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Le poste Mission : En tant que Data Scientist (H/F), vous serez en charge des missions suivantes : - Collecter et préparer des données - Nettoyer, transformer et structurer les données pour les rendre exploitables - Gérer la qualité des données - Construire des modèles prédictifs et des algorythmes de machine learning - Veiller à l'amélioration continue des performances des modèles - Suivre les avancées en data science, machine learning et intelligence artificielle Stack technique: -Machine Learning -Python -SQL -Pandas / Numpy -Flask -Tableau/ Power BI

Le poste Mission : En tant que Data Scientist (H/F), vous serez en charge des missions suivantes : - Collecter et préparer des données - Nettoyer, transformer et structurer les données pour les rendre exploitables - Gérer la qualité des données - Construire des modèles prédictifs et des algorythmes de machine learning - Veiller à l'amélioration continue des performances des modèles - Suivre les avancées en data science, machine learning et intelligence artificielle Stack technique: -Machine Learning -Python -SQL -Pandas / Numpy -Flask -Tableau/ Power BI

Le poste Vos missions ? En tant que Lead Data vous serez en charge des missions suivantes: - Accompagner et faire monter en compétence les membres de l'équipe Data - Définir la vision et la roadmap data de l'entreprsie - Compréhension du besoin client et être capable de le traduire aux équipes métier - Veiller à la cohérence et la qualité des données utilisées - Suivi de l'évolution des outils data - Développer des algorythmes et des modèles Machine Learning - Mettre en production des solutions data en collaboration avec les équipes IT et DevOps La stack Technique : - MongoDB, PostgreSQL - Talend - Python (lib : Pandas, Scikit Learn, Tensorflow, Matplotlib, Plotly...) - Scala, R, - Docker, Jenkins - Gitlab/Github

Contexte de la mission Date de démarrage estimée au 27/06/2025 Profil senior, minimum 7 ans d'expérience La compétence MLOPS est intégrée à une équipe Produit ou à la discipline MLOPS, elle contribue à l’industrialisation de modèles ML déjà développés. En plus de construire et de gérer des pipelines de données automatisés, elle participe aussi au développement d’outils pour monitorer les performances des modèles tout en garantissant la mise en place de bonnes pratiques en matière de sécurité et d’efficacité opérationnelle. 1. Définir un cadre de développement et d’industrialisation de fonctionnalités d’IA Mise en place d’exigences, de méthodes et de livrables type en concertation avec la DT Revues ponctuelles de conformité au sein des produits développés par l’UPN 2. Accompagner les produits dans l’implémentation des fonctionnalités IA Aide dans l’évaluation des fonctionnalités IA (post Cap Vision) La création de POC ou d’analyse technique (post Cap Vision) Support à la réalisation / reprise des POC en sortie de Cap Vision Identification et “staffing” des ressources MLOps nécessaires à l’industrialisation des cas d’usage identifiés La réalisation de modèles simples Leur déploiement au sein des produits Le transfert de compétences pour le RUN Accompagnement sur l’expertise, les méthodologies et les meilleures pratiques pour l’implémentation des fonctionnalités IA 3. Animer la communauté des ressources IA / MLOps de la discipline Favoriser le partage des meilleures pratiques et REX entre experts MLOps Revue de code entre experts Mutualisation et partage entre les produits si possible (re-use)