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Rejoignez-nous ! Aujourd’hui, nous recherchons un(e) Data Scientist Confirmé pour intervenir sur un projet clé de transformation analytique dans le secteur de la distribution. Ce que vous ferez : Modélisation et analyse Concevoir et développer des modèles de Machine Learning permettant de prédire l’appétence client aux offres promotionnelles. Explorer, transformer et enrichir de nouveaux jeux de données afin de les rendre exploitables pour les analyses et les modèles. Test & Learn Concevoir et analyser des protocoles d’A/B Testing afin d’évaluer l’efficacité des campagnes marketing. Mesurer l’impact réel des dispositifs promotionnels sur les comportements clients. Industrialisation & MLOps Participer à la mise en production des modèles et au monitoring de leur performance (dérive des données, qualité des scores). Contribuer à l’industrialisation des pipelines de traitement de données et des workflows analytiques. Data Engineering & Cloud Développer des traitements et automatisations en Python pour la manipulation et l’industrialisation des données. Concevoir et optimiser des requêtes et datasets via SQL / BigQuery . Déployer des solutions data sur une plateforme Cloud (GCP) . Conteneuriser les applications avec Docker pour garantir leur portabilité. Orchestrer des workloads avec Kubernetes . Planifier et superviser les pipelines data via Airflow / Cloud Composer . Gérer le versioning et la collaboration via Git . Votre positionnement vous permettra de travailler sur des projets innovants, d’interagir avec des équipes multidisciplinaires et d’exploiter votre expertise pour apporter une réelle valeur ajoutée. Environnement technique Langages : Python, SQL Cloud : Google Cloud Platform (GCP) Data : BigQuery Orchestration : Airflow (Cloud Composer) Conteneurisation : Docker Orchestration de conteneurs : Kubernetes Versioning : Git Méthodologie projet : Agile (Scrum, Sprint Planning, Backlog)

Description détaillée : VOTRE MISSION Concevoir et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle générative (modèles de langage de grande taille, agents intelligents, RAG) en réponse aux besoins identifiés par la cellule AI Catalysts, priorisés par le Product Owner (PO). Intégrer ces composants GenAI au sein de l’écosystème existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry), tout en respectant les normes de sécurité et de gestion des coûts. Définir et mettre en œuvre les architectures techniques appropriées : sélection des modèles, orchestration des agents, conception des systèmes RAG, gestion des sessions utilisateur. Développer et maintenir le code, principalement en Python, ainsi que les composants réutilisables tels que les librairies de prompts et d’agents. Industrialiser le déploiement des solutions via la conteneurisation (Docker), l’orchestration Kubernetes, les pipelines CI/CD, l’Infrastructure as Code (Terraform), et assurer le suivi opérationnel (monitoring). Appliquer les bonnes pratiques MLOps : suivi des expérimentations, versioning des modèles, tests de régression, validations en environnement pré-production. S’assurer de la qualité, de la performance et de l’observabilité des solutions : mise en place de métriques, tests adversariaux, surveillance des dégradations en production. Collaborer étroitement avec le Product Owner, les ingénieurs logiciels, les AI Catalysts et la DSI afin d’assurer la sécurité et l’adoption des solutions proposées. Participer à la documentation, à la création de templates, ainsi qu’à la formation des équipes internes. Profil recherché : Data Scientist Responsable du développement d’algorithmes en Machine Learning et Intelligence Artificielle, visant à générer de la valeur métier à partir de données (structures, non structurées, vidéos, images, etc.). Capable de comprendre et d’interroger les demandes de l’entreprise pour fournir des solutions optimales. Apporte un support stratégique à la décision, notamment en proposant des innovations, en améliorant les performances et en optimisant le service client. Participe à l’industrialisation des projets de Data Science en collaboration avec les Data Engineers. Assure la maintenance et la documentation des algorithmes industrialisés, conformément aux rôles et responsabilités définis par le projet. Localisation : Paris – Niveau avancé (minimum 9 ans d’expérience dans le domaine) Ce descriptif ne doit pas dépasser 3000 caractères, intégrant l’ensemble des éléments en HTML pour garantir une mise en forme claire et professionnelle.

Nous recherchons deux profils complémentaires : Expert Data Gouvernance : définition du cadre stratégique et de la gouvernance des données Data Custodian : mise en œuvre opérationnelle et supervision des données Ces deux rôles interviennent sur la visibilité, la qualité et la fiabilité des données tout au long de la chaîne de traitement. Expert Data Gouvernance Objectif Définir le cadre de gouvernance des données et apporter la vision stratégique permettant de structurer les pratiques autour de la plateforme data. Responsabilités Définir le cadre de gouvernance des données Structurer les rôles et responsabilités autour de la data Accompagner les équipes métiers et techniques Apporter une vision stratégique sur l’organisation et la gestion des données Informations mission Durée : 2 à 3 mois renouvelable Charge : 40 à 60 % Localisation : Paris ou Nantes Déplacements ponctuels à Nantes Data Custodian Rôle Le Data Custodian garantit la visibilité, la qualité et la disponibilité des données issues du RAW et agit comme point de contact privilégié avec les systèmes sources. Objectifs Garantir la disponibilité, la qualité et la traçabilité des données Assurer la complétude des sources Maintenir la visibilité sur les données brutes et leurs transformations Garantir la cohérence des données pour les équipes métiers et techniques Activités BUILD Cartographier les données RAW et identifier les sources Documenter les sources et les transformations Participer aux ateliers de conception Mettre en place des outils de catalogue / dictionnaire de données Définir les métriques et alertes pour la supervision Activités RUN Superviser la chaîne technique du RAW Suivre les flux et indicateurs Informer les équipes des évolutions des systèmes sources Analyser l’impact sur les socles data Sponsoriser les évolutions SI améliorant la qualité des données Durée : 1 an renouvelable Charge : temps plein Localisation : Nantes

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative 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). Une base solide en Python est requise 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 Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA 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 demandées : - Expérience +2 ans 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 (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). Une base solide en Python est requise 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 - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie 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

Notre client, basé à Cagnes sur Mer (06) est à la recherche d’un Data Manager (H/F) freelance dans le cadre de l’accompagnement des utilisateurs métier à la prise en main de nouveaux systèmes et modèles de données. MISSIONS · Traduire les besoins métiers mis en lumière par le business analyst en besoins techniques notamment en termes de requêtes SQL et de tableaux de bord à mettre en place · Être l’interface technique auprès du client : accompagner les clients ayant des lacunes en requêtes SQL et leur proposer des solutions · Occuper un rôle de data manager mentor pour transmettre l’information et accompagner les équipes · Echanger avec différents interlocuteurs, aussi bien techniques que métiers · Animer des ateliers pour présenter les modèles et faire monter en compétences l’ensemble des clients

Rattaché·e au CTO, vous encadrerez un Data Engineer et prendrez la responsabilité de la plateforme data et des initiatives d’ingénierie data. Dans un contexte cloud-first (AWS) et de structuration de la stratégie data, votre rôle consistera à définir l’architecture cible, organiser les flux de données et piloter la mise en œuvre des solutions permettant de soutenir les enjeux métiers et business. À ce titre, vos principales missions seront les suivantes : - Définir et piloter l’architecture data cible (Data Lake, Data Warehouse, flux batch et temps réel). - Aligner les initiatives data avec les priorités business et métier, et structurer la roadmap associée. - Concevoir et faire évoluer la plateforme data et les solutions techniques sous-jacentes dans un environnement cloud AWS. - Définir les standards d’ingestion, de transformation et demodélisation des données (dbt pour la transformation notamment). - Mettre en place les mécanismes d’exposition des données via APIs ou services internes/externes. - Structurer les pratiques de gouvernance de données, data quality et data lifecycle. - Superviser les plateformes permettant le déploiement des cas d’usage Data Science et IA. - Piloter les partenaires et prestataires intervenant sur les projets data et garantir la qualité des livrables. - Assurer le suivi des coûts de la plateforme data et optimiser l’usage des ressources cloud (FinOps). - Contribuer aux réflexions autour de l’évolution de l’écosystème data, notamment sur les solutions d’intégration (ex. iPaaS). Le poste combine vision d’architecture, capacité technique et pilotage, avec une part d’exécution technique mais une orientation progressive vers le pilotage et la structuration. Environnement technique : Python (requis), AWS (souhaité), Make (souhaité), RedShift (souhaité), PostgreSQL (souhaité), GitHub Actions (souhaité), SQL (requis), NOSQL (requis), Amazon S3 (souhaité), AWS Lambda (souhaité), Amazon ECS (souhaité), R (souhaité),

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de solutions innovantes autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable de concevoir, industrialiser et mettre en production des solutions IA performantes. Le rôle consiste également à instaurer des standards solides d’ingénierie logicielle afin de garantir la qualité, la fiabilité et la scalabilité des solutions développées. Vos missions Concevoir et développer des fonctionnalités basées sur l’intelligence artificielle. Construire et maintenir des pipelines de traitement de données. Industrialiser et monitorer les applications et services IA (latence, coûts, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place des pratiques MLOps / LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring et observabilité des modèles. Garantir la qualité des données, la sécurité et la conformité réglementaire (notamment GDPR). Structurer les projets IA selon des standards d’ingénierie logicielle robustes (tests, CI/CD, documentation, bonnes pratiques). Participer aux revues d’architecture et diffuser les bonnes pratiques techniques au sein des équipes. Compétences techniques requises Machine Learning / Deep Learning (niveau expert). IA générative : LLM, RAG, prompt engineering, agents et orchestration. Analyse de données avancée. Traitement de données non structurées (PDF, images). Langages : Python avancé, SQL. Conception et intégration d’ APIs . Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps / LLMOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, suivi des modèles, monitoring et observabilité. Bonnes pratiques de développement : structuration des projets, stratégie de tests, documentation technique. Environnement technique Python, SQL GCP Docker, Kubernetes CI/CD, MLOps / LLMOps

Pour mon client basé à Nantes , je suis à la recherche d'un Data Custodian : En tant que Data Custodian, on assure la visibilité, la qualité et la disponibilité des données issues du RAW, tout au long de la chaîne de traitement au sein de la Plateforme. On accompagne les équipes dans l’identification et l’accès aux données pertinentes, en facilitant la compréhension des structures et des flux, ainsi que la documentation des sources pertinentes. Capacité à travailler dans un framework Agile Capacité à tracer les flux et documenter les transformations Connaissance des sources et du RAW Anticipation des effets des évolutions des sources sur les socles Le Data Custodian doit avoir un passif de Data Engineer/LeadTech Data ou Data Steward.

Vous rejoignez l’équipe Data Tech Knowledge au sein de la direction IT Data. La mission s’inscrit dans une dynamique d’innovation autour de l’ IA appliquée aux environnements Data , avec un fort enjeu d’industrialisation et d’optimisation des processus existants. Vous intervenez en proximité avec les équipes métiers et data afin d’améliorer les outils, les flux et les plateformes. 🚀 Missions principales Développer et maintenir des pipelines d’alimentation de données Concevoir et optimiser des transformations via ETL (Talend / DBT) Travailler en binôme avec un Data Analyst sur des cas d’usage IA/Data Participer au développement d’agents IA permettant le requêtage SQL en langage naturel Mettre en place des outils d’aide au développement et de monitoring Contribuer aux bonnes pratiques DevOps et DataOps Réaliser une veille technologique autour des architectures data modernes 🛠 Environnement technique Langages : SQL, Python Bases de données : Snowflake, SQL Server, PostgreSQL Data Processing : DBT, Talend Data Ingestion : DLT, Kafka, Talend DevOps : Git, TFS, Azure DevOps, Docker, Kubernetes, Liquibase Infrastructure as Code : Terraform Data Visualisation : Power BI 🔎 Profil recherché 2 à 5 ans d’expérience en Data Engineering Très bonne maîtrise de Python et Snowflake Expérience confirmée sur des outils ETL (Talend et/ou DBT) Connaissances en IA (1 à 2 ans) appréciées Autonomie, esprit d’équipe et capacité à comprendre les enjeux métiers