Mission du posteContexte et enjeuxNous recherchons un Data Scientist Senior pour rejoindre une équipe dédiée à la conception, au développement et à l'optimisation de systèmes Agentic AI avancés. Ces solutions autonomes basées sur l'IA générative constituent un enjeu stratégique pour automatiser des processus complexes et améliorer l'efficacité opérationnelle. Vous évoluerez dans un environnement d'innovation où l'expérimentation rapide, le prototypage itératif et la prise de risque maîtrisée sont valorisés. L'objectif est de transformer rapidement des idées en solutions tangibles, y compris dans des contextes caractérisés par des ressources limitées et des délais courts. Vos missionsConcevoir et prototyper rapidement des agents intelligents multi-tâches, en itérant rapidement pour valider les hypothèses. Transformer des concepts en prototypes fonctionnels et démonstratifs. Expérimenter avec de nouveaux modèles, frameworks et techniques d'IA générative. Tester et challenger des approches non conventionnelles pour résoudre des problématiques complexes. Identifier des opportunités d'optimisation permettant d'accélérer le développement et la mise en valeur des solutions. Concevoir des architectures permettant de connecter et exploiter efficacement différentes sources de données et différents outils. Conduire de manière autonome des expérimentations et prendre des initiatives pour faire progresser les projets. Documenter les expérimentations, les résultats, les succès comme les échecs, afin de capitaliser sur les apprentissages. Identifier et formaliser les patterns émergents et les bonnes pratiques pour guider les futures implémentations. Collaborer étroitement avec les équipes Data, IA et Produit dans un fonctionnement agile. Partager les connaissances et contribuer à la montée en compétence des équipes. Contribuer au développement d'une culture d'innovation et d'expérimentation.
Bonjour à tous 👋 Notre client recherche actuellement un(e) Data Scientist / Data Analyst orienté(e) Data Science pour rejoindre son équipe Data Science & Insights. 🎯 Le contexte L'équipe travaille sur différentes problématiques autour de la donnée client : compréhension des comportements, analyse des offres et campagnes, scoring, segmentation, prévention, suivi réglementaire… L'objectif est simple : transformer les données en analyses et recommandations concrètes pour aider les équipes métiers dans leurs prises de décision. 🔎 Vos missions : • Recueillir et comprendre les besoins métiers • Préparer, nettoyer et analyser les données sur de gros volumes • Réaliser des analyses statistiques et du datamining • Construire des features et développer des modèles de Data Science • Travailler sur des sujets de scoring, segmentation et analyse comportementale • Analyser les résultats et formuler des recommandations business • Automatiser les traitements récurrents • Collaborer avec les équipes Data et BI • Restituer et vulgariser les résultats auprès des métiers • Documenter les travaux réalisés 🛠️ Les indispensables : • 3 ans minimum d'expérience professionnelle hors stage et alternance • Data Science / Datamining • Python avancé • SQL avancé • Dataiku avancé Une expérience sur des problématiques de scoring/segmentation est est un prérequis pour cette mission. Une expérience dans le Retail / E-commerce ou sur des problématiques liées à la donnée client est un vrai plus. 📍 Localisation : Paris / Île-de-France Si vous êtes à l'écoute d'une nouvelle opportunité ou connaissez quelqu'un qui pourrait correspondre, n'hésitez pas à me contacter en MP ! 📩
Recueillir et qualifier les besoins avec les équipes Finance, puis leur restituer les résultats Analyser en profondeur les données et les résultats des modèles Concevoir et développer de façon itérative des modèles de prévision, dans un projet versionné et industrialisé Intégrer de nombreux inducteurs : historique des ventes, tendances de marché, calendrier commercial… Garantir l'explicabilité des modèles pour les utilisateurs métier Définir les métriques et mettre en place des protocoles de mesure rigoureux Assurer la maintenance et l'évolution des modèles existants, jusqu'au run
ContexteDans le cadre du déploiement des solutions d'Intelligence Artificielle d'un grand groupe bancaire, un AI Competency Center recherche un(e) Ingénieur IA / Data Scientist spécialisé(e) en IA Générative et RAG (Retrieval-Augmented Generation) afin de concevoir, développer et industrialiser des cas d'usage métier sur la plateforme RAG basée sur Dataiku. Le/la consultant(e) interviendra comme expert IA auprès des métiers et des équipes techniques afin de transformer les besoins métiers en solutions opérationnelles exploitant les modèles de langage (LLM), les bases documentaires et les bases de données vectorielles. MissionsAnalyse et cadrage des cas d'usage IA Identification des cas d'usage pertinents pour l'IA Générative et les architectures RAG Évaluation de la faisabilité technique et la valeur métier Participation à la définition des indicateurs de performance des solutions IA Contribution aux choix d'architecture fonctionnelle et technique Développement de solutions RAG Conception et développement des workflows RAG sur la plateforme Dataiku Structuration des chaînes de traitement de données nécessaires à l'alimentation des modèles Développement des mécanismes d'ingestion, de chunking et d'enrichissement documentaire Mise en œuvre des stratégies de recherche sémantique et hybride Développement des composants de génération de réponses basés sur les LLM Participation à l'optimisation du prompting et des workflows d'orchestration IA Gestion des bases vectorielles et recherche documentaire Concevoir et maintenir les index vectoriels Développement des processus de création et de mise à jour des embeddings Optimisation des stratégies de recherche dans les bases vectorielles Garantir la qualité et la pertinence des documents restitués aux modèles Contribution à l'amélioration continue des mécanismes de retrieval Industrialisation et MLOps Industrialiser les workflows IA développés dans Dataiku Mettre en œuvre les bonnes pratiques de versionning, traçabilité et monitoring Participer aux déploiements et à l'exploitation des solutions Assurer le suivi de la performance des chaînes RAG en production Contribuer à l'amélioration continue des modèles et des pipelines Évaluation et optimisation des modèles Définir et exécuter les campagnes d'évaluation des solutions RAG Mesurer la qualité des réponses générées Analyser les performances des stratégies d'embedding et de retrieval Identifier les sources d'hallucination ou de dérive Optimiser les prompts, les modèles et les paramètres de recherche Accompagnement des métiers Présenter les résultats et prototypes aux métiers Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions IA Participer aux démonstrations et ateliers de co-construction Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques IA au sein du groupe Compétences techniquesIA Générative & LLM Maîtrise des concepts d'IA Générative Expérience des architectures RAG Bonne connaissance des LLM (OpenAI, Azure OpenAI, Gemini, Claude, Mistral ou équivalents) Prompt Engineering avancé Évaluation et optimisation de solutions d'IA générative Dataiku Expérience significative sur Dataiku Développement de workflows de préparation et traitement de données Utilisation des fonctionnalités GenAI de Dataiku Industrialisation et automatisation des pipelines Bases vectorielles Expérience avec une ou plusieurs technologies : ChromaDB et PostgreSQL pgVector Maîtrise : embeddings, vectorisation documentaire, similarity search, hybrid search, reranking Développement : Python avancé, SQL, APIs REST, LangChain ou frameworks équivalents, traitement documentaire (PDF, Office, OCR), Git et CI/CD Data Engineering Gestion de pipelines de données Préparation et transformation de données Structuration de connaissances Qualité et gouvernance de données Connaissances recherchées Knowledge Management Recherche documentaire Data Governance Sécurité des données Protection des données sensibles Architecture Cloud (Azure, Google Cloud Platform) Principes MLOps et LLMOps Soft SkillsForte capacité d'analyse Esprit d'innovation Orientation résultats Autonomie Rigueur scientifique Capacité à vulgariser des concepts complexes Excellent relationnel Travail en équipe multidisciplinaire Curiosité et veille technologique Environnement techniqueIA & Data, Dataiku, LangChain, Azure OpenAI, Google Vertex AI, Vector Database (Chroma, Pinecone, pgVector) Collaboration : Jira, Confluence, Microsoft 365, SharePoint, Teams Livrables attendusÉtudes de faisabilité des cas d'usage IA Architectures fonctionnelles et techniques RAG Workflows Dataiku industrialisés Pipelines d'ingestion et de vectorisation documentaire Index vectoriels et mécanismes de recherche optimisés Jeux d'évaluation et rapports de performance des modèles Documentation technique Guides utilisateurs et supports d'adoption Tableaux de bord de monitoring des performances RAG
MissionVous développez des modèles et des solutions data pour mieux comprendre les parcours clients, améliorer la conversion et personnaliser l'expérience digitale. Vos principales responsabilités : Segmenter les utilisateurs selon leurs comportements, leurs intentions et les points de friction rencontrés dans le parcours. Concevoir des systèmes de recommandation de contenus, services et offres complémentaires, en combinant plusieurs approches selon les données disponibles. Développer des modèles prédictifs de conversion, d'abandon, de churn et de progression dans le funnel, ainsi que des prévisions de volumes. Construire des modèles d'attribution multi-touch pour mesurer la contribution des différents points de contact et évaluer l'impact des actions menées. Explorer les usages des LLM pour interpréter les résultats analytiques, détecter les irritants et proposer des recommandations aux équipes métier. Industrialiser les travaux data : transformer les prototypes réalisés dans Jupyter en modules Python maintenables et en pipelines automatisés, documentés et testés.
Dans le cadre d'un projet Data, vous rejoindrez une équipe intervenant sur des problématiques de Data Science, Machine Learning et traitement de données à grande échelle. L'objectif de la mission sera notamment de contribuer à la préparation, l'analyse et la transformation des données, au développement de modèles statistiques et de Machine Learning, ainsi qu'à leur intégration dans des workflows reproductibles et industrialisés. Vos principales missions : Collecter, nettoyer, transformer et analyser des données. Réaliser des analyses statistiques et exploratoires. Concevoir des variables pertinentes et effectuer du feature engineering. Développer, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning. Exploiter des données à l'aide de Python et SQL. Participer au traitement de données volumineuses avec Spark / PySpark. Contribuer à la mise en place de pipelines de traitement et à leur industrialisation. Utiliser Git / GitLab CI/CD dans un environnement de développement collaboratif. Documenter les travaux réalisés et communiquer les résultats auprès des différentes parties prenantes.
Bonjour à toutes et à tous, notamment aux Data Scientists spécialisés GenAI / LLM 🤖🧠 🔎 Je cherche un(e) Data Scientist pour intervenir sur une mission stratégique autour de l'AI et de la GenAI au sein d'un environnement international. Tu interviendras au cœur d'une équipe en charge de construire les fondations AI qui permettront aux différentes équipes produit et marques de développer et industrialiser des fonctionnalités basées sur l'IA. 💻 Ce que tu vas faire : Concevoir et développer des frameworks AI réutilisables Travailler sur l'orchestration LLM, le RAG, les agents et la gestion des prompts / contextes Construire des dispositifs d'évaluation et d'observabilité des solutions GenAI Définir des bonnes pratiques et architectures de référence pour les projets GenAI / ML Travailler sur les problématiques de sélection de modèles, coûts, latence, sécurité et Human-in-the-Loop Prototyper des use cases AI de bout en bout Intervenir notamment sur la génération et l'enrichissement de contenus produits, le SEO/GEO multilingue, les assistants et la recherche sémantique Transformer les POCs à fort potentiel en composants industrialisés Collaborer avec les équipes Produit, Data, Sécurité et Juridique Contribuer à la communauté AI interne via la documentation, les workshops, les exemples de code et les code reviews 🎯 Stack technique : Python / LLM / GenAI / RAG / Agents / APIs / Microservices / CI-CD / Cloud (GCP / AWS / Azure) 🕵️♂️ Profil recherché : 3 à 6 ans d'expérience dans la construction de systèmes ML / NLP en production Expérience hands-on récente sur les LLM et la GenAI Bonne maîtrise des sujets RAG, agents, évaluation et/ou fine-tuning Solides compétences en Python Bonnes bases en software engineering : APIs, microservices, testing, CI/CD Expérience sur un environnement Cloud : GCP, AWS ou Azure Bonne compréhension des enjeux GenAI : modèles, coûts, latence, sécurité, évaluation Français et anglais professionnels 🚀 Les plus de la mission : Expérience en e-commerce, retail, product catalogs ou plateformes web riches en contenu Connaissance des environnements PIM Expérience sur des pipelines de contenu multilingue ou des outils SEO Familiarité avec les frameworks d'évaluation LLM, les guardrails et les outils de gestion des prompts / versions Expérience en startup deep-tech ou au sein d'une équipe centrale de plateforme / enablement 📍 IDF : Rythme hybride 🏡 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission : longue durée Qu'en penses-tu ? Si tu es un(e) Data Scientist spécialisé(e) GenAI / LLM et que tu souhaites intervenir sur une mission d'envergure avec des enjeux forts d'industrialisation de l'AI, je serais ravi(e) d'échanger avec toi 🚀 Un excellent week-end 🌞
Merci de contacter Sumi Delplanque via LinkedIn Le rôle principal du Data Scientist est de soutenir l'équipe de marketing numérique en développant et en maintenant des modèles d'apprentissage automatique, tout en assurant une bonne communication avec les besoins commerciaux. ResponsabilitésConnecter avec le business, comprendre leurs besoins et représenter l'équipe à CDG. Développer, implémenter et maintenir des modèles d'apprentissage automatique pour la détection d'anomalies et les recommandations de destinations. Concevoir, rechercher et mettre en œuvre l'ensemble du pipeline ML, de la reformation au déploiement et à la surveillance du modèle. Surveiller et améliorer continuellement les modèles ML en production, en garantissant des déploiements à faible latence. Travailler au sein de l'écosystème Google Cloud Platform (GCP), utilisant des outils comme BigQuery et la suite VertexAI. Utiliser Terraform pour l'infrastructure-as-code, Docker pour la conteneurisation et Github Actions pour les pipelines CI/CD. Participer aux cérémonies régulières de l'équipe comme les stand-ups et les sessions de raffinement. Must-havesAu moins 3 ans d'expérience en Data Science ou Machine Learning. Expérience avérée dans le développement de pipelines MLOps. Expérience en Python de production, bonnes pratiques CI/CD. Connaissance de Google Cloud Platform (GCP) et outils connexes. Maîtrise des technologies comme Terraform, Docker et Github Actions. Expérience avec Git, Unix shell, et REST APIs. Nice-to-havesCapacité à travailler en autonomie et à être rigoureux. Aptitude à comprendre des domaines métier variés. Esprit entrepreneurial et orienté résultats. Autres DétailsLocalisation: IDF Présence sur site: 2 jours par semaine. Langue: Maîtrise de l'anglais cruciale. Durée de la mission: 3 ans Taille de l'équipe: 5 personnes, mixte
Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data Science / Machine Learning basée à Nantes, nous recherchons un ML Engineer / Data Scientist expérimenté pour intervenir sur des sujets d'industrialisation de modèles et de développement d'outils Data. Vos missions Industrialiser des modèles de Machine Learning Développer et utiliser des outils de conversion de code s'appuyant sur les LLM Créer et maintenir des librairies internes Participer à l'intégration de nouvelles librairies externes Assurer la maintenance et le support des outils de Data Science et d'industrialisation Accompagner les Data Scientists et utilisateurs métiers dans l'utilisation des outils Manipuler et traiter des volumes importants de données Conditions de la mission 📍 Localisation : Nantes 🏠 Télétravail : 1 jour/semaine, après une première phase de montée en autonomie d'environ 3 mois 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission longue durée 👨💻 Expérience : 5 ans minimum Un accompagnement sera assuré par un Chef de Projet interne pendant la mission.
Nous sommes à la recherche d'un(e) Ingénieur IA / Data Scientist spécialisé(e) NLP, avec une forte expertise en Python, Intelligence Artificielle générative et développement de solutions IA. Missions principales Concevoir et développer des solutions basées sur l'Intelligence Artificielle et le NLP. Développer des applications et services IA en Python. Concevoir et intégrer des chatbots orientés utilisateurs. Travailler sur des architectures utilisant les LLM et l'IA générative. Développer des workflows et agents IA avec LangChain et LangGraph. Mettre en œuvre des techniques de Prompt Engineering. Participer à l'industrialisation et à la mise en production des solutions IA. Améliorer la robustesse, les performances et la fiabilité des solutions développées. Collaborer avec les équipes Data, Dev, Infrastructure et métiers. Contribuer à la mise en place de bonnes pratiques d'IA Engineering. Participer à l'automatisation et à l'Infrastructure as Code avec Terraform. Exploiter les services IA de l'environnement Microsoft Azure.
Au sein de l'équipe Data science & Analytics de la DSI, vous interviendrez sur un projet stratégique complexe mêlant intelligence artificielle, développement de pipelines Data, conception d'algorithmes et industrialisation de solutions. Votre rôle Modélisation prédictive, optimisation et IA générative · Cadrer les nouveaux projets avec les parties prenantes · Extraire, explorer, analyser, synthétiser et transformer les données · Créer des modèles prédictifs en garantissant leur adéquation avec le cahier des charges · Développer des traitements complexes de données, des pipelines de construction de modèles prédictifs et des algorithmes de résolution de problèmes d'optimisation · Concevoir des graphes et des harnais d'agents basés sur l'IA générative Industrialisation des modèles et pipelines Data / IA · Développer, déployer et monitorer des services numériques fiables et capables de passer à l'échelle · Intégrer, tester et maintenir les traitements, pipelines, modèles et composants développés · Identifier les solutions techniques les plus pertinentes en termes de stockage, de traitement distribué et de modélisation · Contribuer aux choix d'architecture et de technologies à court, moyen et long terme Adoption des solutions Data / IA et valorisation des résultats · Accompagner les utilisateurs avant, pendant et après les déploiements des services pour faciliter leur adoption · Présenter les résultats des études et projets à la hiérarchie, aux filiales et aux différentes communautés IT et métiers du Groupe
Pour un grand groupe international du transport et de la logistique basé à Marseille, nous recherchons un Data Scientist senior pour renforcer l'équipe Digital Sales (Digital Agency) sur une mission de 3 mois, à raison de 2 jours par semaine sur site. Objectif : développer des modèles analytiques avancés pour optimiser les parcours clients digitaux (Customer Journey Optimization), améliorer la conversion et mesurer la performance des actions marketing et opérationnelles. Missions : Clustering et segmentation comportementale des clients digitaux (K-means, etc.) : identification de micro-segments, d'intentions et de points de friction Systèmes de recommandation (services à valeur ajoutée) Modèles prédictifs appliqués aux parcours : drop-off, intent prediction, scoring Attribution multi-touch (MTA) sur les parcours digitaux : chaînes de Markov (1er et 2e ordre), Shapley Values IA générative / LLM pour analyser les irritants, comprendre les variations et synthétiser les enseignements clés Développement Python avancé : prototypage sous Jupyter puis industrialisation des solutions Restitution des recommandations aux équipes métier pour un pilotage data-driven des parcours clients
