En un coup d'œil
- Missions: Développez des solutions IA innovantes et collaborez avec des équipes variées.
- Entreprise: Entreprise dynamique spécialisée en DATA et IA à Lille.
- Avantages: Flexibilité de travail, projets stimulants et opportunités d'apprentissage.
- Autres infos: Environnement collaboratif avec des possibilités de croissance professionnelle.
- Pourquoi ce job: Rejoignez une équipe passionnée et faites la différence avec vos compétences en IA.
- Qualifications: Expérience en science des données et compétences en collaboration.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Au sein de la DSI, l'équipe DIAG (Data-Intelligence Artificielle-Gouvernance) accompagne les métiers sur les sujets autour de la DATA & l'IA.
Une de ces missions est de créer de la valeur par le développement et l’adoption de projets DATA/IA à fort ROI.
Nous recherchons un Data Scientist Sénior, en renfort sur l’équipe afin de délivrer des solutions faisant appel à la DATA et l'IA.
Les principales missions qui lui seront confiées dans ce cadre seront les suivantes : construction, déploiement, run, maintenance et évolution de solutions basées sur des algorithmes, des assistants/agents...
Et voici les tâches principales
1. Exploration, conception et développement de solutions IA end-to-end :
• Compréhension et traduction des besoins métier
- Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage IA.
- Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet.
- Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques.
- Conception et élaboration des modèles IA (Machine Learning & Générative) :
- Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire.
- Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning).
- Évaluer la pertinence et la robustesse des modèles, et itérer sur leur amélioration.
2. Industrialisation et déploiement des solutions IA
- Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend).
- Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production.
- Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions IA déployées.
- Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement.
3. Contributions et responsabilités d'appuis
- Garantir que les solutions IA apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise.
- Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe
- Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions.
- Travailler en synergie avec les Data Engineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA.
- #J-18808-Ljbffr
Data Scientist (Lille) (IT) / Freelance employeur : Sthree
Rejoindre notre entreprise en tant que Contrôleur KYC de 2nd niveau, c'est intégrer une équipe dynamique où l'excellence et la rigueur sont au cœur de notre culture. Nous offrons des opportunités de développement professionnel continu, un environnement de travail collaboratif et stimulant, ainsi que des avantages compétitifs qui favorisent l'équilibre entre vie professionnelle et personnelle. Située dans un cadre propice à l'innovation, notre entreprise valorise chaque contribution et s'engage à faire grandir ses talents.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Data Scientist (Lille) (IT) / Freelance
✨Construis ta présence en ligne !
Pour décrocher des missions en freelance dans la data science, il est essentiel d'avoir une présence en ligne solide. Crée un portfolio où tu showcases tes projets de data science, des analyses de données ou des modèles prédictifs. Publie régulièrement des articles ou des études de cas sur des plateformes comme Medium ou LinkedIn, pour montrer ton expertise et attirer des clients potentiels.
✨Participe à des hackathons et des compétitions
Les hackathons sont un excellent moyen de booster ta visibilité et de te faire connaître dans la communauté. Participe à des compétitions sur des plateformes comme Kaggle, cela te permet de travailler sur des défis réels et de te connecter avec d'autres professionnels. En plus, ces événements sont souvent suivis par des entreprises à la recherche de talents pour des projets freelance.
✨Réseau local et forums de data science
Ne sous-estime pas la puissance du réseau local ! Engage-toi dans des meetups de data science dans ta région, et rejoins des forums comme Data Science France. Ces canaux sont parfaits pour échanger, mais aussi pour découvrir des opportunités de missions freelance qui ne sont pas toujours publiées sur les plateformes classiques.
✨Postule, et pas que par les plateformes classiques
Bien sûr, on peut trouver des gigs sur des sites comme Upwork ou Freelancer, mais pense aussi à postuler directement via des entreprises qui t'intéressent. Vérifie les offres sur leur site, et n'hésite pas à envoyer un email pour exprimer ton intérêt. Profite aussi de notre site pour voir les opportunités chez Sthree – on a souvent des missions freelance dans le domaine de la data science !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Data Scientist (Lille) (IT) / Freelance
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets à jour ton portfolio:Pour un poste freelance en data science, ton portfolio est ta vitrine ! Assure-toi d'y inclure des projets concrets, des analyses de données que tu as réalisées, et peut-être quelques visualisations accrocheuses. Pense à montrer ta méthodologie et le code bien commenté pour que les clients potentiels voient ta compétence.
Soigne ton CV technique:Dans le monde de la data science, les compétences techniques sont primordiales. Mentionne ton expérience avec des outils comme Python, R, ou des frameworks de machine learning comme TensorFlow ou scikit-learn. N'oublie pas d'inclure toute certification pertinente pour prouver ta maîtrise.
Parle de ta disponibilité et tes tarifs:Quand tu postules à un projet freelance, il est super important de préciser ta disponibilité et tes tarifs. Les clients veulent souvent savoir dès le départ si tu es un bon fit pour leur budget et leur échéancier. Sois clair et honnête pour éviter des malentendus plus tard.
Adapte ta lettre de motivation:Ta lettre doit vraiment résonner avec le projet proposé. Explique pourquoi tu es passionné par ce domaine et comment tes compétences peuvent apporter de la valeur à Sthree. Sois spécifique sur comment tu envisages de résoudre leur problème de données !
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez Sthree
✨Montre ton expertise technique
En tant que freelance dans le domaine de la data science, il est crucial de mettre en avant ton expertise technique. Prépare-toi à discuter de tes projets précédents, des outils comme Python, R ou SQL, et des méthodes statistiques que tu as utilisées. N’hésite pas à partager des chiffres et des résultats concrets pour illustrer l'impact de ton travail.
✨Soigne ton portfolio
Ton portfolio est ta vitrine. Assure-toi qu'il soit à jour et bien structuré, avec des exemples de projets pertinents. Pense à inclure des études de cas détaillées qui montrent ta capacité à résoudre des problèmes spécifiques et à délivrer des résultats. Cela aidera à convaincre le client potentiel chez Sthree de ta valeur ajoutée.
✨Prépare ton pitch et tes tarifs
En freelance, tu dois savoir comment te vendre. Prépare un pitch efficace où tu expliques ce que tu peux apporter à Sthree en termes de valeur. Sois également prêt à discuter de tes tarifs. Avoir une idée claire de ce que tu vaux peut te donner plus de confiance, surtout face à des clients qui cherchent à optimiser leur budget.
✨Questions sur les cas pratiques
Durant l'entretien, prépare-toi à répondre à des questions axées sur des cas pratiques. Les recruteurs en data science aiment voir comment tu aborderais une problématique spécifique. Tu peux te préparer en analysant des jeux de données disponibles en ligne et en réfléchissant à la manière dont tu interpréterais les résultats ou résoudre ces problèmes.
