Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Contexte de la mission Au sein de l’équipe Recommandation, le candidat retenu jouera un rôle clé dans l’exploration et la mise en œuvre de nouveaux algorithmes visant à enrichir nos systèmes de recommandation, essentiels au bon fonctionnement de notre site. La mission consiste à concevoir, prototyper et valider des solutions innovantes reposant sur l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML), afin d’améliorer l’expérience utilisateur et de répondre aux enjeux métier liés à la personnalisation. Vos missions principales seront les suivantes : Veille et innovation autour des systèmes de recommandation : Suivre activement les dernières avancées en IA et ML (Deep Learning, apprentissage par renforcement, etc.). Identifier et évaluer les technologies en lien avec les cas d’usage, notamment en lien avec les Large Language Models (LLM) et l’IA générative, pour définir leur pertinence et leur potentiel d’intégration. Développement et expérimentation : Concevoir, réaliser et tester des Proof of Concept (PoC) et des Minimum Viable Products (MVP) performants et sécurisés, afin de valider la faisabilité technique des solutions envisagées. Cette étape inclut une approche itérative pour maximiser l’efficacité des prototypes. Analyse de données et modélisation : Explorer des jeux de données complexes pour identifier des patterns, insights et opportunités d’amélioration. Concevoir, entraîner et affiner des modèles d’IA adaptés aux cas d’usage métiers, afin d’optimiser la pertinence des recommandations générées. Travail en équipe et partage des connaissances : Collaborer étroitement avec les équipes métiers, les Product Owners et les équipes transverses (notamment AAAI). Comprendre leurs besoins, échanger sur les avancées techniques, et assurer une documentation claire et précise des choix et des résultats obtenus. Intégration et amélioration continue : Travailler avec l’équipe AI Capabilities pour l’intégration et le déploiement des solutions IA sur les plateformes existantes (ML Solution, GenAI Solution). Contribuer à l’évolution des systèmes en intégrant les retours d’expérience et en adaptant les modèles en continu pour garantir leur performance et leur adaptéibilité. Ce poste nécessite une forte capacité d’auto-apprentissage, un esprit d’innovation, ainsi qu’une aptitude à travailler en équipe dans un environnement dynamique et technologique en constante évolution.

Nous recherchons un(e) Data Scientist confirmé(e) pour rejoindre notre équipe de consultants Data & IA, en mission chez l'un de nos clients, acteur majeur dans sa region, au cœur de leurs initiatives d'intelligence artificielle appliquées aux stratégies de push marketing et de fishing marketing. Vos missions : Veille technologique et innovation autour des solutions IA/ML (Deep Learning, LLM, IA générative) Conception et développement de PoC et MVP pour valider des approches innovantes Analyse de données complexes, modélisation et entraînement de modèles IA Collaboration étroite avec les équipes métiers, Product Owners et équipes transverses Intégration des solutions sur les plateformes IA existantes (ML & GenAI) Requirements Expertise Python et Machine Learning Maîtrise de PyTorch, avec une expérience en NLP et Deep Learning Expérience sur Google Cloud Platform (GCP) Expérience sur des projets de LTR, ranking, génération d'embeddings ou fine-tuning de LLMs Une expérience dans le secteur marketing, agence, e-commerce est un vrai atout

Nous recherchons un(e) Senior Data Scientist pour concevoir, développer et déployer des modèles de data science à fort impact métier (segmentation, churn, fraude, marketing, prévision, optimisation). Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des projets : exploration des données, feature engineering, modélisation, évaluation, mise en production et monitoring. Vous serez également responsable de la performance et de la robustesse des modèles dans le temps (dérive, recalibrage), tout en garantissant leur explicabilité et leur conformité. En collaboration avec les équipes Data Engineering, IT et métiers , vous contribuerez à l’industrialisation des solutions et à leur adoption. Vous participerez également à la diffusion des bonnes pratiques et jouerez un rôle de référent technique auprès de profils plus juniors.

Contexte Dans le cadre des projets IT Innovation, vous intégrerez l'équipe AI Factory/Innovation en tant que Data Scientist Senior avec une double mission stratégique : veille technologique et développement de modèles IA. Vous serez le référent technique sur les nouvelles approches IA/ML (LLMs, nouvelles architectures, techniques émergentes). Vous évaluerez la faisabilité technique des use cases métiers, benchmarkerez les solutions du marché (vendors, open-source) et réaliserez des quick POCs (2-3 jours) pour valider des hypothèses avant investissement. Vous concevrez et développerez les modèles ML/DL pour les use cases retenus, du choix des algorithmes à l'optimisation finale. Vous réaliserez des prototypes rapides (POC en 2-4 semaines) et accompagnerez un Data Scientist junior dans sa montée en compétences. Expert en vibe coding, vous utilisez les outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer l'exploration de données, le prototypage de modèles, la génération de code d'analyse et la documentation, tout en gardant un esprit critique sur les résultats. Vous travaillerez en mode agile en proximité avec les équipes métier Products & Innovation, les développeurs IA, les architectes et les autres Data Scientists. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire.

Fed IT, cabinet de recrutement dédié aux fonctions informatiques, recrute pour son client, cabinet de maîtrise d'œuvre et économie de la construction, un(e) Data Scientist H/F, pour accompagner sa croissance. Au sein d'une société de 60 personnes, vous arrivez en création de poste et rejoignez la "transformation digitale" (data et infrastructure). Rattaché(e) au directeur de l'équipe, vous : -Intervenez sur l'ensemble de la data du cabinet (maquettes 3D, mémoires techniques, cycle de vie des produits...), -Structurez et exploitez les données issues des différents métiers de l'entreprise, -Recueillez les besoins des utilisateurs et les traduisez en spécifications techniques, -Réalisez les extractions, transformations et intégrations des données (SQL, et via des ETL et API), -Mettez à disposition les KPI et autres outils d'aide à la décision (Power BI), -Développez des outils complémentaires via Python, -Proposez des méthodes d'automatisation de mise à disposition, stockage et échange de données, -Êtes partie prenante dans le choix des outils data et maintenez l'existant, Rémunération : 42 à 50 K€ bruts/an (fixe selon expérience) + 1 à 3 K€/an (intéressement possible) + 100 € nets/mois (forfait restauration) + forfait annuel lié à la mobilité douce + 1 jour de télétravail/semaine + 6 jours de RTT/an.

Vous intégrerez une équipe Data Science d’envergure (50+ personnes) au sein d’une entreprise tech internationale, leader dans son domaine. Votre mission : prototyper, itérer et mettre en production des modèles de Machine Learning à fort impact business, en étroite collaboration avec les équipes Produit, Data Engineering et Développement. Les projets menés visent à exploiter la richesse de larges volumes de données afin d’ optimiser les performances commerciales, la gestion opérationnelle et la sécurité des utilisateurs sur une plateforme utilisée par des centaines de grandes marques et des milliers de vendeurs dans le monde . Exemples de sujets traités Détection d’anomalies sur les prix ou les comportements vendeurs Analyse de sentiment sur les échanges client / vendeur Estimation des délais de livraison et anticipation des ruptures de stock Développement d’ agents IA pour assister la prise de décision Prédiction et modélisation de phénomènes liés à la supply chain Vos missions Analyser, nettoyer et préparer les données pour la modélisation Concevoir, tester et mettre en production des algorithmes ML / DL Collaborer avec les Data Engineers pour l’industrialisation des modèles Créer des dashboards de suivi et d’analyse de performance Présenter vos travaux en interne et contribuer à la veille scientifique de l’équipe Stack technique Langages & Frameworks : Python, TensorFlow, PyTorch, Keras Data & Cloud : Databricks, Spark, AWS (Redshift, S3), SQL, Airflow, Delta Lake Approches : Time Series, NLP, LLMs, Deep Learning, Heuristiques

Mission Concevoir et optimiser des systèmes de recherche intelligente basés sur l’IA générative (RAG) pour un SaaS métier, afin d’améliorer l’accès à l’information et la fiabilité des réponses. 🚀 Responsabilités Développer des pipelines RAG (embeddings, vector search, ranking) Optimiser la pertinence des résultats (precision, recall, MRR) Réduire les hallucinations des LLM Concevoir des architectures multi-agents via Semantic Kernel Industrialiser les modèles (API, intégration backend) 🧰 Stack IA : LLM, NLP, RAG, embeddings Cloud : Azure OpenAI Service Data : Azure Cosmos DB Backend : .NET 8, SignalR Front : React 5+ ans en Data Science / ML Expertise NLP / recherche sémantique Expérience en IA générative (RAG, LLM)

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.

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

Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un(e) Data Scientist en CDI pour renforcer notre équipe data. Vous participerez à la valorisation des données de l’entreprise afin d’aider à la prise de décision, d’optimiser les performances et de développer des modèles prédictifs à forte valeur ajoutée. Missions principales : Collecter, nettoyer et structurer des données provenant de différentes sources Réaliser des analyses statistiques et exploratoires pour identifier des tendances, corrélations et opportunités Développer, entraîner et évaluer des modèles de machine learning et d’intelligence artificielle Mettre en production et suivre les performances des modèles développés Collaborer avec les équipes métier, produit, IT et BI pour comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées Concevoir des tableaux de bord, rapports et visualisations pour restituer les résultats Assurer une veille technologique sur les outils, méthodes et innovations en data science Participer à l’amélioration continue des processus de traitement et de gouvernance des données

Je recherche pour un de mes clients un Data Scientist Computer Vision sur Alsace Vos missions Développer des modèles de Computer Vision pour identifier les fonctions et contenus des objets dans des images Accompagner les équipes commerciales dans l’exploitation des outils de classification et d’analyse visuelle Déployer et maintenir des solutions de traitement d’images en production sur GCP (Vertex AI) Concevoir des pipelines et algorithmes permettant la visualisation en temps réel de scènes d’ameublement Collaborer avec les équipes métier pour traduire les enjeux business en solutions techniques et aider au déploiement en production. Assurer une veille technologique pour intégrer les dernières avancées en vision par ordinateur Profil recherché Compétences techniques : Maîtrise des technologies Computer Vision (détection, segmentation, classification d’images) Expérience avec Vertex AI et déploiement sur GCP Solides connaissances en machine learning et deep learning Maîtrise de Python et frameworks associés (TensorFlow, PyTorch…) Connaissance des pipelines de production et des bonnes pratiques MLOps Profil : Diplôme Bac+5 (Data Science, IA, Informatique ou équivalent) Expérience significative en Computer Vision de 2 ans minimum dans des contextes similaires Capacité à comprendre les enjeux business et à collaborer avec les équipes commerciales Autonomie, rigueur et curiosité technologique Projets innovants à forte valeur business Impact direct sur les ventes et l’expérience client Environnement technologique moderne et dynamique Télétravail flexible et équipe collaborative

Data Scientist Python, Tensorflow Nantes Compétences techniques •Maîtrise des langages comme Python •Connaissance des bibliothèques et frameworks de machine learning (ex : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, …). •Compétences en gestion des bases de données (SQL et NoSQL) et en manipulation de grandes volumétries de données. •Expertise en algèbre linéaire, en probabilités, et en méthodes statistiques. Prestation de Data Scientist Objectif : •Transformer des données brutes en informations exploitables grâce à des modèles statistiques avancés, des algorithmes de machine learning et des analyses prédictives. •Exploiter, analyser et évaluer la richesse de données, structurées ou non, pour établir des scénarios permettant de comprendre et anticiper de futurs leviers métiers ou opérationnels pour l’entreprise. •Identifier des tendances ou des corrélations cachées dans les données. •Créer des modèles prédictifs ou des solutions automatisées basées sur des algorithmes. •Aider à prendre des décisions stratégiques basées sur les données. Tâches : •Valorise les gisements de données. •Travaille sur des périmètres métiers ciblés (cas d’usage) pour explorer et exploiter des flux de données issus de la data platform ou d’autres sources (dans ce cas il évalue la qualité et la richesse des données, les analyse et en restitue les résultats pour ensuite les intégrer dans le système d’information cible du métier). •Obtient des données adéquates, trouve les sources de données pertinentes, fait des recommandations sur les données à consolider, modifier, rapatrier, externaliser, internaliser. •Intervient de façon plus intégrée en industrialisant ses réalisations dans la chaine technologique de la data platform et/ou les intègre dans le système d’information du métier. •Conçoit des modèles statistiques et/ou d’apprentissage automatisé. •Compare et évalue différents modèles ou méthodes de calcul et anticipe les avantages et inconvénients dans un environnement métier. •Assure la veille en recherche & innovation pour introduire de nouvelles approches d’analyse et de modélisation des données. Compétences techniques •Maîtrise des langages comme Python •Connaissance des bibliothèques et frameworks de machine learning (ex : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, …). •Compétences en gestion des bases de données (SQL et NoSQL) et en manipulation de grandes volumétries de données. •Expertise en algèbre linéaire, en probabilités, et en méthodes statistiques.