Trouvez votre prochaine mission.

Les missions : o Requêter les bases de données de l’entreprise o Recenser et agréger les données de différentes sources o Analyser et explorer les données o Manipuler les données et créer des indicateurs ou de nouvelles variables o Modéliser (segmentation, score, prévision, analyse de pattern…) en s’appuyant sur des techniques de Machine Learning o Automatiser et optimiser les traitements o Analyser les résultats produits pour s’assurer de la qualité des livrables o Produire des data visualisations si nécessaire et en minimisant les actions de maintenance que cela impliquerait par la suite o Restituer les résultats des travaux à l’écrit mais également à l’oral devant des commanditaires et en équipe, en apportant une plus-value dans l’analyse o Accompagner les commanditaires dans la prise en main des livrables o Documenter les travaux réaliser sur les aspects techniques et fonctionnels o Capitaliser et travailler en équipe dans une démarche de boucle d’amélioration continue au sein du service o Utiliser les données en respectant le RGPD Les livrables attendus sont les suivants (liste non exhaustive) Compétences indispensables : o Maîtrise de Python o Excellentes compétences en Data management (manipulation, traitement, réflexion fonctionnelle, requêtage) o Bonnes connaissances en statistiques o Modélisation Machine Learning o Proactivité (veille méthodologique, questionnements proactifs sur les données et les besoins métiers) o Curiosité intellectuelle (méthodologique, technique, données) o Autonomie Compétences nécessaires : o Data visualisation avec Rshiny o Travailler en environnement Dockerisé o Gitlab : Connaissances de versionning et de partage de code (add, commit, push, pull, …) o Manipulation de grands volumes de données (optimisation de code…) o Supervision des modèles Compétences appréciées : o Bonnes connaissances en Spark o Bonnes connaissances en R o Aisance et rigueur rédactionnelle o Envie de faire partager aux autres ses compétences et bonnes pratiques o Capacité à communiquer et à faire preuve de pédagogie

Description des missions : Élaborer des scénarios permettant de comprendre et d’anticiper de futurs leviers métiers ou opérationnels pour l’entreprise. Réaliser tout le cycle de valorisation des données : choix, collecte, analyse de la qualité des données, redressement, préparation, puis valorisation spécifique à la Data Science (analyse prédictive et prescriptive, mise en place d'algorithmes d'apprentissage automatique ou profond, conception de visualisations dynamiques des données, Data Storytelling, etc.). Appliquer des techniques statistiques, text mining, comportementales, géolocalisation, extraction et analyse d’informations à partir de gisements de données (Big Data). Obtenir des données adéquates, trouver les sources de données pertinentes, faire des recommandations sur les bases de données à consolider, modifier, rapatrier, externaliser, internaliser, et concevoir des datamarts ou des entrepôts de données (data warehouses). Évaluer la qualité et la richesse des données (les rassembler, les modéliser et en vérifier la véracité). Analyser les résultats et les intégrer dans le système d’information cible du métier. Traduire les problématiques métiers en problèmes mathématiques/statistiques et vice versa. Comparer et évaluer différents modèles ou méthodes de calcul, et anticiper les avantages et inconvénients dans un environnement métier.

Notre client, secteur bancaire recherche un Data Scientist - IA Générative (H/F) dans le cadre d'un elongue mission. L'objectif est d'améliorer un POC existant et de continuer le développement du projet sur de nouveaux cas d'utilisation dans le domaine de l'IA générative. - Établir des scénarios pour anticiper des leviers métiers ou opérationnels. - Réaliser le cycle complet de valorisation de la donnée : collecte, analyse, préparation, et valorisation spécifique à la Data Science. - Appliquer des techniques d'extraction et d'analyse d'informations à partir de grands ensembles de données. - Évaluer la qualité des données, les modéliser, et vérifier leur véracité. - Analyser les résultats pour intégration dans le système d’information cible. - Traduire des problématiques métiers en problèmes mathématiques/statistiques.

Pour le compte de notre client, un grand groupe bancaire, nous recherchons un data scientist avec plus de 9 ans d'expérience dans l'IT. Dans le cadre de l'étude et la mise en œuvre de projet autour de l'IA générative, nous souhaitons faire appel à une ressource expérimentée dans le domaine de l'Intelligence Artificielle. Un POC a été réalisé par un prestataire extérieur, l'objectif est de reprendre les travaux, améliorer l'existant et continuer le projet sur de nouveaux use case. Python, LLM, RAG, AZURE, Node.js, AI et spécifiquement GAI

Data Scientist expérimenté pour rejoindre notre équipe logistique et transport. En tant que Data Scientist, vous jouerez un rôle crucial dans l'analyse des données, le développement de modèles d'IA en production, et la fourniture d'informations pour optimiser divers aspects de nos opérations de chaîne d'approvisionnement. Nous accueillons les candidats ayant une expertise dans les problèmes de prévision sachant tirer parti des données pour orienter les décisions commerciales. Activités et tâches : -Analyser de grands ensembles de données pour identifier les motifs, tendances et insights pertinents pour le département respectif de la chaîne d'approvisionnement. -Développer des modèles prédictifs et des algorithmes d'apprentissage automatique pour optimiser les processus liés à la logistique et le transport. -Développer des stratégies d'optimisation pour tirer parti des différents insights et fournir des recommandations éclairées à l'entreprise. -Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires comprenant la direction de la chaîne d'approvisionnement, l'ingénierie et le développement de produits pour aligner les efforts de données et d'IA avec les objectifs commerciaux. -Concevoir et mettre en œuvre des outils de surveillance des modèles pour suivre les performances des modèles et mesurer l'efficacité des stratégies de chaîne d'approvisionnement. -Évaluer continuellement et améliorer les modèles et méthodologies existants pour améliorer la précision et l'efficacité. -Communiquer les résultats et les recommandations aux parties prenantes grâce à des présentations et des rapports clairs et concis. -Rester informé des tendances de l'industrie et des technologies émergentes en science des données et gestion de la chaîne d'approvisionnement.

Hanson Regan recherche un Data Scientist pour un contrat de 6 mois renouvelable basé à Aix en Provence Compétences et expériences demandées : - Expérience +3 ans en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur) - Expérience sur l'utilisation des LLM (prompt Engineering) - Solides compétences en programmation Python -Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Etre curieux (se) et pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie Data en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe Profil demandé plutôt orienté data analyst s'il vous plaît contactez-moi si cela vous intéresse

ANGLAIS COURANT MANDATORY We are seeking a data scientist service with at least 3 years of expertise in NLP topics, LLM, and Generative Artificial Intelligence to fill this role. The ideal profile will have expertise in developing and evaluating LLM-based and RAG-based applications, as well as experience in fine-tuning LLMs. MISSION - Develop applications using LLMs and RAG pattern. - Monitor and evaluate the performance of the LLM-based applications and make recommendations for improvements as needed. - Fine-tune models as needed. - Collaborate in industrializing the developed applications. - Ensure the security of the developed applications and the data they process. - Communicate regularly with different teams across the company, including business and IT teams.

Teksystems, cabinet de conseil et services IT recherche pour l'un de ses clients grands comptes un Data Scientist Power BI Tâches : · Identification des outils d’analyse ; · Définition de solutions de stockage des données ; · Recueil et analyse des données pertinentes pour l’entreprise ; · Construction d’algorithmes permettant d’améliorer les résultats de recherches et de ciblage ; · Élaboration de modèles de prédictions afin d'anticiper les évolutions des données et des tendances ; · Création de tableaux de bord adaptés afin de rendre les résultats lisibles et exploitables par tous les métiers ; Veille technologique (collecte de données, plateformes de traitement, expérimentation)

Notre client est responsable de la conception, du développement et de la production du système d’information et des infrastructures techniques Il définit les politiques de l’IT et coordonne leur mise en place. Afin de répondre aux exigences réglementaires de lutte anti blanchiment la Compliance mène un programme de déploiement de son dispositif de monitoring. Au sein de GIT, l’IT Compliance intervient sur le Programme AML, notamment à travers de solutions editeurs framework IA et des solutions packagées d’AML intégrant des capacités de machine learning. Mission à Montrouge

Bonjour, Nous recherchons un profil avec + de 5ans d'expérience pour le poste de Data scientist, idéalement avec des expériences dans le secteur du retail, industrie, grande distribution. Missions : recueillir les besoins, et aligner la construction des solutions analytiques & techniques aux enjeux métier et business; concevoir des protocoles de test et de mesure rigoureux, en prenant en compte leurs contraintes; contribuer itérativement au projet en tant que data scientist : collecte des données et préparation, modélisation, développement, revue de code, déploiement des solutions, suivi de l’impact; - communiquer efficacement sur les approches auprès de publics non spécialistes; être garant des méthodologies de science des données et de développement logiciel de l'équipe (facilitant notamment la qualification des sous-projets, les développements itératifs, l'industrialisation des solutions, leur maintenabilité, la mesure et le suivi de leur performance) Discuter les choix techniques avec l’équipe, arbitrer en cas de besoin Environnement technique : SQL, Python, GCP, DBt, Kubernetes, Docker, Git

Un grand groupe est à la recherche d'un Data Scientist pour rejoindre un projet au sein du pôle Data Science. Pour ce projet, il recherche un.e data scientist senior qui rejoindra une équipe agile constituée d’un.e PO, de data scientists et 2 data engineers. Il pourra également participer aux échanges réguliers avec la communauté d’une quarantaine d'ingénieurs (data scientists, engineers, devops) : présentations, partage de retours de conférences, débats sur les problématiques ML, de développement logiciel, ...

Description du poste : En tant que Data Scientist spécialisé en MLOps (Machine Learning Operations), vous serez chargé de concevoir, développer et déployer des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle, tout en assurant leur intégration harmonieuse dans les systèmes de production. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes d'ingénierie des données, les scientifiques des données et les développeurs logiciels pour automatiser et optimiser le cycle de vie des modèles, de l'entraînement à la production. Responsabilités : Développement de modèles d'apprentissage automatique : Concevoir et mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique en utilisant des techniques avancées telles que l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. MLOps : Mettre en place des pipelines de déploiement automatisés pour les modèles, en utilisant des outils et des frameworks tels que Kubeflow, MLflow ou TensorFlow Extended (TFX). Automatisation et orchestration : Développer des processus automatisés pour l'entraînement, le déploiement et la surveillance des modèles, en utilisant des outils tels que Apache Airflow ou Kubernetes. Surveillance des performances : Mettre en place des systèmes de surveillance pour suivre les performances des modèles en production, en identifiant les dégradations de performance et en proposant des améliorations. Collaboration interfonctionnelle : Travailler en étroite collaboration avec les équipes d'ingénierie des données, les scientifiques des données et les développeurs logiciels pour intégrer efficacement les modèles dans les applications et les services. Optimisation des ressources : Optimiser l'utilisation des ressources informatiques en mettant en place des stratégies de mise à l'échelle automatique et en utilisant des architectures cloud adaptées. Sécurité et conformité : Assurer la sécurité et la conformité des modèles en mettant en place des pratiques de gouvernance des données et en garantissant la confidentialité des informations.

En partenariat avec un leader des logiciels informatiques, je suis à la recherche de 2 Data Scientists seniors pour un contrat à long terme, se concentrant sur l’implémentation d’algorithmes utilisant des techniques diverses et variées (Deep Learning, NLP, Image Processing, Heuristics, LLM, etc.). Rôle : Data Scientist Senior Lieu : Paris Durée du contrat : Long terme Travail à distance - Visites occasionnelles au bureau de Paris/Bordeaux Date de début : ASAP Le rôle : Responsable de l’analyse et de la préparation des algorithmes de prototypes de données Travailler de manière transversale avec les autres ingénieurs de données et les équipes de développement pour mettre les algorithmes en production. Contribuer à la création de tableaux de bord pour le suivi et l’illustration des algorithmes. Présentations hebdomadaires des résultats Affiner les cas d’utilisation, l’expérience utilisateur et les méthodes d’intégration. Le candidat idéal : 6+ ans d’expérience professionnelle en tant que Data Scientist avec une expérience prouvée en Machine Learning Expérience confirmée dans la mise en production d’algorithmes de Machine Learning Expertise dans les algorithmes de Deep Learning et les architectures de pointe (par exemple Transformers) Maîtrise des langages de script - Python, Tensorflow/PyTorch Expérience avec Spark développement

Un grand groupe est à la recherche d'un Data Scientsit senior pour participer à un projet de computer vision. Pour ce projet, il recherche un.e data scientist senior qui rejoindra une équipe agile constituée d’un.e PO, de data scientists et 2 data engineers. Il pourra également participer aux échanges réguliers avec la communauté d’une quarantaine d'ingénieurs (data scientists, engineers, devops) : présentations, partage de retours de conférences, débats sur les problématiques ML, de développement logiciel, ...

Votre principale mission, au sein de nos équipes, sera : le prototypage, l’itération, et la mise en production des algorithmes 2 jours de présentiel à Paris ou Bordeaux Mission a pourvoir ASAP Mission très longue Un eexpérience de mise en prod est indispensable pour ce poste Expérience en Start-up et / ou Scale-up appréciée Votre principale mission, au sein de nos équipes, sera : le prototypage, l’itération, et la mise en production des algorithmes 2 jours de présentiel à Paris ou Bordeaux Mission a pourvoir ASAP Mission très longue Un eexpérience de mise en prod est indispensable pour ce poste Expérience en Start-up et / ou Scale-up appréciée

Au sein de l’équipe Data Europe d'un des leaders en france du transport et de la logistique, tu auras pour objectif de déterminer des recommandations de prix à l’aide d’algorithme de Machine Learning en se basant sur des données transports issues de différentes sources. À partir d'échanges avec les équipes métiers, il faudra établir une démarche scientifique pour sélectionner les données, établir les corrélations entre les variables, choisir le modèle prédictif le plus pertinent pour répondre à la problématique et savoir l’expliquer au opérationnels. • Extraire, analyser et avancer des recommandations sur la qualité des données issues des données interne ou externes. • Développer des modèles prédictifs et des algorithmes pour résoudre des problèmes métiers spécifiques. • Appliquer des techniques d'apprentissage automatique pour anticiper les comportements futurs et optimiser les processus. • Monitorer la précision du modèle en ayant le souci de l’interprétabilité des résultats • Présentation des résultats aux équipes métiers à l’aide d’outils de datavisualisation • Contribuer au partage des bonnes pratiques sur les outils ML afin d'en améliorer la productivité et la qualité des résultats pour l’ensemble des équipes Compétences requises : • Maîtrise des langages de programmation courants tels que Python, R, SQL, etc. • Solides compétences en analyse statistique et en modélisation prédictive. • Expérience pratique dans l'utilisation de bibliothèques et de cadres d'apprentissage automatique tels que TensorFlow, scikit-learn, etc. • Compétences en manipulation de données et en traitement de données massives. • Excellentes compétences en communication verbale et écrite pour présenter des résultats complexes de manière claire et concise. • Formation académique en informatique, statistiques, mathématiques ou dans un domaine connexe Qualifications supplémentaires (atouts) : • Compréhension fonctionnelle de l’activité. Une expérience similaire dans le domaine du transport ou du Pricing serait un réel atout • Certification dans des domaines liés à l'analyse de données ou à l'apprentissage automatique.