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

Contexte Dans le cadre du développement et de l’industrialisation de services d’IA générative à destination de multiples entités métiers, nous recherchons un profil capable d’assurer l’ ownership technique d’un produit de type RAG as a Service . L’environnement s’inscrit au sein d’une organisation structurée autour d’une équipe d’environ 20 experts , répartis sur plusieurs pôles d’activité : Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office et Client Services . Le contexte technique comprend notamment : plus de 15 plateformes Data Science / MLOps en production , en environnements cloud et on premise ; une base de 600+ utilisateurs Data Scientists ; plusieurs infrastructures, plateformes et services d’ IA générative déjà en production ; un GRID de GPU on premise utilisé pour l’entraînement et l’inférence ; des pratiques établies de DevSecOps, GitOps, MLOps et LLMOps ; un fort niveau d’ automatisation autour des APIs d’infrastructure, des plateformes Kubernetes / OpenShift et des produits. Missions principales En tant que Technical Owner / Product Owner Technique , vous serez responsable de la cohérence technique, de la trajectoire produit et de la bonne exploitation du service. À ce titre, vos principales missions seront les suivantes : contribuer à l’ élaboration technique et fonctionnelle du produit IA qui vous sera confié, en lien étroit avec les équipes de Solutions Engineering pour la veille et l’évolution des usages, ainsi qu’avec les équipes DevSecOps pour son industrialisation ; garantir le respect des exigences de sécurité, conformité et confidentialité , ainsi que l’alignement avec les standards de production IT en matière d’ observabilité, auditabilité, traçabilité et contrôle des accès ; définir et mettre en œuvre les mécanismes techniques de gouvernance permettant aux entités utilisatrices ou à leurs équipes IT d’opérer le produit dans un cadre maîtrisé ; construire, maintenir et enrichir la feuille de route technique du produit afin d’assurer une création de valeur continue, en cohérence avec les besoins des utilisateurs et des métiers ; accompagner au quotidien les utilisateurs, interlocuteurs métiers et équipes IT , et veiller à la bonne adoption des bonnes pratiques d’usage du produit ; superviser les opérations critiques liées aux changements, déploiements et mises à jour, avec une vision de bout en bout des impacts sur les différents services gérés ; organiser et documenter la gestion des incidents , notamment via l’analyse des causes racines, la coordination inter-équipes et l’amélioration continue ; être force de proposition dans l’ optimisation des processus internes et dans l’alignement avec les autres équipes du domaine IA & Data ; représenter la relation technique avec les fournisseurs et partenaires contribuant à l’évolution du produit, qu’il s’agisse d’éditeurs, d’équipes d’industrialisation ou d’équipes d’infrastructure. Environnement technique Le poste s’inscrit dans un environnement technologique riche, comprenant notamment : Docker / Kubernetes / OpenShift frameworks de calcul distribué : Spark, Ray, Dask, OpenMPI GPU Computing : CUDA, Rapids, NIMs, NeMo environnements de Data Science : Python, Conda, R (optionnel) développement en Python Shell scripting MLflow / Kubeflow outils CI/CD, DevSecOps et GitOps : HashiCorp Vault, GitLab, GitLab CI, Artifactory, ArgoCD, Argo Workflows

Contexte de la mission L’équipe UX, dirigée par le Head of UX, comprend huit designers spécialisés (UX Research, UX Design, UI) qui interviennent sur le design de produit, d’expérience et de services. Elle collabore avec une quinzaine de domaines, en contact direct avec responsables, leaders digitaux, produits et développeurs. Adhérant à une méthodologie agile, elle utilise un design system mature, essentiel pour intégrer efficacement des fonctionnalités IA et assurer une cohérence globale. Une équipe sous la direction du Head of Design OPS, composée de quatre profils (UI, développement front-end), maintient et évolue le Design System en intégrant notamment les normes liées à l’IA, telles que l’automatisation, la documentation et les MCPs. Objectifs et livrables Compétences requises : Solide culture technique (IA, data engineering, développement, DevOps) Compréhension des profils techniques (développeurs, data scientists) Maîtrise de la conception UI et des design systems Cadrage & gestion de projet : Analyser et reformuler les besoins Définir la méthodologie, le planning et les livrables Coordonner avec les parties prenantes Recherche utilisateur & analyse : Conduire interviews, observations et questionnaires Créer des personae Analyser comportements utilisateurs Conception UX/UI : Définir parcours utilisateurs et expérience cible Structurer l’architecture de l’information Réaliser wireframes, maquettes et prototypes Rédiger spécifications fonctionnelles Tests & amélioration continue : Organiser tests utilisateurs Analyser retours et optimiser interfaces Participer aux phases de recette Design system & outils : Maintenir et optimiser le design system Automatiser liens entre Figma, GitHub et Storybook Créer plugins et outils (QA, documentation) Collaboration & leadership : Animer workshops (design thinking, user journey) Accompagner les équipes UI Participer à la stratégie UX globale Veiller sur l’UI et l’IA Livrables attendus : Maquettes et prototypes Parcours utilisateurs (UJM, flows) Personae et wireframes Documents de cadrage et supports pédagogiques Indicateurs de performance : Satisfaction utilisateurs et parties prenantes Respect des délais Qualité de l’expérience utilisateur Contribution aux objectifs (OKR) Implication dans l’équipe de design

Contexte La Direction Data a 3 grandes missions : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l’expérience utilisateur et mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d’aide à la décision. Afin d’améliorer la personnalisation de l’expérience utilisateurs, nous souhaitons créer une équipe dédiée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. Cette équipe est composée d’un Product Owner, un Data Scientist, un lead ML ingénieur et un ML ingénieur. Notre stack technique est basée sur Google Cloud et constituée, entre autres, de Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow pour l’orchestration des traitements. La stack inclut aussi d’autres services de la Google Cloud Platform. MISSIONS : 1. Créer un premier cas d’usage en lien avec la personnalisation de l’expérience utilisateur 2. Déployer ce projet et AB tester en production 3. Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances En interaction avec les membres de l’équipe, la mission consiste à : Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l’exposition des modèles via des API Rest Organiser et structurer le stockage des données Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists Construire et maintenir les workflows de la CI/CD Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation Faire de la veille technologique active dans le domaine Participer activement aux différentes phases de cadrage, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe Expertises demandées pour la réalisation de la prestation : Au moins 3 ans d’expérience dans un environnement data / machine learning Expériences dans le déploiement en production de modèles de machine learning Expériences sur la Google Cloud Platform Expériences avec des technologies de type Flask ou FastAPI Maîtrise des langages Python et SQL Solides connaissances en data : structures de données, code, architecture Connaissances de l’infrastructure-as-code (Terraform) Connaissances du Machine Learning, des concepts liés à l’IA Connaissances des technologies liées à l’IA : tensorflow, sklearn etc Connaissances de Gitlab et Gitlab CI/CD Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques Pratique des méthodes Agile : de préférence Scrum ou Kanban

e cherche pour un de mes clients un Data Modelisation Description du besoin : OBJET DE LA PRESTATION : DATA MODELER - PROGRAMME DE TRANSFORMATION DATA B2B NOM DU PROJET : TRANSFORMATION DATA B2B Senior Data Analyst / Data Modeler (B2B) Cadre et environnement (Contexte général du projet) Dans le cadre du programme de transformation de la Data B2B (Agite Data), le client construit son nouvel espace de données sur la plateforme Groupe AIDA (Google Cloud Platform/BigQuery). La stratégie adoptée est une approche "Greenfield" : reconstruction des produits de données (et non migration "Lift & Shift") depuis le SI legacy B2B vers GCP (BigQuery/Vertex AI). La prestation s'intègre au sein de la "Core Team", l'équipe transverse chargée de bâtir, en mode agile, le socle technique et les données de référence (RCU, Pivots) qui serviront ensuite aux Squads Métiers pour bâtir leurs cas d'usages Définition de la prestation (Objet & Périmètre de la prestation) Le Prestataire agira en tant que Référent Modélisation & Connaissance de la Donnée. Il fera le lien entre les Experts Métiers et le Lead data engineer agile. 1) Conception du "Core Model" : Modéliser les objets métiers structurants (RCU, Contrats, Parc, Facture) en cible sur BigQuery (Modèles en étoile / Data Vault). 2) Règles de Gestion RCU : Définir et prototyper (en SQL) les règles de rapprochement (Matching/Merging) permettant de lier les données techniques (ex: ND) aux données légales (SIREN/SIRET). 3) Archéologie de la Donnée : Analyser les sources Legacy (Oracle) pour identifier les règles implicites et cartographier les écarts avec la cible. 4) Gouvernance & Dictionnaire : Rédiger les définitions fonctionnelles directement dans le Data Catalog d'AIDA (Métadonnées BigQuery) et le Data Catalog Métier (ODG = Open Data Guide) pour garantir l'autonomie des futures Squads. 5) Support aux Squads : Préparer des "Data Sets" certifiés pour faciliter le travail des Data Scientists et Analystes des Squads Métiers. Activités / Lots Résultats attendus / Livrables associés Planning / Date de livrables Modélisation Cible Modèles Logiques de Données (MLD) validés par le Tech Lead. Mapping Source-to-Target détaillé. Itératif : 1er Draft RCU mi-Mars 2026 Définition du RCU (Vision 360) Spécification SQL des règles d'unicité client (Clés de réconciliation). Matrice de gestion des cas particuliers (Multi-comptes, Flottes). MVP RCU : Fin Mars 2026 Gouvernance des Données Dictionnaire de données (Business Glossary) intégré dans AIDA et ODG Règles de Qualité (DQ Rules) définies pour chaque objet métier Continu Exploration & Prototypage Requêtes SQL d'analyse d'impact. Datasets de test pour validation métier. A la demande Domaines de compétences et savoir faire de la société prestataire, nécessaires à la bonne réalisation de la prestation : Indispensable : Modélisation de Données Expert : Maîtrise des concepts théoriques (Merise, 3NF) et dimensionnels (Star Schema, Kimball). Capacité à simplifier des modèles complexes. SQL Avancé : Capacité à manipuler la donnée (Requetage complexe, Window Functions) pour valider ses propres modèles (pas de spécifications "papier" uniquement). Analyse Fonctionnelle : Capacité à dialoguer avec le Métier (Marketing, Finance) pour extraire les règles de gestion. Expérience avérée dans un cadre de travail Agile / Scrum. Connaissance su secteur B2B/ TELECOM : Compréhension des notions de Hiérarchie de comptes, Parcellaire, SIRET/SIREN. Connaissance de l’environnement BIGQUERY Savoir-être : Esprit de synthèse. Force de proposition (ne pas attendre que le métier dicte le modèle). Pragmatisme (livrer de la valeur incrémentale).

Description du besoin : Data Engineer – Plateforme Data AWS / Snowflake Client : Grand Groupe Industriel International Localisation : Magny-les-Hameaux (78) + déplacements ponctuels Malakoff (92) Télétravail partiel : 2 jours / semaine Démarrage idéal : ASAP Information de type C3 - Contexte industriel ? Contexte Dans le cadre de l’évolution de sa plateforme Data, un grand groupe industriel souhaite renforcer son dispositif avec un profil senior spécialisé en orchestration de pipelines de données, avec une expertise forte sur Apache Airflow. Le client dispose d’un écosystème data déjà en place (AWS / Data Lake / Snowflake) et cherche à améliorer la fiabilité, la scalabilité et l’industrialisation des traitements. L’objectif est d’intégrer un profil capable de concevoir et structurer les workflows data, et non simplement d’utiliser Airflow pour exécuter des jobs existants. ? Objectif de la mission Le client recherche un Data Engineer senior avec une expertise avancée sur Airflow, capable de : -concevoir et développer des DAGs complexes -structurer l’enchaînement des traitements de données -gérer les dépendances entre pipelines -implémenter des stratégies de gestion des erreurs, retry et reprise -optimiser l’orchestration et la planification des workflows Le consultant interviendra sur la fiabilisation et l’industrialisation des pipelines data, avec une forte autonomie dans la conception des solutions. ? Prestations attendues ? Orchestration & Airflow (cœur de mission) Conception et développement de DAGs Airflow complexes Structuration des workflows data et gestion des dépendances Mise en place de stratégies de retry, reprise et gestion des erreurs Optimisation du scheduling et des performances des pipelines Industrialisation des workflows ? Data Engineering & intégration Intégration et orchestration de pipelines batch et temps réel Collaboration avec les équipes Data (Data Engineers / Data Scientists) Contribution à l’architecture globale des pipelines ? Cloud & environnement technique Intégration dans un environnement AWS Data Lake Interaction avec les services data (stockage, compute, etc.) Automatisation et bonnes pratiques de développement ? Environnement technique Airflow (expertise avancée requise) Python AWS (S3, Glue, etc.) Data Lake / Snowflake CI/CD / Terraform (apprécié) ? Profil recherché ? Expérience 5+ ans en Data Engineering Expérience significative sur Airflow en production Expérience sur des environnements data complexes ? Compétences indispensables Airflow avancé (design de DAGs, orchestration complexe) Python Conception de pipelines data Gestion des dépendances et workflows ? Compétences appréciées AWS / Data Lake Terraform / CI/CD Snowflake ? Points clés (critères éliminatoires) Profil ayant utilisé Airflow uniquement comme outil de déclenchement ? Absence d’expérience en conception de DAGs ? Pas de maîtrise de la logique d’orchestration ? ? Profil idéal Un profil capable de penser et concevoir une orchestration complète de pipelines data, avec une vraie maîtrise des mécaniques internes d’Airflow, et une capacité à intervenir en autonomie sur des environnements existants.naires Communication claire et structurée

Je cherche pour un de mes clients Data Governance Manager – Stewardship & Adoption Description du besoin : Poste : Data Governance Manager – Stewardship & Adoption Expérience : mini 5 ans en Data Gouvernance Partenaires et Freelances Quelques mots sur le contexte de la mission et l’équipe Chez le client, le besoin s’inscrit dans le développement de la gouvernance data, dans un environnement structuré autour de Snowflake, Power BI et Datahub. La mission se déroule au sein de l’équipe Data Management composée de 4 Data Managers, qui outillent la gouvernance Data des entités du groupe et participent aux projets métiers en collaboration avec les Data Engineers et notre communauté de Data Owner. Enjeux du projet / périmètre La mission vise à structurer, déployer et animer la gouvernance opérationnelle autour d’une communauté de Data Stewards à créer, à renforcer l’adoption des outils et pratiques de gouvernance, et à rapprocher l’équipe Data Management des utilisateurs afin de mieux prioriser les besoins métiers et data. Le poste n’a pas vocation à être un rôle de Data Steward central ; il s’agit d’un rôle transverse, orienté cadre, adoption, animation de communauté et accompagnement du changement. Activités principales • Déployer et animer le modèle de Data Stewardship : clarification des rôles, périmètres, interactions et rituels entre Data Owners, Data Stewards, Data Management et équipes techniques. • Structurer l’onboarding des Data Stewards et produire les kits, standards et supports utiles. • Lancer et animer la future communauté de Data Stewards. • Renforcer l’adoption du Data Catalog et des pratiques de gouvernance. • Accélérer la documentation des assets prioritaires • Intégrer davantage la gouvernance dans les workflows projets. • Contribuer à l’extension de la couverture du catalogue, notamment sur les traitements IA. • Organiser des ateliers et temps d’échange avec les utilisateurs. • Faire émerger les irritants et besoins, structurer un backlog transverse et contribuer à sa priorisation avec les équipes concernées. • Contribuer à une gouvernance by design sur les projets data, dès les phases de cadrage. Activités secondaires • Réactiver et mobiliser les communautés existantes, en particulier les référents Power BI. • Animer des campagnes ciblées et des rituels simples mais réguliers autour des usages de gouvernance. • Accompagner l’appropriation des rôles de Data Steward par certaines communautés existantes. Contexte technique et organisationnel Environnement data structuré autour de 4 plateformes Snowflake, une par entité du groupe, Power BI et Datahub. Mission portée par l’équipe Data Management, en interaction avec des Product Managers, Data Analysts, Data Scientists, Data Engineers, équipes plateforme et sponsors métier. Utilisation framework scrumban Contraintes techniques Bonne compréhension attendue des enjeux liés aux catalogues de données, aux métadonnées, à la documentation, à l’ownership, aux accès et aux usages. Maitrise de Snowflake et Power BI ou outils similaires Soft skills souhaitées • Forte capacité d’animation de communauté • Facilitation • Conduite du changement • Capacité à faire avancer un sujet transverse sans autorité hiérarchique • Approche structurée, pragmatique, orientée impact et adoption • Capacité à dialoguer avec des interlocuteurs variés Expérience minimale requise Profil disposant d’une expérience solide en Data Governance, Data Management, Data Transformation ou Data Program Management. Outils de collaboration attendus Teams, Jira, Confluence, Datahub • TT les mercredis et vendredis (Possibilité de venir sur site si volonté). Critères de sélection Les éléments différenciants pouvant être mis en avant dans la candidature, d’après ton draft, sont : • expérience concrète de déploiement de modèles de gouvernance, de rôles ou de réseaux de référents ; • capacité à structurer et animer une communauté de Data Stewards ; • capacité à embarquer des parties prenantes variées et à conduire le changement ; • bonne compréhension des enjeux de Data Catalog, métadonnées, documentation, ownership, accès et usages ; • capacité à faire émerger les besoins utilisateurs et à contribuer à leur priorisation ; • approche pragmatique et orientée adoption / impact. Détail des compétences techniques Connaissance de Power BI : junior (<2 ans) Snowflake : junior (<2 ans d'exp) Data Governance : expert (>5 ans d'exp) Data Stewardship Operating Model : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Data Catalog / Metadata Management : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Conduite du changement / adoption : expert (>5ans) Animation de communauté / réseau de référents : confirmé (2 à 5 ans d'exp) Datahub ou autre Data Catalog : junior (< 2 ans) Gestion backlog transverse / priorisation : confirmé (2 à 5 ans d'exp)