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Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

Informations Générales TJM max : 460 € Localisation : IDF — Rythme : 2 jours sur site / 3 jours en télétravail Date de démarrage : 14/09/2026 Date de fin : 10/09/2027 Description de la Mission Au sein de l'Analytics Factory (pôle Data & Analytics), la mission consiste à concevoir et développer des services analytiques afin de fournir aux équipes métier des données fiables pour soutenir la transformation analytique et la prise de décision stratégique. Dans le cadre d'une refonte majeure du modèle franchiseur-franchisé visant à renforcer la relation entre le siège et les magasins, la Data se place au cœur des enjeux (politique tarifaire, suivi des prix de cession, compétitivité prix et support au service client). Missions principales : Développement de solutions analytiques : Échanger avec l'ensemble des parties prenantes pour concevoir, développer et déployer les solutions les plus adaptées, tout en garantissant leur partage et leur adoption par les utilisateurs. Conception & Modélisation de données : Développer et maintenir des modèles de données performants, implémenter les règles métier ainsi que les logiques de calcul complexes, et gérer le versionnage/l'historisation. Intégration & Gouvernance : Exploiter et administrer avec rigueur les sources de données internes et les interfaces utilisateur associées. Livrables Attendus Analyses décisionnelles : Présentations de synthèse, études approfondies et fichiers de travail structurés. Simulateurs métier : Conception d'outils de simulation de scénarios simples d'utilisation pour les équipes non techniques. Dashboards & Reporting : Tableaux de bord interactifs (Looker, Tableau) pour le suivi des KPIs stratégiques. Architectures & Pipelines : Documentation et modélisation des architectures de données mises en œuvre.

Informations Générales TJM max : 370 € Localisation : IDF — Rythme : 2 jours sur site / 3 jours en télétravail Date de démarrage : 14/09/2026 Date de fin : 31/07/2027 Description de la Mission Au sein du pôle Data & Analytics, l'objectif principal consiste à faire évoluer les outils décisionnels clés dédiés à la gestion de l'assortiment et à en assurer le maintien en conditions opérationnelles (MCO). En vous appropriant l'architecture existante, vous interviendrez de bout en bout sur toutes les briques analytiques (modèles de prévision, optimisation de l'assortiment, KPI décisionnels). Missions quotidiennes : Gérer le traitement des nouvelles demandes (réfinement avec la Product Owner Data, développements SQL/dbt/Python, tests et recette). Analyser et résoudre les incidents techniques/bugs. Répondre aux besoins d'analyses métier ponctuelles. Faire évoluer les outils sur le fond : optimisation des performances, automatisation Airflow, alertes et documentation enrichie via LLM. Livrables Attendus Exécution & Intégration : Réalisation des tickets Jira selon les rites Agiles (développements SQL/dbt/Python, correctifs, tests, recette et déploiements). Documentation & Automatisation : Rédaction d'une documentation claire, fiable et à jour des pipelines et modèles de données (notamment via l'utilisation d'outils LLM). Analyses Métier : Extractions et analyses de données restituées de manière structurée, argumentée et pédagogique. Audit & Recommandations : Restitution de synthèses et de rapports d'audit apportant un regard critique sur l'existant afin de proposer des axes d'amélioration (performance, robustesse, alertes).

Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) QA / Qualité Logicielle IT expérimenté(e) pour piloter les activités d'assurance qualité sur des plateformes de données complexes, des pipelines ETL et des écosystèmes basés sur le Cloud. Le poste nécessite une solide combinaison de compétences en tests manuels, SQL avancé, tests ETL/Data, réconciliation des données, tests d'API et tests de plateformes de données Cloud. La personne retenue travaillera en étroite collaboration avec les équipes pluridisciplinaires afin de garantir la qualité des mises en production de données. Responsabilités principales : Réaliser des tests de bout en bout des processus ETL et des workflows de données, en validant les processus d'extraction, de transformation et de chargement. Analyser les exigences fonctionnelles et techniques et élaborer des scénarios, cas et stratégies de tests détaillés. Rédiger et exécuter des requêtes SQL avancées afin de contrôler les jointures, agrégations, transformations et règles métier. Développer et maintenir des solutions automatisées de validation des données avec Python, PySpark et Pandas. Tester les pipelines de données développés avec Azure Data Factory, Azure Databricks et Azure Data Lake Gen2. Réaliser des tests d'API et d'intégration avec Postman et d'autres outils, en garantissant l'intégrité des données entre les différents services. Assurer la gestion du cycle de vie des anomalies, documenter les défauts, évaluer leur impact et collaborer avec les équipes concernées pour leur résolution. Suivre l'avancement des tests, communiquer l'état des activités et remonter les risques aux différentes parties prenantes.

Entité : mon client (grand groupe, secteur retail / grande distribution) Site : Île-de-France, hybride (2j/site – 3j TT) TJM max : 500 euros Date de démarrage : asap Date de fin : 01/03/2028 Contexte : L'utilisation massive de données, le développement d'approches analytiques rationnelles et le développement de systèmes agentiques d'assistance aux différents acteurs du métier constituent un axe majeur du plan stratégique de mon client à horizon 2030. Le projet « Négociateur Augmenté » vise à fournir aux négociateurs des outils analytiques et agentiques qui leur permettront d'optimiser les accords qu'ils concluent avec les fournisseurs. Mission : Discuter avec les équipes opérationnelles pour identifier leurs besoins et leurs difficultés. Contribuer itérativement au projet Négociateur Augmenté : compréhension des besoins, exploration des données, constitution de datasets, modélisation, conception agentique, développement, revue de code, déploiement, suivi de l'impact, monitoring. Discuter les choix de modélisation, algorithmiques et techniques avec l'équipe ; participer à l'arbitrage le cas échéant. Appliquer les bonnes pratiques afin de faciliter la qualification des sous-projets, les développements itératifs, l'industrialisation des solutions, leur maintenabilité, la mesure et le suivi de leurs performances. Rédiger et présenter les résultats d'expérimentation pour aider à la décision. Compétences : Concevoir, développer, déployer et maintenir des systèmes agentiques. Concevoir, développer et maintenir des applications et modèles d'apprentissage automatique robustes et scalables avec Python. Appliquer les principes DevOps, notamment CI/CD, et utiliser Git pour le versionning. Nice to Have : Maîtriser les bibliothèques de manipulation et d'analyse de données : Pandas, NumPy, SciPy. Développer et déployer des modèles ML en production avec Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch. Explorer, transformer, nettoyer et enrichir de nouveaux jeux de données pour les rendre exploitables. Utiliser les plateformes de cloud computing, notamment GCP ou équivalents. Gérer le versionning des données et des modèles. Visualiser et analyser les données avec Matplotlib, Seaborn, Plotly. Gérer les bases de données relationnelles et/ou orientées document. Intégrer les principes de craftsmanship et les bonnes pratiques telles que SOLID, YAGNI et la couverture de tests avec Sonar. Appliquer les principes d'observabilité pour monitorer et diagnostiquer les applications et modèles. Participer à toutes les phases du cycle logiciel, de la conception à la mise en production et au run. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement et assurer la qualité, la simplicité et la maintenabilité du code. Assurer la maintenance et l'évolution des applications et modèles existants. Appliquer les méthodes agiles, notamment Scrum. Méthodes, organisations et interactions : Communiquer clairement et efficacement à l'écrit et à l'oral en français pour des interactions fluides avec le métier et les équipes. Analyser les situations et proposer des solutions adaptées tout en identifiant les axes d'amélioration. Respecter les délais tout en maintenant des standards élevés de qualité et d'excellence. Collaborer activement avec les membres de l'équipe, partager les connaissances et favoriser un esprit collectif pour atteindre les objectifs communs.

ContexteAu sein du Data Office de Coface, le consultant intervient dans un contexte international pour développer et industrialiser des solutions autour de la Data Management, Data Quality, Data Governance et de l'IA générative. Missions 1. Data Management, Data Governance & Data QualityConcevoir, développer et maintenir des applications et services Python destinés à automatiser les processus de Data Governance et Data Quality. Développer des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de détection d'anomalies et de monitoring. Industrialiser les traitements de collecte, d'analyse et de reporting liés à la qualité des données. Développer des APIs REST et services MCP permettant d'interconnecter les outils du Data Office, Data Marketplace, catalogues de données, plateformes data et outils BI. Automatiser et optimiser les processus de gestion des données. Contribuer à la mise en place de solutions robustes, maintenables et conformes aux standards d'architecture et de sécurité du Groupe. 2. IA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des assistants IA spécialisés pour les besoins du Data Office. Développer des solutions de Text-to-SQL permettant d'interroger des bases de données en langage naturel. Concevoir des architectures Agentic AI basées sur des LLM, avec mécanismes d'orchestration, raisonnement et accès aux différentes sources d'information. Développer des connecteurs et intégrations via le Model Context Protocol (MCP). Mettre en œuvre des architectures de type RAG et intégrer différentes sources de données et de connaissances. Participer à l'industrialisation et au déploiement des solutions IA en environnement de production. Veiller au respect des exigences de sécurité, gouvernance, architecture et exploitation. Contribuer aux initiatives IA existantes du Data Office, notamment : l'agent Jira permettant d'évaluer la qualité des tickets entrants et d'anticiper leur criticité ; l'agent de requêtage de bases de données en Text-to-SQL. 3. Industrialisation & accompagnementProduire du code, packages Python, APIs et services documentés, testés et maintenables. Mettre en place les pipelines d'intégration et de déploiement nécessaires à l'industrialisation des solutions. Rédiger la documentation technique et d'exploitation ainsi que les procédures de déploiement. Participer aux phases de tests, mise en production et maintien en conditions opérationnelles. Assurer un reporting régulier sur l'avancement, les risques, les dépendances et les arbitrages nécessaires. Communiquer efficacement les résultats et sujets techniques auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data intervenant sur un projet Agile, nous recherchons un Data Ingénieur confirmé (+8 ans d'expérience) pour intégrer une équipe composée de 2 Data Ingénieurs et d'un Chef de section en charge de l'orchestration (GitLab CI/CD, Docker, Airflow). La mission est prévue pour une durée initiale de 6 mois, renouvelable 6 mois, avec un démarrage idéal la dernière semaine d'août. Missions : Développer, maintenir et optimiser des pipelines ETL en Python / Pandas / SQL Participer aux cérémonies Agile (daily, sprint planning, review, rétrospective) Collaborer avec le chef de section sur les aspects d'orchestration et d'industrialisation Contribuer à la qualité du code, aux bonnes pratiques et à la documentation Assurer la fiabilité, la performance et la robustesse des traitements data Participer à l'amélioration continue de l'architecture data Travailler en coordination avec les équipes internes et les autres Data Ingénieurs Profil : 5 ans d'expérience minimum en tant que Data Ingénieur Maîtrise confirmée de Python / Pandas / SQL / ETL Capacité à intervenir dans un environnement Agile Autonomie, rigueur, sens du delivery Capacité à collaborer dans une équipe technique exigeante Intérêt pour l'orchestration (Airflow, Docker, CI/CD) Bon niveau de communication et de documentation Compétences obligatoiresPython + Pandas (confirmé) SQL (confirmé) ETL (confirmé) Pipelines de données : conception, optimisation, industrialisation Compétences appréciéesDocker Airflow CI/CD GitLab Connaissance des environnements d'orchestration

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

nous recherchons un AI Engineer Python pour renforcer une équipe agentique (moins de 5 personnes). Plusieurs briques d'IA agentique d'enrichissement produit sont déjà en production : la mission consiste à les reprendre et les faire évoluer, en lien direct avec les équipes métier. Vos missions : Maintenir et faire évoluer les APIs et flows agentiques : détection d'attributs sur images produit, validation de certificats, enrichissement des visuels Faire vivre le socle data : pipelines d'ingestion et de transformation, exposition des résultats aux systèmes aval Assurer la maintenance corrective et évolutive d'une webapp de restitution et de validation métier (NiceGUI) Mettre en place et industrialiser l'automatisation GEO (visibilité des contenus dans les moteurs génératifs), avec mesure d'impact Documenter et outiller l'évaluation : jeux de test, métriques de précision, non-régression

Au sein de la DSI de notre client, vous serez en charge du développement et de la maintenance des applications stratégiques du Groupe. Dans le cadre du projet DatOps, nous recherchons un Data Engineer GCP pour renforcer les équipes Data. En collaboration avec les équipes de production applicative et DevOps, vous participerez à la mise en œuvre des évolutions demandées par les métiers, au développement des pipelines de données et à l'évolution de la plateforme Data. Vous évoluerez dans un environnement Cloud moderne, Agile et international, avec des échanges réguliers avec les équipes basées à Porto.

Développeur Python 3.9 Jira , Anglais 400 E PAR JOUR Développeur Python 3.9 400 E PAR JOUR - une expérience significative de développements python dans un environnement projet Agile - les compétences techniques minimales à maîtriser : Python 3.9 et plus, OOP, SQLAlchemy, Oracle databases, pytest and pandas - de l'expérience de travail dans un environnement CI/CD automatisé ainsi que des déploiements sur openshift et utilisation de bucket S3 - une expérience significative sur la mise en œuvre de traitements de transformation et alimentation de données - de communiquer de manière claire et concise, en Français comme en Anglais qui sera d'ailleurs une langue essentielle à la bonne conduite de la mission - une excellente maîtrise des outils Jira et Confluence, checkmarx, bitbucket et jenkins seront essentiels Les + : - connaissance de l'approche BDD (Behaviour Driven Development) - expérience avec Kafka et Pydantic 400 E PAR J

Data Scientist confirmé(e) pour reprendre et poursuivre un projet d'IA Générative à fort impact : le développement d'une solution capable de générer des pré-réponses aux e-mails des adhérents (demandes, réclamations, actes de gestion). Vos missions : Reprise et continuité d'un projet IA Générative existant Conception, entraînement et optimisation de LLM (Gemini/Vertex AI, Mistral) Optimisation d'un pipeline RAG en production (PGVector) Mise en œuvre de bonnes pratiques MLOps/LLMOps (CI/CD IA, monitoring, industrialisation) Déploiement sur environnement Cloud (Cloud Run) Collaboration étroite avec les équipes techniques, Product Owners et architectes Profil recherché : 5 ans d'expérience minimum en Data Science, dont une expérience significative en IA Générative/NLP Python avancé (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Hugging Face) Langchain/Langgraph, MLOps/LLMOps en production, PGVector Expérience Gemini/Vertex AI et/ou Mistral appréciée Autonomie, capacité à reprendre un existant rapidement, esprit d'analyse Une première expérience secteur assurance/mutuelle est un plus Poste basé en environnement sécurisé, méthodologie Agile, documentation en français.