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Contexte Nous recherchons un(e) Data Scientist expérimenté(e) pour rejoindre un DataLab et contribuer à des projets innovants allant de la R&D jusqu’à l’industrialisation de modèles de Machine Learning. Les problématiques traitées sont à fort impact : maîtrise de la charge de sinistres, lutte contre la fraude, anticipation et gestion des risques climatiques. Profil recherché Data Scientist senior avec 5 ans minimum d’expérience , dont des projets menés jusqu’à l’industrialisation. Idéalement : connaissance du secteur Assurance / IARD , conduite du changement et accompagnement utilisateurs. Bonus : maîtrise de R, SAS, QlikSense. Modalités Démarrage : Janvier 2026 Durée : 12 mois (renouvelable)

Nous sommes à la recherche d'un(e) : Data Scientist - Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. - Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). - Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). - Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. - Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. - Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. - Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative.

Bonjour, Dans le cadre du centre d'expertise de la direction Data & IA, nous recherchons un(e) data scientist de 3 à 6 ans d'expérience. Il s'agira d'intervenir sur divers sujets : contribuer à l'analyse des use cases remontés par les entités du groupe , contribuer potentiellement à des benchmarks, prendre en charge une application d'évaluation RAG , contribuer à l'évaluation de prompt (équipe Expertise Transverse du Centre d'Expertise Data Science composée de 9 data scientists dont les projets DS s'articulent autour des outils NLP, Search, IA Générative). Les tâches à réaliser sont : - Analyse des cas d'usages - Cadrage, participation aux développement et suivi des projets - Prompt engineering - recommandation méthodologique - Evaluation des performances liées à l'utilisation de LLM, RAG - Partage autour de la veille technologique -Classification des Prompt. -Mutualiser cas d’usage - analyse des verbatim. -Tester et challenger la solution interne Contexte : Vous allez intégrer l'équipe qui centralise l'analyse des besoins ou des cas d'usage IA Gen. Il faut soit analyser la faisabilité des cas remontés , soit contribuer à des tests sur un périmètre restreint. Par ailleurs, il faut suivre l'usage d'une application d'évaluation RAG afin de répondre aux sollicitations utilisateurs. Expertises : - expert python - containerisation - CICD/MLOPS - API REST - Méthodes agiles - éventuellement groovy - LLM, NLP - VLLM, TensorRT > Python, maching learning - LLM, TGI, Aphrodite Engine, etc. Une expérience dans le domaine bancaire serait un plus

Dans le cadre de projets de transformation et de modernisation du secteur public, nous recherchons un(e) Data Scientist freelance pour intervenir sur des missions de valorisation et d’exploitation des données. L’outil Dataiku est au cœur de l’environnement technique, et sa maîtrise est indispensable. Vos missions Développer et maintenir des modèles de data science dans Dataiku (exploration, apprentissage automatique, analyses prédictives et prescriptives). Identifier, intégrer et exploiter des données hétérogènes tout en garantissant la conformité réglementaire (RGPD, sécurité des données). Concevoir et automatiser des flux de données avec Dataiku et/ou Talend . Construire des tableaux de bord et visualisations avec Tableau ou Power BI pour répondre aux besoins métiers. Collaborer étroitement avec les équipes internes afin de traduire les besoins métiers en solutions data-driven.

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Data scientiste sur Grenoble. Missions: Concevoir, entrainer, déployer des modèles de ML, En environnement: Python, scikit Pytorch, SQL Databricks Expérience en feature engineering et ML Ops 3 ans d'expé en Data science Vont aller sur du DBT Cloud (hébergé sur leur cloud azure), pas le DBT core Aujourd’hui en Databricks Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Data scientiste sur Grenoble. Missions: Concevoir, entrainer, déployer des modèles de ML, En environnement: Python, scikit Pytorch, SQL Databricks Expérience en feature engineering et ML Ops 3 ans d'expé en Data science Vont aller sur du DBT Cloud (hébergé sur leur cloud azure), pas le DBT core Aujourd’hui en Databricks

Vous êtes un Data Scientist expérimenté avec de solides compétences en Azure AI et Python ? emagine a une opportunité pour vous de soutenir les initiatives d'IA de l'entreprise dans les domaines de la finance, de la communication et du marketing au sein d'une équipe internationale. Are you an experienced Data Scientist with strong Azure AI and Python skills? emagine has an opportunity for you to support corporate AI initiatives across finance, communication, and marketing domains with a global team. Skills & Expertise: Data Science: Experience in designing and evaluating AI models for corporate use cases. Azure AI: Hands-on experience and or certification with Azure AI services such as Azure Machine Learning, Cognitive Services, and Azure OpenAI. Python Programming (Confirmed): Strong proficiency in Python for data manipulation. AI Engineering: Experience in end-to-end AI solution development—from data ingestion to model deployment and monitoring. Generative AI: Practical knowledge of generative models (e.g., GPT, diffusion models) and their application in content creation, summarization, and automation. Finance Knowledge: Understanding of financial principles and data structures, enabling effective collaboration on finance-related AI projects. Communication Skills: Comfortable engaging with stakeholders across departments. Able to translate technical concepts into business language. English Language: Fully fluent in spoken and written English, experienced working and collaborating in a global environment. Key tasks and deliverables: Develop and implement AI solutions for corporate projects in finance, communication, and marketing. Apply predictive algorithms and generative AI techniques to solve business challenges. Leverage Azure AI tools and services to enhance project outcomes. Collaborate with cross-functional teams and stakeholders to ensure project success. Deliver insights and recommendations based on data science and AI models. Apply with your latest CV or reach out to Brendan to find out more.

Nous recherchons deux Data Scientists IA (Junior & Senior) passionnés par l’intelligence artificielle et les grands modèles de langage pour rejoindre notre équipe sur une mission longue. Missions Concevoir, entraîner et déployer des modèles IA/ML avancés. Travailler sur des cas d’usage innovants autour du RAG (Retrieval Augmented Generation) et des LLM (Large Language Models). Développer en Python des solutions performantes et scalables. Exploiter la puissance du cloud Azure pour industrialiser et mettre en production les modèles. Collaborer avec les équipes Data, Produit et Tech pour maximiser l’impact métier.

Le Groupe voit dans l'arrivée des technologies d'IA Générative une opportunité majeure pour améliorer la productivité et la créativité de ses collaborateurs. Le Groupe a atteint un niveau de maturité sur le sujet qui l'amène à renforcer son dispositif intervenant sur les IA Génératives. Ce renfort doit permettre d'étendre le périmètre du projet à tous les métiers du groupe (maitrise de l'ingéniérie et de la performance) et de lancer les prochaines incubations (agents, graphrag, etc.) Nature de prestation : Le renfort interviendra en tant que Data Scientist pour accompagner les explorations et mise en service de pilote de nouveaux services pour nos directions métier. Le terrain de jeux sera les IA génératives et l'écosystème de technologies autour. Il sera en responsabilité de la conception (en collaboration avec les interlocuteurs métiers, Data et DSI) et le développement de solutions répondant aux besoins métier. Il réalisera les études de faisabilité, de risque et de performance nécessaire pour la maturation du Use Case à travers le cycle de vie (exploration, incubation, industrialisation, run) Livrables : Pipeline d'acquisition, préparation et traitement de données (structurées et non structurées) Pipeline d'entrainement, test et validation, Composants d'inférence Automatisation de pipeline et workflow Prototypes et démonstrateurs Plan d'experiences et de tests Documentation technique et fonctionnelle Rapport de veille technologique et technique

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Scientist" pour un client dans le secteur des medias Description 🎯 Contexte du projet L’équipe BI, Analytics & Data Science (10 personnes : Data Analysts, Data Scientists, ML Engineers) travaille en transverse pour l’ensemble des marques et métiers du groupe (abonnement, vente au numéro, régie publicitaire…). L’activité couvre un spectre large : analyses ad hoc, dashboards, projets data science et IA. La stack technologique est entièrement sur Google Cloud Platform (BigQuery, Airflow, Vertex AI). Face à la montée en charge et à des besoins spécifiques en AdTech (audience, publicité digitale, personnalisation), l’équipe recherche un Data Scientist confirmé pour renforcer ses capacités sur la fin d’année. 🛠️ Missions principales Intervenir sur des projets AdTech : audience, ciblage publicitaire, recommandations de contenu, personnalisation, pricing. Gérer des projets end-to-end : Collecte et préparation des données, Feature engineering et modélisation, Déploiement et mise en production des modèles (Vertex AI, Airflow). Développer et industrialiser des modèles de machine learning prédictif (pas de focus sur l’IA générative). Collaborer avec les équipes Data, BI, régie publicitaire et métiers internes. Produire des analyses et recommandations pour soutenir la stratégie publicitaire et marketing.

Cherry Pick est à la recherche d'un Data Scientist Full-Stack Python / Streamlit (H/F) pour l'un de ses clients. ontexte de la mission Dans le cadre d'un projet de transformation digitale d'envergure pour un acteur majeur de la grande distribution, vous rejoindrez l'équipe en charge d'une plateforme web interne. Ce projet vise à révolutionner la gestion des campagnes de couponing personnalisé en remplaçant les supports publicitaires physiques (kakemonos) par des écrans électroniques (e-paper) en magasin. Ce projet est à la croisée de l'IoT et de la gestion de campagnes marketing. Vos missions et responsabilités En tant que renfort clé pour l'équipe, vous jouerez un rôle central dans la construction et l'évolution des "produits data" de la plateforme. Vos missions principales seront les suivantes : Concevoir et mettre en place le système de mesure de la performance des campagnes, de la collecte des données brutes à la restitution des résultats. Définir les KPIs pertinents en collaboration avec les équipes métier. Traiter, analyser et préparer les données pour le calcul d'indicateurs de performance et d'agrégats statistiques. Automatiser la création d'échantillons et le calcul de la performance des campagnes. Développer et maintenir le front-end de la plateforme à l'aide de Streamlit , en apportant votre expertise pour des développements complexes. Collaborer sur des projets de "data sharing" afin de rendre les données accessibles et exploitables. Environnement Technique Langages : Python, SQL Framework : Streamlit (expertise forte requise) Cloud : GCP (Google Cloud Platform) Services GCP : Vertex AI, BigQuery Outils : GitLab Profil recherché Vous justifiez d'une expérience solide de 6 à 8 ans dans le domaine de la Data Science et de l'ingénierie data, avec un track record de projets complexes et mis en production. Vous maîtrisez parfaitement Python et avez une expertise avérée sur Streamlit , idéalement sur des projets de grande envergure. Une bonne connaissance de l'environnement GCP et de ses services (BigQuery, Vertex AI) est indispensable. Vous êtes autonome, rigoureux et proactif, capable de prendre en charge des sujets de bout en bout. Un niveau d'anglais professionnel est requis.

Data Scientist en IA Générative - Expérience solide 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 serait appréciée : 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 - 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) - Expérience solide 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 serait appréciée : 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

Contexte Notr client recherche un Data Scientist confirmé pour rejoindre son Tech Accelerator et contribuer à des projets innovants autour de l’IA, du NLP et des solutions GenAI. Missions principales Extraction, traitement et analyse de données complexes. Développement et optimisation de modèles statistiques et algorithmiques. Conception et mise en œuvre de solutions basées sur le Machine Learning et Deep Learning . Participation à l’application, au fine-tuning et au développement de solutions LLM / Gen AI . Communication des résultats et vulgarisation des analyses auprès des équipes métiers. Compétences requises Langues : Japonais courant Anglais niveau B2+ Français : un plus, mais non obligatoire Techniques : Python, SQL, Git Deep Learning & NLP Algorithms Machine Learning & Statistical Modeling Fine-tuning et développement de modèles LLM / Gen AI Profil recherché 5 à 7 ans d’expérience minimum en tant que Data Scientist ou poste équivalent. Solides compétences en modélisation, algorithmes et exploitation de données. Capacité à collaborer avec des équipes internationales et à communiquer efficacement les résultats.

Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) en Intelligence Artificielle / Data Scientist pour structurer et porter nos projets IA, en collaboration étroite avec les équipes R&D, produit et en réponse aux besoins clients. Vous intégrez une équipe Tech d’une vingtaine de personnes, organisées en squads produits, et serez impliqué(e) sur l’ensemble du cycle de développement, aux côtés des Tech Leads et Architectes, avec une réelle influence sur les choix d’architecture. Selon vos envies, vous pourrez aussi contribuer aux comités transverses R&D (technique, agile, innovation...). Projets en cours : Analyse automatique de documents réglementaires (NLP + NER) Génération automatisée de workflows, formulaires et rapports intelligents Intégration d’agents IA dans l’interface utilisateur Déploiement de moteurs de recherche sémantique (RAG hybride, reranking, vector search…) Stack technique : IA / Data : Python, Pandas, Scikit-learn, Hugging Face, FastAPI, OpenAI API, PyTorch, TensorFlow (ouvert à d’autres outils) Bases de données : MariaDB, PostgreSQL, MongoDB, Elasticsearch, bases vectorielles (Chroma, Activeloop…), graphes (Neo4J…) DevOps : Docker, Swarm > Kubernetes, GitLab CI/CD Environnement général : PHP / Symfony, Vue.js 3 / TypeScript, Jira, Confluence, architecture microservices Profil recherché : Diplôme Bac+5 en informatique, mathématiques appliquées, IA ou équivalent (école d’ingénieur ou université) Minimum 3 ans d’expérience en Data Science, modélisation et intégration technique, avec idéalement des projets IA à votre actif Compétences techniques essentielles : Maîtrise avancée de Python et des principaux outils IA, Data Science, Machine Learning Bonne compréhension des enjeux liés aux produits SaaS BtoB (performance, robustesse, monitoring) Solides compétences en SQL et gestion de bases relationnelles Maîtrise des bases de données vectorielles (Chroma, Activeloop…) et techniques d’embedding (Word2Vec, GPT…) Connaissance des techniques NER, embeddings, chain of thought, RAG, function calling… Familiarité avec les environnements cloud (Azure, Google Cloud, AWS) Atouts supplémentaires : Connaissance des éditeurs de code assisté par IA (Cursor, Github Copilot) Expérience avec les bases orientées graphes (Neo4J, OrientDB…) Connaissances web PHP / Symfony / Vue.js / TypeScript Vous souhaitez relever des challenges techniques ambitieux et rejoindre une équipe dynamique au cœur d’un projet innovant ? Ce poste est fait pour vous !

Contexte : L'industrialisation de nos assets IA Gen (notre plateforme IA et les solutions / UseCases) et leur diffusion dans notre SI agrandi notre surface d'attaque. Nous souhaitons renforcer la sécurité de ses solutions IA afin de garantir la protection optimale des données et prévenir les potentielles vulnérabilités. Cette demande vise à intégrer un consultant expert des solutions IA Gen et de la gestion des risques de fiabilité et de sécurité : Élaborer et mettre en oeuvre des stratégies de sécurisation. Paramétrer les premiers systèmes de sécurisation adaptés aux solutions IA générative Il s'agit d'un accompagnement très opérationnel, en interaction avec les équipes de Data et IA enginieering, de nos architectes IA et de nos équipes de sécurité opérationnelles. L'expert s'intégrera notamment dans l'équipe produit "plateforme IA Gen" déjà en place en charge du chantier pour couvrir ces aspects sur lesquels sont expertises est attendue. La prestation inclut : L'évaluation des solutions existantes en termes de sécurité. La proposition et mise en oeuvre des améliorations concrètes. Le paramétrage des systèmes de sécurisation adaptés aux solutions IA. La création de protocoles de sécurité et mise en place des mesures immédiates. La formation des équipes internes aux bonnes pratiques de sécurité en IA. Un accompagnement pendant la mise en oeuvre des recommandations. Les livrables incluent : Un audit de sécurité des solutions actuelles. Un rapport de recommandations stratégiques. Des systèmes de sécurisation paramétrés et opérationnels. Des protocoles de sécurité documentés pour les solutions IA générative. Sessions de formation et documentation pédagogique.

Smarteo recherche pour un de ses clients, Un Data Scientist ( Développement, Implémentation d'Algorithmes IA, Intégration Solutions IA ) sur Nantes Description: Nous client nous soumet une prestation de Data Scientist pour intervenir sur les domaines analyse de données, modélisation,Ia Gen prompting et ingénierie data. Au sein d'une équipe agile composée d'une douzaine de personnes le candidat contribuera à la conception et la réalisation de solutions IA. Activités : - Développement et Implémentation d'Algorithmes IA: Concevoir, développer et déployer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle. - Analyse de Données: Explorer et analyser les données pertinentes pour extraire des insights exploitables et améliorer les algorithmes existants. - Intégration des Solutions IA: Collaborer avec les équipes produits pour intégrer les solutions IA dans leurs produits et répondre à leurs besoins spécifiques. - Maintenance des Solutions en Production: Assurer le suivi et l'amélioration continue des solutions IA en production (RUN), incluant la gestion des incidents et la mise à jour des modèles. - Prototypageet Testing: Réaliser des prototypes de nouvelles solutions IA et conduire des tests pour valider leur utilité et leur performance. - Prompting: Réaliser des prompts robustes pour les différents cas d'usage Le candidat devra disposer des compétences adéquates pour réaliser les tâches en autonomie ce qui requiert une expérience Compétences Requises : - Analyse de Données: Expertise en techniques d?analyse et de visualisation de données. - Modélisation et Machine Learning: Compréhension avancée des algorithmes de machine learning et d'intelligence artificielle. - Prompting: Compétence dans la génération et l'optimisation de prompts pour améliorer l'interaction utilisateur et la pertinence des résultats. - Ingénierie Data: Connaissances en gestion de bases de données et manipulation de données en grande quantité. - Langages de Programmation: Maîtrise des langages comme Python, SQL, et des outils comme TensorFlow, PyTorch. - DevOps: Compréhension des pratiques DevOps, incluant l'intégration et la déploiement continu (CI/CD). Machine Learning Operations (ML Ops), Google TensorFlow, Python, SQL, PyTorch,

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : Data & IA et chef de projet, mission de caderage et conduite des projets d'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et d'analyse de données pour améliorer les processus métiers et les performances de l'entreprise. Investiguation, description et analyse des processus existants pour identifier les opportunités d'amélioration et de mise en œuvre de l'IA. 💡 La mission Consiste à : 1. Investigation et analyse des processus : Étudie et compréhension des processus métiers existants, identifier les opportunités d'amélioration et de mise en œuvre de l'IA. 2. Analyse quantitative : Réalisation des analyses quantitatives pour évaluer les opportunités d'amélioration, en utilisant des données telles que les parcours clients, les données d'utilisation, etc. 3. Collaboration avec les data scientists : Travail avec les data scientists, étude, proposition et test des solutions internes ou externes pour améliorer les processus métiers. 4. Definir la vision et de la stratégie : Collaboration avec les experts métiers, les product owners, les développeurs et les data scientists pour définir la vision, la stratégie et l'approche de validation des projets (notamment l’approche de testings et les metrics associées). 5. Gestion de projet : Bonne traduction des besoins dans une roadmap claire, réaliste et acceptée par toutes les parties prenantes, et animation du projet pour garantir la qualité, les délais et les coûts. 6. Coordination et synergie : Coordination et la synergie entre les différents projets et les différentes équipes, en favorisant les échanges, les retours d'expérience et les bonnes pratiques