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Assurer la maintenance évolutive de la solution IA existante (faire un audit, être force de proposition, veille technologique..) Réaliser le support avancé auprès des utilisateurs Participer à l'évolution et à l'optimisation des fonctionnalités de la solution Exploiter des technologies liées à l'IA et aux LLM Manipuler et analyser de larges volumes de données Secteur : bancaire Client final : acteur majeur du secteur bancaire, anonymisé Société référencée auprès du client Mission longue durée : 3 ans Démarrage : ASAP

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Data Analyst confirmé : tests et data quality (text matching) Nous étudions - prioritairement - les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour en français Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d'indiquer la référence MDE/DATA/5530 dans l'objet de votre message Contexte de la prestation L'organisme de gestion collective distribue la majorité de ses droits d'auteur musicaux en fonction de la diffusion réelle des œuvres sur les plateformes de diffusion en ligne. Pour cela, il s'appuie sur un système développé en interne permettant de faire correspondre les données de déclarations d'exploitation transmises par les diffuseurs avec son référentiel d'œuvres. Ce rapprochement combine des codes internationaux de l'industrie musicale et des techniques de rapprochement texte à texte (titres, participants), dans un objectif constant d'amélioration du taux d'identification et de réduction de la marge d'erreur. L'équipe est composée d'un lead dev, de deux développeurs et d'un data analyst. Une expérience significative en analyse de données est attendue, avec l'aisance nécessaire pour appliquer des méthodologies de tests sur une application aux résultats par nature incertains. Activités principales Mesurer l'apport qualitatif des nouveaux développements Réaliser des campagnes de tests comparant deux versions du moteur d'identification et effectuer des analyses quantitatives et qualitatives des différences Analyser les remontées utilisateurs pour nourrir la roadmap produit En collaboration avec les experts métiers, comprendre leurs remontées et les analyser pour construire avec le Product Owner les évolutions de règles à opérer pour améliorer la performance Outiller les analyses Automatiser le travail d'analyse Enrichir les analyses avec des données provenant de sources internes ou externes ou via des algorithmes Liste des tâches Établir un protocole de tests permettant de mesurer l'impact des règles de rapprochement développées par l'équipe Piloter les campagnes de tests et produire une analyse quantitative des écarts permettant d'ajuster au mieux les critères de rapprochement Participer activement à l'automatisation des analyses de données pour accélérer le time to deliver Analyser les anomalies et remontées utilisateurs en collaboration avec les experts métiers Participer à la validation et à la non-régression des développements en lien avec le Product Owner et les développeurs Dans une démarche "shift-left", intervenir dès le cadrage pour aider à la rédaction des user stories à travers les critères d'acceptance et la stratégie de recette

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

Missions principalesData Science & AnalyticsConcevoir et développer des modèles analytiques avancés. Construire des algorithmes prédictifs et prescriptifs. Réaliser des analyses exploratoires sur des volumes importants de données. Identifier des leviers d'optimisation des opérations logistiques. Développer des modèles de prévision des volumes, de la charge entrepôt et de la performance transport. Data Warehouse & Data EngineeringExploiter et enrichir le Data Warehouse Snowflake. Structurer, nettoyer et transformer les données issues de différentes sources. Participer à l'amélioration de la qualité des données. Concevoir et optimiser les modèles de données analytiques. Business IntelligenceParticiper à la conception des tableaux de bord Power BI. Produire des KPI et indicateurs métier. Accompagner les directions Supply Chain et Opérations dans l'exploitation de la donnée. Construire des reportings stratégiques et opérationnels. Intégration des données métierExploiter les données provenant des systèmes : SAP WMS TMS Applications métiers logistiques Comprendre les flux opérationnels : Réception Préparation de commandes Stockage Expédition Transport Cas d'usage attendusPrévision d'activité entrepôt. Forecast des volumes logistiques. Optimisation des stocks. Analyse des performances opérationnelles. Détection d'anomalies sur les flux. Analyse de la productivité des sites. Aide à la décision Supply Chain. Construction d'indicateurs de pilotage groupe. Environnement TechniqueData PlatformSnowflake SQL avancé Data Warehouse Data Lake Data SciencePython Pandas NumPy Scikit-Learn Matplotlib Jupyter Notebook Business IntelligencePower BI DAX Power Query ERP & Applications MétiersSAP WMS TMS Solutions logistiques diverses Cloud & Data EngineeringAzure (apprécié) ETL / ELT APIs Modélisation de données Profil recherchéBac+5 Informatique, Data Science, Statistiques ou équivalent. Minimum 5 ans d'expérience en Data Science. Solide expertise Snowflake. Très bonne maîtrise de SQL. Excellente maîtrise de Python. Expérience significative sur Power BI. Expérience dans la gestion de grands volumes de données. Bonne compréhension des flux Supply Chain et logistiques. Pourquoi rejoindre cette mission ? Participation à la transformation Data d'un acteur majeur de la logistique. Projets à fort impact métier. Données volumineuses et complexes. Environnement moderne autour de Snowflake et Power BI. Collaboration avec les équipes Data, Supply Chain et Direction.

Contexte du poste Nous recherchons un Data Scientist Confirmé pour rejoindre une équipe Data & IA intervenant sur des projets à forte valeur métier. Vous travaillerez sur plusieurs cas d'usage successifs autour de la Data Science, de l'IA et de l'optimisation, avec des problématiques concrètes : prédiction, simulation, optimisation des opérations, maintenance prédictive ou encore amélioration de processus métiers. Missions principales Identifier et qualifier des cas d'usage Data Science à forte valeur métier Collecter, préparer, fiabiliser et analyser les données Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning / IA Développer des notebooks, pipelines et codes prêts à être industrialisés Participer au déploiement des modèles en production et accompagner leur passage du build au run Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour comprendre les problématiques opérationnelles Participer aux différentes cérémonies et instances projet Documenter les modèles, analyses et développements réalisés Présenter et valoriser les résultats auprès des différentes parties prenantes

Au sein d'une Direction des Services Socles et Poste de Travail, vous intervenez sur une plateforme Data centralisant de multiples sources d'information liées à la gestion des actifs informatiques, aux identités numériques, aux référentiels d'entreprise et aux données de gestion. Ces données sont consolidées au sein d'un Data Warehouse Cloud Azure afin de produire des indicateurs décisionnels, des tableaux de bord Power BI et des reportings destinés aux différentes directions métiers. Les principaux usages concernent notamment : Le pilotage des services internes ; Le suivi de la consommation et de la facturation des offres de services ; L'aide à la décision ; Le suivi des projets et déploiements ; L'historisation des données ; L'amélioration de la gouvernance des actifs IT. Missions principalesDans le cadre de l'évolution et de l'industrialisation de la plateforme Data, vous intervenez en tant qu'Ingénieur Data avec une forte dimension DevOps. Data Engineering & SupervisionConcevoir, développer et maintenir des pipelines de traitement de données sur Azure Databricks. Développer des notebooks PySpark permettant l'alimentation des couches Bronze, Silver et Gold selon l'architecture Médaillon. Exploiter et optimiser les formats de données Parquet, Delta Lake et CSV. Garantir la qualité, la performance et la fiabilité des traitements. Optimiser les jobs existants afin de réduire les temps d'exécution et les coûts d'exploitation. Mettre en place et maintenir les dispositifs de supervision et de monitoring des flux de données. Assurer le suivi de la qualité des données et la gestion des alertes. Participer à la résolution d'incidents et à l'amélioration continue de la plateforme. Collaborer avec les équipes métiers et techniques afin de comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées. DevOps & Infrastructure CloudParticiper à l'administration et à l'évolution de l'infrastructure cloud Azure. Maintenir et faire évoluer les infrastructures as code via Terraform. Développer et maintenir les pipelines de déploiement sous Jenkins. Contribuer aux processus CI/CD et aux bonnes pratiques d'industrialisation. Réaliser des revues de code et participer à la gestion des dépôts GitHub. Contribuer à l'automatisation des déploiements et à l'amélioration des standards techniques.