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Nous recherchons un(e) Data Scientist expérimenté(e) pour une mission stratégique au sein d’une entité spécialisée dans la mesure et le traitement de données industrielles. 🎯 Vos principales missions : Définition de l’architecture IA adaptée à l’environnement technique Développement et prototypage de modèles auto-apprenants Traitement de signaux techniques pour détection d’anomalies Intégration d’un pipeline de traitement automatisé (edge computing) Déploiement de la solution dans un environnement de production Documentation et suivi rigoureux du projet 🛠 Compétences requises : Excellente maîtrise en Python , C++ Solide expérience dans l’ IA appliquée à l’environnement industriel Connaissance des principes de cybersécurité et de sûreté de fonctionnement Rigueur, autonomie, capacités d’analyse et esprit d’équipe Maîtrise des méthodologies Agile Expérience en traitement de signal, edge computing ou IA embarquée

La mission fera partie du projet d'Ingénierie en Intelligence Artificielle. Dans le cadre du projet d'Ingénierie en IA, nous aidons les entités à évoluer et à définir et appliquer les meilleures pratiques autour de l'ingénierie ML / LLM. Nous mettons en place un parcours d'apprentissage en ingénierie ML/LLM au niveau mondial et avons besoin de quelqu'un pour soutenir cette mise en œuvre. La mission consistera à : Améliorer le référentiel de formation MLOps/Ingénierie ML existant utilisé dans le monde entier Évoluer vers un suivi de pipeline ML sur AWS et Databricks (actuellement en utilisant Azure) Faciliter des ateliers que nous donnons aux entités sur la formation Apporter une expertise sur les meilleures pratiques en ingénierie LLM Soutenir la création de contenu pour les pratiques d'ingénierie LLM (qui peuvent être complexes). Il s'agit de traduire des pratiques complexes en explications simples Mettre en œuvre ces pratiques dans un environnement sandbox et évaluer les outils (Optionnel) Soutenir le projet dans l'optimisation des POC/MVP dans les entités autour des pratiques LLMOps Principales Expertises : Expertise dans les technologies Azure et AWS (secondaire) pour ML/LLM/IA Expertise en CI/CD (GitHub actions/Azure DevOps préféré) Expertise dans le déploiement de pipeline ML/LLM dans un environnement basé sur le Cloud

Bonjour Je recherche pour mon client basé à Lille un data scientist qui maîtrise Langraph et Langchain pour développer une IA conversationnelle en remplacement du chatbot du site internet de notre client. Catamania est une société de conseil et de services numériques. Depuis sa création en 1999, nous œuvrons pour réaliser la transformation digitale de nos clients, en mettant à leur disposition nos expertises techniques, métier et méthodologiques. Nous nous engageons à leurs côtés pour définir et participer à l’évolution de leur système d’information, de la banque à l’assurance, en passant par la grande distribution et l’industrie. Forts de plus de 25 ans d’expérience, nous offrons des solutions sur-mesure en Architecture, Conseil, Étude, Développement, Test, Paramétrage, Pilotage et Cybersécurité, toujours en phase avec les enjeux d’aujourd’hui et de demain.

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

Pour une startup dans le domaine de l'énérgie fialiale d'un grand groupe, Le projet vise à consommer des modèles ML sur des données structurées, les transformer, et les intégrer dans des bases relationnelles ou des stockages type S3. Nous recherchons un profil hybride Data Engineer / Data Scientist , avec une expertise forte en Python , capable d’intégrer des algorithmes de Machine Learning dans des traitements batch. Le projet vise à consommer des modèles ML sur des données structurées, les transformer, et les intégrer dans des bases relationnelles ou des stockages type S3. Python (expertise avancée) PySpark , en particulier pour l'exécution de traitements ML batch Bonne compréhension des algorithmes de Machine Learning et de leur mise en production Bases de données relationnelles (PostgreSQL, MySQL, etc.) Stockage cloud : S3 ou équivalent Connaissance des bonnes pratiques de développement (structuration du code, logging, tests, performance)

Une entreprise du secteur bancaire recherche un Consultant Data Scientist expérimenté pour rejoindre son équipe dynamique à Paris. Avec 3 à 4 ans d'expérience, vous aurez l'opportunité de travailler sur des projets concrets et opérationnels en utilisant la plateforme Dataiku. Responsabilités : Développer et déployer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle pour répondre aux besoins métiers. Collaborer avec les équipes techniques et fonctionnelles pour comprendre les exigences et proposer des solutions innovantes. Assurer la maintenance et l'optimisation des modèles en production. Participer à la veille technologique et proposer des améliorations continues des processus et outils utilisés.

À propos de SkillsFirst chez NEURONES : Filiale du groupe NEURONES, SkillsFirst accompagne les entreprises ayant un besoin d'assistance technique par l'intervention de compétences d'experts, notamment dans le domaine de la DATA. Nos valeurs : Ecoute, Réactivité, Professionnalisme. MISSIONS : Intégré chez nos clients Grands Comptes dans les secteurs Banque, Assurance, Energie, Industrie, etc., nous attendons de vous que vous maîtrisiez les missions suivantes : Mener des projets de recherche autour de l’IA Générative (e.g. évaluation et mesure de l’hallucination des LLM, fine tuning de LLM etc.) ; Implémenter des outils innovants d'aide à la décision se basant sur l'IA générative ( RAG, RAG multimodal, LLM, SLM pour un domaine spécifique de la Finance etc.) ; Concevoir et implémenter des solutions de traitement du langage naturel (NLP) pour l'analyse de documents financiers (classification de texte, extraction d’information, NER) ; Développer et optimiser des modèles d'IA prédictive (implémentation d’algorithmes de Machine et de Deep Learning, Feature engineering accompagné par les métiers de la finance, etc.) ; Intégrer des pipelines d’IA générative avec des infrastructures cloud ; Travailler sur la gestion des embeddings et des bases de données vectorielles.

Poste à pourvoir en région Loire Atlantique Il s'agit d'un poste à pourvoir en CDI chez le client final. Télétravail : 1 jour/semaine. Votre mission Au sein de la Direction , vous intervenez en tant que Data Scientist pour accompagner les pôles d’activités du Groupe dans leur transformation data. Vous serez en charge de concevoir, développer et déployer des modèles prédictifs et des algorithmes avancés , afin de répondre à des problématiques métier complexes dans le domaine de l’ assurance IARD . Vous exploitez l’environnement Microsoft Data Fabric , avec un focus sur le langage DAX et la solution Power BI , pour créer des modèles de données performants et des rapports décisionnels à forte valeur ajoutée. Responsabilités principales 🔧 Développement & Modélisation Concevoir des modèles de données robustes (modélisation en étoile) pour le reporting opérationnel et stratégique. Développer des rapports interactifs et dynamiques sous Power BI, en optimisant les performances via DAX. Appliquer des techniques de data science pour produire des analyses prédictives à fort impact métier. Collaboration & Intégration Travailler étroitement avec les équipes Data Analyst, Statisticien, Chef de Projet Data, Architecte Data et les équipes DSI pour garantir l’intégration fluide des solutions dans les systèmes existants. Interagir régulièrement avec les équipes métier pour comprendre leurs besoins et co-construire des solutions adaptées. Documentation & Transfert de connaissances Produire une documentation claire, structurée et maintenue à jour (technique & fonctionnelle). Tenir à jour un registre de version des solutions développées (pour les audits et évolutions futures). Préparer et animer des ateliers de formation internes pour faciliter l’adoption des outils et bonnes pratiques Power BI.

Nous recherchons pour un client grand compte Luxembourgeois un(e) Data Scientist, Expert(e) en IA générative. Analyser et exploiter les données en masse à travers la plateforme Data Intelligence pour identifier et soutenir les nouvelles opportunités Proposer des modèles et algorithmes (modèles prédictifs, Intelligence Artificielle, Machine Learning…) afin de répondre aux demandes et problématiques des Clients internes et externes (optimisation et amélioration de l’expérience Client, du développement de produits, des techniques de marketing et des stratégies commerciales) Développer des processus afin de mesurer et améliorer les résultats des modèles prédictifs Déterminer les données pertinentes nécessaires aux analyses (déjà existantes dans la plateforme Big Data ou à intégrer depuis différents canaux) Travailler en étroite collaboration avec les Clients externes (expression des besoins et recensement des données potentiellement pertinentes) et l’équipe de Data Engineers (intégration des données dans la plateforme) Présenter les résultats aux stakeholders et ajuster en fonction de leurs retours

Dans un contexte économique croissant, un environnement digital progressif et dans le but d’optimiser nos performances, nous recherchons des ressources possédant des compétences de Data Analyst et Data Scientist afin de renforcer nos équipes. Les infrastructures concernées seront les logiciels : Dataiku, Quicksight et PowerBI Les missions et les tâches des Data Scientist et des Data Analyst seront assignées en fonction des besoins sur les différents projets menées au sein de la Transformation Digitale

Nous recherchons un(e) Data Scientist talentueux(se) et passionné(e) pour rejoindre notre équipe. Vous serez responsable de l'analyse de données complexes, de la création de modèles prédictifs et de la fourniture d'insights stratégiques pour soutenir les décisions de l'entreprise. Missions : - Collecter, traiter et analyser de grandes quantités de données structurées et non structurées. - Développer et implémenter des modèles statistiques et des algorithmes de machine learning. - Collaborer avec les équipes métiers pour identifier les opportunités d'amélioration basées sur les données. - Présenter les résultats des analyses de manière claire et concise aux parties prenantes. - Assurer une veille technologique pour intégrer les meilleures pratiques en data science.

Contexte : L'intelligence artificielle générative et la science des données jouent un rôle crucial dans les tâches quotidiennes des collaborateurs de la banque. L'IA générative, qui inclut des technologies telles que les réseaux neuronaux et le deep learning, permet de créer du contenu nouveau et authentique, comme des textes, des images ou des sons, de manière autonome. Cela peut être utilisé dans la création de modèles de risque, la personnalisation des offres ou la génération de rapports automatisés. D'autre part, la data science, qui englobe l'analyse de données, la modélisation statistique et l'apprentissage automatique, est essentielle pour extraire des informations significatives à partir des énormes volumes de données que les banques traitent au quotidien. Cela permet d'optimiser les processus de prise de décision, d'identifier les tendances du marché, de détecter les fraudes, ou encore de personnaliser les services pour les clients. En combinant l'IA générative et la data science, les collaborateurs de la banque peuvent automatiser des tâches répétitives, augmenter leur capacité à analyser et interpréter les données, améliorer la précision des prévisions et offrir des services plus adaptés aux besoins des clients. Ces technologies permettent également d'innover dans la création de produits financiers, d'optimiser les processus opérationnels et de renforcer la sécurité des transactions. Equipe : La mission ici décrite se déroulera dans le département Développements Tactiques de la direction Fast Delivery Solutions à la DSI Corporate de BPCE SA. Ce département qui est transverse et qui adresse les besoins de l’ensemble des métiers du groupe à 3 missions majeures : • Le développement d’outils en mode commando en proximité directe avec le métier • L’accompagnement de l’industrialisation de ces solutions dans le parc applicatif des DSI Filières • De l’innovation se faisant autour d’un process de veilles technologiques et d’études d’opportunités de mise en œuvre de solutions innovantes afin de répondre aux cas d’usage de nos métiers. Afin de mener à bien notre mission l’équipe est composée de Data Engineer, de Data Scientist, de développeurs Python et d’un data analyst. L’équipe se veut jeune dynamique, motivée et très pro-active, l’entraide et la bonne ambiance sont présentes. Le candidat devra donc avoir la personnalité permettant de conserver cette dynamique intacte. Les softs skills sont donc autant essentielles que la technique : bon communiquant, motivé, force de proposition et sociable.

Conception, développement et industrialisation d’un noyau d’Intelligence Artificielle pour : Apprentissage automatique des débuts/fins de shunt sur signaux de surveillance. Détection et traitement automatique des anomalies de type tensions résiduelles (TR). Corrélation avec des données internes/externes pour maintenance prédictive. Déploiement d’un pipeline automatisé de traitement avec prise en compte cybersécurité, edge computing et fiabilité. Intégration dans l’IHM existante. Documentation complète de la solution.

Data Scientist / Développeur IA Objectif du poste : Développer, intégrer et maintenir des assistants virtuels (chatbots/callbots) en environnement Agile, en s’appuyant sur des technologies d’IA conversationnelle avancée (IA générative, NLP, RAG), tout en assurant la coordination des acteurs techniques et métiers. Profil recherché : Expérience : 3 ans minimum en Data Science / IA, avec une spécialisation en IA conversationnelle. Compétences clés : IA générative (Mistral, Gemini, OpenAI) NLP, RAG, APIs (développement et intégration) Langages : Python, SQL, JavaScript, CSS Conteneurisation (Docker), Linux RedHat Outils : Jira, Postman, VSCode, GED Qualités personnelles : Autonomie, rigueur, proactivité, esprit d’analyse, communication claire. Principales missions : Conception et build complet d’assistants virtuels jusqu’à leur mise en production. Administration de l’infrastructure On Premise avec les infogérants. Participation et animation d’ateliers avec les métiers et éditeurs. Conseil, support et documentation technique et fonctionnelle. Veille technologique, réalisation de POCs et démonstrateurs. Suivi Agile (PI Planning, roadmaps, daily, rétrospectives). Reporting de performance, bilans annuels, retours d’expérience.

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.