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Information importante
Type de contrat:
Freelance
Taux journalier :
Salaire selon profil
Localisation :
Paris, France
Date de démarrage :
Urgent
Mode de travail :
Hybride
Publié le :
23 juin 2026
Le besoin
Mission basée en région parisienne
Format hybride
Démarrage souhaité : ASAP
Durée de la mission : longue durée
Contexte
Pour un grand acteur du secteur bancaire, le consultant interviendra au sein de la Direction Data, dans un environnement multi-squads orienté API et event-driven.
La mission s’inscrit dans un programme stratégique avec des exigences fortes en matière de performance, sécurité, qualité et livraison progressive.
Le consultant contribuera à la conception et à la réalisation de cas d’usage data et IA, en lien étroit avec les équipes métiers, produit et développement.
Mission
Porter la chaîne de fabrication des cas d’usage Data Science, depuis la compréhension du besoin métier jusqu’au déploiement et au RUN des modèles en production.
L’objectif est de proposer des solutions robustes, industrialisées et adaptées aux enjeux métiers.
Ce que vous allez faire
Travailler les cas d’usage métier avec les équipes pour définir l’approche opérationnelle, les données utiles et les algorithmes adaptés
Conduire les phases d’exploration et de prototypage : analyse des données, tests d’algorithmes, évaluation des performances
Développer et optimiser les modèles pour les cas d’usage retenus
Construire les pipelines de traitement et de déploiement
Industrialiser les produits ML / IA dans différents environnements et assurer leur RUN
Mettre en place le monitoring et le suivi des performances
Construire des algorithmes de recherche, de ciblage ou de prédiction
Vulgariser les résultats et livrables auprès d’un public non technique
Collaborer avec les PO, BA, équipes de développement et parties prenantes métiers
Participer au cadrage, au suivi des tâches, à l’animation et aux présentations d’avancement
Profil recherché
Ce qui est attendu
Profil Data Scientist Senior
Expérience confirmée sur des sujets Data Science / Machine Learning en environnement de production
Forte capacité à comprendre les besoins métiers et à les traduire en solutions techniques
Solides compétences techniques et bon niveau de maîtrise d’ouvrage projet
Expérience dans un cadre Agile avec interactions régulières avec PO, BA et développeurs
Autonomie, rigueur, sens de l’organisation et capacité de vulgarisation
Compétences techniques
Python, Scala, Bash
CI/CD, Git, tests unitaires
Spark / calcul distribué
Kubernetes, Cloudera
AWS SageMaker
Statistiques et machine learning
Librairies Data Science : Scikit-learn, caret, pandas / data.table, numpy, PySpark
Environnement d’expérimentation et de prototypage
Compétences appréciées
Expérience en architecture API / event-driven
Sensibilité aux enjeux de performance, sécurité et qualité
Capacité à travailler dans un contexte multi-squads
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