Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Data scientist

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.

Vos responsabilités : Analyser et valoriser les données clients : des ensembles de données complexes pour répondre à des problématiques stratégiques et opérationnelles, détecter des tendances et identifier des opportunités de croissance. Traduire les enjeux business en solutions data-driven : collaborer étroitement avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins et proposer des approches data-driven adaptées à leurs objectifs. Développer des modèles prédictifs : réaliser des modélisations en AI/ML pour répondre à des cas d’usage variés (segmentation client, scoring, recommandations, etc.). Fournir des insights exploitables : présenter des résultats clairs et impactant aux parties prenantes non techniques, en facilitant la prise de décision grâce à des analyses visuelles et accessibles. · Accompagner les clients : Aider les clients à valoriser leurs données en leur donnant du sens à travers des outils d'exploration et de dashboarding.

Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Data Scientist Sagemaker AWS Tâches: - Formaliser la résolution du problème métier par une approche Data Science (algorithme ou analyses) structurée et priorisée - Identifier, explorer et qualifier le potentiel de nouvelles sources de données (internes et/ou externes) en lien avec les cas d’usage existants ou les objectifs de l’entreprise - Manipuler et exploiter de grands volumes de données hétérogènes pour en extraire de l’information à forte valeur ajoutée - Avoir une très bonne connaissance des différents types d’algorithmes existants (statistique et machine learning), ainsi que des framework existants. - Être autonome sur la mise en œuvre des modèles Data Science (ML & DL) performants et optimisés, et la mesure des performances théoriques et réelles - Écrire, en collaboration avec les Data Engineers, des pipelines de transformation (Big) Data efficaces, pérennes et monitorées, respectant les bonnes pratiques MLOps - Interpréter et expliquer le comportement des modèles ML en insights business activables - Connaître et respecter dans nos propositions de valeur les exigences et problématiques liées aux réglementations en vigueur (RGPD, Data privacy, etc.) et aux standards et tendances du secteur (éco-conception, etc.) - Respecter et alimenter les bonnes pratiques de développement de l’équipe - Assurer une veille et un partage de connaissances (méthodologique, technologiques et des produits industrialisés) Si vous êtes actuellement à l'écoute du marché, je vous invite à m'envoyer votre candidature. Bien à vous, Nadia

EXPERIENCE EN MANIPIULATION DE DONNÉES MARKETING MANDATORY Marketing Mix Modeling : Maintenir et développer un modèle avancé de machine learning pour soutenir les équipes marketing Appliquer une expertise en inférence statistique pour concevoir, évaluer et interpréter des expériences basées sur les données, en garantissant la validité et la fiabilité des résultats. Suivre et promouvoir les meilleures pratiques en matière de code, notamment le contrôle de version, la documentation et les tests, afin d’assurer la maintenabilité et l’évolutivité de nos solutions en data science. Collaborer avec des équipes multidisciplinaires, notamment des experts en MLE (Machine Learning Engineer), des Data Analysts, des experts métier et des Data Engineers pour identifier et résoudre des défis liés aux données.

Nous sommes à la recherche d'un(e) Data Scientist - Ingénieur MLOps Python pour un de nos clients situé à Niort. 🔍 Profil recherché : ✅ Expertise en développement de pipeline CI/CD python sur Azure devops et/ou Github ✅ La connaissance d'Azure, de Terraform, de Vscode et de Databricks ✅ La capacité à collaborer avec les équipes Data et IT pour optimiser les pipelines de données 📍 Localisation : Niort 📩 Intéressé(e) ? Contactez-moi directement en message privé ou à l'adresse suivante :

Il définit les politiques de l’IT et coordonne leur mise en place. GIT regroupe l’ensemble des DSI en charge du développement et de la production des systèmes d’information et des infrastructures technologiques de la Banque. Afin de répondre aux exigences réglementaires de lutte anti blanchiment la l'équipe mène un programme de déploiement de son dispositif de monitoring. Mission au sein, qui intervient sur le Programme AML, notamment à travers de solutions editeurs framework IA et des solutions packagées d’AML intégrant des capacités de machine learning. Mission à Montrouge

Nous recherchons un Data Scientist pour intervenir chez l’un de nos clients grands comptes du secteur bancaire. Dans le cadre de sa stratégie d’innovation, la Direction Financière de ce groupe a lancé un recensement des cas d’usage autour de l’ IA générative et de la data science , avec pour objectif de simplifier et optimiser le quotidien de ses équipes. Afin de soutenir cette initiative stratégique, nous renforçons l’équipe projet avec un Data Scientist expérimenté , maîtrisant les modèles de langage (LLM) , le traitement de données non structurées , ainsi que les outils de type RAG (Retrieval-Augmented Generation) . Vos missions: Sous la responsabilité du leader de l’équipe Développements Tactiques, vous interviendrez sur : Le traitement et l’exploitation de données non structurées : fichiers Word, PDF, PPT, CSV, etc. Le développement de solutions IA générative intégrées au SI Finance L’ implémentation de modèles LLM et d’outils de type RAG (Retrieval-Augmented Generation) La génération automatisée de documents via Python La mise en place de prompts avancés (prompt engineering) La collaboration avec les équipes Data Science, IT et métiers (finance, innovation, etc.) La participation aux rituels agiles et à la montée en compétence des équipes sur les sujets IA Big Data : Hadoop, Spark, Scala Langages & IA : Python, Prompt Engineering, outils RAG Data Science : sklearn, xgboost Base de données : SQL CI/CD : intégration continue Environnement collaboratif avec équipes innovation, métier et data

Description de la mission Mettre en œuvre des améliorations de l’outil de validation FDI (Foreign Direct Investment) / FOI (Foreign Other Investment) Convertir les outils existants en programmes R / Python dans le cadre de la migration vers le DWH Cloud Documenter ces outils Horaires de travail : 5 jours par semaine, du lundi au vendredi (7h36 par jour). Le télétravail est possible en accord avec le chef de projet. Une présence sur site est obligatoire à hauteur de 50 % minimum. Livrables Compétences : Le candidat devra collaborer avec plusieurs parties prenantes ; de bonnes compétences en collaboration sont donc indispensables. De bonnes compétences en documentation sont requises afin de documenter le travail réalisé. Le candidat retenu devra être capable de définir un plan de test et de l’exécuter. Connaissances techniques : Le candidat retenu devra avoir de solides compétences en programmation sur les technologies suivantes : R, Python, Databricks, Power BI, Power Apps, SQL, SAS Expérience : Le candidat devra démontrer une expérience solide dans l’utilisation de langages de programmation à des fins de Business Intelligence (BI). Langues : Connaissance active (orale et écrite) du français et/ou du néerlandais Maîtrise de l’anglais écrit (capacité à rédiger de la documentation)

🔍 Contexte et Objectifs Le client renforce son équipe Data pour développer des modèles IA avancés et exploiter les capacités des plateformes Mistral, Lama, Gemini. Vous travaillerez sur des cas d’usage concrets avec une forte dimension POC/MVP et transfert de connaissances. 🛠️ Stack technique Langages : Python, SQL Modèles IA : Mistral, Lama, Gemini Infrastructure : Kubernetes, Docker, Ansible, Helm Cloud : GCP, AWS Outils de visualisation : Kibana 🎯 Missions principales Concevoir et développer des modèles IA avancés Déployer et optimiser les modèles en production (MLOps, CI/CD) Participer aux études de faisabilité et aux choix technologiques Collaborer avec les équipes métiers pour identifier et structurer les besoins Assurer le transfert de compétences et documenter les développements

Description du Poste : Nous recherchons un Data Scientist pour concevoir et développer un modèle de recommandation de produits basé sur les données clients dans le cadre d'un Proof of Concept (POC). Ce projet s'appuie sur Python et les solutions d'intelligence artificielle d'Azure AI Foundry. Responsabilités : Collecter, nettoyer et analyser les données clients pertinentes pour le modèle de recommandation. Concevoir et développer un algorithme de recommandation personnalisé (collaboratif, contenu-based, hybride). Mettre en œuvre des techniques de Machine Learning et d'apprentissage profond pour optimiser les recommandations. Intégrer le modèle aux services Azure AI Foundry pour déploiement et scalabilité. Tester et valider les performances du modèle avec des métriques adéquates (précision, recall, NDCG, etc.). Collaborer avec les équipes Data Engineering et IT pour l'industrialisation future du modèle. Documenter le travail réalisé et présenter les résultats aux parties prenantes. Compétences Recherchées : Expérience en Data Science et Machine Learning appliqué aux systèmes de recommandation. Maitrise de Python et des bibliothèques associées (Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Pandas, NumPy). Bonne connaissance des modèles de filtrage collaboratif, basé sur le contenu et hybrides. Expérience avec Azure AI Foundry et les services cloud d'Azure (ML Studio, Data Factory, etc.). Capacité à travailler sur des données clients tout en respectant les contraintes de confidentialité et de conformité. Compétences en déploiement de modèles de ML en environnement cloud. Capacité à présenter des concepts complexes à un public non technique. Profil : Bac+5 en Data Science, Informatique, Mathématiques appliquées ou domaine connexe. Expérience significative en Data Science, idéalement sur des projets de recommandation. Esprit analytique et rigoureux, capable de travailler en mode projet. Expérience avec des outils de visualisation de données est un plus (Power BI, Tableau, etc.). Localisation : Flexible (Remote/Hybride possible) Durée : Mission temporaire pour un POC, avec possibilité d'évolution selon les résultats. Si vous êtes passionné par la Data Science et souhaitez contribuer à un projet innovant dans un environnement stimulant, n'hésitez pas à postuler !

Notre cabinet partenaire, recherche un Data Scientist (H/F) dans le cadre d'une longue mission. Renforcement de l’équipe Data Science pour optimiser les processus liés aux paiements et au cash management. - Développer et optimiser des modèles de Machine Learning appliqués aux paiements et au cash management - Analyser les données transactionnelles pour détecter des tendances et améliorer les processus - Mettre en place des outils de visualisation et de reporting - Collaborer avec les équipes métier pour identifier les besoins et proposer des solutions basées sur la data - Assurer la qualité des données et leur exploitation conforme aux exigences réglementaires

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.

Nous sommes une maison d'édition spécialisée dans la publication de livres et vidéos autour de l'informatique et de la bureautique. Nous recherchons un(e) professionnel(le) de l'IT pour la prochaine publication de notre vidéo qui portera sur le MLOps. "Pourquoi pas moi ? Je suis MLOps engineer, Data scientist, ou formateur(trice)... et le MLOps n'a aucun secret pour moi. J’ai envie de partager mon expertise au plus grand nombre ! Participer à la création d'une vidéo me permettra de renforcer ma crédibilité et de mettre à profit mes connaissances." Vous bénéficierez d'un accompagnement éditorial (sommaire, essai, méthodologie, suivi, montage vidéo...) La rémunération est proposée sous forme de forfait.

Missions principales : • Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists. • Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées. • Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration. • Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme. • Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets • Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client. Important : des compétences confirmées en data science liée à la RAG sont attendues.

Nous sommes une maison d'édition spécialisée dans la publication de livres et vidéos autour de l'informatique et de la bureautique. Nous recherchons un(e) professionnel(le) de l'IT pour la prochaine publication de notre vidéo qui portera sur Neo4j. "Pourquoi pas moi ? Je suis développeur(euse), data scientist, data engineer, ou formateur(trice)... et Neo4jn'a aucun secret pour moi. J’ai envie de partager mon expertise au plus grand nombre ! Participer à la création d'une vidéo me permettra de renforcer ma crédibilité et de mettre à profit mes connaissances." Vous bénéficierez d'un accompagnement éditorial (sommaire, essai, méthodologie, suivi, montage vidéo...) La rémunération est proposée sous forme de forfait.

Nous recherchons un(e) Product Owner (PO) pour piloter un projet de migration de solution en IA générative et son déploiement à grande échelle. Vous serez le garant de la vision produit et travaillerez en collaboration avec les équipes techniques, Data Scientists, DevOps, infra et les parties prenantes métier pour assurer une migration fluide et un déploiement efficace des solutions d'IA générative. Contexte Missions Principales • Définition de la vision produit : Concevoir et maintenir la roadmap de migration et de déploiement de l'IA générative. • Gestion du backlog : Prioriser et définir les user stories en alignement avec les besoins business et techniques. • Pilotage de la migration : Superviser la transition des anciens systèmes vers des solutions IA génératives modernes tout en minimisant les risques. • Coordination des parties prenantes : Travailler avec les équipes techniques (DevOps, Data Scientists, architecte, développeur Front…) et métier pour assurer l'adoption et la performance du produit. • Mise en place de KPIs : Suivre les performances de la migration et du déploiement (latence, coût, qualité des réponses, satisfaction utilisateur). • Suivi de l’adoption : Garantir la bonne adoption de l’IA générative en accompagnant le changement au sein des équipes utilisatrices.