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Au sein de la direction conformité ou sécurité financière d'un acteur bancaire, nous recherchons un Data Scientist spécialisé dans la détection de la fraude et la lutte contre le blanchiment (LCB-FT) pour renforcer les dispositifs de surveillance des transactions. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception et le développement de modèles de détection de fraude sur les transactions et les parcours clients ▪ Le développement de modèles de détection des comportements suspects au titre de la LCB-FT (AML) et l'optimisation des scénarios de surveillance existants ▪ La réduction du taux de faux positifs des dispositifs de filtrage et de surveillance, enjeu majeur de productivité pour les équipes d'analystes ▪ L'analyse des typologies de fraude et de blanchiment, et leur traduction en variables et règles exploitables par les modèles ▪ L'évaluation rigoureuse des modèles et la documentation nécessaire à leur validation indépendante et à leur présentation au régulateur ▪ L'explicabilité des modèles : capacité à justifier chaque alerte auprès des analystes et des autorités ▪ L'industrialisation des modèles et leur suivi en production (dérive, réentraînement)

Dans le cadre d'un important programme de transformation et de modernisation de ses outils de Revenue Management, un grand groupe international recherche un Data Scientist Senior afin de renforcer une équipe Data composée d'une douzaine de collaborateurs. La mission aura pour objectif principal de participer à la réévaluation et à la modernisation des modèles de prévision de la demande. Vous interviendrez sur des problématiques de forecasting et de séries temporelles, depuis l'analyse et la préparation des données jusqu'au développement, à l'évaluation et à l'amélioration des modèles. Vous serez également amené(e) à exploiter des techniques avancées de Machine Learning et de statistiques, à analyser et restituer les résultats obtenus et à contribuer à des sujets à forte dimension innovation. La mission s'inscrit dans un environnement international nécessitant des échanges réguliers en français et en anglais.

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.

Contexte mission Dans le cadre de l'accélération sur l'Intelligence Artificielle de notre client, nous recherchons un(e) Data Scientist IA capable de concevoir, développer et industrialiser des modèles avancés de Machine Learning et d'IA générative. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les métiers, les équipes Data et IT afin d'identifier, développer et déployer des solutions innovantes créant de la valeur, tout en respectant les exigences réglementaires et de gouvernance. Principales responsabilités Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et d'IA Générative Réaliser des analyses exploratoires de données et du feature engineering Entraîner, tester, calibrer et optimiser les modèles Développer des solutions basées sur le NLP et les LLM Effectuer des analyses statistiques avancées pour identifier des opportunités business Collaborer avec les équipes métiers pour transformer les besoins en cas d'usage concrets Garantir la robustesse, la performance et l'explicabilité des modèles Participer au suivi et à l'amélioration continue des modèles en production

Pour un poste en cDI sur PAris , nous recherchons un développeur de Solutions IA Salaire Fixe + différentes primes de performance Le Développeur de Solutions IA sera responsable du développement de solutions basées sur l'intelligence artificielle afin de renforcer les solutions et processus de sécurité de la Production IT. Ce poste implique une collaboration étroite avec des experts métiers afin d'adapter les outils et de les améliorer en continu. Le développeur utilisera Python ainsi que les bibliothèques associées pour concevoir et déployer des modèles de machine learning et des interfaces utilisateurs. MissionsResponsabilités principales Développer et déployer des solutions basées sur l'IA en utilisant Python. Concevoir des interfaces utilisateurs avec Streamlit, Gradio, Flask et d'autres frameworks pertinents. Collaborer avec des experts métiers afin de comprendre les besoins et adapter les outils en conséquence. Mettre en œuvre des processus ETL (Extract, Transform, Load) pour gérer et transformer les données. Utiliser des bibliothèques telles que pandas et scikit-learn pour la manipulation de données et les tâches de machine learning. Améliorer continuellement les outils en fonction des retours utilisateurs et des analyses de données. Une bonne culture en cybersécurité est attendue.

Data Scientist and Python Software Developer - London We're looking to recruit a Data Scientist and Python Software Developer with data science skills to join a product team that is focused on building well engineered products. The products provide an intuitive way for retailers and suppliers to interact and consume 'big data' analytics to make better business decisions. This role would consist of working together with a team of statistical analysts, understanding their methodologies and algorithms, and turning them into production ready code written in Python. This role would also require occasional travel to Paris or Munich. Main skills: Excellent knowledge of Python and it's related data science libraries (scikit, pandas, etc) Prior experience of using Python to perform calculations and generate datasets Good statistical knowledge Excellent communication and decision making skills Exposure to working with REST API's Any of the following skills would be an added bonus: Has run code across Hadoop/MapReduce clusters Has code running in a production environment Used SAS before (or at least can decipher SAS code) Worked with very large data sets before (billions of records) Knowledge of SQL/NoSQL database Knowledge or experience in D3.js Experience acting as a mentor/trainer in Python This is 6 month assignment in London with travel to Paris and Munich. Please send your CV to us in Word format along with daily rate and availability.

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

Le Centre d'Excellence Opérationnelle AI recherche 2 Développeurs Python orientés AI pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle (modèles ML, pipelines de données, applications GenAI) au service des cas d'usage métiers du groupe. Missions principalesDévelopper des composants logiciels en Python pour l'intégration et l'industrialisation de modèles d'IA (ML classique et IA générative) Concevoir et maintenir des pipelines de données et des pipelines MLOps (entraînement, versioning, déploiement, monitoring des modèles) Développer des API et services exposant les fonctionnalités AI aux applications métiers Implémenter des solutions à base de LLM (RAG, agents, fine-tuning léger, prompt engineering) selon les cas d'usage Participer à la mise en place des bonnes pratiques de développement (tests, CI/CD, code review, qualité de code) Collaborer étroitement avec les data scientists, l'architecte AI et le Product Owner pour transformer les besoins en solutions techniques robustes Contribuer à la documentation technique et au partage de connaissances au sein du Centre d'Excellence Profil recherchéFormation : Bac+5, école d'ingénieur ou équivalent, spécialisation informatique/data appréciée Expérience : 3 à 7 ans d'expérience en développement Python, avec une expérience significative sur des projets à composante IA/ML Compétences techniques : Excellente maîtrise de Python et de son écosystème (Pandas, NumPy, FastAPI/Flask, etc.) Expérience avec les frameworks ML/DL (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) et/ou les frameworks GenAI (LangChain, LlamaIndex, Hugging Face) Bonne connaissance des pratiques MLOps (MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD) Expérience des architectures RAG et des API LLM (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, modèles open source) Maîtrise de SQL et des environnements cloud (Azure/AWS/GCP) Connaissance des principes de développement propre (tests unitaires, versioning Git, revue de code) Compétences comportementales : Goût prononcé pour l'expérimentation technique et l'IA appliquée Autonomie et capacité à travailler en mode itératif Esprit d'équipe et bonne communication avec les profils data science et architecture Curiosité technologique et appétence pour la veille Anglais obligatoire

Contexte de la mission Notre objectif est de transformer notre stratégie de pricing grâce à la donnée et à l'intelligence artificielle. Nous voulons passer d'une tarification traditionnelle à une tarification dynamique, plus intelligente et prédictive, capable d'équilibrer la rentabilité de l'entreprise et la perception de la valeur par nos clients. Pour porter cette ambition, au sein de notre équipe digital data Pricing nous concevons, développons et industrialisons les algorithmes et les produits Data qui piloteront nos prix de manière proactive et agile. Objectifs et livrables Le consultant interviendra sur un scope large, allant de l'analyse exploratoire à la mise en production (MLOps). Les chantiers majeurs identifiés pour les prochains mois sont : • Élasticité Prix: Optimisation des algorithmes d'élasticité prix existants, avec un focus majeur sur la modélisation pour le lancement de nouveaux produits. • Moteur de Promotion : Développement d'un algorithme d'optimisation des campagnes promotionnelles. • Tarification Dynamique : Analyses exploratoires préliminaires et formulation de propositions pour un moteur d'aide à la décision (Dynamic Pricing “home-made”). • Industrialisation & MLOps : Optimisation des modèles existants, intégration de nouvelles sources de données, APIzation et automatisation des pipelines (Ops). • Agent amélioration : Contribution sur notre agent pricing. • Monitoring : Mise en place d'un tracking robuste de la performance des modèles et de la qualité de la donnée. Nous recherchons un profil hybride et autonome, capable de naviguer entre la vision produit et la technique. Hard skills: • Core Tech : Maîtrise avancée de Python et de son écosystème Data Science / ML (Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow/PyTorch). • ML Engineering & MLOps : Expérience solide en mise en production d'algorithmes à grande échelle, packaging de modèles, CI/CD (Git) et industrialisation d'API. • Data & Cloud : Pratique des environnements Cloud (AWS / Databricks appréciés) et manipulation de gros volumes de données (Spark, dbt). Soft skills: • Product Ownership & Proactivité : Capacité à creuser le besoin métier, clarifier les exigences et proposer des solutions concrètes sans attendre un cahier des charges figé. • Leadership technique : Autonomie pour piloter des sujets de bout en bout et interagir avec des interlocuteurs variés (équipes Data, Tech et Métier). • Langues : Anglais courant indispensable. Une expérience préalable ou un fort background sur des problématiques de Pricing (élasticité, yield management, optimisation de marge) sera grandement valorisée.

Un acteur majeur du secteur de la grande distribution recherche un AI Engineer Senior spécialisé en IA générative et systèmes agentiques pour contribuer à un projet stratégique d'optimisation des processus de négociation. Vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire travaillant sur la conception et le déploiement de solutions d'intelligence artificielle avancées, dans un environnement technologique moderne fondé sur Python, PyTorch, TensorFlow et GCP. Ce projet s'inscrit dans une stratégie d'entreprise ambitieuse visant à démocratiser l'usage des données et des approches analytiques rationnelles, ainsi que le développement de systèmes agentiques d'assistance aux équipes métier. Vous participerez à la conception et à la réalisation du « Négociateur Augmenté », une plateforme destinée à fournir des outils analytiques et agentiques permettant d'optimiser les accords conclus avec les fournisseurs. Votre mission couvrir l'ensemble du cycle de vie des projets data et IA : de l'identification des besoins métier à la mise en production, en passant par l'exploration des données, la modélisation, le développement agentique, le déploiement, et le suivi des performances. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes opérationnelles pour comprendre leurs enjeux, ainsi qu'avec les équipes techniques pour arbitrer les choix algorithmiques, d'architecture et d'implémentation. Vous serez responsable de l'application des bonnes pratiques de software engineering afin d'assurer la qualité, la maintenabilité et l'industrialisation des solutions. Responsabilités : - Concevoir, développer et déployer des systèmes agentiques robustes et scalables, du prototypage à la mise en production - Dialoguer avec les équipes métier pour identifier les besoins, comprendre les difficultés et traduire les exigences fonctionnelles en solutions techniques - Contribuer itérativement au projet Négociateur Augmenté : exploration de données, construction de datasets, modélisation, conception agentique, développement, revue de code, déploiement et monitoring - Discuter les choix de modélisation, d'architecture algorithmique et technique avec les pairs et l'équipe ; participer à l'arbitrage des décisions complexes - Concevoir et développer des modèles d'apprentissage automatique robustes avec Python, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, adaptés aux contraintes de production - Mettre en œuvre les principes DevOps et CI/CD, utiliser Git pour le versionning du code, des données et des modèles - Explorer, transformer, nettoyer et enrichir de nouveaux jeux de données pour les rendre exploitables et fiables - Appliquer les principes de qualité logicielle (SOLID, YAGNI), assurer une couverture de tests adéquate et un code maintenable - Implémenter des solutions d'observabilité et de monitoring pour diagnostiquer les performances des applications et modèles en production -...

Entité : mon client (grand groupe, grande distribution) Site : Île-de-France, hybride (2j/site – 3j TT) TJM max : 420 euros Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/07/2027 Profil recherché : Formation Bac+5 (école d'ingénieur ou université) orientée informatique, ou expérience équivalente. 3 à 7 ans d'expérience en Data Science Python. Une expérience dans le secteur du retail / grande distribution constituerait un avantage. Contexte : L'Analytics Factory de mon client conçoit et développe les services analytiques pour fournir aux équipes métier des données et analyses fiables, soutenant la transformation analytique et la prise de décision dans tous les domaines. Dans le cadre de la modernisation et de la digitalisation de ses points de vente, mon client déploie un système d'audit automatisé des rayons grâce à des caméras installées en magasin. L'objectif stratégique de ce projet est d'internaliser entièrement la chaîne de contrôle automatique des planogrammes personnalisés. L'ambition est de remplacer les audits manuels de rayons, longs et fastidieux, par une analyse continue, automatisée et à grande échelle sur l'ensemble du parc d'hypermarchés. Le candidat évoluera sur une architecture moderne basée sur Google Cloud Platform (GCP). Mission : 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. Appliquer un esprit d'amélioration continue pour optimiser les pratiques et les résultats. Livrables : Rapport de conformité du rayon construit à partir de photos de ce dernier. Reconstitution du jumeau numérique des rayons à partir des photos. Must Have : Concevoir, développer et maintenir des applications et modèles d'apprentissage automatique robustes et scalables avec Python. Avoir une expérience sur les modèles YOLO, SAM 3 ou DINOv2. 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. Appliquer les principes DevOps, notamment CI/CD, et utiliser Git pour le versionning. 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. Recherche d'images : Vector Databases pour le matching de produits à grande échelle.

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.