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Ce qu’il faut savoir sur Pandas

Pandas est une bibliothèque open-source pour Python, conçue pour la manipulation et l’analyse de données. Très populaire dans le domaine de la science des données et du traitement des informations, Pandas offre des structures de données flexibles et puissantes, comme les DataFrames et les Series, permettant de gérer efficacement des données tabulaires ou structurées. Avec Pandas, il est possible d’effectuer diverses opérations, telles que le nettoyage des données, les transformations, l’analyse statistique, ou encore la visualisation simple. Elle prend en charge de nombreux formats de fichiers, comme CSV, Excel, JSON ou SQL, facilitant l’importation et l’exportation des données. Grâce à sa facilité d’utilisation, ses performances et ses fonctionnalités avancées, Pandas est un outil incontournable pour les scientifiques de données, les analystes et les développeurs, leur permettant de travailler rapidement avec des données complexes.

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CDI
Freelance

Offre d'emploi
Data Scientist Senior (Machine Learning, MLOps & IA Générative) - Lille (H/F)

STORM GROUP
Publiée le
MLOps
Pandas
Python

3 ans
50k-57k €
500-600 €
Lille, Hauts-de-France
Contexte du poste : Un acteur bancaire souhaite renforcer sa stratégie d’Intelligence Artificielle en développant des solutions avancées de Machine Learning, Deep Learning, NLP et IA Générative. L’objectif est de valoriser les données, optimiser les processus internes et améliorer l’expérience client grâce à des modèles robustes, explicables et industrialisés. Missions principales : 1. Modélisation Risque & Scoring Concevoir, optimiser et challenger les modèles de scoring d’octroi et de comportement. Explorer des approches innovantes pour améliorer la performance et la stabilité des modèles. Déployer les modèles en production et assurer leur monitoring (dérive, performance, stabilité). Travailler en étroite collaboration avec les équipes Risque, Validation et les experts métier. 2. Développement de Solutions IA Intégrer les modèles ML/AI en temps réel dans les parcours digitaux (scoring instantané, personnalisation des offres…). Participer à la conception de l’architecture technique (Cloud, MLOps, API, pipelines). Collaborer avec les équipes IT et Produit pour industrialiser les solutions et garantir leur scalabilité. 3. IA Générative & Agents Prototyper et déployer des solutions d’IA Générative (LLM, RAG, agents intelligents) pour transformer les processus internes (Marketing, Audit, Risque, Support…). Mettre en place des architectures agentiques pour automatiser des tâches complexes : analyse documentaire, octroi de crédit, interaction client. Évaluer et monitorer les performances des agents (cohérence, diversité, RAGAS, LLM-as-a-Judge…).

Les métiers et les missions en freelance pour Pandas

Data scientist

Le/ La Data scientist utilise Pandas pour traiter et analyser de grandes quantités de données, réaliser des analyses statistiques et préparer des jeux de données pour des modèles de machine learning.

Data analyst

Le/ La Data analyst utilise Pandas pour extraire, nettoyer et analyser des données provenant de diverses sources afin de fournir des insights aux équipes décisionnelles et optimiser les performances.

Développeur·euse Python

Le/ La Développeur·euse Python utilise Pandas dans le développement d'applications qui nécessitent une gestion avancée de données, comme la création de rapports, la manipulation de bases de données ou l'intégration de systèmes de données.

Consultant·e décisionnel / Business Intelligence (PowerBI, SAS, Tableau...)

Le/ La Consultant·e décisionnel / Business Intelligence (PowerBI, SAS, Tableau...) utilise Pandas pour transformer et préparer des données avant de les importer dans des outils de BI afin de créer des visualisations et des rapports décisionnels.

1 résultats

Contrats

Freelance CDI CDD Alternance Stage

Lieu
1

Lille, Hauts-de-France
0 Km 200 Km

Télétravail

Télétravail partiel Télétravail 100% Présentiel

Taux Journalier Moyen min.

150 € 1300 € et +

Salaire brut annuel min.

20k € 250k €

Durée

0 mois 48 mois

Expérience

≤ 2 ans d’expérience 3 à 5 ans d’expérience 6 à 10 ans d’expérience > 10 ans d’expérience

Publication

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