Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Streamlit

Cherry Pick est à la recherche d'un Data Scientist Full-Stack Python / Streamlit (H/F) pour l'un de ses clients. ontexte de la mission Dans le cadre d'un projet de transformation digitale d'envergure pour un acteur majeur de la grande distribution, vous rejoindrez l'équipe en charge d'une plateforme web interne. Ce projet vise à révolutionner la gestion des campagnes de couponing personnalisé en remplaçant les supports publicitaires physiques (kakemonos) par des écrans électroniques (e-paper) en magasin. Ce projet est à la croisée de l'IoT et de la gestion de campagnes marketing. Vos missions et responsabilités En tant que renfort clé pour l'équipe, vous jouerez un rôle central dans la construction et l'évolution des "produits data" de la plateforme. Vos missions principales seront les suivantes : Concevoir et mettre en place le système de mesure de la performance des campagnes, de la collecte des données brutes à la restitution des résultats. Définir les KPIs pertinents en collaboration avec les équipes métier. Traiter, analyser et préparer les données pour le calcul d'indicateurs de performance et d'agrégats statistiques. Automatiser la création d'échantillons et le calcul de la performance des campagnes. Développer et maintenir le front-end de la plateforme à l'aide de Streamlit , en apportant votre expertise pour des développements complexes. Collaborer sur des projets de "data sharing" afin de rendre les données accessibles et exploitables. Environnement Technique Langages : Python, SQL Framework : Streamlit (expertise forte requise) Cloud : GCP (Google Cloud Platform) Services GCP : Vertex AI, BigQuery Outils : GitLab Profil recherché Vous justifiez d'une expérience solide de 6 à 8 ans dans le domaine de la Data Science et de l'ingénierie data, avec un track record de projets complexes et mis en production. Vous maîtrisez parfaitement Python et avez une expertise avérée sur Streamlit , idéalement sur des projets de grande envergure. Une bonne connaissance de l'environnement GCP et de ses services (BigQuery, Vertex AI) est indispensable. Vous êtes autonome, rigoureux et proactif, capable de prendre en charge des sujets de bout en bout. Un niveau d'anglais professionnel est requis.

Vous serez responsable du développement de solutions basées sur l’Intelligence Artificielle afin de renforcer la sécurité de la production informatique et d’en optimiser les processus. Vous vous appuierez sur Python et les bibliothèques associées pour concevoir et déployer des modèles d’apprentissage automatique et des interfaces utilisateurs. Votre rôle Développement et déploiement de modèles IA · Développer et déployer des solutions basées sur l'IA en utilisant Python · Améliorer continuellement les outils en fonction des retours utilisateurs et de la connaissance des données Création d’interfaces utilisateurs · Concevoir des interfaces utilisateurs en utilisant Streamlit, Gradio, Flask, et d'autres frameworks pertinents Traitement des données et préparation des jeux d’essai · Mettre en œuvre des processus ETL (Extract Transform Load) pour gérer et transformer les données · Exploiter des bibliothèques telles que pandas et scikit-learn pour la manipulation des données et l’apprentissage automatique Collaboration avec les métiers · Collaborer avec les experts IA pour comprendre les exigences et adapter les outils en conséquence

Le consultant interviendra en tant que Data Scientist pour accompagner les travaux de consolidation et d'industrialisation de nouveaux services pour les directions métier. Le terrain de jeux sera les technologies IA Gen, les RAG et les chaines d'ingestions de corpus documentaires hétérogènes. Le DS sera en responsabilité de la conception (en collaboration avec les interlocuteurs métiers, Data et DSI) et le développement de solutions répondant aux besoins métier. Il réalisera les études de faisabilité, de risque et de performance nécessaire pour la maturation du Use Case à travers le cycle de vie (incubation, industrialisation, run). Livrables : Pipeline d'acquisition, préparation et traitement de données (structurées et non structurées) Pipeline d'entrainement, test et validation, Composants d'inférence Automatisation de pipeline et workflow Mécanismes et process de monitoring de la performance API Prototypes et démonstrateurs Plan d'experiences et de tests Documentation technique et fonctionnelle Rapport de veille technologique et technique

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Scientist" pour un client dans le secteur de de la publicité Description 🎯 Contexte du projet Le groupe développe une plateforme web innovante de gestion de coupons personnalisés. Ce projet allie IoT et gestion de campagnes retail, avec un besoin fort de mesure et pilotage des performances. L’équipe interne gère déjà le front en Streamlit, mais souhaite renforcer son expertise pour : Créer et industrialiser des dashboards performants, Automatiser la création d’échantillons et le calcul des indicateurs, Pré-calculer et visualiser des agrégats statistiques, Améliorer la mise en production et l’UX des produits data. 🛠️ Missions principales Concevoir et développer des interfaces analytiques avancées avec Streamlit (dashboards, data apps). Définir les KPI de performance et implémenter leur suivi. Industrialiser le calcul d’indicateurs et d’agrégats statistiques. Automatiser la création et le suivi des campagnes data marketing. Participer aux tests, à la mise en production et à l’optimisation continue. Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data / IoT / Produit.

Le Groupe voit dans l'arrivée des technologies d'IA Générative une opportunité majeure pour améliorer la productivité et la créativité de ses collaborateurs. Le Groupe a atteint un niveau de maturité sur le sujet qui l'amène à renforcer son dispositif intervenant sur les IA Génératives. Ce renfort doit permettre d'étendre le périmètre du projet à tous les métiers du groupe (maitrise de l'ingéniérie et de la performance) et de lancer les prochaines incubations (agents, graphrag, etc.) Nature de prestation : Le renfort interviendra en tant que Data Scientist pour accompagner les explorations et mise en service de pilote de nouveaux services pour nos directions métier. Le terrain de jeux sera les IA génératives et l'écosystème de technologies autour. Il sera en responsabilité de la conception (en collaboration avec les interlocuteurs métiers, Data et DSI) et le développement de solutions répondant aux besoins métier. Il réalisera les études de faisabilité, de risque et de performance nécessaire pour la maturation du Use Case à travers le cycle de vie (exploration, incubation, industrialisation, run) Livrables : Pipeline d'acquisition, préparation et traitement de données (structurées et non structurées) Pipeline d'entrainement, test et validation, Composants d'inférence Automatisation de pipeline et workflow Prototypes et démonstrateurs Plan d'experiences et de tests Documentation technique et fonctionnelle Rapport de veille technologique et technique

Conception et développement de solutions à haute technicité • Support niveau 3 : BI, DataScience, OpenData, DataHistorian (conseil et validation des solutions des équipes produits, Résolution d'incidents complexes) • Gestion des incidents infra, plateforme, réseau, et applicatifs complexes. Périmètres : AZURE et Snowflake • Support exploitation transverse et Interface avec Service IT Transverse de la DSI (Equipes Infra, Cloud, Sécurité, Architecture, Outillage…) • Interlocuteur technique privilégié avec les supports éditeurs (Microsoft, Snowflake) • Gestion de l'obsolescence des 50 VM (OS, Middleware, applications tierces) • Gestion de l'obsolescence des composants Azure • Gestion du parc de Workstation (Affectation, création, suppression) • Analyse & correction des impacts générés par d'autres services (FARO, Annuaire, CBO, sécu,...) • Mise en place et Monitoring de l'infrastructure • Développement script d’administration • Développement d’alerte de sécurité • Développement solution applicative • Développement solution infrastructure/sécurité (Infra As Code) (Subnet et Security Groupe prédéfinis, Gestion des rôles, des clés de chiffrement, des contrôles automatisés, Audit de sécurité) • Veille aux respects des principes généraux de sécurité et des règles de cybersécurité • Conception et implémentation des modèles de sécurité Azure • Revue des comptes Azure AD • Gestion des réseaux virtuels (Plan d'adressage IP, NSG, table de routage) • Pilotage ouverture de Flux CWAN • Veille au respect de l'état de l'art pour les langages de développement (SQL, C#, Powershell) • Revue et amélioration de code (SQL , C#, Powershell) • Maintenance et développement en amélioration continue du framework d’alimentation et de supervision de la plateforme PDA(.net/Powershell/Javascript) • DBA étude : Code review, audit et validation des PR, optimisation de requête et performance/factorisation, veille au respect des bonne pratique de code, Contrôle et ajustement des performances des bases de données (SQL Serveur, Snowflake, Managed Instance, Azure SQL) • DBA Système : Conception et implémentation des modèles de sécurité des bases de données, gestion de la performance des bases de données, monitoring et résolution d'incidents DEVOPS : • Administration Azure Devops (Gestion des accès, Sécurité, création de repo, affectation de licence) -> Méthode GITflow / GITHubflow • Formation (Rationalisation des usages DevOps de toutes les équipes produits) • Développement de pipeline CI/CD, Artefact, repo et taches Azure Devops Architecture technique et Solution : • Veille solution des principaux providers : Microsoft (Azure et Windows), AWS, Snowflake ->Architecture lambda (Big data), état de l'art • Conception & réalisation architecture applicative dans le respect du cadre • Etude stratégie plateforme, POC (Solution innovante, Big Data, multicloud), conception (HLD/LLD), • Build /RUN : Implémentation des services d'infrastructures et middleware

Description: Prestation de Data Scientist en IA Générative - Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen - Prompt engineering - Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen - Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences : - Expérience solide sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails - Expérience significative en Machine/Deep Learning serait appréciée : pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch

Contexte et objectifs de la mission : Le client recherche un Data Scientist / Data Engineer confirmé disposant d’une expérience éprouvée en Data Science, en Large Language Models (LLMs) et dans l’utilisation avancée de LangChain et LangGraph. Le candidat participera à la conception, l’optimisation et l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle sur une stack Azure Fabric, Docker et App Container Services, incluant des modèles multimodaux et de Computer vision. Missions : • Concevoir, entraîner et déployer des modèles prédictifs et explicatifs (Machine Learning, Deep Learning). • Développer et maintenir des pipelines de données performants sur Azure Fabric. • Conteneuriser et orchestrer les modèles via Docker et App Container Services. • Implémenter et automatiser des workflows complexes via n8n. • Intégrer et exploiter des LLMs (fine-tuning, RAG, GraphRAG) dans des environnements de production. • Développer des solutions avancées à l’aide de LangChain et LangGraph pour la création d’agents intelligents et d’applications IA. • Mettre en œuvre des modèles multimodaux (texte, image, audio, vidéo) et de computer vision. • Concevoir des interfaces de visualisation et d’interaction via Streamlit. • Exploiter des LLMs Azure OpenAI et des modèles open source (Mistral, Llama, etc.) via Hugging Face. • Garantir la qualité, la robustesse et la documentation du code et des modèles. Compétences essentielles et expérience • Automatisation & Orchestration : n8n • LLMs & IA Générative : fine-tuning, RAG, GraphRAG, LangChain, LangGraph, modèles multimodaux, Azure OpenAI, Hugging Face, LLMs open source • Machine Learning / Deep Learning : Régression linéaire et non linéaire, Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting, CNN, RNN, Transformers, Computer Vision • Cloud & Conteneurisation : Azure Fabric, Docker, App Container Services • Langages : Python, SQL • Frameworks & Outils : Streamlit, FastAPI, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow Profil recherché • Bac+5 (Master / Ingénieur) en Data Science • Minimum 5 ans d’expérience en Data Science et Data Engineering. • Expérience éprouvée dans la mise en production de LLMs et l’usage de LangChain / LangGraph. • Bonne maîtrise des LLMs open source et Azure OpenAI via Hugging Face. • Solides compétences en modélisation prédictive, automatisation et industrialisation de modèles IA. • Esprit analytique, rigueur et autonomie.

Contexte : Nous recherchons un Data Engineer / Data Manager senior pour un projet stratégique autour de l’automatisation des processus de production liés à l’actuariat et au Risk Management. L’objectif est de simplifier et industrialiser les traitements de pré et post-processing d’un outil de projection, actuellement très manuel et dispersé sur plusieurs outils. Missions principales : Concevoir et développer une solution intégrée dans Databricks pour automatiser la préparation et le traitement des données. Créer une interface utilisateur (via Streamlit, Gradio ou Dash) permettant de : Consulter, modifier et versionner les hypothèses avec workflow de validation. Orchestrer et automatiser les jobs de pré/post-processing. Sécuriser et tracer les échanges d’inputs/outputs (qualité, audit). Gérer le stockage des données dans des tables Delta avec schémas typés et versioning. Assurer la gestion des accès et le suivi de la qualité des données.

TEKsystems echerche pour le compte de son client : Un(e) Data Manager: Un chef d’orchestre de la donnée dans une organisation. Il ne code pas forcément au quotidien, mais il comprend les enjeux techniques et stratégiques liés à la data. Dans ton cas, il devra :🎯 Missions principales Structurer et piloter la gouvernance des données : garantir la qualité, la sécurité, et la traçabilité des données. Coordonner les équipes data : data ingénieurs, analystes, et architects. Définir les modèles de données : en lien avec les besoins métiers et les outils comme Snowflake. Mettre en place les premiers pipelines de données : pour alimenter les dashboards Tableau et les apps Streamlit. Traduire les besoins métiers en solutions data : notamment dans le cadre du CRM et des outils comme JIRA.

Data Scientist en IA Générative - Expérience solide sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails - Expérience significative en Machine/Deep Learning serait appréciée : pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen - Prompt engineering - Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen - Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) - Expérience solide sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails - Expérience significative en Machine/Deep Learning serait appréciée : pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch