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

🎯 Mission principale Au sein d’une organisation spécialisée dans la data et les solutions de paiement, vous contribuez à la mise en place de projets décisionnels et Big Data en collaboration avec les équipes métiers et IT. 🧩 Responsabilités principales Contribuer à des projets décisionnels et Big Data. Participer à l’animation d’ateliers et de groupes de travail avec les utilisateurs et équipes techniques. Recueillir et analyser les besoins métiers. Concevoir et développer des reportings décisionnels : définition d’indicateurs statistiques, qualité et financiers Réaliser des analyses exploratoires de données. Rédiger la documentation projet : spécifications fonctionnelles et techniques cahiers de tests et de recette Participer aux phases de validation et de recette. Former et accompagner les utilisateurs finaux.

Nous recherchons un datascientist Machine Learning pour une mission en fullremote depuis la France. Nous recherchons un(e) Data Scientist pour contribuer au déploiement d’un Sales AI Copilot destiné à assister les équipes commerciales. ❇️ Comprendre les enjeux Sales (pipeline, forecast, CRM…) ❇️ Concevoir des solutions data-driven & modèles ML ❇️ Déployer des cas d’usage LLM (RAG, Q&A, génération de texte) ❇️ Industrialiser les modèles (pipelines, MLOps, monitoring) sur Azure ❇️ Interagir avec le business et vulgariser les insights

Contexte de la mission Compétences et expériences demandées : -Expérience +2 ans 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 (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise 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 -Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. -Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning - Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. - Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement - Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles - Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative - 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)

Les missions du poste Dans le cadre d'un projet international stratégique, nous recherchons un(e) Ingénieur IA & Produits pour contribuer au développement de solutions d'IA avancées dédiées à l'enrichissement de contenus et de produits à forte valeur ajoutée. L'architecture technique et les problématiques seront alignées avec celles déjà déployées par l'équipe française, avec une forte dimension Prompt Engineering avancé et évaluation des performances. Vous interviendrez au croisement de la recherche appliquée, de l'ingénierie IA et de la logique produit. Vos missions - Prompt Engineering avancé - Concevoir et optimiser des stratégies de prompting complexes - Développer des chaînes de prompts robustes et industrialisables - Adapter les prompts selon les cas d'usage métier - Gérer la variabilité et la stabilité des outputs - Evaluation & métriques - Concevoir des pipelines d'évaluation des prompts - Définir des métriques de qualité (pertinence, factualité, robustesse) - Mettre en place des benchmarks comparatifs - Optimiser les performances selon précision / latence / coûts - Développement & mise en production - Concevoir des solutions intégrant LLM, Deep Learning et architectures agentiques - Développer des workflows multi-agents - Implémenter des modèles NLP (classification, extraction, enrichissement) - Industrialiser les solutions en environnement produit

Nous recherchons un(e) Data Scientist / Expert IA disposant d’un doctorat (PhD) en Machine Learning / NLP ou domaine proche, pour rejoindre nos équipes à Paris au sein de projets à forte valeur ajoutée en intelligence artificielle appliquée. Profil PHD EXPERIMENTE ayant plusieurs expériences profesionnelles concrètes CDI de préférence (ouvert aux freelance pour certaines missions) Projets sur Paris, luxembourg ou Belgique Votre rôle Concevoir, développer et industrialiser des solutions d’IA (NLP, LLM, IA générative) au service de cas d’usage métiers concrets. Participer à la définition des architectures data/IA et aux choix technologiques associés (cloud, outils, librairies). Contribuer à la mise en production des modèles (qualité, performance, robustesse) en lien étroit avec les équipes produit et métier. Intervenir sur tout le cycle de vie des projets : cadrage, POC, expérimentation, déploiement, suivi et amélioration continue. Ce que nous offrons Des projets IA de pointe, avec un fort niveau d’autonomie et de responsabilité. Un environnement stimulant, à l’interface entre R&D, innovation et enjeux business. Un cadre parisien dynamique, au sein d’équipes passionnées par l’intelligence artificielle et son impact concret. 🗼

• contribution aux projets décisionnels - Big data, • participation et animation de groupes de travail avec les utilisateurs et les informatiques, • collecte des besoins auprès des métiers, • modélisation et développement des reporting : spécification des indicateurs décisionnels (statistique, qualité, facturation) • exploration de données • rédaction des livrables : spécifications fonctionnelles et techniques, cahiers de recette • participation aux recettes • formation et accompagnement des utilisateurs

Dans le cadre d'une création de poste chez l'un de nos clients grands comptes dans le secteur bancaire, nous recherchons un(e) business analyst confirmé avec une expérience en tant que data scientist sur des systèmes RAG. Vous travaillerez sur des sujets d'IA et d'IA générative et notamment au développement et déploiement d'une plateforme de recherche documentaire augmentée par l'IA générative RAG (Retrieval Augmented Generation). Vos missions principales : - Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists - Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées - Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration - Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme - Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets - Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client

Contexte du poste : Nous recherchons un Data Scientist confirmé, expert en Python et en Data Learning, pour intervenir sur un projet d’évolution d’outils d’Event Management vers une plateforme intégrant des capacités avancées d’AIOps. L’objectif est de renforcer l’automatisation, la corrélation d’incidents et la prédiction au sein d’un environnement de supervision IT. Missions principales : - Participer à la migration d’un outil d’Event Management vers une solution intégrant des modules AIOps. - Analyser les événements et concevoir des modèles de corrélation permettant d’identifier, regrouper et prioriser les incidents. - Développer des modèles de Data Learning / Machine Learning pour améliorer la détection et la prédiction d’incidents. - Implémenter des scripts d’auto‑remédiation et des mécanismes intelligents de traitement d’alertes. - Créer, enrichir et intégrer des situations / patterns d’événements dans la plateforme AIOps. - Collaborer avec les équipes d’exploitation, d’architecture et de développement pour assurer une intégration fluide des modèles. - Contribuer à l’évolution continue des outils et pipelines IA/ML.

Descriptif mission : En coordination avec les différents acteurs du pôle Payment et du Groupe • contribution aux projets décisionnels - Big data, • participation et animation de groupes de travail avec les utilisateurs et les informatiques • collecte des besoins auprès des métiers, • modélisation et développement des reporting : spécification des indicateurs décisionnels (statistique, qualité, facturation) • Exploration de données • rédaction des livrables : spécifications fonctionnelles et techniques, cahiers de recette • participation aux recettes • formation et accompagnement des utilisateurs Connaissances techniques : Maîtrise des architectures et plateforme de l’IA ainsi que du Cloud. • Environnements et outils de Google Cloud Platform : - BigQuery, - Airflow, - Vertex Ai/Notebook Jupyter • Maîtrise des algos ML (notamment classification et NLP) • Langages : SQL, Python (Pandas, Scikit learn, Tensor Flow) • Delivery : Git, Jenkins / Cloud Build • Connaissance du Data Engineering fortement appréciée • Bonne connaissance générale des logiques décisionnelles Connaissances fonctionnelles : Comprendre l’environnement et les métiers de Paiements. Une connaissance préalable des paiements serait un plus.

Contexte du poste : Un acteur bancaire souhaite renforcer sa stratégie d’Intelligence Artificielle en développant des solutions avancées de Machine Learning, Deep Learning, NLP et IA Générative. L’objectif est de valoriser les données, optimiser les processus internes et améliorer l’expérience client grâce à des modèles robustes, explicables et industrialisés. Missions principales : 1. Modélisation Risque & Scoring Concevoir, optimiser et challenger les modèles de scoring d’octroi et de comportement. Explorer des approches innovantes pour améliorer la performance et la stabilité des modèles. Déployer les modèles en production et assurer leur monitoring (dérive, performance, stabilité). Travailler en étroite collaboration avec les équipes Risque, Validation et les experts métier. 2. Développement de Solutions IA Intégrer les modèles ML/AI en temps réel dans les parcours digitaux (scoring instantané, personnalisation des offres…). Participer à la conception de l’architecture technique (Cloud, MLOps, API, pipelines). Collaborer avec les équipes IT et Produit pour industrialiser les solutions et garantir leur scalabilité. 3. IA Générative & Agents Prototyper et déployer des solutions d’IA Générative (LLM, RAG, agents intelligents) pour transformer les processus internes (Marketing, Audit, Risque, Support…). Mettre en place des architectures agentiques pour automatiser des tâches complexes : analyse documentaire, octroi de crédit, interaction client. Évaluer et monitorer les performances des agents (cohérence, diversité, RAGAS, LLM-as-a-Judge…).

Au sein d'un grand groupe bancaire, intégré au pôle Paiement, vous agissez en tant que référent technique et fonctionnel sur des projets décisionnels et Big Data. Vous faites le lien entre les besoins métiers et les solutions technologiques innovantes basées sur l'Intelligence Artificielle et le Cloud. Vos missions principales : Gestion de projet & Analyse : Collecter les besoins auprès des métiers, animer des groupes de travail et rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques. Data Engineering & Architecture : Modéliser les données et développer des reportings. Vous assurez l'exploration des données et contribuez à l'architecture sur le Cloud. Data Science & Machine Learning : Concevoir et implémenter des algorithmes de Machine Learning (spécifiquement en classification et NLP - Traitement du Langage Naturel). Delivery & Qualité : Assurer la recette, la mise en production (CI/CD) et garantir la qualité des livrables. Accompagnement : Former les utilisateurs et vulgariser la donnée via une communication visuelle efficace. Environnement Technique & Méthodologique : Cloud & Big Data : Expertise Google Cloud Platform indispensable (BigQuery, Airflow, Vertex AI/Notebook Jupyter). Langages & Libs : SQL, Python (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow). DevOps/Delivery : Git, Jenkins, Cloud Build. Méthodologie : Agilité (Scrum, Kanban).

Saint-Denis (93) Télétravail : 2 jours par semaine 1 an, renouvelable Temps plein Démarrage : dès que possible, avant l'été Notre client poursuit sa transformation numérique en adoptant une organisation Data Mesh s'appuyant sur la plateforme Databricks. Dans ce cadre, nous recherchons un(e) TechLead Expert Développeur Databricks pour renforcer une équipe projet pluridisciplinaire dédiée aux processus métiers Finance & Achats. Vous intégrerez un plateau existant composé de consultants Finance, Data Scientists et Data Analysts. La mission est principalement orientée AMOE avec un fort volet développement data. Prérequis : Vous devez être en mesure d'adapter votre posture et votre discours afin d'adresser aussi bien les équipes techniques que les métiers. Développement & Architecture Data • Concevoir et développer des pipelines de données robustes avec Apache Spark / Databricks • Implémenter et optimiser les architectures Data Lakehouse (couches Bronze / Silver / Gold) • Contribuer au déploiement de la solution Databricks dans le contexte Data Mesh • Développer les modèles de données liés aux processus Finance & Achats Leadership Technique • Assurer le rôle de Tech Lead au sein de l'équipe projet • Accompagner et mentorer les profils Data Analyst / Data Scientist de l'équipe • Définir et garantir les standards d’architecture et de qualité du code • Contribuer aux instances de déploiement et à la gouvernance de la plateforme Databricks Accompagnement AMOE • Participer aux phases de spécification technique et de conception détaillée • Interagir avec les équipes métier Finance/Achats pour qualifier les besoins en données • Assurer la mise en œuvre des solutions et le suivi de leur exploitation (BI / IA)

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.

Contexte Mission au sein de la Direction Data d'un grand groupe média français. L'équipe porte la personnalisation de l'expérience utilisateur sur les offres numériques. Elle travaille sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. L'équipe est composée d'un Product Owner, un Data Scientist, un Lead ML Engineer et un ML Engineer. Stack technique : Google Cloud Platform, Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Airflow. Positionnement transverse, en lien direct avec la Direction Technique du Numérique et les équipes Data Engineering. Responsabilités Concevoir et maintenir des pipelines ML robustes, de la collecte des données à l'exposition des modèles via API REST Créer un premier cas d'usage de personnalisation utilisateur, le déployer et l'AB tester en production Mettre en place le monitoring et le contrôle des performances des modèles Organiser et structurer le stockage des données Industrialiser les modèles IA en lien avec les Data Scientists Construire et maintenir les workflows CI/CD Assurer l'évolutivité, la sécurité et la stabilité des environnements Collaborer avec les Data Engineers et les équipes techniques sur les bonnes pratiques Contribuer à la documentation et à la veille technologique Participer aux phases de cadrage, planification et réalisation en méthode Agile Environnement technique Python, SQL Google Cloud Platform (Vertex AI, BigQuery, Cloud Run) Airflow (orchestration) Flask / FastAPI Terraform (Infrastructure-as-Code) TensorFlow, scikit-learn GitLab, GitLab CI/CD

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

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...).