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Acteur majeur dans le domaine IT, depuis notre création en 1993, nous n'avons cessé de croître et d'évoluer. Avec une équipe dévouée de près de 1.400 collaborateurs répartis sur plusieurs sites en Belgique, au Luxembourg, en France et au Canada, NSI a suivi une trajectoire exceptionnelle. Notre entreprise est à la pointe de la révolution numérique, offrant une gamme complète de services IT, de l'analyse au développement de logiciels, en passant par l'architecture et la gouvernance IT. Votre rôle au sein de NSI Nous recherchons un(e) Consultant(e) Data Analyst – Big Data H/F afin d'intervenir au sein d'un grand acteur du secteur des télécoms, sur le pilotage de la qualité de service de son réseau fixe. Descriptif des missions Au sein d'une cellule dédiée à la qualité de service, vous produisez des analyses à partir de datasets que vous constituez sur les données issues des plateformes Big Data du client. Vous avez également la responsabilité de rendre disponibles les données une fois celles-ci nettoyées, préparées et formatées, sous forme de datasets ou de tables mis à disposition des Data Scientists de l'équipe. Vous développez enfin des tableaux de bord de suivi des KPI. Missions Constituer des datasets à partir des données des plateformes Big Data Nettoyer, préparer et formater les données Mettre à disposition des Data Scientists des datasets et des tables exploitables Développer des tableaux de bord de suivi des KPI Produire des analyses commentées

- Études & analyses de données : Traduire les besoins métiers en travaux d'exploitation; produire des études ad hoc et des synthèses à partir de traitements SQL; faire émerger tendances, segmentations et comportements. - Datamining & statistiques : Analyses descriptives et exploratoires; approches de classification, segmentation, scoring, détection de profils; interprétation pédagogique des résultats. - Restitutions QlikSense : Concevoir et faire évoluer applications et tableaux de bord; garantir lisibilité, cohérence et pertinence des indicateurs. - Accompagnement métier : Recueillir et challenger les besoins; restituer de façon exploitable; faire le lien entre problématique métier, données disponibles et solution. - IA / analytique avancée : Identifier avec les métiers des cas d'usage à valeur; tester des approches pragmatiques dans une logique de preuve de valeur, en veillant à la qualité des données et à l'interprétabilité. Python en appui lorsque pertinent. - Qualité : Requêtes SQL robustes, optimisées et documentées; contrôle de la cohérence des données; documentation des traitements et hypothèses.

Nous recherchons un(e) Data Scientist pour renforcer une équipe spécialisée en Data Science / Recherche Opérationnelle, sur des sujets de prédiction et de modélisation. Missions : Développer et améliorer des modèles de prédiction Travailler sur des problématiques de Machine Learning et Time Series Réaliser des analyses et modélisations statistiques Participer ponctuellement à des projets exploratoires Stack : Python, Machine Learning, Time Series, Spark, Git Compétences appréciées : GCP / BigQuery, statistiques bayésiennes, prévision et optimisation de la demande, REST, Unix/Linux, Terraform, GitHub Actions

URGENT Merci de contacter Sumi Delplanque via LinkedIn Rattaché·e au département Data, RO & IA, vous rejoignez une équipe de 8 personnes travaillant sur la gestion des recettes. Votre mission : Développer et améliorer les moteurs de prédiction utilisés pour anticiper la demande, la capacité et la volonté de payer. Vous interviendrez aussi ponctuellement sur des projets exploratoires côté digital et opérations, notamment en vision par ordinateur. C'est une mission qui mêle rigueur analytique et exploration - 60% d'innovation, 40% de continuité - avec un vrai terrain de jeu pour quelqu'un qui aime creuser un problème métier autant qu'un modèle mathématique. Compétences recherchées Techniques et fonctionnelles Maîtrise du Machine Learning, en particulier appliqué aux séries temporelles (Time Series) Fort intérêt pour la modélisation mathématique et les statistiques bayésiennes Maîtrise de Python Compréhension d'un environnement cloud, idéalement GCP Connaissances en gestion des recettes : un vrai plus, pas un prérequis Soft skills Bonnes capacités de communication et d'apprentissage Rigueur et autonomie - ce sont d'ailleurs les points différenciants attendus sur ce poste Le challengeS'approprier un nouveau domaine métier (la gestion des recettes) et transformer cette compréhension en modèles de prédiction concrets et exploitables par les équipes business.

Vous serez en charge d'accompagner des projets Data Science et IA, avec un focus prioritaire sur les sujets marketing, connaissance client et personnalisation CRM. La prestation portera notamment sur le projet de moteur d'offres personnalisées / personnalisation CRM, ainsi que sur d'autres cas d'usage marketing pouvant inclure les scores, la segmentation, la recommandation, la personnalisation des offres, le ciblage de campagnes ou l'optimisation du parcours client. Vos missions consisteront à contribuer: Expérience Data Science : capacité à intervenir de manière autonome sur des cas d'usage complexes, du cadrage métier à l'industrialisation. Analyse et préparation des données : maîtrise de l'exploration, de la qualité des données, des analyses statistiques et de la constitution des jeux d'apprentissage, de validation et de test. Modélisation Data Science et IA : capacité à concevoir, entraîner, comparer et évaluer des modèles de Machine Learning, statistiques ou d'IA, avec des métriques adaptées. Marketing analytique et personnalisation CRM : expérience souhaitée sur des cas d'usage de moteur d'offres personnalisées, scoring d'appétence, ciblage de campagnes, segmentation client, recommandation produit, next best action / next best offer, mesure de performance marketing et optimisation de la conversion des leads. Industrialisation et MLOps : capacité à produire du code structuré, maintenable et documenté, à préparer les modèles pour la mise en production et à mettre en place des indicateurs de monitoring. Passage à l'échelle et appropriation métier : capacité à concevoir des solutions réutilisables, documentées et industrialisables, intégrables dans des processus CRM ou commerciaux, avec une attention particulière portée à l'appropriation par les équipes internes et les utilisateurs métier. Explicabilité, gouvernance IA et conformité : connaissance des bonnes pratiques d'explicabilité, de traçabilité, d'auditabilité, d'identification des biais, de suivi des dérives et de conformité aux standards internes. Collaboration et communication : aptitude à travailler avec les métiers, Product Owners, Data Engineers, Architectes, équipes IT, Gouvernance et Sécurité, et à restituer clairement les résultats, limites et recommandations. Les livrables attendus sont les suivants: analyses et diagnostics de données ; scripts, notebooks, traitements ou composants analytiques documentés ; modèles Data Science / IA entraînés, évalués et documentés ; éléments d'explicabilité, de monitoring et de suivi des risques modèles lorsque pertinent ; supports d'industrialisation, de mise en production et de suivi ; documentation de transfert de compétences et recommandations d'amélioration continue ; supports de restitution aux parties prenantes métier et techniques. Les livrables destinés à être partagés avec des pays ou utilisés dans un contexte international devront également pouvoir être remis en anglais

Merci de contacter Sumi Delplanque directement. Vous allez me trouver facilement sur google. Rattaché.e au département Data OR & AI de notre client, au sein de l'équipe Finance, votre mission consistera principalement à concevoir, développer et déployer des applications de Machine Learning et d'IA Générative au service des métiers des achats client. Objectifs principaux : Cas d'usage variés, allant des applications prédictives (classification, aide à la décision, etc.), Traitement intelligent de documents (OCR, parsing, extraction d'informations), Phases de cadrage et de prototypage (POC) Industrialisation des solutions IA. Compétences techniques : Maitrise du python Compréhension d'un environnement cloud (GCP) > MANDATORY Maitrise des techniques de Machine Learning (notamment modélisation mathématiques/statistiques) et aussi d'IA générative (LLM, RAG, Pipelines de Parsing ..) Détails subsidiaires : Equipe de 4 personnes Autre : Localisation : Roissy Charles de Gaulle Télétravail : 3 jours / semaine Date de commencement : 01 septembre 2026 Durée de la mission : 12 mois Déplacements : Possible à Amsterdam ou Toulouse, tous les 6 mois environ. Anglais : travail au quotidien, réunions, documentation écrite, etc.

Mettre en en œuvre des outils, techniques et méthodes statistiques complexes pour permettre d'organiser, synthétiser et traduire efficacement des données métiers. Apporter un appui analytique à la conduite d'exploration et à l'analyse de données métiers complexes permettant de fournir des indicateurs concrets. Identifier à partir des exigences métiers les données les plus intéressantes et pertinentes Dégager des logiques de génération d'indicateurs pour les métiers Concevoir les tableaux de bord nécessaires à la restitution des différents indicateurs sous la forme de Data visualisation. Entrants : Normes et standards d'architecture d'entreprise Plan d'occupation des sols (POS) et cartographies SI Exigences métiers Cartographie des données Livrables : Présentation de l'activité métier sous forme · D'indicateurs de performance · De tableaux de bord

Mettre en en œuvre des outils, techniques et méthodes statistiques complexes pour permettre d'organiser, synthétiser et traduire efficacement des données métiers. Apporter un appui analytique à la conduite d'exploration et à l'analyse de données métiers complexes permettant de fournir des indicateurs concrets. Identifier à partir des exigences métiers les données les plus intéressantes et pertinentes Dégager des logiques de génération d'indicateurs pour les métiers Concevoir les tableaux de bord nécessaires à la restitution des différents indicateurs sous la forme de Data visualisation. Entrants : Normes et standards d'architecture d'entreprise Plan d'occupation des sols (POS) et cartographies SI Exigences métiers Cartographie des données Livrables : Présentation de l'activité métier sous forme · D'indicateurs de performance · De tableaux de bord

Mettre en en œuvre des outils, techniques et méthodes statistiques complexes pour permettre d'organiser, synthétiser et traduire efficacement des données métiers. Apporter un appui analytique à la conduite d'exploration et à l'analyse de données métiers complexes permettant de fournir des indicateurs concrets. Identifier à partir des exigences métiers les données les plus intéressantes et pertinentes Dégager des logiques de génération d'indicateurs pour les métiers Concevoir les tableaux de bord nécessaires à la restitution des différents indicateurs sous la forme de Data visualisation. Entrants : Normes et standards d'architecture d'entreprise Plan d'occupation des sols (POS) et cartographies SI Exigences métiers Cartographie des données Livrables : Présentation de l'activité métier sous forme · D'indicateurs de performance · De tableaux de bord

Nous recherchons un Data Scientist confirmé pour rejoindre le Centre d'Expertise Data d'un grand groupe acteur du secteur du transport en commun. Vous interviendrez sur des projets à forte valeur métier combinant data science, intelligence artificielle et analytique avancée, en pilotant l'identification, la conception, le développement et le déploiement de cas d'usage innovants au service de l'organisation. Vous évoluerez dans un environnement technique structuré, au sein d'une équipe pluridisciplinaire, en suivant une méthodologie de delivery éprouvée. Votre mission consistera à transformer des problématiques métier complexes en solutions data analytiques performantes, en assurant la liaison constante entre les équipes techniques et les porteurs de projets métier. Responsabilités : - Identifier, qualifier et prioriser les cas d'usage Data Science à forte valeur ajoutée en collaboration avec les parties prenantes métier - Concevoir et développer des modèles prédictifs, algorithmes et analyses statistiques avancées répondant aux besoins opérationnels - Assurer l'ensemble du cycle de vie du projet : cadrage, expérimentation, validation et mise en production - Conduire des analyses exploratoires approfondies sur des volumes de données conséquents et en extraire des insights actionnables - Piloter le déploiement des modèles en environnement de production et assurer leur intégration dans les processus métier existants - Animer les instances projet (kick-off, sprint reviews, comités de pilotage, ateliers de cadrage) en tant qu'expert technique - Accompagner les équipes métier dans la compréhension et l'adoption des solutions déployées - Valoriser les résultats via des démonstrations, présentations et documents de synthèse destinés à des audiences variées - Participer à l'amélioration continue des bonnes pratiques et des modèles de delivery au sein du Centre d'Expertise Data Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Paris

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.

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.

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.

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.

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.

Nous recherchons un Technicien Support de Proximité H/F afin de renforcer nos équipes et d'assurer le support bureautique, scientifique ainsi que le maintien en conditions opérationnelles de l'environnement informatique de notre client. Sous la responsabilité du Team Leader, vous intervenez auprès des utilisateurs et participez à l'administration et à l'exploitation de l'infrastructure informatique du site. Vos missions Assurer le support technique de proximité (matériel et logiciel) auprès des utilisateurs ; Analyser, diagnostiquer et résoudre les incidents ; Installer, configurer et mettre en service les postes de travail et les logiciels ; Réaliser les déploiements, migrations et renouvellements de postes ; Installer et maintenir les équipements de visioconférence et assister les utilisateurs lors des appels ; Administrer les comptes utilisateurs ; Assurer la mise à jour et le suivi du parc informatique ; Rédiger les procédures d'intervention et enrichir la base de connaissances ; Réaliser des reportings et statistiques d'activité ; Installer, administrer et assurer la maintenance de serveurs physiques et virtuels ; Participer à la mise en place, au suivi et au contrôle des sauvegardes sous Windows et Linux ; Réaliser les migrations de serveurs et les mises à jour de l'infrastructure, y compris en dehors des horaires d'activité lorsque cela est nécessaire ; Installer et maintenir les postes techniques ainsi que les logiciels spécifiques aux laboratoires ; Effectuer les opérations de brassage réseau et participer à la configuration des switches ; Veiller au maintien de la sécurité des serveurs, des postes de travail et des équipements réseau ; Participer à la gestion des projets techniques, aux commandes de matériel, au suivi des stocks et à la préparation des budgets ; Réaliser une veille technologique et participer aux tests de nouveaux équipements. Des déplacements sont à prévoir sur la région.