ContexteAu sein d'une division AI & Innovation d'un grand groupe international, une équipe dédiée à l'industrialisation et à la mise en production des solutions IA recherche un profil expérimenté pour assurer l'ownership technique d'un produit Data Science Platform. L'équipe compte une cinquantaine d'experts répartis sur plusieurs pôles : Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office et Client Services. La plateforme de Data Science / MLOps est utilisée par plusieurs centaines de Data Scientists et repose sur des environnements Cloud et On-Premise. Elle s'intègre également à plusieurs infrastructures, plateformes et services d'IA générative en production. L'environnement s'appuie notamment sur : Des infrastructures Cloud et On-Premise Des environnements Kubernetes / OpenShift Des infrastructures GPU pour le training et l'inférence Des pratiques DevSecOps, GitOps, MLOps et LLMOps L'automatisation des infrastructures, plateformes et produits via leurs API Des enjeux forts de sécurité, observabilité, auditabilité, traçabilité et gouvernance MissionsEn tant qu'Expert Technique Data Science Platform, vous serez notamment en charge de : Participer à la conception technique et fonctionnelle du produit en collaboration avec les équipes Solutions Engineering et DevSecOps. Assurer le respect des exigences de sécurité, conformité, confidentialité et production IT. Définir et mettre en œuvre les mécanismes permettant aux équipes métiers et IT d'assurer leur propre gouvernance du produit. Construire, maintenir et faire évoluer la roadmap technique du produit en fonction des besoins des utilisateurs. Accompagner au quotidien les utilisateurs et décideurs métiers et IT et promouvoir les bonnes pratiques d'utilisation de la plateforme. Superviser les opérations critiques : changements, déploiements, mises à jour et évolutions, avec une vision de bout en bout des impacts. Organiser et documenter la gestion des incidents, notamment les analyses de root cause et la coordination entre les différentes équipes. Assurer la relation technique avec les fournisseurs et partenaires intervenant sur le produit : éditeurs, équipes d'industrialisation et équipes infrastructure. Contribuer à l'amélioration continue des processus et à l'alignement avec les autres équipes Data & IA. Être force de proposition sur l'automatisation, l'industrialisation et l'évolution des pratiques MLOps / LLMOps. Environnement de travailEsprit Team Play et forte collaboration transverse Environnement international et technologique Autonomie, rigueur et exigence de qualité Fort sens du service Curiosité et veille technologique Appétence pour le partage de connaissances Forte culture de l'automatisation Anglais courant indispensable : échanges avec des fournisseurs et utilisateurs internationaux, documentation principalement en anglais Environnement de travail MacOS ou Windows au choix
Pour un établissement bancaire international, nous recherchons un consultant indépendant senior spécialisé en IFRS 9 et validation des modèles de Expected Credit Loss (ECL). La mission vise à accompagner la banque dans la justification, la validation et le backtesting d'un modèle ECL Groupe utilisé pour un portefeuille Corporate, pour lequel certains paramètres détaillés et composants méthodologiques ne sont pas directement accessibles à l'entité locale. Le consultant sera notamment amené à : évaluer le cadre ECL existant et identifier ses principales limites ; évaluer la pertinence et l'adéquation du modèle pour le portefeuille Corporate concerné ; revoir les principaux composants ECL, notamment PD, LGD, EAD, CCF, staging, SICR, scénarios macroéconomiques forward-looking et management overlays ; définir et réaliser le backtesting des résultats PD, LGD, EAD et ECL ; comparer les estimations du modèle avec les défauts, recouvrements et pertes réalisés observés ; concevoir et réaliser des tests de sensibilité, de stabilité et de cohérence ; développer des approches challenger indépendantes afin d'évaluer le caractère raisonnable des résultats du modèle Groupe ; utiliser, lorsque pertinent, des données externes telles que les notations externes, les statistiques de défaut, les spreads CDS, les spreads obligataires, les prix du marché secondaire des prêts syndiqués et les informations financières des emprunteurs ; évaluer la représentativité de la population de développement du modèle par rapport au portefeuille européen ; proposer des ajustements documentés ou des management overlays lorsque nécessaire ; contribuer à la définition d'un cadre local durable de validation et de gouvernance du modèle ; préparer la documentation nécessaire aux échanges avec les fonctions de contrôle, les auditeurs et les autorités de supervision ; contribuer à un plan de remédiation réglementaire visant à démontrer la robustesse du cadre ECL et à répondre aux constats de supervision existants. Le consultant doit disposer d'une expérience significative en risque de crédit bancaire, IFRS 9 et validation de modèles, idéalement sur des portefeuilles Corporate ou Large Corporate. Une expérience préalable dans la validation de modèles Groupe, de modèles fournisseurs ou de modèles partiellement en « boîte noire », ainsi qu'une bonne compréhension des attentes prudentielles bancaires européennes, serait fortement appréciée.
📍 Fiche de Poste : Senior Functional Data ArchitectInformations sur la missionIntitulé du poste : Senior Functional Data Architect Localisation : Paris (2 jours de télétravail par semaine) TJM : 600 € Démarrage : ASAP Durée : Jusqu'au 21/10/2027 (longue mission) 🎯 Contexte de la missionAu sein de la Direction Gouvernance des Données d'un grand groupe international, vous rejoignez un programme ambitieux visant à valoriser les données et à maximiser leur impact métier à l'échelle de l'entreprise. Votre rôle est de soutenir et promouvoir les meilleures pratiques d'architecture de données fonctionnelle sur des cas d'usage avancés (Analytics, IA, Master Data Management / MDM). Vous interviendrez avec un accent particulier sur la structuration des données IT (spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures…), en étroite collaboration avec les experts métiers, architectes techniques, ingénieurs data et data scientists. 📌 Objectifs & Livrables clés Architecture & Ontologies d'entreprise : Comprendre les processus métiers globaux et la cartographie fonctionnelle de l'architecture de données existante. Contribuer à l'enrichissement des ontologies d'entreprise et des modèles de données globaux. Cartographier, prioriser et standardiser les actifs de données stratégiques. Modélisation & Valorisation des Données : Analyser et identifier les besoins structurels des bases de données pour garantir leur exploitabilité. Modéliser des jeux de données réutilisables, fiables et standardisés. Cartographier et documenter les processus métiers clés en BPMN. Gouvernance, MDM & Qualité : Définir et optimiser le positionnement des flux MDM au sein du paysage SI. Assurer la gestion du cycle de vie des métadonnées ainsi que le partage de la documentation relative à la qualité et la fraîcheur des données. Appliquer et faire respecter le cadre global de gouvernance des données. Évaluer, certifier la conformité des datasets et accompagner les équipes IT et Métier dans le déploiement des contrôles de qualité. Innovation & IA : Exploiter les technologies d'Intelligence Artificielle (IA / GenAI) pour accélérer le delivery et optimiser l'efficience opérationnelle de l'architecture.
Contexte de la missionDans le cadre du renforcement d'une équipe Data Science / Intelligence Artificielle au sein d'un grand acteur du secteur bancaire – Banque d'Investissement, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer Senior. L'équipe intervient sur la conception et l'intégration de solutions d'IA innovantes au sein d'applications métiers, notamment autour de l'exploitation de données issues de documents financiers, de documents de crédit et de différents systèmes internes. La mission s'inscrit dans une forte dynamique autour de l'IA générative, des LLM et des architectures agentiques, avec un objectif d'industrialisation et de mise en production de cas d'usage à forte valeur métier. Localisation : Est parisien – proche banlieue Missions et responsabilitésLe consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des projets IA : Concevoir et contribuer à la mise en œuvre de solutions et architectures agentiques permettant de simplifier et d'accélérer des processus métiers complexes. Concevoir des pipelines IA agentiques capables d'extraire, structurer et exploiter des données provenant de documents et de systèmes internes. Travailler avec les équipes métiers afin de comprendre leurs problématiques et de maximiser l'impact, la pertinence et l'adoption des solutions IA. Concevoir et intégrer des solutions reposant sur des LLM et modèles d'IA générative. Déployer et exécuter des LLM / modèles sur GPU au sein des environnements de développement. Mettre en place des dispositifs d'évaluation, de monitoring et d'observabilité des pipelines agentiques. Définir des métriques permettant d'évaluer la qualité et la fiabilité des réponses et extractions produites par les modèles. Améliorer de manière continue les performances des modèles et des pipelines selon une approche itérative et incrémentale. Définir et mettre en œuvre des stratégies de tests automatisés afin de garantir la qualité des solutions. Industrialiser les développements Data Science en respectant les standards IT de l'entreprise. Collaborer étroitement avec les architectes, développeurs et équipes de production / DevOps. Assurer la responsabilité technique de certains use cases métiers, jusqu'à leur mise en production. Participer au support technique et au transfert de compétences auprès des équipes. Environnement techniqueIA / Agentic AI LLM / Generative AI Google ADK LangGraph DSPy Phoenix / Arize Architectures agentiques et multi-agents vLLM Développement Python FastAPI Pytest APIs REST Industrialisation / Infrastructure Kubernetes Jenkins GPU / déploiement de modèles CI/CD Profil recherchéNous recherchons un profil Senior, capable d'aller au-delà de l'expérimentation Data Science et de participer réellement à l'industrialisation de solutions IA. Une expérience significative est attendue sur : IA générative et LLM. Développement Python. Conception de pipelines et/ou systèmes agentiques. Intégration de solutions IA dans des applications métiers. Évaluation et observabilité de modèles ou de systèmes LLM. APIs et architectures applicatives. Kubernetes et environnements CI/CD. Mise en production de solutions Data Science / Machine Learning. Une expérience dans le secteur bancaire, financier ou sur des problématiques documentaires complexes constitue un plus. Qualités attenduesAutonomie et capacité de prise en charge d'un sujet de bout en bout. Très bonnes capacités d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers et techniques. Curiosité forte autour des évolutions de l'IA générative. Capacité à challenger les solutions et être force de proposition. Culture de la qualité et de l'industrialisation. Communication et capacité de transmission.
POSTE EN PRÉSENTIEL AU LUXEMBOURG Dans le cadre de l'accélération de notre stratégie d'Intelligence Artificielle, notre client recherche un(e) Ingénieur(e) IA / GenAI pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d'IA générative à fort impact métier. Au sein d'un environnement mêlant Data, IA, Cloud et métiers, vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur : de l'identification des cas d'usage jusqu'au déploiement en production et à l'amélioration continue des solutions. Vous serez notamment amené(e) à travailler sur des technologies telles que les LLM, RAG, agents IA, copilotes et automatisations intelligentes, avec un objectif constant : transformer les possibilités offertes par l'IA en solutions fiables, sécurisées, mesurables et réellement utilisées par les métiers. Vos missions : Concevoir et développer des solutions GenAI Concevoir, développer et déployer des solutions basées sur les LLM, RAG, agents IA, copilotes et automatisations IA. Développer en Python des applications et services IA robustes, performants et conçus pour la production. Expérimenter et sélectionner les modèles, frameworks et architectures les plus adaptés aux besoins. Mettre en place des mécanismes d'évaluation, de supervision, d'optimisation et d'amélioration continue des solutions. Intégrer l'IA dans le système d'information Intégrer les modèles IA aux systèmes internes via API, connecteurs, bases de données et applications métiers. Développer, consommer et documenter des API Data / IA. Travailler avec des environnements SQL / NoSQL et distribués. Contribuer à la conception d'architectures permettant de passer efficacement du prototype à la production. Industrialiser et déployer Collaborer avec les Data Scientists, Data Engineers et équipes plateforme afin d'industrialiser et de déployer les modèles. Utiliser et maintenir un registre de modèles (MLflow ou équivalent) pour garantir la traçabilité, le versioning et le monitoring. Participer à la mise en place des pratiques MLOps / LLMOps et des pipelines de déploiement. Contribuer à la fiabilité, la performance, la scalabilité et la maintenabilité des solutions IA. Sécurité, gouvernance et conformité Veiller au respect des standards de sécurité informatique, de gouvernance des données et des bonnes pratiques IA. Intégrer les exigences de conformité applicables, notamment celles liées à l'AI Act. Contribuer à la mise en place de solutions IA explicables, traçables et maîtrisées. Accompagner les métiers Co-construire avec les équipes métiers des cas d'usage IA concrets, réalistes et mesurables, alignés avec les priorités stratégiques du Groupe. Transformer les besoins métiers en solutions techniques pertinentes et industrialisables. Vulgariser les concepts liés à l'IA et accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions. Assurer une veille technologique active sur les évolutions de l'IA générative et identifier les opportunités pertinentes pour le Groupe.
Dans le cadre de l'accélération de l'adoption des solutions d'intelligence artificielle au sein de ses équipes, un grand compte recherche un Support Lead IA pour accompagner les collaborateurs dans l'utilisation et l'intégration des nouveaux outils IA. Le consultant rejoindra une équipe transverse dédiée à la transformation et interviendra notamment sur : ▪ Le rôle de point d'entrée des collaborateurs pour les demandes liées aux outils et usages IA ▪ L'accompagnement des utilisateurs dans l'installation, la configuration et la prise en main des solutions IA ▪ Le support N1/N2 sur les problématiques d'accès, de configuration, de quotas et d'utilisation ▪ L'organisation et l'animation de workshops, démonstrations et sessions de sensibilisation ▪ La conception et la maintenance des supports : FAQ, tutoriels, guides, base de connaissances ▪ Le suivi des KPI d'adoption, de satisfaction et de résolution, et la production des reportings d'activité ▪ L'identification des nouveaux cas d'usage rencontrés sur le terrain et la remontée des besoins aux équipes en charge des solutions IA
Nous recrutons, pour l'un de nos client dans le secteur Assurance, un(e) Data AnalystLe consultant Data sera rattaché(e) au chef de projet de l'équipe et sera un contributeur technique essentiel dans le cycle de vie de la donnée. Il/elle sera au cœur du nouveau modèle Data déployé chez le client. Les missions principales incluront : Conception de pipelines (ETL) : concevoir, développer et optimiser des flux de données robustes et performants (ETL/ELT) pour l'alimentation des entrepôts et des DataMart (Dataiku, ODI, DBT). Modélisation : participer activement à la conception et à la mise en œuvre de modèles de données (MCD, modélisation dimensionnelle) adaptés aux besoins métier de l'assurance vie. Industrialisation : industrialiser les processus de préparation, de transformation et de gouvernance de la donnée, notamment via l'outil Dataiku. Visualisation et reporting : assurer la bonne intégration des données pour leur exploitation dans des outils de Business Intelligence, notamment Tableau. Maintenance et optimisation : garantir la performance, la qualité et le maintien en condition opérationnelle de l'infrastructure et des flux de données.
Nous recherchons un Data Scientist H/F pour intervenir sur des projets innovants autour de l'IA Générative et des LLM au sein d'un grand acteur de la protection sociale en France. L'objectif est de développer et d'optimiser une solution IA capable de générer des réponses automatiques aux demandes des adhérents. Ces réponses couvrent un large éventail de sujets : demandes de renseignement, réclamations et actions diverses sur leurs contrats. Vos missionsDévelopper et optimiser des modèles Machine Learning et LLM Concevoir des solutions basées sur le RAG (Retrieval-Augmented Generation) Industrialiser les modèles et pipelines IA Participer à la mise en place des bonnes pratiques MLOps et LLMOps Produire une documentation technique de qualité
Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation autour des processus KYC (Know Your Customer), nous recherchons un Développeur IA / Python Senior H/F pour rejoindre une équipe internationale et contribuer à la conception de solutions innovantes basées sur l'Intelligence Artificielle Générative. Vos missionsDévelopper et optimiser des solutions IA et Machine Learning répondant à des enjeux métiers complexes Concevoir et intégrer des architectures basées sur les LLM, le RAG et les agents IA Développer des API et microservices permettant l'industrialisation des solutions Participer à la mise en place de pipelines MLOps et de bonnes pratiques CI/CD Collaborer étroitement avec les équipes Data Science, Architecture et Métier Garantir la qualité, la robustesse et la performance des développements Contribuer à la veille technologique et au partage des bonnes pratiques autour de l'IA générative
Nous recherchons un Business Analyst chargé d'assurer l'analyse métier et fonctionnelle, la conception, la qualité et le suivi de projets liés aux systèmes d'information, ainsi que le support aux activités de procurement. Responsabilités principalesAnalyse des besoins métiers, des processus, des flux de données et des exigences fonctionnelles/techniques. Conception fonctionnelle, modélisation (UML, BPMN) et rédaction de la documentation projet. Estimation des charges, analyse coûts/bénéfices, contribution à la planification. Définition et mise en œuvre des plans de qualité, procédures de test et critères d'acceptation. Exécution et suivi des tests, validation des livrables fournisseurs. Participation aux ateliers métiers, comités techniques et coordination entre équipes métier/IT. Application des méthodologies de gestion de projet (Agile, PRINCE2…).
Notre client recherche un Architecte technique spécialisé en intelligence artificielle générative pour accompagner le suivi et la structuration de plusieurs projets IAGen au sein de sa DSI. Vous interviendrez sur l'analyse des solutions, la prise de décision technique et la capitalisation des retours d'expérience autour des principaux composants de l'IA générative : modèles de langage, gestion des hallucinations, indices de confiance, RAG, prompts, skills, MCP et agents. Vos principales responsabilités seront de : Suivre les projets IAGen de la DSI et contribuer aux choix d'architecture et de solutions ; Comparer les technologies et analyser les retours d'expérience ; Concevoir et structurer une bibliothèque de composants réutilisables : prompts, skills, MCP et agents ; Documenter le savoir-faire à travers des architectures de référence, exigences non fonctionnelles, patterns et anti-patterns ; Participer aux développements et expérimentations internes du département d'architecture ; Accompagner la mise en place d'une infrastructure IAGen on-premise ; Veiller à la conformité des outils et pratiques avec les standards de la DSI, notamment sur les volets CI/CD et déploiement ; Développer et déployer des outils internes exploitant l'IAGen. Les livrables attendus incluent notamment la capitalisation des connaissances et des RETEX projets, la mise à jour du cadre d'architecture, la standardisation des bibliothèques d'outils et la mise en conformité des processus de développement et de déploiement.
Contexte : Dans le cadre de l'accélération de l'adoption des solutions d'intelligence artificielle au sein de ses équipes IT, un acteur majeur du secteur bancaire recherche un Support Lead IA pour accompagner les collaborateurs dans l'utilisation et l'intégration des nouveaux outils IA. Le consultant rejoindra une équipe transverse dédiée à la transformation et à l'adoption de l'IA, avec un rôle central dans l'accompagnement des utilisateurs, la résolution des problématiques techniques et la diffusion des bonnes pratiques. Missions : Être le point d'entrée des collaborateurs pour les demandes liées aux outils et usages IA. Accompagner les utilisateurs dans l'installation, la configuration et la prise en main des solutions IA. Assurer le support N1/N2 sur les problématiques d'accès, de configuration, de quotas et d'utilisation. Accompagner les utilisateurs sur différents environnements IA générative, LLM et outils d'assistance au développement. Organiser et animer des workshops, démonstrations et sessions de sensibilisation autour des usages IA. Concevoir et maintenir les supports de documentation : FAQ, tutoriels, guides et contenus de base de connaissance. Suivre les KPI d'adoption, de satisfaction et de résolution du dispositif. Produire les reportings d'activité et contribuer aux instances de pilotage. Identifier les nouveaux cas d'usage rencontrés sur le terrain et les documenter. Faire remonter les besoins, difficultés et opportunités aux équipes en charge des solutions IA. Participer aux communautés et instances dédiées à l'IA afin de partager les retours utilisateurs et contribuer à l'amélioration du dispositif. Contribuer au déploiement et à l'industrialisation du dispositif d'adoption IA sur différents sites.
Missions principales : Définir les architectures de référence des solutions agentiques et des usages IA. Concevoir les modèles d'intégration entre la plateforme IA et le système d'information. Accompagner la mise en œuvre de workflows agentiques complexes et l'orchestration multi-agents. Définir les standards de développement, de test, d'observabilité et de gouvernance des agents IA. Identifier les technologies, frameworks et composants adaptés aux besoins métiers. Superviser et challenger les développements des équipes produit et des partenaires. Concevoir et évaluer les intégrations avec GitHub, Jira, Confluence, ITSM, les bases documentaires, les API et les services métiers. Participer aux travaux sur les protocoles d'interopérabilité MCP, A2A et autres standards émergents. Mettre en place les mécanismes de supervision, de mesure de la qualité, de traçabilité et de contrôle des usages IA. Accompagner l'industrialisation des solutions, de la preuve de valeur jusqu'à la production. Assurer une veille sur les plateformes IA, les LLM et les architectures agentiques. Compétences techniques : Architectures LLM et IA générative. Agents mono-agent et multi-agents. Orchestration de workflows agentiques. RAG, mémoire conversationnelle et gestion du contexte. Protocoles MCP et A2A. Gouvernance, évaluation, monitoring, traçabilité et contrôle des agents IA. Python. TypeScript apprécié. API, microservices et connecteurs. Intégration de systèmes d'information complexes. CI/CD et pratiques DevOps. Architecture applicative et urbanisation SI. Cloud Azure, AWS ou GCP. Kubernetes et OpenShift. Sécurité, observabilité et exploitation des plateformes IA. Leadership : Animation et accompagnement d'équipes techniques. Coaching de développeurs. Définition de standards et d'une architecture cible. Capacité à challenger les choix techniques. Capacité à fédérer les équipes autour d'une vision commune. Livrables attendus : Architectures de référence et dossiers d'architecture. Frameworks, patterns et composants réutilisables. Standards de développement, de test et de gouvernance IA. Patterns d'intégration avec le SI. Cas d'usage industrialisables et trajectoire de passage à l'échelle. Guides d'architecture et recommandations techniques. Dossiers de décision technologique (ADR). Méthodologies de développement et d'exploitation des agents IA. Supports de démonstration et accompagnement des parties prenantes.
Dans le cadre de la sécurisation de ses systèmes d'IA générative, un grand compte recherche un AI Red Teamer pour tester la robustesse de ses applications basées sur les LLM face aux attaques et détournements. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conduite de tests offensifs sur les applications IA : prompt injection, jailbreak, extraction de données sensibles, contournement des garde-fous ▪ L'évaluation de la robustesse des systèmes agentiques : détournement d'outils, escalade de privilèges via les agents ▪ L'analyse des risques de fuite de données à travers les modèles et les architectures RAG ▪ La documentation des vulnérabilités identifiées et la formulation de recommandations de remédiation ▪ La contribution à la définition des garde-fous : filtres, validation des entrées/sorties, supervision ▪ La mise en place de campagnes de tests récurrentes et l'outillage associé ▪ La veille sur les nouvelles techniques d'attaque des systèmes IA
Dans le cadre du renforcement d'une cellule Data au sein d'un grand acteur du secteur de l'énergie, nous recherchons un Consultant DataViz expérimenté afin d'accompagner les équipes métiers dans la conception, le développement et le maintien de solutions Data, BI et automatisation. La mission porte principalement sur l'accompagnement de plusieurs domaines métiers : Patrimoine, Opérations, RH, Gestion-Finances et fonctions support, notamment autour de Power BI. Vos principales missions seront : Comprendre les Use Cases métiers et accompagner la formalisation des besoins ; Proposer des solutions techniques adaptées aux problématiques rencontrées ; Collecter, préparer et analyser les données ; Concevoir et développer des workflows Data et des solutions de DataViz ; Concevoir et faire évoluer les modèles de données ; Développer des traitements et algorithmes en Python et/ou R ; Réaliser les tests et participer à la fiabilisation des solutions ; Concevoir des solutions d'automatisation RPA/RDA avec UiPath ; Présenter et porter les solutions auprès des équipes métiers ; Produire la documentation technique et fonctionnelle ; Assurer la MCO et la supervision des solutions développées ; Participer, si nécessaire, aux analyses de sensibilité des données ; Effectuer une veille technologique et proposer des évolutions pertinentes. Les principaux livrables comprendront notamment des tableaux de bord et reportings, modèles de données, algorithmes, documentations techniques, prototypes/POC et recommandations de mise à l'échelle.
Notre client, un grand groupe international, renforce son équipe Customer Journey Optimization (CJO). Il recherche un Data Scientist senior pour une mission de 3 mois au cœur de l'optimisation de ses parcours clients digitaux. Vous aurez un rôle clé dans la conception de modèles analytiques avancés. Ils serviront à mieux comprendre le comportement des utilisateurs, à détecter les frictions, à améliorer la conversion et à mesurer la performance réelle des actions marketing et opérationnelles. Vos principales missions : Segmentation comportementale : clustering des utilisateurs à partir de la navigation, des réservations et des usages digitaux ; identification des personas, des micro-segments, des intentions et des points de friction. Systèmes de recommandation : conception de recommandeurs hybrides (collaboratif, contenu, séquentiel) pour personnaliser les contenus et les services à valeur ajoutée proposés. Modèles prédictifs : prédiction de conversion, de churn et de complétion du funnel ; prévision des volumes par étape du parcours ; scoring d'intention et de drop-off. Attribution multi-touch : modèles de Markov (1er et 2e ordre) et valeurs de Shapley pour mesurer le poids de chaque point de contact (email, WalkMe, AB Tasty, notifications, pages clés) et calculer le ROI des actions CJO. IA générative et LLM : développement de solutions capables d'interpréter automatiquement les résultats analytiques (tests A/B, conversions, parcours) et de générer des recommandations pour orienter les décisions. Industrialisation : passage des POC Jupyter à des modules Python propres, modulaires et testés, et à des pipelines Dataiku/Snowflake documentés et ordonnancés. Une mission particulièrement intéressante pour un profil qui veut associer data science avancée, IA générative et impact business direct sur les parcours clients.
