Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Data science à Paris

Dans le cadre d’un recrutement en CDI, nous recherchons un Data Scientist expérimenté pour intervenir sur des projets stratégiques dans le secteur Banque/Assurance. Vous avez minimum 5 ans d’expérience comme data scientist Salaire à discuter. Missions principales Intégré(e) au sein d'une équipe dynamique, vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des projets IA, de la conception à l’industrialisation. Vous serez également amené(e) à encadrer des équipes techniques. Votre rôle consistera notamment à : Concevoir et développer des solutions d’Intelligence Artificielle innovantes en environnement Agile, en passant de l’idéation au design technique, jusqu’à la mise en production. Participer au développement d’outils de simulation, d’expérimentation (stress testing, back testing, modélisation…) et de suivi de performance des modèles. Contribuer à l’évolution continue des environnements Data Science, Accompagner la transformation de la banque en intégrant les technologies IA dans la conception des nouveaux produits, services et processus. Favoriser l’acculturation des équipes métiers à l’IA pour en accélérer l’adoption. Participer à des projets de R&D appliquée, en lien avec des partenaires académiques, et contribuer à la valorisation scientifique par des publications. Assurer une veille active sur les nouvelles technologies en IA et MLOps. Ce que nous vous offrons En rejoignant ce projet, vous aurez l’opportunité de : Travailler sur des technologies de pointe en Intelligence Artificielle, Participer à la mise en production de solutions à fort impact métier, Évoluer dans un environnement collaboratif stimulant, Enrichir votre expérience dans un secteur stratégique.

Notre client dans le secteur High-tech recherche un/une Marketing Data Scientist H/F Description de la mission: Notre client dans le secteur du E-commerce a besoin d'un Senior Data Scientist. Vous développerez et mettrez en œuvre des techniques de modélisation avancées pour quantifier l'efficacité des campagnes de marketing, en tirant parti de l'inférence causale et de l'analyse prédictive. Votre travail permettra d'optimiser les budgets médias et d'éclairer la prise de décision stratégique. Le candidat idéal est pragmatique, à l'aise avec l'équilibre entre la mesure rapide de l'impact et la construction de modèles robustes et évolutifs, et a de l'expérience dans les méthodologies d'attribution marketing. Les missions : Mesure de l'impact des médias et attribution hors ligne : ● Développer et mettre en œuvre des modèles pour mesurer l'efficacité des campagnes de marque, y compris la télévision, l'affichage et d'autres canaux hors ligne. ● Tirer parti du contrôle synthétique et d'autres techniques d'inférence causale pour quantifier l'impact incrémental. ● Développer des cadres de reporting robustes pour suivre l'efficacité du marketing et optimiser les stratégies de ciblage. Inférence causale et analyse avancée ● Appliquer des méthodes d'inférence causale de pointe pour évaluer le retour sur investissement du marketing. ● Construire des méthodologies évolutives pour mesurer l'impact des investissements de la marque et des activations hors ligne. ● Travailler avec l'ingénierie des données pour améliorer l'infrastructure de mesure et automatiser les flux de travail de modélisation. Analyse avancée : ● Appliquer des méthodes d'inférence causale de pointe pour évaluer le retour sur investissement du marketing. ● Construire des méthodologies évolutives pour mesurer l'impact des investissements de la marque et des activations hors ligne. ● Travailler avec l'ingénierie des données pour améliorer l'infrastructure de mesure et automatiser les flux de travail de modélisation. Science des données et modélisation prédictive ● Développer des modèles prédictifs pour améliorer le ciblage des médias, la segmentation des clients et les stratégies d'engagement. ● Trouver un équilibre entre l'analyse pratique et le développement de modèles statistiques robustes pour des des perspectives à long terme. ● Assurer la rigueur des hypothèses de modélisation, des techniques de validation et de l'inférence statistique. Collaboration et communication interfonctionnelles : ● Travailler en partenariat avec les équipes de marketing, de finance et d'analyse pour s'aligner sur les cadres et méthodologies de mesure. des cadres de travail et des méthodologies. ● Communiquer clairement des aperçus de données complexes à des parties prenantes non techniques. ● Plaider en faveur d'une culture axée sur les données et contribuer à l'amélioration continue.

Dans le cadre de nos projets stratégiques liés à l’intelligence artificielle générative et aux solutions de RAG (Retrieval-Augmented Generation), nous recherchons un(e) Business Analyst Technique capable de faire le lien entre les équipes métier et les équipes techniques (Data/IA/Dev), afin de garantir la bonne compréhension, conception et mise en œuvre des solutions. Contrat à durée indéterminée (CDI) Salaire SELON PROFIL plus · Primes de performance · Primes de publication · Autres avantages : mutuelle santé, tickets restaurant Langues : Français & Anglais professionnel requis 🔧 Responsabilités principales : · Recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers liés aux cas d’usage IA (chatbots, assistants, moteurs de recherche augmentés, etc.) · Définir les user stories et les spécifications fonctionnelles et techniques en lien avec les équipes IA · Participer à la définition des architectures fonctionnelles des solutions RAG (vectordatabase, modèles LLM, pipelines d’ingestion, etc.) · Interagir avec les équipes Data, MLOps, Dev et Métiers pour assurer le suivi du cycle de vie des projets IA · Animer des ateliers de cadrage, de co-conception et de restitution auprès des parties prenantes · Contribuer aux phases de tests, recette, documentation et conduite du changement · Suivre les indicateurs de performance des solutions IA déployées

Ingénieur LM/LLM & Data Science Contexte : La mission fera partie du projet d'ingénierie de l'intelligence artificielle, au sein de la division GDAI. Dans le cadre du projet d'ingénierie de l'intelligence artificielle, nous aidons les entités à passer à l'échelle et à définir et appliquer les meilleures pratiques en matière d'ingénierie ML / LLM. Nous proposons un parcours d'apprentissage en ingénierie ML/LLM à travers le groupe au niveau mondial et nous avons besoin d'une personne pour soutenir ce projet. La mission consistera à § Améliorer le référentiel existant de la formation en ingénierie ML/ML utilisé dans l'ensemble du groupe § Évolution vers la piste du pipeline ML sur AWS et Databricks (utilisant actuellement Azure) § Faciliter les ateliers que nous donnons aux entités sur la formation § Apporter une expertise autour des meilleures pratiques de l'ingénierie LLM § Soutenir la création de contenu pour les pratiques de l'ingénierie LLM (qui peuvent être complexes). Il y a un travail autour de la traduction des pratiques complexes en explications simples § Implémenter ces pratiques dans un environnement sandbox et un outil de benchmark § (Optionnel) Soutenir le projet dans l'optimisation du POC/MVP dans les entités autour des pratiques LLMOps

CONTEXTE Missions de surveillance nécessitent un rapatriement et un traitement des mesures régulier pour traiter l’information au plus vite et pouvoir la mettre au service de la maintenance. MISSIONS Assister la section SYS dans l’architecture, le développement et le déploiement de l’Intelligence Artificielle pour automatiser les tâches de traitement à faible valeur ajoutée des mesures de surveillance. Les missions sont : 1. Apprendre automatiquement le début et la fin de shunt sur les différents signaux transmis en tenant compte des seuils de tension normativement définis (0,06V pour circuit UM71 et 5V pour circuit ITE) ou modéliser, le cas échéant, le principe de positionnement des marqueurs de début et de fin de shunt et les insérer automatiquement sur des courbes de tension 2. Caractériser, sur ces courbes, toute anomalie représentant une tension résiduelle (TR) et procéder au traitement adéquat en cas de détection automatique (invalidation, historisation, alerte…) 3. Analyser les occurrences des TR et les corréler avec des données internes et externes pour capter les signaux faibles liés à l’état des voies en prévision d’actions de maintenance. 4. Mettre en place un pipe de traitement automatique des données relatives aux TR intégrant les IA tout en veillant au respect des règles de cybersécurité et de sûreté de fonctionnement (protocoles de communication robustes, redondance des capteurs et des canaux de transmission, backup…) ainsi qu’à l’optimisation des ressources matérielles (edge computing / agentic AI) 5. Industrialiser la solution en définissant les règles de maintenance et en assurant une réduction des coûts de déploiement et d’exploitation (refonte technologique HW / SW). 6. S’insérer dans les dispositifs Big Data du groupe afin de croiser les informations fiables relatives aux TR avec des données hétérogènes pour enrichir les insights d’une maintenance prédictive. 7. Généraliser l’utilisation du dispositif et assurer son évolutivité avec un passage à l’échelle. LIVRABLES Définition des règles de positionnement de marqueurs Analyse des données et constitution des data-sets Développement dans un langage compatible SI Identification des KPI pertinents et évaluation des approches Prototypage rapide, Rendre cette architecture auto-apprenante pour traiter les cas futurs, Solution technique déployée et en production sur l’IHM actuelle, Documentation technique et détaillée de la solution, Suivi de projet avec les éléments clés : planning, comptes-rendus, sources, etc…

Nous recherchons pour notre client bancaire un(e) Consultant(e) Data Scientist maitrisant Dataiku, Python, Py Spark et ayant éventuellement des connaissances en conformité bancaire, notamment sur la lutte contre le blanchiment de capitaux et le financement du terrorisme (LCBFT). La mission consiste à apporter ses compétences en data science, afin de participer au projet de conformité bancaire. La mission est sur Paris à partir de mi-avril 2025. Les candidatures seront envoyées dès que possible à notre client.

Pour renforcer nos équipes chez l'un de nos client grands comptes, nous recherchons un(e) Architecte Data GenAI F/H passionné par l'innovation, la Data et l'intelligence artificielle. En tant qu'architecte GenAI, vous jouerez un rôle clé dans la conception et le déploiement de solutions d'intelligence artificielle et de systèmes autonomes pour soutenir l'avenir de la mobilité et des véhicules intelligents. Vous collaborerez avec des équipes multidisciplinaires pour intégrer des technologies de pointe, transformer les processus et répondre aux défis de l'industrie automobile en évolution rapide. Objectif : Évaluer les plateformes GenAI externes afin d’identifier la solution la plus adaptée à vos exigences métiers. Conception et architecture de systèmes GénAI : Concevoir des solutions architecturales basées sur l'IA générative pour l'automobile, y compris la conduite autonome, la gestion de la flotte, les systèmes de prévention des accidents, et les interfaces utilisateur intelligentes. Analyse des besoins métiers : Collaborer avec les équipes R&D, produit et marketing pour comprendre les besoins des utilisateurs finaux et les transformer en solutions AI adaptées et évolutives. Développement de modèles IA avancés : Superviser la création et l'entraînement de modèles d'IA générative pour des applications telles que la simulation de conduite, la prédiction des comportements des conducteurs, et l'optimisation des performances du véhicule. Optimisation et amélioration continue : Mettre en œuvre des algorithmes d'optimisation et de machine learning pour améliorer en permanence les systèmes d'IA et garantir leur efficacité, fiabilité et sécurité dans un environnement automobile. Livrables : La mise à jour des schémas d’architecture conformément aux directives (sécurité, coût, scalabilité) et l’intégration de nouveaux services d’agents IA L’optimisation des composants, incluant la refonte des pipelines d’ingestion des données non structurées et l’amélioration des performances via des mécanismes de cache et de calcul distribués. Une documentation technique complète, validée par le lead developer, ainsi qu’un rapport d’accompagnement sur les méthodologies Agile et DevOps. Technologies et expertise : Expérience confirmée avec FastAPI, BigQuery, Kubernetes, CI/CD et les protocoles de sécurité (OAuth/OIDC), axée sur la maintenance et le scaling de la solution interne.

Nous recherchons un Data Scientist (H/F) de 2/3 ans minimum d'expérience professionnelle en data science appliquée à des problématiques métiers. Attention : pré-embauche client . Sous la responsabilité d'un Lead Data Science, vos principales tâches seront les suivantes : Mener des analyses exploratoires Piloter l’implémentation de cas d’usages Machine Learning et IA, depuis la phase d’idéation et de POC jusqu’au déploiement en production Restituer les analyses et modélisations (aux personnes techniques et métier) Collaborer avec les équipes métier pour identifier de nouveaux cas d’usage data-driven et pérenniser la qualité des cas d’usage existants Environnement technique : Python, VSCode, Git, Docker, Snowpark Cloud Azure Snowflake, DBT Microstrategy

Data Scientist Senior – Ingénieur NLP & RAG (Freelance – Paris) Entreprise : Recrutement pour le compte d'un leader mondial des services d'assurance et financiers Lieu : Paris, France (Hybride, 2 jours au bureau par semaine) Contrat : Freelance, contrat glissant de 3 mois (renouvelable) Rémunération : Jusqu'à 870 € par jour Langues : Anglais (courant, écrit et parlé) et français (niveau conversationnel requis) À propos du poste : Nous recherchons un Data Scientist Senior expérimenté spécialisé dans l'architecture NLP et RAG pour rejoindre une équipe GenAI à fort impact. Vous jouerez un rôle clé dans le développement et l'optimisation de modèles de génération augmentée de récupération (RAG) de pointe au sein d'un leader mondial des services d'assurance et financiers. Il s'agit d'un poste rapide et axé sur l'innovation où vous collaborerez avec des ingénieurs en IA, des équipes de recherche et des parties prenantes de haut niveau pour déployer des solutions d'IA avancées. Principales responsabilités : Développer et optimiser les modèles RAG – S'assurer que les modèles sont prêts pour la production et à la pointe de la technologie. Diriger des POC rapides – Déployer des projets de preuve de concept rapides (cycles moyens de 2 semaines) et itérer en fonction des résultats. Mettre en œuvre l'IA dans un système multi-modèle – Travailler au sein d'un système d'IA évolutif intégré à l'assurance et à la gestion des risques. Affiner les modèles NLP de manière indépendante sans assistance externe. Travailler sur l'infrastructure Azure – Maintenir tout le développement de l'IA dans un environnement basé sur Azure. Collaborer avec les équipes de recherche et d'ingénierie – Collaborer avec une équipe de recherche de 50 personnes, des ingénieurs en IA et des équipes de logiciels à Paris et en Espagne. Traduire les besoins de l'entreprise en solutions d'IA – Travailler avec des équipes interfonctionnelles pour aligner les modèles d'IA sur des applications pratiques.

La mission permettra d'augmenter la valeur des analyses grâce au croisement de données provenant de différentes sources et d'accélérer l'industrialisation des modèles de data science. 1. Intégration et mise à disposition de données • Point de contact entre la DSI et directions Data et SI pour centraliser, documenter les besoins utilisateurs de l’équipe DSI • Développement de flux automatiques d’ingestion de nouvelles bases de données • Tests et vigie sur les alimentations (suivi de la cohérence des données) • Recette sur les nouvelles données ou évolutions mises à disposition par la DSI 2. Industrialisation de modèles de data science et industrialisation de tableaux de bord Power BI • Référent auprès de la Direction Data et DSI sur la configuration des ressources et outils nécessaires pour industrialiser correctement les modèles data science et tableaux Power BI • Industrialisation des modèles data science via Dataiku, notamment sur les modèles du motif pro et de Predict Sat • Mise en place d'outils automatiques de contrôle de la fraicheur des données pour les modèles et tableaux BI 3. Support sur l’optimisation des codes et de la data gouvernance (exemple : référentiels) pour permettre un déploiement facilité de l’IA générative • Optimisation et accompagnement sur l’industrialisation des requêtes importantes de l’équipe (autres que les modèles data science) • Proposition de bonnes pratiques portant sur l’organisation de l’espace Dataiku et sur l’utilisation de Dataiku en lien avec Power BI • Support de l'équipe dans l'utilisation des outils et environnements techniques (Databricks, Dataiku, PBI) Livrables : • Scripts / codes d’industrialisation avec documentations associées • Documentation sur les définitions d’indicateurs de cohérence et les référentiels • Livrables des analyses et documents de travail sur la dimension études • Documents de partage à l’équipe DSI

Dans le cadre de notre activité nous avons pour mission d’accompagner la phase de cadrage et d’avoir la charge du pilotage et de l’implémentation des solutions identifiées dans le SI Finance. Pour se faire nous cherchons à renforcer l’équipe actuelle avec un Data Engineer possédant de solides compétences en Data Science et ayant une bonne compréhension de l'Intelligence Artificielle. La mission principale sera de concevoir et développer des solutions de traitement de données complexes, d'implémenter des modèles d'IA générative et de participer à la mise en place de prompts et de RAG. Une collaboration étroite avec les équipes de Data Science et d'IA pour garantir l'efficacité et la fiabilité des solutions mises en œuvre. Si vous êtes passionné par les défis liés à la manipulation de données non structurées, que vous maîtrisez le Python et que vous avez une solide expérience en Data Engineering et en Data Science, nous serions ravis de recevoir votre candidature. Nous offrons un environnement de travail stimulant, des opportunités d'apprentissage continu et des projets innovants au sein d'une équipe dynamique et passionnée par les technologies émergentes. Rejoignez-nous pour contribuer à notre mission d'exploitation efficace des données et à notre développement dans le domaine de l'Intelligence Artificielle. Durant l'intervention, la prestation sera rattachée au responsable de l’équipe de développements tactiques et sera supervisée par un membre de l’équipe maitrisant les outils de data science. Vous serez fréquemment au contact du métier, des équipes innovation et d’autres développeurs. Des notions en finance seraient un plus très apprécié

Rejoignez une équipe à taille humaine (< 15 experts) au sein d’un grand groupe international dans le secteur bancaire, spécialisée dans l’innovation et l’intelligence artificielle. Cette équipe dynamique s’articule autour de 3 pôles : AI Competency Centre , Automation et GPU Grid System . Elle conçoit, met en production et industrialise des services IA utilisés par plus de 600 collaborateurs sur 15+ plateformes de Data Science (cloud et on-premise). 🚀 Missions Renforcer les équipes de support et d’accompagnement N3 du DataLab sur les plateformes et outils d’IA du groupe (best practices, mentoring…) Maintien en conditions opérationnelles, supervision et fiabilisation des plateformes de Data Science Mise en place de bonnes pratiques MLOps / LLMOps et accompagnement des utilisateurs Support à l’utilisation de frameworks de calcul distribués et/ou de GPU Contribution à la mise en production, à l’amélioration continue et au support des produits du DataLab : APIs, pipelines, dashboards, etc. You build it, you run it

Nb années d'expérience : 5 ans minimum Profil : Ingénieur(e) MLOps expérimenté(e) Description détaillée des tâches qui constituent la mission : en étroite collaboration avec les équipes de Data Science, Data Engineering et IT pour garantir l'alignement des solutions MLOps avec les besoins métier : Développer et gérer l'infrastructure en tant que code (IaC) avec Terraform pour provisionner et configurer nos ressources cloud Etre force de proposition dans l'adoption et l'intégration d'outils MLOps tels que MLflow et Unity Catalog Mettre en place des systèmes de monitoring et d'alerte pour assurer la qualité et la performance des modèles en production Optimiser les workflows MLOps pour améliorer l'efficacité et réduire les coûts Compétences techniques : Databricks Data Intelligence Platform HashiCorp Terraform MLflow, Unity Calog Machine Learning Compétences humaines : stratégie, synthèse, leadership, collaboration

Offre de Mission – Lead Développeur Python Nous recherchons un Lead Développeur Python pour industrialiser les développements Data Science . Mission : Structurer, optimiser et déployer les solutions Data Science en production. Industrialiser les développements Data Science signifie transformer des scripts et modèles expérimentaux en solutions robustes, automatisées et déployables en production. Cela inclut : Structuration du code : Suivi des bonnes pratiques (clean code, modularité, tests). Automatisation : Pipelines de données et de modèles (CI/CD, MLOps). Scalabilité : Passage à l’échelle avec des infrastructures adaptées (Docker, Kubernetes, Cloud Azure). Suivi & Monitoring : Supervision des performances et gestion du drift des modèles. Collaboration : Standardisation et intégration avec les équipes Data/IT. L’objectif est de rendre les solutions Data Science fiables, maintenables et exploitables en production. Compétences requises : Expertise en Python, industrialisation de modèles, bonnes pratiques de développement et déploiement.

La mission : En 2024 la direction Financière a lancé un recensement au sein de ses équipes des cas d’usage candidats à l’utilisation de l’IA générative et de la data science afin de faciliter leur quotidien. L’exercice de cadrage et d’identification est en cours et devrait se terminer fin juillet. Dans le cadre de notre activité nous avons pour mission d’accompagner la phase de cadrage et d’avoir la charge du pilotage et de l’implémentation des solutions identifiées dans le SI Finance. Pour se faire nous cherchons à renforcer l’équipe actuelle avec un Data Engineer possédant de solides compétences en Data Science et ayant une bonne compréhension de l'Intelligence Artificielle. La mission requiert les qualités techniques ci-dessous : - Démontrer une expérience avérée dans le traitement de données non structurées ainsi que la maitrise de traitement de fichiers de différents types tels que Word, PDF, PowerPoint, CSV - Avoir des connaissances approfondies en Intelligence Artificielle générative et en Large Language Model (LLM) sont requises. - Une maîtrise avancée du langage de programmation Python est indispensable - Avoir des connaissances dans la mise en place de prompts et d’outils de RAG - Maitrise de la génération de documents via Python - Avoir travaillé en Banque et être intervenu en direction Financière serait un atout pour la candidature - 8 - 10 ans d’expériences

Contexte de la mission : Nous sommes à la recherche d'un Product Data Manager qui aura un rôle clé dans le cadre des différents projets de transformation des outils, process et migration de datas vers une solution cloud MISSIONS : Identifier les besoins en data pour répondre à des usages Campaign, Monitoring, Data Science, etc Analyser, rédiger et prioriser les features avec les équipes métiers, business et technique Contribuer à la mise en place des prototypes de nos usages en accompagnement de nos data engineers Participer avec notre IT aux étapes de conception, suivi d’implémentation et validation de la recette fonctionnelle (réalisée par une équipe dédiée) Veiller à la qualité des données servant aux usages en initiant ou faisant évoluer les actions en cours Participer activement à la gouvernance data et au change des équipes data du client