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

Au jour le jour, votre rôle sera d'assister le client sur les missions Run Sécurité suivantes : Lutter contre les vulnérabilités Cloud : • Administrer l'outil CNAPP qui permet de gérer les vulnérabilités, les audits de configuration et les comportements à risque de nos environnements cloud publics. • Assurer l'adoption de l'outil auprès des utilisateurs : Documentation, formation, accès, amélioration, suivi des bugs, suivi des licences • Aider à maintenir tous les contrôles, politiques et procédures à jour en fonction des normes de l'industrie dans un objectif d'amélioration continue. Bâtir une gouvernance sécurité transverse : • Assurer le pilotage global des risques opérationnels détectés sur ce périmètre par les différents outils en place. • Coordonner les parties prenantes (dev, secops, infra, référents sécurité) • Produire des indicateurs de suivi de la sécurité opérationnelle afin d'apporter de la visibilité et de la confiance. • Surveiller, gouverner et valider le niveau de maturité et de conformité aux référentiels (ISO, NIST, RGPD, IA Act.) Accompagner les équipes techniques : • Animer des ateliers pour aider les équipes techniques à qualifier les vulnérabilités et à répondre aux alertes sur leurs actifs projets. o Contextualiser les vulnérabilités découvertes selon l'environnement o La participation et le soutien technique à la résolution des vulnérabilités o L'assistance des équipes techniques à la mise en place des bonnes pratiques de cybersécurité pour les clouds publics o L'affectation des vulnérabilités aux bonnes équipes, automatiquement ou manuellement • Former les développeurs et data scientists aux bonnes pratiques de sécurité Participer à la vie de l'équipe sécurité : • Analyser les risques liés aux projets. • Rédiger des expressions de besoins de sécurité • Transmettre la connaissance et montée en compétence de la sécurité cloud des équipes. • Coopérer avec les pairs et la communauté de la cybersécurité au sein du groupe pour établir une relation de travail collaborative globale, créer une adhésion et une base solide pour les décisions des parties prenantes.

Pour l'un de nos clients du secteur de l'Asset Management, nous recherchons un(e) Data Analyst / Data Scientist ESG disposant d'une solide expérience dans le traitement et l'analyse des données ESG. Le consultant interviendra sur la collecte, l'intégration, le contrôle qualité et l'exploitation des données extra-financières afin de produire des indicateurs et analyses destinés aux équipes métiers. Il/elle participera au développement et à l'optimisation des traitements de données, à l'automatisation des processus, à la mise en place de contrôles de cohérence et à la documentation des modèles et procédures. Une excellente maîtrise de Snowflake, Matlab et Python est indispensable pour mener à bien cette mission. Une bonne connaissance des enjeux ESG, des données financières et des environnements Asset Management constitue un prérequis pour évoluer efficacement dans ce contexte.

MissionsApporter une expertise technique sur la base de données Oracle et son écosystème. Mettre en place et maintenir les outils et infrastructures adéquats à l'analyse de données. Assurer une expertise sur les technologies BI ainsi qu'une expertise pointue sur les langages SQL et Python. Veiller au déploiement des pipelines de données et à la gestion de la sécurisation technique. Être force de proposition sur les solutions techniques et leur mise en place. Automatiser les processus d'alimentation des données. Travailler sur l'architecture des données et la mise à disposition des informations pour les data analyst/scientist de l'équipe. Comprendre les données sous-jacentes liées à l'environnement CIB. La maîtrise en front end de Power BI et d'Oracle APEX est un plus.

Il est garant de l'accès qualitatif aux sources de données. Il s'assure de la maîtrise de la donnée et est garant de la qualité de son utilisation (référencement, normalisation, et qualification) afin d'en faciliter l'exploitation par les équipes (Data Analysts et Data Scientists). Il contribue également à la définition de la politique de la donnée et à la structuration de son cycle de vie dans le respect des réglementations en vigueur, en collaboration avec le Chief Data Officer. Son périmètre d'intervention est axé sur les systèmes applicatifs autour de la gestion de la donnée et du traitement, et sur les plateformes Big Data, IoT, … QUALIFICATION ET GESTION DES DONNÉES : • Capte les données (structurées et non structurées) produites dans les différentes applications ou à l'extérieur de l'entité • Intègre les éléments • Structure la donnée (sémantique, etc.) • Cartographie les éléments à disposition • Nettoie la donnée (élimination des doublons, …) • Valide la donnée • Éventuellement, il crée le référentiel de données Résultat attendu Le prestataire devra développer un outil dans databricks qui permet de filtrer les clients selon des critères définis par le client. Il devra livrer une interface permettant d'activer ou désactiver les filtres et produire des rapports sur les clients sélectionnés ce jour. Il devra développer un ETL en utilisant les services AWS les plus adaptés: notamment AWS Step Functions pour l'orchestration / moteur de workflow AWS lambda pour des traitements légers AWS Aurora ou RDS comme BDD relationnelle transactionnelle Eventuellement Databricks si besoin d'offload pour des charges de traitements / transformations lourdes Les données entrantes seront récupérés via des API ou des fichiers plats Les données sélectionnées et transformées seront envoyées dans une 20aine d'API

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 du posteLe Centre d'Excellence Opérationnelle AI recherche un AI Développeur au profil Data Scientist, orienté davantage vers l'exploration et la valorisation de la donnée que vers la modélisation mathématique avancée, pour concevoir des solutions d'IA appliquées et accompagner les équipes techniques dans leur mise en œuvre opérationnelle. Missions principalesExplorer, nettoyer et préparer les données nécessaires aux cas d'usage AI (data wrangling, feature engineering) Concevoir et évaluer des modèles d'IA/ML adaptés aux besoins métiers, en s'appuyant prioritairement sur des modèles et outils existants plutôt que sur du développement mathématique poussé Expérimenter des solutions à base d'IA générative (prompt engineering, RAG, fine-tuning léger) pour répondre à des cas d'usage métiers concrets Réaliser des preuves de concept (POC) et accompagner leur passage à l'échelle avec les développeurs Python Analyser et interpréter les résultats des modèles, produire des restitutions compréhensibles pour les métiers Collaborer avec les développeurs Python AI pour l'industrialisation des modèles et pipelines Contribuer à la démarche de qualité et de fiabilité des données utilisées dans les cas d'usage AI Profil recherchéFormation : Bac+5, formation data science, statistiques appliquées ou informatique Expérience : 3 à 6 ans d'expérience en data science ou en développement de solutions IA, avec une orientation pratique/applicative plutôt que théorique/mathématique Compétences techniques : Bonne maîtrise de Python pour la data science (Pandas, scikit-learn, Jupyter) Connaissance des principes fondamentaux du machine learning (sans nécessiter une expertise mathématique/statistique poussée) Expérience avec les outils d'IA générative (LLM, RAG, prompt engineering) et leur application à des cas d'usage métiers Capacité à manipuler et interroger des bases de données (SQL) Notions de visualisation de données (Power BI, Tableau, matplotlib/plotly) Connaissances de base en MLOps pour collaborer efficacement avec les développeurs Compétences comportementales : Sens pratique et orientation résultats/valeur métier Bonne capacité de vulgarisation auprès de publics non techniques Curiosité et appétence pour l'expérimentation autour de l'IA générative Esprit collaboratif, notamment avec les profils développeurs et architectes Anglais obligatoire

Le Centre d'Excellence Opérationnelle AI recherche 2 Développeurs Python orientés AI pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle (modèles ML, pipelines de données, applications GenAI) au service des cas d'usage métiers du groupe. Missions principalesDévelopper des composants logiciels en Python pour l'intégration et l'industrialisation de modèles d'IA (ML classique et IA générative) Concevoir et maintenir des pipelines de données et des pipelines MLOps (entraînement, versioning, déploiement, monitoring des modèles) Développer des API et services exposant les fonctionnalités AI aux applications métiers Implémenter des solutions à base de LLM (RAG, agents, fine-tuning léger, prompt engineering) selon les cas d'usage Participer à la mise en place des bonnes pratiques de développement (tests, CI/CD, code review, qualité de code) Collaborer étroitement avec les data scientists, l'architecte AI et le Product Owner pour transformer les besoins en solutions techniques robustes Contribuer à la documentation technique et au partage de connaissances au sein du Centre d'Excellence Profil recherchéFormation : Bac+5, école d'ingénieur ou équivalent, spécialisation informatique/data appréciée Expérience : 3 à 7 ans d'expérience en développement Python, avec une expérience significative sur des projets à composante IA/ML Compétences techniques : Excellente maîtrise de Python et de son écosystème (Pandas, NumPy, FastAPI/Flask, etc.) Expérience avec les frameworks ML/DL (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) et/ou les frameworks GenAI (LangChain, LlamaIndex, Hugging Face) Bonne connaissance des pratiques MLOps (MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD) Expérience des architectures RAG et des API LLM (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, modèles open source) Maîtrise de SQL et des environnements cloud (Azure/AWS/GCP) Connaissance des principes de développement propre (tests unitaires, versioning Git, revue de code) Compétences comportementales : Goût prononcé pour l'expérimentation technique et l'IA appliquée Autonomie et capacité à travailler en mode itératif Esprit d'équipe et bonne communication avec les profils data science et architecture Curiosité technologique et appétence pour la veille Anglais obligatoire

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

Dans le cadre de l'industrialisation de ses produits data et d'intelligence artificielle, notre client recherche un Senior AI Engineer capable de concevoir, déployer et faire évoluer des solutions d'IA en environnement Azure. La mission se situe à la croisée de l'Azure AI, de l'IA générative, des agents et de Microsoft Copilot. L'objectif est d'accélérer le passage des prototypes à des solutions sécurisées, observables, maintenables et créatrices de valeur pour les métiers. Vous rejoindrez une équipe Data & AI travaillant en étroite collaboration avec l'Architecte IA, les Data Scientists, le Product Owner IA ainsi que les équipes Cloud, Data, Sécurité, Architecture, DSI et Métiers. Vos responsabilités Concevoir et industrialiser des solutions Azure AIConcevoir des architectures basées sur Azure AI Foundry ou Microsoft Foundry, Azure OpenAI et Azure AI Search. Développer et déployer des applications GenAI, des assistants, des agents et des solutions RAG. Mettre en place des API et des composants d'intégration avec les systèmes métiers et les plateformes data. Déployer les solutions via Azure Functions, Container Apps, AKS ou des services équivalents. Gérer les environnements de développement, recette et production. Développer des agents et des usages CopilotConcevoir des agents capables d'utiliser des outils, des APIs et des bases de connaissances. Mettre en œuvre des orchestrations multi-agents et des workflows agentiques. Versionner et maintenir les prompts, modèles, embeddings, index et configurations. Contribuer à des cas d'usage Microsoft Copilot, Copilot Studio ou Microsoft 365 Copilot. Mettre en place les guardrails nécessaires : contrôle des outils, gestion des permissions, filtrage, protection contre les prompt injections et validation humaine. Automatiser les déploiements et fiabiliser la productionConstruire et maintenir les pipelines CI/CD avec Azure DevOps, Azure Pipelines ou GitHub Actions. Décrire et versionner l'infrastructure avec Bicep et/ou Terraform. Mettre en œuvre les tests automatisés, les contrôles de sécurité et les mécanismes de rollback. Utiliser les pratiques de software engineering : Git, revue de code, packaging, Docker et gestion des dépendances. Contribuer aux pratiques MLOps et LLMOps : MLflow ou équivalent, évaluation, versioning et promotion entre environnements. Superviser, sécuriser et optimiserMettre en place l'observabilité des applications, agents, modèles et outils. Suivre les traces, erreurs, latences, appels de modèles, consommation de tokens et coûts. Configurer les mécanismes d'identité et de sécurité : Entra ID, RBAC, Key Vault, APIM, chiffrement et réseau privé. Participer au suivi des coûts Azure et LLM et proposer des optimisations sur les modèles, quotas, cache et capacités. Contribuer au diagnostic des incidents, au maintien en conditions opérationnelles et à la documentation des solutions. Accompagner les équipesComprendre un besoin métier et le traduire en solution technique pragmatique. Participer aux ateliers de cadrage et à la priorisation des sujets. Documenter les architectures, choix techniques, procédures d'exploitation et limites connues. Transférer les compétences aux équipes DSI et contribuer à la mise en place de standards réutilisables.

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.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Business Analyst Data H/F à Lille, France. Contexte : Dans le cadre du développement stratégique de ses activités décisionnelles et du renforcement temporaire de sa Direction Data, l'entreprise souhaite accompagner la montée en charge de ses projets data. L'enjeu principal réside dans l'optimisation de la chaîne de valeur de la donnée : de la capture des besoins métiers jusqu'à la mise à disposition d'indicateurs clés et de plateformes décisionnelles performantes. Les missions attendues par le Business Analyst Data H/F : -Recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers liés à la donnée, notamment au travers d'ateliers avec les parties prenantes. - Rédiger les spécifications fonctionnelles nécessaires à l'alimentation des plateformes décisionnelles (Data Warehouse, Data Mart, etc.) et définir les indicateurs à mettre à disposition des utilisateurs. - Concevoir les stratégies et cahiers de recette, puis piloter et exécuter les phases de tests fonctionnels. - Documenter et maintenir la méta donnée. - Assurer la traduction et la transmission des besoins métiers auprès de l'équipe technique Data (Data Engineers, Data Analysts, Data Scientists, Architectes Data, etc.). - Accompagner les utilisateurs dans l'appropriation des solutions data en vulgarisant les concepts techniques et en produisant les supports associés (formations, guides utilisateurs, documentation fonctionnelle, etc.). Profil demandé : '- Titulaire d'un diplôme d'Ingénieur ou d'un Master spécialisé en Data, Business Intelligence ou Informatique décisionnelle. - Vous justifiez d'au moins 5 années d'expérience en tant que Business Analyst, idéalement dans un environnement Data ou décisionnel. - Vous maîtrisez les bases de données et le langage SQL, et êtes à l'aise avec la rédaction de livrables fonctionnels tels que les spécifications, les cahiers de recette et la documentation utilisateur. - Vous possédez de solides capacités d'analyse, de synthèse et de communication avec des interlocuteurs métiers et techniques. - Une connaissance du secteur de l'assurance et de Power BI constituerait un atout apprécié.

Data & AI Engineer (Data Engineering / AI Engineering) Qui sommes-nous ? Fondée par des experts techniques et portée par des passionnés de l'IT, Big APPS est une société de conseil spécialisée dans la Data, le Cloud, le DevOps et l'Intelligence Artificielle (IA). Nous accompagnons nos clients dans leurs projets de transformation digitale en concevant des plateformes de données performantes et des solutions innovantes basées sur l'IA. Nous intervenons sur des projets à forte valeur ajoutée en mettant en œuvre les technologies les plus récentes et les meilleures pratiques du marché. Dans le cadre de notre croissance, nous recherchons un(e) Data & AI Engineer pour renforcer nos équipes. Vos missions En tant que Data & AI Engineer, vous serez amené(e) à : Concevoir, développer et maintenir des plateformes de données robustes et évolutives. Développer et optimiser des pipelines de données (ETL/ELT). Concevoir des architectures Data sur Azure, AWS ou GCP. Préparer, transformer et valoriser les données pour les projets d'IA. Développer, intégrer et industrialiser des modèles de Machine Learning et d'IA générative. Participer au déploiement des modèles en production (MLOps). Collaborer avec les équipes métiers, Data Science et Cloud. Mettre en œuvre les bonnes pratiques DevOps, CI/CD et Infrastructure as Code. Garantir la qualité, la sécurité et la disponibilité des données. Que vous soyez Data Engineer, AI Engineer, Data Scientist ou déjà doté(e) d'une double compétence Data & IA, vous souhaitez intervenir sur des projets innovants mêlant Data Engineering, Machine Learning, IA Générative et Cloud ? Rejoignez Big APPS !