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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.

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.

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.