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Data Scientist – Manchester Our Client an international organisation is looking to recruit a Data Scientist with 7 to 10 years expertise as a Data Scientist. You will have Natural Language Processing (NLP) knowledge and experience and understand and analyse large data sets to discover new insights. Working in a multi-disciplinary team within a highly technical and complex environment. Well versed in scalable data mining and machine learning techniques (using computers to improve as well as develop algorithms)Kernel Methods, Deep Learning, Statistical Relational Learning, Ensemble Methods Model using advanced statistical/ mathematical models, predict and segment data to hypothesize/ evolve uses cases to monetize data and generate other business value. Translate business needs to technical requirements and implementation. Experience of Big Data technologies/Big Data Analytics. C++, Java, Python, Shell Script R, Matlab, SAS Enterprise Miner Elastic search and understanding of Hadoop ecosystem Experience working with large data sets, experience working with distributed computing tools like Map/Reduce, Hadoop, Hive, Pig etc. Advanced use of Excel spread sheets for analytical purposes MSc or PhD in Data Science or an analytical subject (Physics, Mathematics, Computing) or other quantitative discipline The position is based close to Manchester. The salary for this position will be circa £75K - £85K plus benefits. Please send your CV to us in Word format along with salary and availability details.

Big Data Scientist - Expert – Manchester Our Client an international organisation is looking to recruit a Big Data Expert with 7 to 10 years expertise as a Big Data Scientist. You will have Natural Language Processing (NLP) knowledge and experience and understand and analyse large data sets to discover new insights. Working in a multi-disciplinary team within a highly technical and complex environment. Well versed in scalable data mining and machine learning techniques (using computers to improve as well as develop algorithms)Kernel Methods, Deep Learning, Statistical Relational Learning, Ensemble Methods Model using advanced statistical/ mathematical models, predict and segment data to hypothesize/ evolve uses cases to monetize data and generate other business value. Translate business needs to technical requirements and implementation. Experience of Big Data technologies/Big Data Analytics. C++, Java, Python, Shell Script R, Matlab, SAS Enterprise Miner Elastic search and understanding of Hadoop ecosystem Experience working with large data sets, experience working with distributed computing tools like Map/Reduce, Hadoop, Hive, Pig etc. Advanced use of Excel spread sheets for analytical purposes An MSc or PhD in Data Science or an analytical subject (Physics, Mathematics, Computing) or other quantitative discipline would be handy. The position is based close to Manchester. The salary for this Big Data Scientist position will be circa £75K - £85K plus benefits. Please send your CV to us in Word format along with salary and availability details.

Big Data Scientist – Docklands London Our Client an international organisation is looking to recruit a Big Data Expert with 2 to 5 years expertise as a Big Data Scientist. You will have Natural Language Processing (NLP) knowledge and experience and understand and analyse large data sets to discover new insights. Working in a multi-disciplinary team within a highly technical and complex environment. Well versed in scalable data mining and machine learning techniques (using computers to improve as well as develop algorithms)Kernel Methods, Deep Learning, Statistical Relational Learning, Ensemble Methods Model using advanced statistical/ mathematical models, predict and segment data to hypothesize/ evolve uses cases to monetize data and generate other business value. Translate business needs to technical requirements and implementation. Experience of Big Data technologies/Big Data Analytics. C++, Java, Python, Shell Script R, Matlab, SAS Enterprise Miner Elastic search and understanding of Hadoop ecosystem Experience working with large data sets, experience working with distributed computing tools like Map/Reduce, Hadoop, Hive, Pig etc. Advanced use of Excel spread sheets for analytical purposes An MSc or PhD in Data Science or an analytical subject (Physics, Mathematics, Computing) or other quantitative discipline would be handy. The position is based in the Docklands London. This is a 3 to 6 month contract assignment. Please send your CV to us in Word format along with daily rate and availability details.

Senior Data Scientist PhD – Canary Wharf We urgently require a Senior Data Scientist with at least 5 to 10 years proven track record as Data Scientist. Must have a PhD ideally in Maths or Physics and an excellent understanding of data analytics. The Client would also like to see experience of managing and leading a team of Data Scientists. Should have experience of SCALA/SPARK and Hadoop. Initially this is a 3 month contract assignment in Canary Wharf – with likelihood that it will go on beyond that point. Location is Canary Wharf London. Please send your CV to us in Word format along with daily rate.

Nous recherchons pour le compte de notre client dans le domaine de la banque, un(e) Data Engineer GCP. Environnement technique GCP, BigQuery, Cloud Storage, SQL, Python (orienté objet), Pandas, Dask, Bash scripting, Git, méthodologie Agile/SCRUM. Un plus : Cloud Functions, SAS, Alteryx, XLD/XLR, ControlM, Hadoop, Spark. Contexte Au sein de la direction IT d'un grand groupe bancaire, l'équipe Technologies & Opérations met à disposition des différents pôles métiers (transformation, workplace, banque de proximité) l'ensemble des applications nécessaires à leur activité. Le consultant interviendra sur le projet DatOps, en soutien à l'équipe de production applicative et devops, pour répondre aux besoins techniques exprimés par les métiers. Missions Mettre en place de nouveaux flux d'ingestion et réaliser les travaux de préparation et transformation de données Faire évoluer et maintenir les outils de gestion des pipelines de données Relayer auprès de l'équipe devops les besoins d'évolution de la plateforme Compétences attendues GCP, BigQuery, Cloud Storage, SQL, Python orienté objet, Pandas, Dask, Bash, Git, Cloud Functions, SAS, Alteryx, XLD/XLR, ControlM, Hadoop, Spark, Agile/SCRUM, Anglais professionnel

Le contexteDans le cadre du maintien en conditions opérationnelles et de l'évolution d'un environnement Big Data / Datalake décisionnel, nous recherchons un(e) Ingénieur Data Spark/Scala – Gestion courante afin d'accompagner l'un de nos clients sur des enjeux de suivi d'exploitation, correction d'incidents et évolution de traitements Data. Quelques éléments pour mieux comprendre l'environnement : Secteur d'activité : Assurance 🛡️ Organisation : Équipe de Gestion Courante Décisionnel au sein de la Direction des Études Enjeux : Assurer le maintien de la qualité de service sur un périmètre applicatif décisionnel développé en Spark/Scala, en assurant le suivi des traitements, la résolution des incidents et la mise en œuvre des évolutions. Ce que tu feras concrètementDans le cadre de cette mission, tu seras notamment amené(e) à : ➞ Assurer le suivi quotidien des traitements en Spark/Scala ➞ Analyser et corriger les incidents fonctionnels, avec leurs éventuelles reprises de données ➞ Réaliser les évolutions confiées sur le périmètre ➞ Tester les corrections d'incidents et les développements réalisés ➞ Mettre à jour la documentation et assurer la mise en production des corrections et développements Ton environnementTechnologies : Spark, Scala, Hadoop, Hive, HDFS, YARN, Oozie, Parquet, Kafka, Spark Streaming, MongoDB, JSON, Avro Outils : Cloudera, Git Bases de données : Oracle

Mission : -Architecture & Développement : Concevoir et développer les pipelines d'ingestion/traitement, les briques de normalisation et les API d'exposition des données. -Core Framework : Faire évoluer le framework commun (CI/CD, monitoring, tests automatisés, résilience, performance, qualité de code). -Leadership technique : Piloter des chantiers de dev, challenger les besoins métiers, faire respecter les standards d'architecture et coacher l'équipe. Stack & Compétences requises : -Software Engineering : Excellente maîtrise de Python (POO, modularisation, clean code), Git & Git Flow. -Big Data & Performance : Spark, Glue, Parquet, S3, HDFS, SQL avancé. Expertise en optimisation (partitionnement, bucketing, cache, tuning Spark/SQL). -Cloud AWS : S3, Lambda, Glue, IAM, EventBridge, CloudWatch. -DevOps & IaC : Pratiques CI/CD robustes et Infrastructure as Code. (Important : Vous devez maîtriser au moins 2 à 3 des domaines techniques clés ci-dessus). -Lieu : Hauts-de-Seine (92) / Île-de-France. -Déplacements : Ponctuels à prévoir en France (Lyon) et en Belgique (Bruxelles). -Spécificité : Astreintes possibles.

Les modalités Lieu : Lyon Télétravail : 50% Démarrage : 01/01/2027 Les missions attendues par le Data Engineer Python Spark (H/F) : Contexte Pour un acteur majeur du secteur de l'énergie, nous recherchons un Data Scientist / Développeur Big Data Senior pour rejoindre une équipe dédiée aux études et produits data innovants, notamment sur la maintenance prédictive et la mobilité électrique. Vous interviendrez en priorité sur des thématiques métiers complexes et sur la création d'un pipeline de mise à disposition de projets cartographiques à destination des équipes opérationnelles. La mission couvre l'intégralité de la chaîne de valeur, depuis l'analyse exploratoire et l'étude jusqu'à la mise en production des traitements de data science. Vos missions Animer des ateliers avec les experts métiers pour collecter, préciser et cadrer les besoins. Réaliser la recherche de données adéquates et mener des analyses exploratoires approfondies. Concevoir et développer des traitements de données et réaliser des études statistiques. Développer des modèles de Machine Learning selon les cas d'usage. Industrialiser les codes d'expérimentation en Python ou PySpark pour leur mise en production. Présenter les résultats et les synthétiser via des rapports d'étude ou des tableaux de bord interactifs. Assurer une veille technologique sur les outils de data science et partager les bonnes pratiques au sein de l'équipe. Environnement technique Python (pandas, polars, scikit-learn, matplotlib, xgboost, pandera, geopandas), PySpark, Hadoop, PostgreSQL, GitLab, GitLab-CI/CD, PowerBI, Jira, Confluence.