Data Scientist Senior Secteur Bancaire - Data & IA H/F - collectivite

Information importanteType de contrat: FreelanceTaux journalier : Salaire selon profilLocalisation : Paris, FranceDate de démarrage :UrgentMode de travail : HybridePublié le : 23 juin 2026Le besoinMission basée en région parisienneFormat hybrideDémarrage souhaité : ASAPDurée de la mission : longue duréeContextePour 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.MissionPorter 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 faireTravailler les cas d'usage métier avec les équipes pour définir l'approche opérationnelle, les données utiles et les algorithmes adaptésConduire les phases d'exploration et de prototypage : analyse des données, tests d'algorithmes, évaluation des performancesDévelopper et optimiser les modèles pour les cas d'usage retenusConstruire les pipelines de traitement et de déploiementIndustrialiser les produits ML / IA dans différents environnements et assurer leur RUNMettre en place le monitoring et le suivi des performancesConstruire des algorithmes de recherche, de ciblage ou de prédictionVulgariser les résultats et livrables auprès d'un public non techniqueCollaborer avec les PO, BA, équipes de développement et parties prenantes métiersParticiper au cadrage, au suivi des tâches, à l'animation et aux présentations d'avancementProfil recherchéCe qui est attenduProfil Data Scientist SeniorExpérience confirmée sur des sujets Data Science / Machine Learning en environnement de productionForte capacité à comprendre les besoins métiers et à les traduire en solutions techniquesSolides compétences techniques et bon niveau de maîtrise d'ouvrage projetExpérience dans un cadre Agile avec interactions régulières avec PO, BA et développeursAutonomie, rigueur, sens de l'organisation et capacité de vulgarisationCompétences techniquesPython, Scala, BashCI/CD, Git, tests unitairesSpark / calcul distribuéKubernetes, ClouderaAWS SageMakerStatistiques et machine learningLibrairies Data Science : Scikit-learn, caret, pandas / data.table, numpy, PySparkEnvironnement d'expérimentation et de prototypageCompétences appréciéesExpérience en architecture API / event-drivenSensibilité aux enjeux de performance, sécurité et qualitéCapacité à travailler dans un contexte multi-squads

• Statistiques
• Bash
• Test unitaire
• Python
• API
• Intelligence artificielle
• Autonomie
• Kubernetes
• Machine learning
• Analyse de données
• Git
• Monitoring
• AWS
• Scala
• Sens de l’organisation