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

Vous serez en charge du développement, de l'intégration et de l'optimisation des modèles d'intelligence artificielle pour les différents use cases métiers. Vous travaillerez en mode agile en proximité avec les Data Scientists, les architectes solutions, les équipes métier et IT des autres filiales de la banque. Vous aurez un rôle clé dans l'industrialisation et le déploiement des solutions IA en production. Expert en vibe coding, vous maîtrisez parfaitement les outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer le développement tout en maintenant des standards de qualité élevés. Vous êtes capable de décomposer des problèmes complexes en instructions claires pour l'IA et de valider/optimiser le code généré. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire.

Objectifs et livrables Ce rôle vise à garantir que les capacités de garantie basées sur l'intelligence artificielle (IA) soient bien comprises, approuvées et appliquées sur tous les marchés. Il sert de pont entre la politique de garantie, les solutions d'IA et les réalités du marché, en traduisant les insights de l'IA en décisions conformes, comportements cohérents et résultats commerciaux mesurables au niveau des marchés et concessionnaires. Responsabilités principales Leadership du changement et adoption : Préparer les marchés et concessionnaires à l'utilisation de l'IA dans les processus de garantie (formation, communication, cartographie des rôles et plans d'adoption). Influencer les parties prenantes dans plusieurs pays européens, éliminer les obstacles à l'adoption et obtenir leur adhésion sans autorité directe. Mettre en œuvre des interventions pour encourager les comportements appropriés dans la gestion des garanties et opérations concessionnaires. Déploiement et activation des marchés : Planifier et exécuter le déploiement des capacités d'IA en adaptant aux caractéristiques du marché, leur maturité, contexte réglementaire, et réseau de concessionnaires. Collaborer avec les gestionnaires pour intégrer l'IA dans les flux décisionnels quotidiens. Produire des guides, aides professionnelles et FAQ pour simplifier les règles complexes. Traduction IA-garantie et gouvernance : Interpréter les recommandations de l'IA dans le contexte des conditions de garantie. Identifier les écarts entre modèles d'IA, politique de garantie et pratiques du marché, proposer des clarifications ou des améliorations produits. Participer à la mise en place de garde-fous pour la qualité des données, la confidentialité et l'utilisation responsable de l'IA en accord avec la gouvernance centrale. Mesure et amélioration continue : Définir et suivre des métriques d'adoption et de comportement (ex: conformité, temps de décision, cohérence). Conduire des expérimentations (A/B, pilotes) pour mesurer l'impact, en tirer des recommandations et prioriser les améliorations. Mettre en place des boucles de rétroaction avec les équipes IA/IT pour optimiser la performance et l'expérience utilisateur. Gestion des parties prenantes et communications : Collaborer avec les responsables de l'initiative, propriétaires de produits, data scientists, équipes IT, conformité, formation et gestionnaires de marché. Fournir des communications claires et des updates exécutifs sur l'adoption, les risques et la valeur ajoutée.

Afin de mener à bien notre mission l’équipe est composée de Data Engineer, de Data Scientist, de développeurs Python et d’un data analyst. L’équipe se veut jeune dynamique, motivée et très pro-active, l’entraide et la bonne ambiance sont présentes. Le candidat devra donc avoir la personnalité permettant de conserver cette dynamique intacte. Les softs skills sont donc autant essentielles que la technique : bon communiquant, motivé, force de proposition et sociable. La mission : Un programme visant à traiter l’ensemble des uses cases nécessitant l’utilisation d’IA à destination de la Finance a été lancé. Dans le cadre de notre activité nous avons pour mission d’accompagner la phase de cadrage faite par les Product Owner et d’implémenter des solutions adaptées aux besoins exprimés. Pour se faire nous cherchons à renforcer l’équipe actuelle constituée de développeur Full stack (Python\Angular) de data engineer et de data scientist avec un Data Engineer possédant de bonnes compétences en IA générative. La mission principale du profil retenu sera : Concevoir et développer des solutions de traitement de données complexes Implémenter solutions exploitant des modèles d'IA générative Participer à la mise en place de prompts et de RAG Collaborer étroitement avec les Product owner, les autres membres de l’équipe et d’autres DSI afin garantir l'efficacité et la fiabilité des solutions mises en œuvre. Si vous êtes passionné par les défis liés à la manipulation de données non structurées, que vous maîtrisez le Python et que vous avez une solide expérience en Data Engineering et en Ia générative, nous serions ravis de recevoir votre candidature. L’environnement de travail se veut stimulant, il offre des opportunités d'apprentissage continu et des projets innovants au sein d'une équipe dynamique et passionnée par les technologies émergentes. Durant votre intervention vous serez rattaché au responsable de l’équipe de développements tactiques et vous serez supervisé par un membre de l’équipe maitrisant les outils de data science. Vous serez fréquemment au contact du métier, des équipes innovation et d’autres développeurs.

Dans le cadre de sa prestation, l’intervenant évoluera au sein de la Direction Data , plus spécifiquement dans l’équipe AI Delivery , en charge d’accompagner les métiers et les pays dans leurs projets de data science, d’analyse avancée et dans la mise en production de cas d’usage IA. Équipe internationale, dynamique et structurée comme une « start‑up interne », AI Delivery réunit l’ensemble des compétences nécessaires à l’industrialisation des modèles et à la gestion de plateformes Data & MLOps. L’organisation compte plus d’une dizaine de Data Scientists, de MLOps engineers, de DevOps et d’ingénieurs spécialisés. AI Delivery met à disposition plusieurs plateformes stratégiques, dont : Une plateforme DataScience et de scoring , Sparrow Score, au cœur des modèles métiers. Une plateforme d’exécution des modèles , Sparrow Serving. Une plateforme d’orchestration , Sparrow Flow. Une plateforme d’exploration et de développement Python , Sparrow Studio. Un framework d’industrialisation “type CI/CD” permettant l’automatisation du déploiement des modèles. Un outil de Community Management , Sparrow Academy. Le cloud privé , garantissant haute disponibilité et sécurité. L’équipe développe et maintient ces environnements pour garantir qualité, performance, conformité et disponibilité des modèles et applicatifs IA en production. L’intervenant assurera une prestation d’Assistance Technique afin d’accompagner l’évolution continue de ces plateformes et leur excellence opérationnelle.

La mission consiste à : - Exposer les données utiles à l’entreprise pour les analyser et les utiliser afin d’améliorer l’expérience utilisateur et la productivité - Transformer des données issues du DataLake afin de les normaliser - Modéliser la sphère de données - Développer les flux - Exposer des données brutes et/ou agrégées au bon niveau de granularité aux différents métiers de l’entreprise - Travailler en lien avec des Data Scientists sur les données qu’il aura exposées - Mettre en place des rapports de Dataviz - Mission basée en métropole lilloise avec présence sur site 3j/semaine obligatoire Compétences demandées : - Formation supérieure en école d’ingénieur, école d’informatique ou Master spécialisé dans la Data Science - Première expérience en Data Engineering indispensable - Snowflake, GCP, BigQuery, DBT, SQL, Semarchy, Airflow, Python ... - Excellents savoir-être : rigueur, esprit analytique et de synthèse, communication... - Méthode Agile - Anglais

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Software Engineer Fullstack sur Issy-les-Moulineaux. Contexte et objectifs Le client développe et industrialise les nouveaux cas d’usage en Intelligence Artificielle pour l’ensemble du groupe. Le Software Engineer Fullstack interviendra dans un environnement exigeant, combinant IA, ingénierie logicielle avancée, qualité, sécurité et performance. L’objectif de la mission : concevoir et implémenter l’architecture technique des solutions logicielles, accompagner les équipes internes (software engineers, data scientists), renforcer la maturité des pratiques de développement et l’écosystème CI/CD, contribuer à la mise en production et au maintien en conditions opérationnelles et de sécurité. Rôle et responsabilités 1. Conception & Développement Fullstack Concevoir et développer les composants logiciels backend et frontend. Implémenter les solutions dans un cadre agile, en respectant les contraintes d’architecture et de sécurité. Intégrer les composants dans les environnements Kubernetes cibles. 2. Intégration & Production Assurer l’intégration avec la cible de production. Participer à la définition du MCO/MCS (durcissement, sécurité, surveillance). Contribuer à l’optimisation, la qualité et la performance des solutions. 3. Qualité logicielle et bonnes pratiques Mettre en œuvre et promouvoir les pratiques : TDD, BDD, DDD, clean code, pair programming. Contribuer à la qualité logicielle via tests, revues de code, pipelines CI/CD. Participer à l’amélioration continue de la chaîne d’ingénierie. 4. Collaboration & documentation Travailler étroitement avec les ingénieurs, data scientists et architectes. Documenter l’architecture, les spécifications techniques et les décisions d’ingénierie. Contribuer à la communauté de pratique interne.

Dans le cadre d’un projet de migration applicative , notre client grands comptes dans le secteur de l'énergie recherche un Développeur Java pour intervenir sur une application stratégique de lecture et analyse de contrats , intégrant des composants d’Intelligence Artificielle. L’application exploite des services AWS et des solutions IA (Bedrock). Équipe projet composée de 5 personnes : 2 développeurs externes 2 développeurs internes 1 Data Scientist Missions principales Participation au projet de migration technique Développement backend en Java (17 / 21 / 25) Évolutions et maintenance de l’application Intégration avec services AWS Collaboration avec le Data Scientist sur les composants IA Participation aux rituels d’équipe Compétences obligatoires Java 17 / 21 (25 apprécié) Expérience projet de migration API / développement backend AWS Connaissance ou exposition à l’IA (idéalement Bedrock) ➕ Apprécié Angular (front léger) Travail en petite équipe agile

Mission Garantir l’excellence technologique du pôle IA en définissant les standards d’architecture et de développement, en sécurisant la mise en production de solutions d’intelligence artificielle complexes et en accompagnant la montée en compétence des équipes techniques. Le Tech Lead ML joue un rôle clé dans la conception, la robustesse et la scalabilité des produits IA tout en contribuant aux décisions stratégiques liées à la roadmap technologique. Responsabilités principalesArchitecture & Engineering IA Définir et maintenir les standards d’architecture ML/IA dans des environnements multi-cloud . Concevoir et valider les pipelines ML / IA end-to-end (data → training → évaluation → déploiement → monitoring). Mettre en place les bonnes pratiques de MLOps et industrialisation des modèles . Choix technologiques Superviser les choix d’outils et frameworks : frameworks ML solutions cloud (Google Cloud, Microsoft Azure) outils MLOps Garantir la cohérence technologique de l’écosystème IA. Qualité technique & gouvernance Auditer et challenger la qualité technique des produits IA : performance robustesse sécurité coûts (FinOps) maintenabilité Mettre en place des standards de gouvernance des modèles et des données . Leadership technique Jouer un rôle d’ expert et de mentor auprès des équipes Data Science et Data Engineering. Accompagner la montée en compétence technique des équipes. Définir et diffuser les bonnes pratiques de développement . Contribution stratégique Participer aux phases de cadrage et de conception des produits IA . Contribuer à la définition de la roadmap produit IA . Collaborer étroitement avec : le Product Owner IA les Data Scientists les Data Engineers les équipes software. Innovation & veille Assurer une veille technologique active sur les innovations IA : IA générative MLOps architectures data outils et frameworks émergents.

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

Missions principales Encadrer et accompagner les Data Scientists du pôle IA Concevoir, développer et optimiser des modèles de Data Science, Machine Learning et Deep Learning Participer à la mise en place d’algorithmes créateurs de valeur à partir des données de l’entreprise Développer des scénarios prédictifs Améliorer les modèles NLP utilisés pour la compréhension des messages utilisateurs Réaliser le nettoyage, la structuration et l’enrichissement des données et des intentions Mettre en œuvre des modèles de classification de type BERT ou équivalent Travailler sur des approches de word embeddings Mesurer et analyser les performances théoriques et réelles des modèles développés Intégrer les contraintes réglementaires et les exigences de conformité dans les propositions de valeur Contribuer à la veille technologique et à l’innovation sur les sujets IA Compétences attendues Très bonne maîtrise des concepts de statistique, machine learning et deep learning Solide expérience dans la mise en œuvre de modèles de Data Science performants et industrialisables Bonne compréhension des enjeux stratégiques et métiers Capacité d’analyse, de synthèse, d’autonomie et forte force de proposition Maîtrise de Python, Pandas, Hugging Face, PyTorch et Git Connaissance des techniques de réduction de dimension telles que t-SNE ou UMAP Connaissance des environnements AWS , notamment SageMaker Sensibilité forte aux sujets d’innovation, de qualité et de performance des modèles Livrables attendus Scénarios prédictifs Modèles NLP optimisés pour la compréhension des messages utilisateurs Modèles de classification entraînés et évalués Analyses de performances et recommandations d’amélioration Solutions conformes aux exigences techniques, métier et réglementaires

Dans le cadre d'un programme d'Accélération Digitale, notre client recherche un Expert DevOps IA Générative pour intégrer une équipe Data & IA et contribuer à la conception, au développement et à l'industrialisation de solutions basées sur des modèles de langage (LLM) et l'IA Générative. Évaluer les cas d'usage IA Générative des métiers, collecter les besoins et proposer des solutions techniques adaptées Concevoir et développer des pipelines RAG (préparation de données textes, images, tableaux), architectures agentiques et fine-tuning de modèles LLM Mettre en place et évaluer les performances des POCs/POTs et être force de proposition sur les choix techniques Optimiser les ressources (mémoire, puissance de calcul, micro-services) pour des déploiements à l'échelle sur AWS Industrialiser et mettre en service les solutions IA, assurer le MCO des solutions déployées Accompagner les équipes Data Scientists dans l'intégration des modèles dans les applications existantes ou nouvelles Cette mission représente un enjeu stratégique clé pour la transformation digitale d'un acteur de premier plan dans le secteur des transports.