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Je cherche un Datas cientist pour un projet d’analyse prédictive de pannes sur des équipements Mission sur Le Plessis Robinsson. Compétences impératives demandées : 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.

Nous recherchons un Expert Data Scientist Habilitable. Votre profil devra avoir les caractéristiques suivantes : 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.

Axone by Synapse, cabinet de conseil IT innovant, recherche pour l’un de ses clients pour une mission de longue durée Data Scientist – Prévision & Optimisation H/F . Le consultant interviendra en tant que contributeur individuel senior pour concevoir et développer des modèles avancés de prévision et d’optimisation. Le rôle couvre des problématiques complexes liées à la prévision de la demande, à l’optimisation des ressources et à la simulation opérationnelle. Le consultant travaillera en étroite collaboration avec des data engineers et équipes IA afin de transformer des problématiques métiers en solutions analytiques robustes, scalables et orientées décision. Le consultant interviendra principalement sur l’amélioration de modèles existants de machine learning et sur la couche d’optimisation associée, avec un fort enjeu autour de l’allocation optimale des ressources opérationnelles (planning, workforce, capacité). Le rôle requiert un profil très opérationnel (hands-on), capable de manipuler du code Python avancé, d’intervenir sur des modèles ML existants et surtout de développer et améliorer des modèles d’optimisation (notamment via Gurobi). Le consultant travaillera en étroite collaboration avec les équipes internes et le partenaire externe, avec un objectif clair d’appropriation et d’internalisation des compétences à horizon 12 mois. Objectif et livrable: Développement de modèles de prévision avancés (séries temporelles, probabilistes, hiérarchiques) Conception et implémentation de modèles d’optimisation (MIP, LP, heuristiques) Développement de frameworks de simulation pour la prise de décision opérationnelle Résolution de problématiques métiers complexes et ambiguës via des approches data science Construction de modèles de machine learning prêts pour la production Collaboration avec les équipes engineering pour le déploiement et le monitoring Garantie de la robustesse, explicabilité et performance des modèles Traduction des besoins métiers en solutions analytiques concrètes Collaboration avec équipes opérationnelles et produit pour délivrer des résultats mesurables Communication des insights aux parties prenantes techniques et non techniques Compétences attendues: Expertise en séries temporelles (forecasting avancé, probabiliste, hiérarchique) Maîtrise des techniques d’optimisation (MIP, LP, heuristiques) Solides compétences en Python (NumPy, Pandas, PyTorch, OR-Tools, SimPy, Gurobi) Expérience en modélisation statistique et analyse exploratoire de données (EDA) Déploiement de modèles en production (MLOps, monitoring) Maîtrise SQL et manipulation de données volumineuses Expérience: 6+ ans en Data Science / IA appliquée Télétravail (modalité, fréquence, contraintes): Hybride, 2 à 3 jours/semaine à distance selon localisation et contraintes projet

Bonjour et merci d'avoir cliqué sur cette offre 😊 Nous recherchons un.e Data Engineer / Data Scientist / Data Developer pour travailler au sein d'une grande entreprise ! 🚀 Ce poste est fait pour toi si tu parles anglais à un niveau professionnel et tu as de l'expérience en : Data Visualization ( Power BI ), Transformation de données ( SQL, Python ) Pratique de la data dans un environnement Cloud Développement BackEnd ( Python / FastAPI, API Rest, MongoDB ou équivalent ) Développement FrontEnd Responsabilités Clés Vous maintenez et faites évoluer notre outil de forecast de la demande: Intégration des changements structuels de l’entreprise et de la data, fiabilisation et explicabilité de la donnée, stabilisation du forecast, etc. Vous maintenez et faites évoluer notre outil de simulation de configuration d’entrepôt : Fiabilisation de la donnée, amélioration de la simulation, prise en compte de spécificité client, etc. Démarrage : rapide. Durée : 7 mois (+ possible extension en 2027). Rémunération : 500 EUR en freelance ou portage / 57 000 EUR en CDI max. 👉 Tu as envie d’un nouveau défi, entouré(e), valorisé(e), écouté(e) ? Postule et parlons-en. Même si ce n’est pas pour cette mission, on trouvera peut-être celle qui te correspond parfaitement. Les étapes à venir après avoir postulé : nous étudierons ta candidature avec attention. si elle nous intéresse, tu recevras un appel pour un premier échange de préqualification. On t’enverra un mail si on n’arrivera pas à te joindre. Si elle ne nous intéressera pas (ça sera certainement pour une autre mission 😉), on t’enverra un mail. Merci de ton attention et à très vite pour une aventure épanouissante chez Winside 🙂

Nous recherchons pour l’un de nos clients un(e) Data Scientist Senior disposant d’une solide expérience sur les sujets IA et data avancée. Le consultant interviendra sur des problématiques de traitement et valorisation de données avec une forte dimension Intelligence Artificielle et IA générative. Compétences recherchées • Expertise Python • Expérience significative en Data Virtualization • Maîtrise des sujets IA / LLM (Large Language Models) • Bonne compréhension des architectures data et pipelines de traitement • Capacité à intervenir de manière autonome sur des sujets complexes • Expérience dans des environnements grands comptes ou secteur public appréciée Environnement technique • Python • IA générative / LLM / RAG • Data Virtualization • APIs / Microservices • Cloud & outils data modernes

Contexte de la mission : Pour notre client dans le domaine bancaire, nous recherchons un profil de Data Scientist Tâches à réaliser : Piloter et réaliser des projets de data sciences / intelligence artificielle directement avec les métiers, sous supervision du tech lead data scientist (data préparation, modélisation, data visualisation, normes gestion de projet) Coacher des étudiants dans la réalisation de POC Réaliser des actions d’acculturation et d’animation Accompagner les métiers à la réalisation de prompt, déploiement de LLM, agents/assistants Participer à la mise en place de l’environnement technique (sous GCP notamment) et des méthodes de gestion de projet Réaliser la Maintenance en Condition Opérationnelle des cas d’usages DS/IA industrialisés Collaborer et participer activement à la vie du service et du département et à l’amélioration continue de son fonctionnement Les actions réalisées s’inscrivent dans un cadre règlementaire et normatif, tant d’un point de vue sécurité des systèmes d’information que conformité, RGPD, IA Act et éthique La mission implique également une compréhension et une traduction fonctionnelle des activités et processus bancaires, une connaissance générale des produits et services bancaires serait donc un plus Compétences recherchées : Obligatoires : · Python · SQL · Capacité à animer des ateliers, à fédérer autour des sujets Data/IA, à vulgariser pour des publics néophytes Optionnelles : · Expérience sur GCP · Expérience en chef de projet Expérience nécessaire : Minimum 5 années d’expérience en data science (ML, DL, LLM) (profil ITS : Hors grille) Langues : Français Date de démarrage : ASAP Localisation : Locaux du client situés à Corenc (Grenoble) Possibilité d’interventions hors site Client : OUI (limitée à un maximum de 40% du temps de prestation contractualisé – réalisable en France Métropolitaine uniquement) Astreintes / interventions HNO : NON Déplacements sur d'autres site client en France : OUI (Environ une fois par mois) Autre matériel requis : NON

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

Nous recherchons un Data Scientist BI / Data Engineer BI Senior pour intervenir auprès de notre client basé à Nantes, dans le cadre de projets data complexes. Vous intégrerez un environnement data exigeant, en collaboration avec les équipes Data Analytics, Data Infrastructure, les métiers et les équipes techniques fournisseurs de données. Vos principales missions seront les suivantes : Comprendre les enjeux métiers et traduire les besoins en solutions data exploitables. Recueillir, traiter, modéliser et valoriser des données complexes. Développer et optimiser des traitements en Python / PySpark. Concevoir, créer et optimiser des tables, vues et modèles SQL. Produire des rapports et développements Power BI / DAX. Participer à l’industrialisation des traitements, flux, collectes et restitutions de données. Contribuer à la supervision, à l’optimisation et à la migration de la plateforme data. Collaborer avec les équipes métiers, Data Analysts, Ops et fournisseurs de données. Documenter l’ensemble des traitements, modèles, lineages et rapports dans les outils dédiés. Participer à la formalisation des bonnes pratiques data et assurer le transfert de compétences. Les livrables attendus incluent notamment des rapports Power BI, développements DAX, scripts Python, spécifications techniques détaillées, optimisations de traitements data, documentation des modèles SQL et des flux, ainsi que la définition des besoins techniques liés aux sujets de migration de plateforme.

Dans le cadre de nouveaux projets industriels à fort enjeu, une grande entreprise du secteur industriel et défense recherche un Data Scientist expert afin d’exploiter des données issues de capteurs et systèmes industriels (HUMS et données de pannes). La mission vise à développer des modèles de maintenance prédictive et à réaliser des analyses avancées de fiabilité et de durée de vie des systèmes. Missions principales Collecter, nettoyer et structurer des données industrielles complexes (HUMS, pannes, capteurs) Explorer et analyser les données afin d’identifier des corrélations entre usage et défaillances Développer des modèles de maintenance prédictive Réaliser des analyses statistiques avancées et de survivance Mettre en œuvre des modèles de fiabilité (Kaplan-Meier, Weibull) Interpréter les résultats et produire des recommandations exploitables Documenter les modèles, processus et résultats Restituer les analyses sous forme de livrables clairs et exploitables Livrables attendus État des lieux et structuration des données industrielles Analyse des corrélations entre usage et pannes Étude de survivance des systèmes Documentation des modèles et méthodologies utilisées Synthèse des résultats pour les équipes métiers Informations clés Localisation : Versailles-Satory (Île-de-France) Démarrage : mi-juin 2026 Durée : prestation forfaitaire avec suivi par lots Temps plein Forte présence sur site dans un environnement sécurisé

Missions Conception et développement de services Data et IA pour la connaissance clients et la performance business Pilotage de la performance commerciale Détection d’insights, recommandations, prédictions Détails techniques Machine Learning : IA générative et agentique : techniques de mises en œuvre de LLMs, architectures RAG et agentiques, … Techniques NLP / NLU : embeddings, transformers, BERT, … Machine learning : régression, classification, clustering, détection d’anomalies, moteur de recommandations, séries temporelles Deep learning (architectures, transfert learning, fine tuning, …) IA responsable et de confiance, IA explicable, maîtrise des biais Maîtrise de Python pour la data science (sklearn, pytorch, keras, LangChain, LangGraph, …) Bases vectorielles et d’indexation texte et embeddings : Elasticsearch, Faiss, … Expérience avec la plateforme Dataiku Outils informatiques Langage : Python Prototypage : Gradio, Streamlit Outil de versioning : git Cloud : AWS Bedrock Expérience avec une architecture On prem serait un plus Curiosité intellectuelle, autonomie et réactivité Capacité de communication : capacité à analyser et synthétiser, pédagogie Force de proposition : capacité à proposer des solutions innovantes

Dans le cadre d'un projet chez l'un de nos clients grands compte, nous sommes à la recherche d'un Tech Lead Data Scientist. Au sein de l'équipe Data qui développe des solutions analytiques et d'intelligence artificielle dédiées aux enjeux de la chaîne d'approvisionnement, vous intégrerez une squad composée de Data Scientists, Data Analysts, Analytics Engineers et ML Engineers, en collaboration étroite avec des interlocuteurs métier et produit à travers le monde. Vous aurez pour missions Leadership technique & stratégie Définir et piloter la roadmap technique de la prévision de la demande Être le référent technique du Product Manager : traduire les besoins métier en spécifications techniques, arbitrer la faisabilité du backlog Assurer une veille active sur les technologies émergentes en forecasting et machine learning Coordination d'équipe & montée en compétences Animer et coordonner au quotidien une équipe de plus de 5 experts data Conduire les revues de code et de modèles, définir les standards de qualité ML (reproducibilité, documentation, MLOps) Accompagner la montée en compétences des profils juniors et favoriser une culture d'excellence technique Modélisation avancée & industrialisation Concevoir et déployer des modèles statistiques et ML avancés intégrant des signaux internes (prix, assortiment) et externes (météo, données calendaires, tendances marché) Superviser le cycle de vie complet des solutions : de la R&D au déploiement CI/CD en environnement de production Restituer les insights data de façon claire et actionnable auprès des directions Supply Chain et métier. Stack technique Vous évoluerez dans un environnement cloud & data moderne, articulé autour de Python, de frameworks ML reconnus (dont du deep learning), d'outils d'orchestration et de tracking de modèles, ainsi que de pipelines CI/CD et de plateformes cloud hyperscalers.

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)

Notre client recherche un(e) Data Scientist Senior afin de renforcer une équipe experte intervenant sur des problématiques avancées de modélisation statistique et d’intelligence artificielle. La mission porte principalement sur la conception, l’optimisation et l’industrialisation de modèles prédictifs dans un environnement orienté machine learning et apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning). Le consultant participera à l’ensemble du cycle de vie des modèles : exploration et traitement des données, développement algorithmique, expérimentation, validation, optimisation des performances puis mise en production des solutions. Une forte capacité à collaborer avec des équipes techniques et métiers est attendue. L’environnement technique est moderne et orienté cloud avec des enjeux forts autour de la performance, de la scalabilité et de la fiabilité des modèles déployés.

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