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Socle technique – Data Science & IA Maîtrise de Python et SQL/BigQuery ; packaging, gestion des dépendances, clean code Maîtrise des algorithmes de ML : classification, régression, clustering, deep learning Connaissance des frameworks ML : Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch Compétences avancées en GenAI : LLM, RAG, fine-tuning, prompt engineering, évaluation et déploiement de modèles génératifs Connaissance des concepts clés : Generative AI, agents, assistants, hallucinations, biais, limites des modèles Expertise en agents intelligents : conception de workflows multi-agents, frameworks (ADK, Gemini Enterprise…) Maîtrise des méthodes d'évaluation des agents et pipelines RAG (RAGAS, Langfuse, LLM as a judge) Développement back-end & intégration Conception et développement d'API REST/JSON, architecture orientée objet Développement d'applications GenAI : intégration agents/RAG, gestion de prompts et templates, itération Tests automatisés, revue de code, observabilité (logs, métriques, traces), gestion des erreurs Industrialisation & DevOps Maîtrise des pratiques DevOps/MLOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, Git Mise en place et maintenance de pipelines (tests, qualité, déploiement) et gestion des environnements (dev/recette/prod) Architectures Cloud (GCP, AWS, Azure) et outils MLOps associés Monitoring et optimisation des performances de solutions IA en production Collaboration & méthodes Capacité à cadrer un besoin, proposer une solution technique et estimer une charge Travail en mode Agile, interaction avec les parties prenantes produit Anglais courant (lecture de documentation, échanges techniques)

Comprendre les enjeux métier et les traduire en solutions techniques adaptées Définir le périmètre des données nécessaires à chaque projet en lien avec les parties prenantes Estimer et planifier les charges des différents traitements et actions techniques Optimiser les modèles de données des projets portés par l'équipe Développer et optimiser des scripts Python / PySpark robustes et performants Créer et maintenir les tables et vues nécessaires aux projets data Collaborer avec les équipes Ops pour l'industrialisation des pipelines (collecte, traitement, supervision, restitution) Contribuer activement aux projets de migration de plateforme en cours au sein de la Team Data

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.

Objectif de la mission Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagenemnet dans le cadre d'une mission en data Science. La mission consiste en: science des données, en machine learning. analyse de grands ensembles de données, du développement de modèles prédictifs et de la mise en œuvre d'algorithmes de machine learning et de LLM pour résoudre des problèmes complexes. Qualifications: - Expérience avérée en analyse de données, machine learning (random forest, SVM, k-means, PCA, …) - Excellentes capacités de communication et de travail en équipe. - Expérience avec PostgreSQL et MongoDB - Connaissance des outils de visualisation de données (powerBI) - Familiarité avec la plateforme cloud Azure - Expérience avec les LLMs Les tâches sont: - Analyse et interprétation des ensembles de données (structurées et non structurées) sur les produits et services et l’environnement de travail des collaborateurs BNP pour identification des motifs et des tendances. - Développement et mise en œuvre des modèles de machine learning et des LLM pour détection, prédiction et classification des données. L’objectif principale étant du datamining sur les tickets d'incidents des utilisateurs. - Construction et maintient des pipelines de machine learning pour les modèles d'IA/ML dans des environnements de production. - Collaboration avec les ingénieurs logiciels et les ingénieurs de données pour intégrer les modèles d'IA dans des applications évolutives. - Analyse et interprétation des résultats des modèles pour affiner des algorithmes et amélioration des performances

Contexte du poste Rejoignez une entreprise innovante appartenant à un groupe de renom œuvrant dans le domaine des télécommunications. Avec des équipes basées à Lyon, notre entreprise s'attache à transformer l'expérience client à travers le développement de solutions IT innovantes pour divers opérateurs télécoms à travers le monde. Actuellement, nous sommes à la recherche d'un Data Scientist passionné pour rejoindre une équipe dynamique et motivée, composée de 9 personnes, dédiée à l'optimisation des réseaux radio du groupe. Dans le cadre de notre croissance et de l'évolution de nos projets, nous lançons ce recrutement pour soutenir nos efforts en intelligence artificielle et en data science. Missions Missions principales - Développer et mettre en œuvre des solutions IA pour résoudre des problématiques complexes dans le secteur des télécoms, incluant l'optimisation radio et le monitoring automatique. - Contribuer à l'amélioration de l'efficacité énergétique du réseau et à la création de chatbots business-orientés. Missions annexes - Collaborer avec les commanditaires pour définir les cas d’usage et s’assurer de la pertinence des applications proposées. - Coordonner les initiatives de Crédit Impôt Recherche et encadrer un alternant en Data Science. - Participer activement à l'intégration de modèles de données dans l'environnement de production et maintenir une veille technologique rigoureuse. Stack technique Compétences à maîtriser - Python 3, SQL, TensorFlow, scikit-learn, Keras, Pandas, Matplotlib, Ploty, seaborn. - Data processing avec Jupyter Lab, Airflow, Superset. Environnement technique - Bases de données relationnelles et non-relationnelles, fichiers csv et parquet, outils de gestion de projet tels que JIRA et Confluence.

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation des activités de contrôle et de surveillance du risque de crédit, nous recherchons un Consultant Data Risk & IA Générative afin d’accompagner l’automatisation et l’optimisation des dispositifs d’anticipation des risques. La mission s’inscrit dans une dynamique d’innovation autour de la data, de l’analytics avancé et de l’intelligence artificielle générative, avec des objectifs de déploiement rapide sur 2026. Missions Identification, sourcing et fiabilisation des données issues du système d’information Automatisation et amélioration des solutions tactiques existantes Optimisation de la qualité des données et des délais de livraison Définition, challenge et recette de règles de gestion permettant la détection précoce des dégradations de risque Recherche et intégration de données internes et externes constituant des signaux faibles de dégradation Construction et optimisation d’une bibliothèque de prompts pour des usages d’IA générative appliqués à la pré-analyse des risques Création de dashboards, reportings ergonomiques et supports de formation utilisateurs Accompagnement des équipes dans la conduite du changement et l’amélioration continue des outils Activités principalesCiblage des clients sous surveillance Pilotage des travaux d’automatisation en lien avec les plateformes analytiques Recherche de solutions de sourcing automatisé des données ESG Élaboration de supports d’accompagnement utilisateurs Mise à jour et amélioration du corpus procédural Anticipation des dégradations sectorielles Évolution et optimisation des solutions existantes Définition et validation des règles de gestion Identification de nouveaux indicateurs et signaux faibles Production de supports d’insertion et documentation associée IA Générative – Draft d’analyse Participation à la définition des use cases IA Construction, test et validation d’une bibliothèque de prompts performants Amélioration de la fiabilité et de la pertinence des analyses générées automatiquement Activités transverses Accompagnement des utilisateurs finaux et conduite du changement Préparation des comités de suivi et reportings d’avancement Animation d’ateliers et mise à jour des documents de cadrage et EDB Contribution à l’amélioration continue des solutions déployées Compétences requises Maîtrise de Dataiku avec certification impérative Très bonne maîtrise de Tableau Bonne connaissance des problématiques Data, Risk et gouvernance des données Expérience sur des sujets d’automatisation, data quality et analytics Connaissance ou intérêt pour les usages de l’IA générative et du prompt engineering Capacité à travailler avec des équipes métiers et techniques Profil recherché Consultant Data / Risk expérimenté Excellentes capacités d’analyse et de synthèse Autonomie, rigueur et sens du relationnel Expérience dans le secteur bancaire ou financier appréciée Sensibilité aux enjeux de transformation digitale et d’accompagnement au changement.

● Technologies Langages : Python, Java, SQL. Maths & RO : Métaheuristiques, Programmation linéaire, Optimisation combinatoire, Inférence causale. Outils RO : OR-Tools, ou solveurs commerciaux. Cloud & Data : GCP, BigQuery, Docker, Kubernetes, Airfl ow (Cloud Composer). ● Maîtrise impérative de l’environnement GCP. ● Formation : Bac+5 (Master ou École d'Ingénieur) spécialisé en Recherche Opérationnelle, Mathématiques Décisionnelles ou Supply Chain Analytics. ● Expérience : au moins 7 ans en Data Science

Data Scientist BI / Data Engineer expérimenté Nantes Python, PySpark, SQL, Power BI, DAX, API, Git, Azure, Azure Data Factory, Databricks, DataGalaxy, Jira, Confluence 3 ans Nantes Python, PySpark, SQL, Power BI, DAX, API, Git, Azure, Azure Data Factory, Databricks, DataGalaxy, Jira, Confluence Mission de Data Scientist BI orientée data engineering et valorisation de la donnée, couvrant l’ensemble du cycle de vie : collecte, transformation, modélisation et restitution. Le consultant intervient sur le traitement de données complexes, la conception de modèles de données (tables, vues, datamarts) et le développement de pipelines performants. Il est en charge du développement de traitements en Python (notamment PySpark), de l’optimisation des requêtes SQL et de l’intégration de données via API. Il contribue à la structuration et à la mise à disposition de données fiables pour les équipes métiers et analytiques. La mission inclut également la création et l’évolution de tableaux de bord Power BI (DAX), la production d’analyses avancées ainsi que la vulgarisation des résultats auprès des parties prenantes. En parallèle, le consultant participe à l’industrialisation de la plateforme data, à l’amélioration continue des flux (monitoring, performance, qualité) et aux projets d’évolution ou de migration. Il évolue dans un environnement agile, en interaction constante avec les équipes techniques et métiers, avec un fort niveau d’autonomie et de responsabilité.

Contexte de la mission: Dans le cadre du développement de nos activités data et de la montée en puissance de nos plateformes analytiques, nous recherchons un Data Engineer pour concevoir, construire et optimiser les pipelines de données alimentant nos applications métiers, nos plateformes analytiques et nos modèles d'intelligence artificielle.Vous rejoindrez une équipe Data pluridisciplinaire (Data Engineers, Data Scientists, Data Analysts, Architectes) et interviendrez sur toute la chaîne de traitement de la donnée : ingestion, transformation, structuration, optimisation, industrialisation et monitoring. Vos responsabilités: Vous serez en charge de: - Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes (batch & streaming) - Industrialiser la collecte, la transformation et la mise à disposition des données (ETL/ELT) - Assurer la qualité, la fiabilité et la disponibilité des datasets critiques - Participer à la modélisation et à la structuration des données (Data Lake, Data Warehouse) - Collaborer avec Data Scientists & Analysts pour fournir des données fiables et exploitables - Contribuer aux choix techniques et à l'évolution de l'architecture data - Documenter les pipelines, les schémas et les bonnes pratiques d'exploitation

GSL EXPERT EPM – DATA SCIENTIST Ingénieur en électronique IFIPS, 20 ans d'expérience en conseil EPM et 8 ans en Data Science. Expert IBM Planning Analytics/TM1, BI et pilotage de projets. Réalisations majeures : CDC (maintenance et évolutions Planning Analytics), Bouygues Telecom (optimisation réseau, détection d'incidents et analyse de données), L'Oréal (application de calcul des coûts logistiques), Hermès (projets Finance et DSI). Compétences : contrôle de gestion, AMOA, reporting, budget, Python, Machine Learning, Elasticsearch, ELK (Kibana, Logstash), Grafana, Tableau, SQL Server, MySQL, GitHub et Visual Studio Code. Certifié Data Scientist ENSAE et IBM TM1. Français et anglais.

📋 RÉSUMÉ Le/La Head of Data/IA est responsable de la définition, de la mise en œuvre et de l'évolution de la stratégie Data et Intelligence Artificielle de l'entreprise. Il/Elle dirige une équipe d'experts et assure l'intégration de solutions innovantes pour optimiser la performance opérationnelle et la prise de décision stratégique. 🎯 MISSIONS Définir et piloter la feuille de route stratégique Data et IA en alignement avec les objectifs business. Construire, développer et manager une équipe de Data Scientists, Data Engineers et MLOps. Superviser la conception, le développement et le déploiement de modèles d'IA et de solutions Data. Garantir la qualité, la gouvernance et la sécurité des données. Évaluer et sélectionner les technologies et outils Data/IA pertinents. Collaborer étroitement avec les équipes métiers pour identifier les opportunités et maximiser l'impact des initiatives Data/IA. Assurer une veille technologique constante et promouvoir l'innovation et les bonnes pratiques. 📦 LIVRABLES Feuille de route stratégique Data/IA validée et mise en œuvre. Déploiement réussi de modèles d'IA en production générant de la valeur mesurable. Amélioration continue de la qualité et de l'accessibilité des données. Croissance et développement des compétences de l'équipe Data/IA. Reporting régulier sur la performance et l'impact des initiatives Data/IA.

Nous recherchons un Développeur Python confirmé , doté d’une forte expertise technique, d’une appétence pour l’IA et d’une réelle sensibilité DevOps. Ce poste ne vise pas un profil Data Scientist ou Data Engineer : il s’agit d’un rôle de développeur Python haut niveau , capable d’intégrer, d’opérer, d’industrialiser et de fiabiliser des services IA. Responsabilité de la mission Intégrer et maintenir les services d’IA au sein d’une plateforme IA interne . Déployer et maintenir les composants de l’IA générative : LLMs, modèles d’embeddings, bases vectorielles, agents, orchestrations. Accompagner l’identification et le déploiement de cas d’usage IA pertinents au sein du groupe (contexte international). Maintenir les plateformes permettant la publication des services IA et les frameworks associés. Maintenir la plateforme de R&D mise à disposition des data scientists et leur apporter un support technique. Participer activement à la réduction de la dette technologique, notamment via la containerisation et l’industrialisation des composants.

Lieu : Nanterre (92) | Démarrage : ASAP Nous recherchons pour notre client grand compte un Développeur Python . Dataiku confirmé pour intervenir sur un projet data innovant autour de l’analyse de données projets et de l’amélioration des capacités d’estimation et de prévision. La mission s’inscrit dans un environnement international, avec des équipes data, IT et métiers. Le consultant participera au développement d’API, à l’intégration de systèmes et à la préparation/transformation de données dans un contexte analytique. Missions principales Le consultant aura pour responsabilités de : Développer et déployer des API, notamment dans un environnement Dataiku Participer à l’intégration entre différentes plateformes data et applications du SI Préparer, transformer et structurer les données pour les besoins d’analyse Collaborer avec les data engineers, data scientists et équipes métiers Traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques Optimiser les API existantes en termes de performance et de scalabilité Identifier, analyser et résoudre les incidents techniques liés aux API, aux flux de données et aux intégrations Participer aux bonnes pratiques de développement, d’intégration et d’analytics

RÉSUMÉ EXPRESS Consultant expert IA transverse (8-15 ans) pour mener un benchmark des outils IA (Dataiku, n8n, Claude Code et au-delà), adapter ses recommandations à chaque persona (Data Scientist, Développeur, Analyst, PO), implémenter un use case avec l'équipe Data Science et livrer un guide de choix opérationnel utilisable de façon autonome. Disponibilité immédiate obligatoire / Anglais B2. MISSIONS PRINCIPALES & LIVRABLES Benchmark des Solutions IA Mener une analyse comparative structurée des outils IA selon les cas d'usage, les personas et les étapes projet : Dataiku, n8n, Claude Code et plus largement GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT/OpenAI, NotebookLM, Make, Zapier selon les publics Définir les critères d'évaluation, le scoring et les matrices de décision Restituer le benchmark de façon compréhensible par des POs comme par des data scientists Implémentation d'un Use Case Concret Mettre en œuvre techniquement un use case IA avec l'équipe Data Science (Python probable, API LLM, workflow Dataiku ou n8n selon le choix retenu) Valider en pratique les recommandations du benchmark sur un cas réel Identifier les points de friction dans le workflow quotidien des data scientists et proposer les bons outils selon leur maturité Guide de Choix par Persona & Étape Projet Produire une matrice de décision opérationnelle couvrant les quatre personas : Data Scientist, Développeur, Data Analyst, Chef de Projet / PO Structurer le guide pour qu'il soit utilisable de façon autonome par les équipes après la fin de la mission Adapter le niveau de détail et le langage à chaque public cible

📋 RÉSUMÉ Le Chef de Projet Data/IA (H/F) est responsable de la planification, de l'exécution et de la livraison de projets stratégiques liés à la Data Science, au Machine Learning et à l'Intelligence Artificielle. Il/elle assure l'alignement des projets avec les objectifs métiers et la coordination des équipes techniques et fonctionnelles. 🎯 MISSIONS Définir les objectifs, le périmètre et les livrables des projets Data/IA. Établir et suivre les plannings, budgets et ressources. Coordonner les équipes techniques (Data Scientists, MLOps, Data Engineers) et les parties prenantes métiers. Identifier et gérer les risques projet. Assurer la communication et le reporting régulier sur l'avancement des projets. Garantir la qualité et la conformité des solutions livrées. 📦 LIVRABLES Plans de projet détaillés (planning, budget, ressources). Spécifications fonctionnelles et techniques. Rapports d'avancement et tableaux de bord de suivi. Solutions Data/IA déployées et opérationnelles. Documentation technique et utilisateur. Évaluations post-projet et retours d'expérience.

Dans le cadre du développement de la plateforme data, nous recherchons un(e) Data Engineer pour concevoir, construire et maintenir des pipelines de données robustes sur la plateforme Databricks. Vous évoluerez au sein d’une équipe data (Data Engineering / Data Platform / Analytics Engineering) et contribuerez à la mise en place d’une architecture moderne orientée cloud et data lakehouse. Missions principales Concevoir et développer des pipelines de données batch et streaming sur Databricks Construire et optimiser des traitements de données distribuées avec Apache Spark Modéliser des données dans une architecture lakehouse (Bronze / Silver / Gold) Mettre en place des workflows d’ingestion (ETL / ELT) depuis différentes sources (API, bases SQL, fichiers, events streaming) Assurer la qualité, la fiabilité et la gouvernance des données Optimiser les performances des jobs Spark (coût, latence, scalabilité) Mettre en place CI/CD pour les pipelines data Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists et équipes produit Participer à la mise en place des bonnes pratiques DataOps