Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Scikit-learn

Dans le cadre d'un projet Data, vous rejoindrez une équipe intervenant sur des problématiques de Data Science, Machine Learning et traitement de données à grande échelle. L'objectif de la mission sera notamment de contribuer à la préparation, l'analyse et la transformation des données, au développement de modèles statistiques et de Machine Learning, ainsi qu'à leur intégration dans des workflows reproductibles et industrialisés. Vos principales missions : Collecter, nettoyer, transformer et analyser des données. Réaliser des analyses statistiques et exploratoires. Concevoir des variables pertinentes et effectuer du feature engineering. Développer, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning. Exploiter des données à l'aide de Python et SQL. Participer au traitement de données volumineuses avec Spark / PySpark. Contribuer à la mise en place de pipelines de traitement et à leur industrialisation. Utiliser Git / GitLab CI/CD dans un environnement de développement collaboratif. Documenter les travaux réalisés et communiquer les résultats auprès des différentes parties prenantes.

Au sein de l'équipe Data science & Analytics de la DSI, vous interviendrez sur un projet stratégique complexe mêlant intelligence artificielle, développement de pipelines Data, conception d'algorithmes et industrialisation de solutions. Votre rôle Modélisation prédictive, optimisation et IA générative · Cadrer les nouveaux projets avec les parties prenantes · Extraire, explorer, analyser, synthétiser et transformer les données · Créer des modèles prédictifs en garantissant leur adéquation avec le cahier des charges · Développer des traitements complexes de données, des pipelines de construction de modèles prédictifs et des algorithmes de résolution de problèmes d'optimisation · Concevoir des graphes et des harnais d'agents basés sur l'IA générative Industrialisation des modèles et pipelines Data / IA · Développer, déployer et monitorer des services numériques fiables et capables de passer à l'échelle · Intégrer, tester et maintenir les traitements, pipelines, modèles et composants développés · Identifier les solutions techniques les plus pertinentes en termes de stockage, de traitement distribué et de modélisation · Contribuer aux choix d'architecture et de technologies à court, moyen et long terme Adoption des solutions Data / IA et valorisation des résultats · Accompagner les utilisateurs avant, pendant et après les déploiements des services pour faciliter leur adoption · Présenter les résultats des études et projets à la hiérarchie, aux filiales et aux différentes communautés IT et métiers du Groupe

Nous recherchons un Data Scientist confirmé pour rejoindre une équipe Data et intervenir sur des projets à forts enjeux métiers, de la phase de cadrage jusqu'à l'industrialisation des solutions. Missions principalesParticiper aux ateliers métiers et identifier les cas d'usage Data à forte valeur. Contribuer au cadrage et au pilotage technique des études Data. Réaliser des analyses statistiques et développer des modèles de Machine Learning. Concevoir et maintenir les traitements de données nécessaires aux analyses. Assurer le lien entre les équipes métiers et Data. Développer des visualisations et tableaux de bord d'aide à la décision. Présenter et vulgariser les résultats auprès des différentes parties prenantes. Documenter les travaux et accompagner leur industrialisation et mise en production. Environnement techniquePython (Pandas, Polars, Scikit-learn, XGBoost, Pandera, GeoPandas), PostgreSQL, Teradata, Spark / PySpark, Git, GitLab CI/CD, Power BI.

Nous recherchons un Data Scientist Senior pour rejoindre une équipe Data Science & Analytics et intervenir à 100 % sur un projet stratégique à fort enjeu. La mission combine Data Science, Machine Learning, optimisation, IA Générative et industrialisation, avec une forte proximité avec les équipes métiers dans un environnement international. Missions principalesConcevoir, développer et industrialiser des solutions Data & IA. Cadrer les nouveaux cas d'usage avec les différentes parties prenantes. Extraire, explorer, analyser et transformer des volumes importants de données. Concevoir et entraîner des modèles prédictifs. Développer des pipelines de construction et d'industrialisation des modèles. Travailler sur des problématiques de Machine Learning, clustering, optimisation et Deep Learning. Concevoir et développer des solutions autour des LLM et agents IA. Développer, déployer et monitorer des services Data fiables et capables de passer à l'échelle. Participer aux choix d'architecture et proposer les technologies les plus adaptées. Contribuer aux bonnes pratiques de développement, de déploiement et d'industrialisation. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions développées. Présenter les résultats et recommandations aux équipes techniques et métiers. Environnement techniqueStack principale : Python SQL scikit-learn Machine Learning LLM / GenAI Git Docker S3 Parquet Écosystème complémentaire : Kubernetes GitLab / CI/CD Airflow Kafka Spark Bash Prometheus / Grafana / Loki Kestra Compétences Data ScienceMachine Learning & modèles prédictifs Clustering Statistiques Deep Learning LLM / IA Générative Optimisation / Recherche Opérationnelle Heuristiques Industrialisation et monitoring des modèles

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)

Contexte de la mission lz client a entrepris un vaste projet d'évolution de son système de Revenue Management. Dans ce cadre, nous recherchons un Data Scientist senior pour accompagner la réévaluation et modernisation de notre modèle de prévision de demande. Objectifs et livrables Diplôme de niveau Master ou Doctorat en Data Science, Statistiques, Mathématiques appliquées ou domaine connexe. Minimum de 5 ans d'expérience en tant que Data Scientist, avec une expertise avérée en prévision de séries temporelles. Maîtrise du langage de programmation tels que Python ainsi que des outils de visualisation de données (Spotfire, PowerBI, etc.). Maîtrise des bibliothèques de machine learning (scikit-learn, etc.) et des techniques statistiques avancées. Solides compétences en analyse de données. Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Machine Learning (scikit-learn...) Expert Full Stack Python Confirmé Analyse de données Confirmé Prévision des séries temporelles Expert Mathématiques appliquées Confirmé

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (03) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Vous êtes Data Scientist expérimenté.e et souhaitez travailler sur des problématiques qui combinent analyse statistique, traitement de données massives et industrialisation ? Nous recherchons un.e Data Scientist capable d'intervenir de bout en bout : de la compréhension du besoin métier jusqu'à la mise en production de traitements de données, avec un enjeu particulier autour de Python et PySpark. Votre rôle Vous travaillerez directement avec les experts métiers pour comprendre leurs problématiques, identifier les données pertinentes et construire les traitements permettant d'y répondre. Concrètement, vous serez amené.e à : - participer aux ateliers avec les experts métiers pour recueillir et préciser leurs besoins - rechercher les données pertinentes et réaliser les analyses exploratoires - concevoir et développer les traitements de données - mener des études statistiques - développer, lorsque le besoin le nécessite, des modèles de Machine Learning - restituer vos analyses sous forme de rapports d'étude ou de tableaux de bord - porter des codes d'expérimentation ou d'étude vers PySpark afin de permettre leur industrialisation. Vous contribuerez également à la veille sur les méthodes et outils de Data Science, ainsi qu'au partage des bonnes pratiques. Un rôle qui ne s'arrête pas à la modélisation Le poste comporte une dimension importante de cadrage et d'industrialisation. Vous pourrez intervenir directement auprès des métiers, sans participation systématique d'un Product Owner ou d'un Product Manager. Vous devrez donc être à l'aise pour recueillir un besoin, animer des ateliers et traduire les problématiques rencontrées en solutions data. Vous participerez également à la rédaction des documents de cadrage et pourrez proposer des architectures de traitements et des modèles de données destinés à la production. Environnement technique Vous travaillerez principalement avec : Python - PySpark - Hadoop - PostgreSQL - Power BI - GitLab - GitLab CI/CD - Jira - Confluence Côté Python, l'environnement comprend notamment : Pandas - Polars - Scikit-learn -Matplotlib - XGBoost - Pandera - GeoPandas

Avanda est une société de services Franco-Suisse. Dans le cadre d'un large appel d'offre du secteur public en Suisse Romande, nous recherchons plusieurs profils dans le domaine Data & Intégration. Notre client est une très grande organisation publique, avec plusieurs milliers de collaborateurs. Ces opportunités long terme (plusieurs années) nécessitent une présence régulière sur Genève (ou dans la région frontalière). Ces rôles sont pour des consultants (Permanent ou Freelance) intéressés à rejoindre un grand projet dans la région de Genève. Nous nous occupons de toute la partie administrative (payroll, permis, administration et relocation le cas échéant). LE ROLE Au sein du service Data science, vous collectez les données pertinentes, les nettoyez et les préparez pour l'analyse, puis appliquez des techniques statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour en extraire des informations utiles. Vous développez des modèles de data science et d'IA (Deep Learning, Computer Vision, langage naturel, Reinforcement Learning ou autres méthodes avancées selon les besoins du projet). Collecter et analyser des données issues de sources variées (automatiser l'extraction, l'intégration et la mise à jour des données). Réaliser l'analyse exploratoire des données avec des outils statistiques et des visualisations. Concevoir et développer des algorithmes et des modèles de data science et d'IA, et en améliorer les résultats. Évaluer la performance des modèles avec des mesures appropriées et les ajuster pour améliorer leur précision et leur généralisation. Collaborer avec des ingénieurs logiciels pour intégrer les modèles dans des applications ou des systèmes existants, et assurer leur déploiement efficace et sécurisé en production. Présenter et partager les résultats de manière claire et compréhensible aux parties prenantes. Démarrage prévu en janvier 2027. Requirements VOTRE PROFIL Diplôme d'ingénieur ou Master (ou équivalent) en data science ou domaine similaire. 5 ans et plus d'expérience dans le domaine. Très bonnes connaissances de Python et de Jupyter, des bibliothèques PyTorch, TensorFlow, Conda et Scikit-learn. Très bonnes connaissances du traitement du langage naturel, du Machine Learning et du Deep Learning, ainsi que de la qualité des données. Bonnes connaissances de la technologie de gestion des bases de données et de l'organisation orientée service (approche ITIL). Important: aider les métiers à définir des objectifs réalistes à partir de leurs besoins et de leurs données; autonomie dans la réalisation et le déploiement des algorithmes et des modèles de data science et d'IA. Qualités: travail en équipe et partage des connaissances, excellente capacité rédactionnelle, de synthèse et de présentation, capacité à prendre des décisions, à challenger les besoins et à être force de proposition, autonomie, dynamisme, capacité à travailler sous stress, gestion des risques. Une accréditation de sécurité peut être demandée. Benefits C'est une excellente opportunité de rejoindre une large entité genevoise sur le long terme et de participer à un grand projet de transformation. Si vous êtes intéressé, merci de nous contacter. Envoyez-nous votre CV en français en précisant dans le sujet la référence JOBID:J5274 et en indiquant dans votre email votre disponibilité ou préavis. Un membre de l'équipe vous contactera dans les 24h suivant votre candidature.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (03) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Vous êtes Data Scientist expérimenté.e et souhaitez travailler sur des problématiques qui combinent analyse statistique, traitement de données massives et industrialisation ? Nous recherchons un.e Data Scientist capable d'intervenir de bout en bout : de la compréhension du besoin métier jusqu'à la mise en production de traitements de données, avec un enjeu particulier autour de Python et PySpark. Votre rôle Vous travaillerez directement avec les experts métiers pour comprendre leurs problématiques, identifier les données pertinentes et construire les traitements permettant d'y répondre. Concrètement, vous serez amené.e à : - participer aux ateliers avec les experts métiers pour recueillir et préciser leurs besoins - rechercher les données pertinentes et réaliser les analyses exploratoires - concevoir et développer les traitements de données - mener des études statistiques - développer, lorsque le besoin le nécessite, des modèles de Machine Learning - restituer vos analyses sous forme de rapports d'étude ou de tableaux de bord - porter des codes d'expérimentation ou d'étude vers PySpark afin de permettre leur industrialisation. Vous contribuerez également à la veille sur les méthodes et outils de Data Science, ainsi qu'au partage des bonnes pratiques. Un rôle qui ne s'arrête pas à la modélisation Le poste comporte une dimension importante de cadrage et d'industrialisation. Vous pourrez intervenir directement auprès des métiers, sans participation systématique d'un Product Owner ou d'un Product Manager. Vous devrez donc être à l'aise pour recueillir un besoin, animer des ateliers et traduire les problématiques rencontrées en solutions data. Vous participerez également à la rédaction des documents de cadrage et pourrez proposer des architectures de traitements et des modèles de données destinés à la production. Environnement technique Vous travaillerez principalement avec : Python - PySpark - Hadoop - PostgreSQL - Power BI - GitLab - GitLab CI/CD - Jira - Confluence Côté Python, l'environnement comprend notamment : Pandas - Polars - Scikit-learn -Matplotlib - XGBoost - Pandera - GeoPandas

Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Expert en agentic coding. Vous maîtrisez parfaitement les outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT) pour accélérer le développement tout en maintenant des standards de qualité élevés. Vous êtes capable de décomposer des problèmes complexes en instructions claires pour l'IA et de valider/optimiser le code généré. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire. • Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists • Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers • Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) • Utilisation experte du agentic coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité • Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) • Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) • Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) • Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) • Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA • Partage des best practices de agentic coding avec l'équipe • Expérience démontrée en agentic coding avec utilisation productive d'outils IA (GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, ChatGPT) • Expertise en frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain • Expérience confirmée avec les LLMs (fine-tuning, prompt engineering, RAG, agents) • Maîtrise des plateformes Cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) • Connaissance des technologies MLOps et pipelines CI/CD pour modèles IA • Compétences en data engineering (preprocessing, feature engineering, pipelines de données) • Maîtrise des bases de données (SQL, NoSQL, Vector DBs) • Expérience en développement d'APIs (FastAPI, Flask, REST) • Bonne connaissance de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) • Expertise en testing et qualité du code (pytest, unittest, code coverage) • Connaissance des outils de versioning (Git, GitLab/GitHub) • Un plus : Expérience en Computer Vision et/ou NLP

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Détecte les menaces invisibles et révolutionne l'analyse comportementale du SOCAu sein du Security Operations Center (SOC) d'un grand compte, nous recherchons un(e) Data Scientist Cybersécurité / SOC. Ton rôle consistera à renforcer les capacités de détection des cybermenaces par l'exploitation avancée des données de sécurité, en concevant des modèles prédictifs et d'analyse comportementale pour isoler les signaux faibles et optimiser la réponse aux incidents. Ton futur environnementTu évolueras au cœur du Security Operations Center d'une infrastructure d'envergure. En interface directe avec les analystes SOC, les ingénieurs SIEM et les spécialistes de la Threat Intelligence, tu interviendras sur des flux massifs de journaux d'événements. C'est le cadre idéal pour appliquer le Machine Learning et la Data Science à la lutte contre les cyberattaques, tout en industrialisant des modèles au sein d'architectures de données distribuées. Tes missions clésModélisation & Détection Avancée des Menaces (Mode DATA & IA) : Concevoir, développer et entraîner des modèles de détection d'anomalies sur des volumétries massives de journaux de sécurité (logs réseau, système, identité et applicatifs). Développer et déployer des algorithmes d'analyse comportementale des utilisateurs et des entités (UEBA) pour identifier les compromissions de comptes et les mouvements latéraux. Mettre en œuvre des modèles de scoring et de priorisation dynamique des alertes afin de réduire le bruit et le taux de faux positifs pour les analystes. Réaliser l'ingénierie des caractéristiques (feature engineering) sur des jeux de données complexes et fortement déséquilibrés. Évaluer rigoureusement les performances des modèles à l'aide de métriques adaptées à la détection d'intrusions (précision, rappel, ROC-AUC, taux de faux positifs). Industrialisation & Collaboration SOC (Mode RUN & MLOps) : Assurer l'industrialisation, le déploiement et le monitoring continu des modèles en production (MLflow, Docker, Kubernetes). Collaborer au quotidien avec les analystes SOC et les équipes d'investigation pour qualifier les détections et réinjecter les retours terrain dans l'entraînement des algorithmes. Mener une veille active sur les nouvelles techniques d'attaque répertoriées dans le cadre de référence MITRE ATT&CK. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 en Data Science, statistiques, informatique décisionnelle ou cybersécurité. Expérience : Tu justifies d'une expérience de 3 à 5 ans en Data Science et Machine Learning, idéalement appliquée aux cas d'usage de la cybersécurité ou de la détection de fraude. Expertise Data Science & IA Impérative : Maîtrise des algorithmes de détection d'anomalies (Isolation Forest, autoencodeurs, One-Class SVM) et de l'apprentissage sur données déséquilibrées. Pratique confirmée de l'écosystème Python Data Science (Python, scikit-learn, PyTorch, pandas, numpy). Culture Cybersécurité & Données Massives : Bonne compréhension du fonctionnement d'un SOC, des typologies de menaces et de la matrice MITRE ATT&CK. Connaissance des architectures distribuées et des outils volumétriques (SQL, Spark, Kafka). Familiarité avec les solutions SIEM (Splunk, Elastic, Microsoft Sentinel) et le suivi de cycle de vie ML (MLflow). Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsEsprit d'Analyse et Goût pour l'Investigation : Curiosité intellectuelle pour traquer les anomalies statistiques au sein de flux de données brutes. Rigueur Méthodologique : Précision scientifique indispensable dans la validation des métriques de détection et la gestion des faux positifs. Sens du Travail d'Équipe : Aisance relationnelle pour vulgariser les choix algorithmiques auprès des analystes sécurité opérationnels. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie.

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 : Les modalités Lieu : Paris Télétravail : 50%. Démarrage : 01/01/2027. Les missions attendues par le Développeur Big Data Senior – Python Park (H/F) : Contexte Pour un acteur majeur du secteur de l'énergie, nous recherchons un profil Data Scientist / Développeur Big Data Senior pour intégrer une équipe dédiée à la réalisation d'études et de produits data innovants. Vous interviendrez sur des thématiques stratégiques telles que la maintenance prédictive, la mobilité électrique et les charges sur le réseau. Plus spécifiquement, la mission s'articule au sein de l'équipe "Branchements", avec un focus particulier sur le traitement des adresses et de la localisation. Vous accompagnerez le cycle de vie complet des produits data, de l'exploration initiale jusqu'à leur mise en production opérationnelle. Vos missions Animer des ateliers avec les experts métiers afin de recueillir et définir précisément les besoins, en toute autonomie. Rechercher les données adéquates et mener des analyses exploratoires poussées. Concevoir et développer des traitements de données sur de très fortes volumétries (plusieurs dizaines de millions de lignes). Réaliser des études statistiques approfondies et développer des modèles de Machine Learning. Industrialiser les codes d'expérimentation, notamment en refactorisant des scripts Python vers des traitements robustes en PySpark. Restituer les résultats et assurer le reporting sous forme de tableaux de bord ou de rapports d'étude. Rédiger les documents de cadrage du projet et animer des groupes de travail autour des processus métiers. Assurer une veille technologique active sur les outils de data science et partager les bonnes pratiques avec l'équipe. Environnement technique Python (pandas, polars, scikit-learn, matplotlib, xgboost, pandera, geopandas), PySpark, Hadoop, PostgreSQL, PowerBI, GitLab (CI/CD), Jira, Confluence.

Dans le cadre de la modernisation de son architecture d'intelligence artificielle, le client fait évoluer ses capacités de classification d'images et de détection de défauts. Le projet vise à maintenir les capacités de traitement des images électro-optiques tout en étendant les fonctionnalités aux images microscopiques issues de l'inspection automatique en ligne. La mission contribue également à l'intégration des modèles d'IA dans l'architecture applicative et à leur déploiement automatisé. Missions : - Développer les moteurs d'apprentissage basés sur l'intelligence artificielle - Optimiser les moteurs d'inférence - Refonte des modèles existants pour améliorer leurs performances - Améliorer l'évolutivité des modèles d'intelligence artificielle - Accompagner l'intégration des modèles dans l'architecture de l'application - Maintenir les capacités de traitement des images électro-optiques - Étendre les fonctionnalités de traitement aux images microscopiques - Contribuer à l'optimisation du moteur d'inférence - Participer à la mise en place de fonctionnalités de déploiement automatisé Profil attendu : Data Scientist disposant d'au moins 2 ans d'expérience en développement et optimisation de modèles d'intelligence artificielle. Une expérience avec Python, PyTorch et scikit-learn est attendue, ainsi qu'une connaissance de DistributedDataParallel. La capacité à intégrer et optimiser des modèles d'IA au sein d'une architecture applicative est requise.

Dans le cadre d'une mission de continuité opérationnelle, une entreprise recherche un Data Analyst afin de renforcer ses équipes sur un environnement Data & Cloud. Les informations disponibles à ce stade permettent d'identifier un environnement principalement orienté autour de la gestion, préparation, modélisation et analyse des données, ainsi que de la production de reportings et d'indicateurs. Le contexte fonctionnel précis et les enjeux détaillés de la mission sont encore en cours de consolidation. Des échanges complémentaires avec le client permettront de préciser le périmètre, les priorités et l'organisation de l'équipe. Missions principalesParticiper à la préparation, la transformation et la structuration des données. Réaliser des analyses de données et produire des indicateurs pertinents. Participer à la modélisation des données. Concevoir et maintenir des rapports et tableaux de bord. Contribuer à la gestion et à la qualité des données. Recueillir et analyser les besoins fonctionnels et techniques. Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques. Participer aux phases de mise en production. Contribuer au cadrage et au suivi des sujets projet. Participer aux comités de pilotage et au suivi des objectifs. Accompagner et former les utilisateurs sur les solutions mises en place. Collaborer avec les équipes métiers et techniques. Environnement techniqueOutils : Microsoft Power BI Microsoft Excel Microsoft Power Query Git Apache Airflow Langages et technologies : SQL Python DAX Pandas Scikit-learn Apache Spark JavaScript Frameworks / bibliothèques : Plotly TensorFlow Bases de données : Google Cloud BigQuery MariaDB MySQL Cloud : Google Cloud Platform (GCP)

Contexte Dans le cadre d'un accord-cadre avec un groupe bancaire international, nous recherchons des Data Scientists disposant d'une expérience démontrable et mesurable sur des projets d'intelligence artificielle. Les postes sont ouverts sur trois niveaux de séniorité (0-2 ans, 2-5 ans, 6 ans et plus d'expérience sur des projets IA). Poste en CDI: Salaire suivant expérience / Package avec ou sans voiture Vos missions Collecte et préparation des données Récupérer et nettoyer les données issues de sources variées (bases de données, API, fichiers) Mener les analyses exploratoires (EDA) pour qualifier la structure et la qualité des données Réaliser les transformations et le feature engineering permettant d'améliorer la pertinence des modèles Développement de modèles Sélectionner et entraîner des modèles de machine learning et de deep learning adaptés au cas d'usage Comparer les approches (régression, classification, réseaux de neurones) Optimiser les modèles par tuning d'hyperparamètres et validation croisée Déploiement et industrialisation Intégrer les modèles dans les applications et systèmes, en collaboration avec les équipes MLOps/DevOps Mettre en place les pipelines d'entraînement et de mise à jour Assurer le suivi des performances en production et détecter les dérives de modèle (model drift) Restitution et valorisation Présenter résultats et insights aux équipes métier via visualisations et rapports Expliquer le fonctionnement des modèles et leur impact business Veille et amélioration continue Suivre les avancées en IA et machine learning Tester de nouvelles architectures et frameworks (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) Contribuer à l'amélioration des algorithmes et des processus internes Un atout Expérience en environnement bancaire ou assurance (risque, conformité, lutte anti-fraude, scoring) Connaissance des exigences de gouvernance et de validation des modèles Pratique des environnements cloud IBM / On premise