, leur disponibilité et leur sécurité. Vous évoluerez dans un environnement international, Agile et fortement orienté innovation. Vos missions : 🚀 Engineering & Data Pipeline Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables Mettre en place et optimiser les traitements ETL Participer à la conception des architectures Data et des flux d’alimentation Garantir la qualité, la cohérence et la disponibilité des données Optimiser les performances des traitements Big Data ☁️ Cloud & Data Platform Contribuer à l’évolution de la plateforme Data sur AWS Concevoir et administrer les solutions de stockage : • Data Lake • Data Warehouse • Bases relationnelles et NoSQL Exploiter Databricks et Spark pour le traitement de données à grande échelle Participer à l’industrialisation et à la fiabilisation des traitements en production : • monitoring • alerting • gestion des incidents 🤝 Collaboration transverse Travailler en étroite collaboration avec : • les équipes Engineering • les Data Scientists • les Product Teams • les équipes métiers Recueillir les besoins Data et contribuer aux choix techniques Participer à l’amélioration continue des pratiques et des standards Data 🔍 Innovation & amélioration continue Être force de proposition sur les nouvelles pratiques Data Engineering Expérimenter et intégrer de nouvelles technologies autour de la Data Platform Contribuer à l’optimisation des workflows et des performances globales de la plateforme

La prestation s’inscrit au sein de l’équipe technique et participe à l’industrialisation des flux de données. Ses missions principales sont : ● Ingestion Multi-sources : Développer des connecteurs et des scripts pour collecter des données via API (SaaS, partenaires) ou extractions de bases de données. ● Transformation (ETL/ELT) : Nettoyer, enrichir et structurer les données brutes dans BigQuery pour les rendre exploitables par les analystes et Data Scientists. ● Automatisation & Orchestration : Déployer et monitorer les chaînes de traitement (DAGs) pour garantir la disponibilité et la qualité des données au quotidien. Livrables : ● Pipelines de données opérationnels et documentés. ● Scripts de transformation SQL et Python. ● Confi guration des orchestrateurs (Composer/Airfl ow). ● Documentation des schémas de données cibles." ● Maîtriser DBT pour la transformation et l’orchestration des données. ● Travailler sur des environnements Data et Cloud, notamment GCP. ● Exploiter BigQuery et SQL avancé sur de gros volumes de données. ● Manipuler et analyser les données en SQL. ● Utiliser DBT pour structurer les pipelines data

Vous serez responsable de la conception et de la mise en œuvre d'architectures optimisées et scalables au sein d'une plateforme data, analytique et IA basée hébergée en hybride Cloud/On Premises. Ce poste nécessite une compréhension approfondie de l’écosystème Data en terme de technologies et de pratiques à l’état de l’art (i.e. Hybridation, Datamesh etc…) Les principales activités sont les suivantes : - Collaborer avec les équipes data (Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist, Business Analyst, Product Owner, Chef de projet, etc.) pour comprendre les exigences en matière de données, d'usages et de capacités et concevoir et formaliser l’architecture adaptée - Accompagner les équipes data dans la mise en œuvre des architectures définies - Assurer la qualité, l'intégrité et la sécurité des données dans l'environnement de la plateforme data, analytique et IA - Optimiser les processus d'ingestion de données et contribuer à la définition et la mise en œuvre des politiques de gouvernance des données - Évaluer et préconiser les technologies et outils appropriés pour le stockage, le traitement et l'analyse des données - Proposer des optimisations pour résoudre les problèmes d’architecture liés au stockage, à l’accès et à l’exploitation de la plateforme data - Une expérience sur l’accompagnement de projet en lien avec des migrations de plateforme data On premises vers le Cloud (idéalement GCP). Compétences techniques ou métier recherchées : - Vous avez une expérience minimale de 6 ans sur un poste d'architecte data et vous avez une expérience de mise en œuvre d'une plateforme basée sur une technologie Cloud. - Vous avez obtenu un diplôme dans le domaine IT et êtes spécialisé dans la Data. - Vous avez une expérience similaire sur la modélisation des données. - Concepts et technologies liés au Big Data (par exemple, Apache Spark, Hadoop) et aux bases de données SQL/NoSQL. Compétences comportementales recherchées : - Coopérer et fonctionner en transversal - Interagir facilement avec les autres - Négocier et convaincre - Proposer des initiatives ou des solutions - S'adapter aux changements. Compétence complémentaire : - Maitrise des Plateformes Data GCP, Spark, Python, SQL, Kafka, MongoDB Excellente connaissance des concepts et technologies des datalake, datawarehouse / entrepôts de données, lakehouse, des plateformes cloud telles que Google Cloud.

Description du besoin : Type de prestation : Chef de projet Data Client : Secteur d'assurance Lieu de la mission : Paris 2 Durée de la prestation : 6 mois renouvelable Expérience requise : +8 ans Date de démarrage : 15/06/2026 CONTEXTE : Cette prestation vise à renforcer l’équipe Data Business Analysis au sein d’un département Data Management. Elle sera dédiée au pilotage de projets Data, avec un fort enjeu autour de l’analyse de données, et consistera à accompagner les clients internes (filiales et fonctions centrales) dans leurs projets : recueil et formalisation des besoins, conseil et orientation vers les solutions de mise à disposition des données les plus adaptées. Le département Data Management regroupe une vingtaine de collaborateurs (Business Analysts, Data Engineers, Data Scientists et experts Data Governance). Ses principales missions couvrent : La gouvernance des données L’analyse métier des données L’ingénierie des données La data science L’ensemble des use cases (Crédit, Valeur Résiduelle, Épargne, Innovation, Marketing, etc.) est géré sur une plateforme GCP. OBJECTIF DE LA PRESTATION : Dans le cadre des activités de la Data Factory, la prestation de Chefferie de projet Data aura pour missions de : Accompagner les clients internes dans leurs projets data, les aider à formaliser leurs besoins et les orienter vers les solutions de mise à disposition des données adaptées Animer la qualité des données en coordination avec les data stewards et les business owners Promouvoir les solutions de la Data Platform auprès des différentes entités et fonctions centrales Identifier des cas d’usage Data et démontrer leur valeur ajoutée métier Garantir la cohérence des projets Data Platform avec la stratégie globale et les exigences de conformité (gouvernance, sécurité, protection des données, etc.) Identifier les synergies entre projets et proposer des recommandations de mutualisation, priorisation ou arbitrage Traduire les besoins métiers en exigences fonctionnelles et produire la documentation nécessaire aux décisions et développements Piloter les projets data de bout en bout selon les axes QCD (Qualité, Coûts, Délais) dans un environnement Agile Assurer la conformité méthodologique, l’auditabilité des projets et la bonne production de la documentation associée Coordonner l’ensemble des parties prenantes : métiers, gouvernance, privacy, équipes data, architecture et IT Définir et suivre les KPI projets ainsi que les reportings d’avancement Garantir la validation métier, la formation des utilisateurs et l’adoption des solutions livrées Assurer la continuité des produits après leur mise en production

Contexte de la mission** Vous interviendrez dans le cadre de la Transformation IA Générative au sein de la Direction Data Science & IA. Vous rejoindrez une équipe de 5 personnes (3 stagiaires data scientist, 1 alternant en innovation, 1 manager), rattachée à la Direction Data Science et collaborant étroitement avec toutes les équipes non techniques. Vous serez placé(e) sous la responsabilité du Directeur de la Transformation IA Générative. La prestation s'inscrit dans un contexte de transformation d'entreprise à l'ère de l'IA Générative, pour des profils non techniques. --- ** Missions principales** Accompagner les équipes métier dans leur transformation IA et les rendre progressivement autonomes dans leur quotidien. Il s'agit de donner aux collaborateurs les outils, les connaissances et la confiance pour intégrer l'IA de manière durable et concrète. À ce titre, vous serez notamment amené(e) à : **Pilotage des licences** — Administrer l'attribution des licences IA, s'assurer de leur bonne utilisation et analyser les données d'usage pour orienter les actions d'accompagnement. **Animation des événements IA** — Concevoir et animer les rendez-vous mensuels : onboarding pour les nouveaux utilisateurs et webinaire "La Parole au Champion" pour partager les bonnes pratiques. Assurer la régularité, améliorer les formats et mesurer l'impact. **Veille technologique** — Suivre les nouvelles solutions d'IA générative (généralistes comme spécialisées) et faire remonter les opportunités d'adoption de façon structurée. **Documentation Confluence** — Maintenir une base de référence toujours à jour : bonnes pratiques, cas d'usage, tutoriels, retours d'expérience. **Accompagnement terrain** — Aider les équipes métier à mettre en place agents, skills et workflows IA. Valoriser et diffuser les réussites pour créer une dynamique collective. --- **Activités complémentaires** **Communication Codir / Comex** — Préparer et animer les points réguliers sur l'avancement : métriques d'adoption, personae, succès, points de vigilance, prochaines étapes. --- **Contexte technique & organisationnel** Outils & Framework : Claude, ChatGPT, Copilot, Power Automate et outils no-code Langages : Python Infrastructure : Azure / Snowflake Méthodologie : Scrum (sprint planning, daily, retrospective) --- **Profil recherché** • Capable de travailler en équipe transverse • Autonome et force de proposition • À l'aise dans la communication avec les métiers • Orienté(e) résultats, rigoureux(se) et structuré(e) **Expérience requise** • Formation : Bac+5, école d'ingénieur • Expérience : minimum 2 ans sur des missions similaires • Expérience obligatoire en IA Générative • Expérience dans le secteur e-commerce appréciée

Bonjour à tous, notamment aux Leads Fullstack (dominante backend) ⚙️ sur React et Node.js (& Python sur FastAPI) 🔎 Je cherche un profil Dev Fullstack à forte dominante Back(+5 ans d’expérience) pour rejoindre une équipe Produit sur une application stratégique en phase d’accélération. L’objectif de la plateforme est de permettre aux équipes Marketing Globales de mesurer, optimiser et amplifier la performance des assets social media à grande échelle. Le MVP est en cours de développement et entre dans une phase clé d’enrichissement fonctionnel, de scalabilité et d’intégration de capacités IA. 💻 Ce que tu vas faire : - Développer et faire évoluer le Back-End de la plateforme (Node.js & Python / FastAPI) - Concevoir et exposer des APIs robustes et scalables pour accompagner la montée en charge - Intégrer des modèles d’IA via Vertex AI en collaboration avec les équipes Data Science et Data Engineering - Optimiser la modélisation et les performances des bases de données (PostgreSQL & MongoDB) - Contribuer au Front-End en React pour assurer une restitution fluide et performante de la donnée - Participer à la phase d’accélération produit et à la préparation d’un déploiement à grande échelle - Travailler dans une équipe Produit Agile (PO, UX, Data Scientist, Data Engineer, Tech Lead) 🎯 Stack & environnement : Node.js / Python / FastAPI / React / GCP / Vertex AI / PostgreSQL / MongoDB 📍 Mission : IDF 🏠 : 2 jours de TT 📅 Démarrage : ASAP Qu'en penses-tu? Une belle fin de journée

Le contexte Nous recherchons un Data Engineer (ou Software Engineer avec une forte spécialisation Data) pour renforcer une équipe agile en charge de l'industrialisation de projets Data et ML. La mission se déroule dans un environnement technique Azure et s'appuie sur une méthodologie SAFe . Vos missions principales Votre rôle consiste à transformer des prototypes en solutions industrielles fiables et performantes. Vous intervenez sur : Pipelines de données : Conception et développement de flux Batch sous Azure Databricks . Vous gérez l'utilisation de PySpark, Delta Lake et MLFlow. Optimisation technique : Travail sur la performance des traitements (partitionnement, gestion mémoire, exploitation GPU) et mise en place du monitoring (reprise d'erreur, traçabilité). Développement logiciel : Création de packages Python réutilisables. Vous garantissez la qualité via des tests unitaires, de la documentation et l'intégration dans les pipelines CI/CD. API & Services : Développement d'API via Azure Functions ou Azure Container Apps. Collaboration métier : Travail quotidien avec les Data Scientists pour industrialiser leurs modèles (notamment sur des algorithmes de bagging et boosting). Cycle de vie projet : Participation complète de l'étude de faisabilité à la mise en production, incluant le suivi en RUN et l'amélioration continue. Détails de la mission Localisation : Niort (présence obligatoire sur site 3 jours par semaine). Démarrage : 04/05/2026. Durée : Jusqu'au 31/12/2026 (visibilité fin d'année). Tarif : Selon profil et expérience.

Au sein d'un acteur majeur du retail européen, l'équipe Data & IA Marketplace traite des volumes massifs de données issues de vendeurs tiers. L'objectif est d'automatiser la qualification, la classification et l'enrichissement des catalogues produits pour garantir une expérience utilisateur optimale. Le défi réside dans l'industrialisation de modèles complexes au sein d'une architecture Data Mesh en forte croissance. La Stack Technique Langages : Python, Bash. Cloud : GCP (Google Cloud Platform). Orchestration & MLOps : Airflow, Kubeflow, ZenML, MLflow, Vertex AI. Infrastructure & DevOps : Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Gitlab CI. Data Quality & Feature Store : Great Expectations, Feast. Ta Mission & Ton Impact : Concevoir et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD) pour l'entraînement et le déploiement des modèles en production. Gérer l'infrastructure cloud via Terraform et assurer le versioning complet des modèles et des données. Implémenter le monitoring de performance (détection de drift, latence) et configurer l'alerting pour garantir la fiabilité des solutions. Accompagner les Data Scientists dans l'adoption des meilleures pratiques de développement (code quality, tests, industrialisation). Intégrer des validations de schémas et des filtres de qualité de données au sein des pipelines de production.

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.

🧠 Intitulé du poste Machine Learning Engineer – MLOps / IA / GCP 🎯 Mission principale Assurer l’ industrialisation, le déploiement et l’exploitation en production de solutions de Machine Learning , dans un environnement cloud (Google Cloud Platform), en intégrant des pratiques avancées de MLOps, CI/CD et data engineering . 🚀 Responsabilités clés Déployer et maintenir des applications ML en production Concevoir et orchestrer des pipelines de données Automatiser les déploiements ML Développer des solutions de monitoring et observabilité des modèles Participer à l’ intégration des modèles ML dans les produits digitaux Collaborer avec les data scientist pour transformer les cas d’usage en solutions industrialisées, scalables et robustes Contribuer à la stratégie ML et à la roadmap technique Promouvoir les bonnes pratiques MLOps et software engineering Participer au coaching et mentoring des équipes 🛠️ Compétences techniques requises (impératives) ☁️ GCP 🐍 Python +++ 🤖 Machine Learning / IA ⚙️ MLOps/LLM

Contexte Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles ML et nécessite une expertise externe pour sécuriser leur mise en production, leur exploitation dans le temps et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre l’équipe Data Science et l’équipe Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation d’industri­­alisation (build & run). Objectifs de la mission Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data Périmètre d’intervention • Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS • Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) • Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise • Environnements DEV / TEST / PROD Livrables attendus Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés Modèles ML déployés et supervisés en production Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels Documentation d’exploitation MLOps & DataOps Recommandations de standardisation et d’amélioration continue Interactions Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation

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

Dans le cadre de l’amélioration de la personnalisation de l’expérience utilisateur , nous constituons une équipe dédiée aux sujets de machine learning et de recommandation en production . Cette équipe data est composée : d’un Product Owner d’un Data Scientist d’un Lead ML Engineer d’un Machine Learning Engineer L’environnement technique repose principalement sur Google Cloud Platform avec notamment : Python Vertex AI BigQuery Cloud Run Airflow API REST Terraform GitLab CI/CD L’objectif est de concevoir, industrialiser et déployer des solutions de machine learning en production , tout en assurant leur performance et leur scalabilité. Missions Au sein de l’équipe data et ML, vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des projets de machine learning en production . Cas d’usage et mise en production Concevoir un premier cas d’usage de personnalisation de l’expérience utilisateur Déployer les modèles en production sur Google Cloud Mettre en place des tests A/B pour mesurer l’impact des recommandations Assurer le monitoring et l’évaluation des performances des modèles Industrialisation des modèles IA Concevoir et maintenir des pipelines machine learning robustes et scalables Mettre en place les architectures MLOps Exposer les modèles via des API REST (FastAPI ou Flask) Industrialiser les modèles développés par les Data Scientists Mettre en place des workflows CI/CD Architecture et infrastructure data Structurer et organiser le stockage des données Garantir la scalabilité, la sécurité et la stabilité des environnements Déployer des infrastructures via Infrastructure-as-Code (Terraform) Collaborer avec les Data Engineers et équipes techniques Collaboration et amélioration continue Participer aux phases de cadrage, planification et delivery Contribuer à la documentation technique Réaliser une veille technologique sur les technologies ML et IA Appliquer les bonnes pratiques de développement et d’architecture data

🎯 ML Engineer – Industrialisation & Agents IA Nous accompagnons actuellement un de nos clients dans le cadre du renforcement de ses équipes Data / IA, avec un enjeu fort autour de l’industrialisation des modèles et du développement d’agents basés sur les LLM. Dans ce contexte, nous recherchons un ML Engineer , avec un niveau d’expérience ouvert (à partir de 4 ans jusqu’à expert), pour intervenir sur des sujets à forte valeur ajoutée. Missions Concevoir et développer des agents IA basés sur des LLM Participer à l’ industrialisation des modèles de Machine Learning Mettre en place et optimiser des pipelines MLOps Assurer le déploiement, le monitoring et la performance des modèles en production Collaborer avec les équipes Data, IT et métiers pour intégrer les solutions IA dans les outils existants Contribuer aux bonnes pratiques CI/CD, automatisation et GitOps 🛠️ Environnement technique IA / LLM : LangChain, LangGraph, LLM MLOps : MLflow, Kubeflow DevOps / Industrialisation : CI/CD, GitOps Data / ML : Machine Learning (profil ex Data Scientist apprécié)

Vous intégrerez l'équipe Gestion de Projets de notre client, pour réaliser les missions suivantes : - Avec l'ensemble des parties prenantes (métiers, IT, CISO, juridiques, Data Scientists, Data Engineer...), gérer des projets Data, IA et IA Générative répondant aux besoins des métiers, en respectant la méthodologie certifiée et labélisée du DataLab Groupe : o Etude d'opportunité et cadrage, o Pilotage de la réalisation jusqu'à la mise en production à l'échelle, en assurant un reporting auprès des sponsors et de votre Direction, o Suivi du déploiement et de l'utilisation des solutions par les utilisateurs finaux, o Accompagnement de la montée en compétences des équipes des entités. - Contribuer à l'amélioration continue de la méthodologie, - Participer à l'animation de la communauté des experts Data & IA (webinars, Clubs, Groupe de Travail...), et à l'acculturation des collaborateurs, managers et dirigeants du Groupe, et au rayonnement des réalisations Data et de l'IA du client au travers d'événements externes (salons, conférences, communautés...).

🧩 Les responsabilités clés (traduction métier) Ce que fera concrètement le consultant : Concevoir une architecture de plateforme IA (TAS Pricing) Définir : APIs Data flows sécurité infra cloud Connecter : modèles IA (Python / Domino Datalab) data platform (CTDF) front/back (Java / Angular) Mettre en place : CI/CD environnements monitoring 👉 + rôle de référent technique / leader de squad Architecture : microservices, API-first Cloud : AWS / Azure / GCP (ou cloud interne BNP) Data : pipelines, ingestion, modelling IA : intégration de modèles (pas forcément data scientist pur) Tech : Python (IA) Java / Angular (exposition des services) DevOps : CI/CD, infra, monitoring Sécurité : IAM, chiffrement, architecture sécurisée GREAT PLACE TO WORK depuis 2019 et BEST WORKPLACE FRANCE 2023-2024 & 2025 Depuis 24 ans, le Groupe Objectware développe ses expertises et practices pour accompagner ses clients dans l’optimisation de leurs performances et leurs enjeux de transformation. Notre expertise en Management de projets, Développement applicatif, Infrastructure, Opération et Sécurité nous permet d’avoir une couverture totale sur le cycle de vie des projets de nos clients.