Dans le cadre du développement de ses activités Data & Innovation, notre client, un grand groupe français gestionnaire d'infrastructures stratégiques, recherche un Data Scientist confirmé pour rejoindre une équipe spécialisée dans l'exploitation des données issues de systèmes communicants à grande échelle. Vous interviendrez sur des sujets à fort impact tels que : La maintenance prédictive La mobilité électrique L'analyse des charges et comportements réseau L'exploitation de données issues d'objets connectés et capteurs intelligents La création de produits data innovants Au sein d'une équipe experte, vous contribuerez à transformer des volumes importants de données en leviers d'aide à la décision et d'optimisation opérationnelle. En tant que Data Scientist, vous serez impliqué sur l'ensemble de la chaîne de valorisation des données. Activités principalesAnimer et participer aux ateliers métiers pour comprendre les besoins fonctionnels et les problématiques terrain. Identifier, analyser et exploiter des sources de données complexes. Développer des traitements de données et des modèles statistiques avancés. Réaliser des études analytiques et prédictives. Produire des rapports, indicateurs et tableaux de bord à destination des parties prenantes. Présenter et vulgariser les résultats auprès d'interlocuteurs métiers et techniques. Faire le lien entre les experts métiers et les équipes data. Participer à la conception fonctionnelle des solutions au sein du système d'information. Activités complémentairesAssurer une veille technologique sur les outils et méthodes Data Science. Partager les bonnes pratiques au sein de l'équipe. Contribuer à la montée en compétence des collaborateurs sur les sujets Data.
Nous recherchons un(e) Data Scientist / Data Analyst confirmé(e) afin de rejoindre une équipe innovante de 18 personnes dédiée à la performance et à la supervision des chaînes communicantes. Vos missions Vous contribuerez à l'analyse, la supervision et l'amélioration des performances des chaînes communicantes à travers des projets à forte composante Data : Développer des modèles de prédiction du taux de facturation mensuel à l'aide d'algorithmes de Machine Learning (régression linéaire, arbres de décision, forêts aléatoires, etc.). Analyser le comportement des chaînes communicantes suite à des opérations de délestage. Réaliser des études de segmentation (clustering) afin d'identifier les caractéristiques des équipements performants et défaillants. Étudier l'état de santé et les performances des boîtiers IP. Analyser l'impact des facteurs environnementaux (température, saisonnalité, zones touristiques, etc.) sur les infrastructures WAN. Concevoir et développer des outils de supervision et d'aide à la décision. Développer des tableaux de bord et applications de visualisation de données. Participer à la rédaction de la documentation technique et fonctionnelle. Collaborer avec les équipes métiers afin de transformer les données en leviers d'amélioration continue. Environnement technique Langages & Data Science Python R SQL Outils Jira Confluence
OBJECTIFS DE LA PRESTATION Implémenter un outil de monitoring dédié à la surveillance de la qualité des données issues des Stress Test Marché. Garantir que les sorties de stress‑test respectent les exigences de complétude, cohérence et conformité avant leur diffusion aux équipes de risk‑management. - Surveillance qualité : Garantir la complétude, la cohérence et la conformité des sorties de Stress Test avant diffusion. - Suivi d'indicateurs de risque : Produire des KPI et visualiser leurs évolutions. - Détection d'anomalies IA : Implémenter des modèles de machine learning pour identifier automatiquement des problèmes de qualité des données. - Industrialisation : Intégrer le composant dans le pipeline CI/CD existant et le livrer sous forme de micro service containerisé.
Date de démarrage : ASAP Date de fin : 25/06/2027 (Mission de longue durée) Localisation : Massy (Rythme : 2 jours par semaine sur site) Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 510 € HT Contexte et Mission : Au sein de l'Analytics Factory, entité transverse qui conçoit et développe les services analytiques à forte valeur ajoutée pour soutenir la prise de décision stratégique, vous serez le moteur technique de la transformation digitale des points de vente physiques. Votre objectif principal consistera à concevoir, développer et déployer en production des modèles de Computer Vision innovants. Vous rejoindrez un projet d'envergure phare : le Monitoring Temps Réel de l'Étagère, visant à transformer les rayons physiques en flux de données exploitables pour optimiser l'excellence opérationnelle et l'expérience client. Livrables et Enjeux clés :Développer des solutions capables de comprendre parfaitement la disponibilité, la conformité des rayons et les mouvements des stocks via l'analyse d'images. Relever des défis de détection d'objets et de reconnaissance de produits à très grande échelle. Assurer l'industrialisation et le déploiement de ces modèles dans un environnement de production en temps réel. Compétences Techniques et Expertises Requises : Incontournables (Must have) :Langage : Maîtrise experte de Python. Cloud & MLOps : Expérience significative sur l'écosystème GCP (Google Cloud Platform) et l'utilisation de Vertex AI pour le cycle de vie des modèles. Algorithmes : Solides compétences en Deep Learning appliquées à la vision par ordinateur. Souhaitées (Nice to have) :Modèles de pointe : Connaissance et manipulation de modèles récents tels que YOLO, SAM (Segment Anything), DINOv2 pour le feature extraction ou équivalents. Recherche d'images : Expérience avec les bases de données vectorielles (Vector Databases) pour le matching et l'indexation de produits à grande échelle. Frameworks & Outils : Pratique courante de PyTorch, TensorFlow, OpenCV et des environnements conteneurisés (Kubernetes).
Dans le cadre du programme stratégique HALO, visant à enrichir l'expérience bancaire digitale au sein de l'application mobile d'un grand acteur bancaire, nous recherchons actuellement un.e Data Scientist Senior / Machine Learning Engineer. Vous intégrerez le Chapitre Data, rattaché à la Direction Data, en charge de l'accompagnement des squads dans la conception, l'industrialisation et l'exploitation de cas d'usage Data, Machine Learning et Intelligence Artificielle. Vous évoluerez dans un environnement exigeant, multi-squads, au cœur d'une architecture moderne orientée API et event-driven, avec des enjeux forts de performance, sécurité, conformité et qualité des livrables. 🎯 Votre rôle En tant que Data Scientist Senior / Machine Learning Engineer, vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des cas d'usage IA. De la compréhension des besoins métiers jusqu'au déploiement en production et au suivi en RUN, vous êtes garant.e de la performance, de la robustesse et de la valeur des modèles mis en œuvre. Vous travaillez en lien étroit avec les Product Owners, Business Analysts, Data Engineers et équipes métiers afin de transformer des cas d'usage bancaires en solutions data industrialisées. Vos missions 🧠 Cadrage et analyse des cas d'usage Vous intervenez dès les premières phases des projets pour comprendre et qualifier les besoins : Analyser les cas d'usage métiers avec les squads Identifier les problématiques Data / IA pertinentes Définir les approches de modélisation adaptées Sélectionner les données utiles et leur méthodologie de traitement Traduire les besoins métiers en problématiques data exploitables 🔬 Exploration, prototypage et modélisation Vous construisez et testez les solutions algorithmiques : Réaliser l'exploration et l'analyse des données Développer des prototypes de modèles ML / IA Tester et comparer différents algorithmes Évaluer les performances des modèles (accuracy, recall, precision…) Optimiser les modèles selon les contraintes métiers et techniques 🏗 Industrialisation et déploiement des modèles Vous assurez la mise en production des modèles : Concevoir et industrialiser des modèles de Machine Learning Développer les pipelines de training, inference et scoring Déployer les modèles dans les environnements de production Intégrer les modèles dans des architectures API et event-driven Garantir la scalabilité et la robustesse des solutions 📊 MLOps, monitoring et RUN Vous assurez la fiabilité dans la durée des modèles déployés : Mettre en place des dispositifs de monitoring des modèles Suivre la performance en production Détecter les dérives et proposer des ajustements Participer au RUN et à la résolution d'incidents Améliorer en continu les modèles et pipelines existants 🤝 Collaboration et communication Vous êtes un acteur clé du delivery en environnement Agile : Participer aux rituels des squads multi-équipes Suivre les tâches dans un contexte Agile à l'échelle Présenter les avancées aux équipes métiers et techniques Vulgariser les résultats auprès d'interlocuteurs non techniques Contribuer à la compréhension et l'adoption des solutions IA 🧭 Environnement fonctionnel & technique 🏦 Domaine fonctionnel Banque de détail Expérience client digitale Ciblage, recommandation, recherche et prédiction Parcours clients mobile Cas d'usage IA et Machine Learning 🛠 Environnement technique Python, Scala, Bash SQL / NoSQL Spark, PySpark Kubernetes, Cloudera AWS SageMaker Git, CI/CD MLOps et industrialisation des modèles Scikit-learn, Pandas, NumPy Architecture API et event-driven
Contexte Le client intègre des technologies d'Intelligence Artificielle Générative au sein de son SOC afin d'automatiser l'analyse de menaces, de contextualiser les alertes de sécurité et d'assister les analystes. L'objectif est de concevoir des modèles de langage (LLM/SLM) souverains et ultra-spécialisés en cybersécurité. Le/la consultant(e) travaillera en collaboration directe avec l'équipe R&D Cyber et l'équipe SOC, dans un environnement de recherche et développement agile. Rôle et responsabilités principales Fine-tuning de LLM open-source (Llama, Mistral, Qwen…) sur des données de cybersécurité (logs, rapports CTI, playbooks) Mise en œuvre de techniques d'apprentissage par renforcement pour limiter les hallucinations et sécuriser les réponses générées Définition et application des formats de prompt et de conversation pour l'entraînement des modèles • Structuration et formatage des datasets d'entraînement textuels Mise en place de pipelines d'évaluation et de benchmarking pour mesurer la performance des modèles "Cyber" face aux standards du marché Vulgarisation des concepts IA auprès de profils cybersécurité (analystes SOC, RSSI) Collaboration directe avec l'équipe R&D Cyber et l'équipe SOC Livrables attendus Modèles LLM/SLM fine-tunés et spécialisés en cybersécurité Datasets d'entraînement structurés et formatés (ChatML, Alpaca) Pipelines d'évaluation et de benchmarking (interne et standards du marché) Rapports de performance comparative des modèles
Présentation du contexteL'Analytics Factory conçoit et développe des services analytiques avancés pour fournir aux équipes métier des données et des analyses fiables. L'objectif est de soutenir la transformation analytique et d'appuyer la prise de décision stratégique dans tous les domaines de l'entreprise. Dans le cadre de la digitalisation du processus promotionnel PGC via un portail amont collaboratif intégrant directement les fournisseurs, nous recherchons un(e) Data Scientist Python Senior pour concevoir et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle de pointe. 🚀 Missions et Périmètre Fonctionnel (IA)Le projet s'articule autour du déploiement de 3 agents intelligents (IA Agentique) : Agent Négo : Automatisation des demandes, simulations d'impact (CA / marge) et formulation de contre-propositions. Agent Pilotage : Ajustement dynamique des catalogues sous contraintes et système d'alertes en temps réel. Agent Admin : Génération automatisée des Appels d'Offres (AO) et des mandats. Intégration & Écosystème : Connexion et intégration obligatoires des modèles au sein de l'écosystème Data interne. 🗺️ Roadmap du projetS1 2027 : Déploiement du socle collaboratif de base. S2 2027 : Déploiement complet et mise en production des agents IA. Conditions de la missionDate de démarrage : ASAP Date de fin prévisionnelle : 02/07/2029 (Mission longue visibilité) Localisation : Massy (Essonne) Rythme de travail : Hybride (2 jours par semaine sur site obligatoires) Tarif Journalier Maximum (Prix d'achat max) : 510 € / jour
Notre client, acteur majeur du retail, recherche son futur Data Scientist (H/F) à Paris, pour développer les modèles d'IA exploitant ses données consolidées dans Microsoft Fabric au service de la performance de son réseau d'agence Vos missions : * Intégré à l'équipe data, vous développez des modèles au service de la performance commerciale et logistique, en lien étroit avec le Data Engineer. * Construire des modèles prédictifs : prévision des ventes, optimisation des stocks, recommandation produits * Exploiter les notebooks Fabric (Python, Spark) pour l'entraînement et le test * Passer des POC à l'industrialisation des modèles dans l'écosystème Microsoft * Collaborer avec le Data Engineer pour la mise en production * Tester, suivre et améliorer la performance des modèles (précision, ROI) * Documenter et fiabiliser les modèles déployés Les compétences techniques : * Python (pandas, scikit-learn, PySpark) * Microsoft Fabric (Data Science) * Machine learning * Forecasting * Azure ML * SQL
Vous intervenez au sein d'un programme stratégique majeur visant à optimiser les moteurs de recommandation client d'un grand groupe aérien international. Le projet « Offer Display Recommender » a pour objectif d'améliorer la personnalisation et la pertinence des offres grâce à l'adoption de technologies avancées, notamment : Apprentissage par renforcement (RL) Modèles de recommandation nouvelle génération Approches expérimentales et data‑driven Le Data Scientist senior jouera un rôle clé dans la conception, l'expérimentation, la modélisation et la mise en production des solutions. Objectifs & responsabilitésModélisation & Data ScienceConcevoir, entraîner et optimiser des modèles de recommandation avancés. Proposer, challenger et prioriser les solutions data à tester. Appliquer des techniques de modélisation Data Science de niveau expert. Expérimenter des approches RL, bandits, ranking models, embeddings, etc. Communication & pilotage scientifiquePrésenter en anglais les travaux de modélisation aux stakeholders (produit, business, tech). Challenger les orientations stratégiques du projet. Vulgariser les choix algorithmiques et leurs impacts business. Mise en production & industrialisationContribuer à la mise en production des modèles dans un environnement Cloud (GCP). Participer à l'optimisation des pipelines ML et à la fiabilité des modèles. Collaborer avec les équipes MLOps, Data Engineering et Produit.
Contexte Dans le cadre du développement de solutions Data dédiées à l'analyse ESG, nous recherchons un consultant expérimenté capable de contribuer à la production d'indicateurs, à l'automatisation des traitements et à l'amélioration continue des processus de gestion de données. Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des données, depuis leur ingestion jusqu'à la production de KPI et scores ESG. MissionsAssurer l'ingestion et le suivi des données externes. Gérer les évolutions de structure et de méthodologie des fournisseurs de données. Produire et maintenir les KPI et scores ESG. Développer des contrôles qualité et des mécanismes de surveillance des traitements. Concevoir des tableaux de bord de suivi de production. Participer à la traduction et à la migration de modèles Matlab vers Python. Réaliser des analyses statistiques et Data Science sur des jeux de données complexes. Documenter les modèles, traitements et procédures. Garantir la qualité, la cohérence et la traçabilité des données.
Qui sommes-nous ?Anafi Consulting est un cabinet de conseil spécialisé dans les transformations technologiques et organisationnelles. Nous accompagnons nos clients grands comptes sur des sujets à forte valeur ajoutée autour de la Data, de l'Intelligence Artificielle, du Cloud, de la Cybersécurité et du DevOps, avec une approche alliant expertise technique, innovation et accompagnement des équipes. Votre rôleDans le cadre de l'accélération des usages de l'Intelligence Artificielle appliquée à la cybersécurité, nous recherchons un(e) Consultant·e Data Scientist IA / GenAI. Vous rejoindrez une équipe cybersécurité transverse afin d'identifier, concevoir et mettre en œuvre des solutions IA permettant d'automatiser des processus, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et d'accompagner les enjeux de gouvernance et de sécurité. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des projets : de l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production et au transfert de compétences. Vos missions principales IA & Data ScienceIdentifier et prioriser les cas d'usage IA à forte valeur ajoutée pour les équipes cybersécurité. Concevoir des solutions basées sur l'IA, le Machine Learning et la GenAI. Réaliser des études d'opportunité et de faisabilité sur les solutions du marché. Développer des prototypes, POC et solutions industrialisables. Concevoir des pipelines de données et de Machine Learning sécurisés. IA appliquée à la CybersécuritéContribuer à l'automatisation des processus de cybersécurité. Développer des solutions autour de sujets tels que : DLP (Data Loss Prevention) SOC & détection Évaluation des tiers Gouvernance et conformité Analyse documentaire et réglementaire Architecture & IndustrialisationDéfinir les architectures techniques des solutions IA. Participer à l'intégration de modèles LLM et GenAI. Mettre en œuvre des architectures sécurisées et gouvernées. Assurer la qualité, la maintenabilité et l'évolutivité des solutions. Accompagnement & Conduite du changementCollaborer étroitement avec les équipes cybersécurité et IT. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des nouveaux outils. Documenter les solutions développées. Assurer le transfert de compétences vers les équipes internes. Environnement techniqueIA & Data SciencePython Machine Learning Deep Learning Data Science IA GénérativeLLM GenAI RAG Embeddings Vector Databases Modèles Open Source API Providers DéveloppementFastAPI Django Angular PostgreSQL Sécurité & GouvernanceRBAC Gouvernance IA Audit Architectures multi-tenant sécurisées OutilsKeycloak Claude Code Codex
Data Scientist Senior – Recommandation & IA – Tremblay-en-France (93) Secteur : Privé - transport aérien Durée : 6 mois renouvelbales Démarrage : 15 juin Localisation : Tremblay-en-France (93) Télétravail : Full présentiel TJM : Selon profil Niveau : Senior / Expert LE PROJET : Vous intervenez sur un projet de recommandation client à forte visibilité, au sein d'un acteur majeur du transport aérien international. L'enjeu : faire évoluer les moteurs de recommandation existants vers des approches d'apprentissage par renforcement, dans un environnement cloud GCP. Vous travaillez en interaction directe avec des stakeholders métier et tech, en anglais, et portez une vraie responsabilité sur les choix de modélisation. VOS MISSIONS : Concevoir et implémenter des modèles de recommandation, dont des approches par reinforcement learning Proposer et challenger les solutions data à tester ou déployer Mettre en production les modèles sur environnement GCP Présenter vos travaux de modélisation aux parties prenantes du projet en anglais Contribuer aux décisions stratégiques du projet et les challenger si nécessaire Indispensables : Modélisation Data Science (niveau expert) Reinforcement learning appliqué GCP (niveau confirmé) Expérience recommandation e-commerce / voyage Python MLOps / CI-CD data Anglais courant (présentations incluses) Autres clouds (AWS, Azure)
Contexte de la missionVous intégrerez une équipe intervenant sur une architecture data complexe et participerez à la mise en place, l'analyse et l'exploitation de données à forte volumétrie dans un environnement Agile. La mission nécessite une forte autonomie ainsi qu'une excellente maîtrise des technologies Data et BI. Missions principalesDévelopper et maintenir des traitements de données en Python et PySpark Manipuler et exploiter des données au sein d'une architecture data complexe Concevoir et optimiser des requêtes SQL Créer et maintenir des tableaux de bord et reportings avancés sous Power BI Développer des mesures et indicateurs via le langage DAX Participer aux analyses de données et à l'amélioration continue des traitements existants Collaborer avec les équipes métiers et techniques dans un environnement Agile Participer au versionning et à la gestion du code via Git
Au sein de l'équipe Data du client, vous serez le/la référent(e) technique sur l'ensemble du cycle de vie des projets data : Analyser des jeux de données complexes pour en extraire des insights stratégiques Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et de Deep Learning Appliquer des méthodes statistiques avancées d'analyse de survie et de fiabilité (Kaplan-Meier, Weibull) Déployer les modèles en production via GitLab (CI/CD) Visualiser et restituer les résultats auprès des équipes métiers Collaborer avec les équipes techniques et non-techniques pour garantir l'impact opérationnel des solutions
Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Data Scientist senior et IA/machine Learning sur Lyon. Profil recherché : Data Science & Machine Learning • Maîtrise des techniques de ML supervisé et non supervisé • Expérience en NLP : embeddings, analyse textuelle, extraction d'entités, classification de texte • Connaissance d LLM & IA Générative • Expérience intégration LLM • Connaissance des approches RAG, prompt engineering, et fine-tuning • Capacité à travailler avec des modèles LLM fournis par un tiers (FAB IA SNCF) à travers une API standard. Plateforme Databricks & Data Engineering • Maîtrise de Databricks : Unity Catalog, Delta Lake, MLflow, Génie, notebooks et pipelines • Compétences en SQL avancé et Python • Capacité à concevoir et optimiser des pipelines de données et des workflows de traitement
Data Scientist Expert Python Versailles Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, Matplotlib, et Seaborn, machine learning, Pour un client sur Versailles à raison de 3 jours de présence sur site par semaine, nous recherchons un Data Scientist Expert habilitable. Connaissance et expérience en programmation en langage Python, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en Bibliothèques et Librairies Python : Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, Matplotlib, et Seaborn, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en modélisation : connaissance des techniques de machine learning, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en statistiques : compréhension des méthodes statistiques, notamment Kaplan-Meier et Weibull, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en déploiement : utilisation de GitLab, Niveau EXPERT demandé Capacité à communiquer : Capacité à expliquer des concepts techniques à des non-spécialistes Niveau confirmé attendu Capacité analytique : esprit d'analyse et capacité à résoudre des problèmes complexes, Niveau confirmé attendu Capacité d'autonomie : capacité à travailler de manière autonome tout en collaborant avec différentes équipes, Niveau confirmé attendu.
