Data Scientist Dataiku - Freelance

Description de l'offre

Taux journalier (TJM): 550

Dans le cadre du renforcement de son département Data & IA, un grand groupe bancaire français recherche un Data Scientist expérimenté (6 à 9 ans d'expérience) pour une mission de 12 mois, avec un démarrage souhaité mi-avril 2026. La mission se déroule en région parisienne (Val-de-Marne), avec 2 jours de télétravail par semaine, pour un TJM jusqu'à 690 €.

Le prestataire sera intégré au sein d'une équipe Data & IA et interviendra principalement sur des projets d'intelligence artificielle générative et prédictive. La plateforme Dataiku constitue le cœur de l'environnement de travail : le candidat devra en maîtriser les fonctionnalités avancées, notamment les recipes visuelles et code, les scénarios d'automatisation, la gestion des environnements, les plugins ainsi que le monitoring des modèles en production. Cette maîtrise approfondie de Dataiku représente la compétence la plus différenciante du poste et sera déterminante dans l'évaluation des candidatures.

Sur le plan technique, le Data Scientist devra développer des solutions de machine learning complètes, depuis la préparation et la qualité des données jusqu'au déploiement en production. Cela inclut toutes les étapes du cycle de vie d'un modèle : exploration et nettoyage des données, feature engineering, entraînement, évaluation, cross-validation et tuning des hyperparamètres. La maîtrise de Python pour la data science est indispensable, avec une utilisation courante de bibliothèques telles que pandas, numpy et scikit-learn, le tout intégré nativement dans l'environnement Dataiku via notebooks et recipes Python.

L'environnement cloud retenu est Google Cloud Platform. Le candidat devra être opérationnel sur BigQuery pour la rédaction de requêtes complexes, la gestion de datasets, la connexion avec Dataiku et l'optimisation des coûts de stockage et de calcul. Un SQL solide est attendu, avec une capacité à écrire des jointures complexes, des agrégations avancées et à optimiser les requêtes pour des volumes de données importants. Une sensibilité aux enjeux de performance et de maîtrise des coûts sur GCP sera également appréciée.

Le profil devra également être à l'aise avec les pratiques MLOps légères dans Dataiku : versioning des modèles, déploiement, scoring en batch ou via API, et mise en place de mécanismes de monitoring pour suivre la dérive des modèles en production. Une capacité à s'intégrer dans l'écosystème SI existant est attendue, notamment via des interactions avec les data engineers, la participation à des flux d'orchestration, et la gestion d'appels API ou de jobs batch. Des notions relatives à la protection des données (RGPD, pseudonymisation, secret bancaire) sont également requises dans ce contexte fortement réglementé.

Sur le plan fonctionnel, la connaissance d'un SI bancaire complexe et de ses modèles de données constituerait un atout véritablement stratégique pour appréhender rapidement les besoins métiers et s'intégrer efficacement dans les projets. La maîtrise d'outils complémentaires tels que PowerBI, Alteryx ou Zeenea sera par ailleurs appréciée, sans être rédhibitoire.

Au-delà de l'expertise technique, ce poste requiert une réelle autonomie dans un environnement data bancaire contraint, où les interlocuteurs sont nombreux et les contraintes SI importantes. Le candidat devra faire preuve de rigueur, d'une bonne capacité à gérer plusieurs projets en parallèle et à prioriser ses efforts. Une aptitude à vulgariser les résultats et les approches techniques auprès de profils métier non spécialistes sera également essentielle, tout comme la capacité à travailler en mode agile et itératif en suivant des méthodologies telles que CRISP-DM.

Langues requises : français courant, anglais professionnel (lu, écrit, parlé).

Profil recherché

Dans le cadre du renforcement de son département Data & IA, un grand groupe bancaire français recherche un Data Scientist expérimenté (6 à 9 ans d'expérience) pour une mission de 12 mois, avec un démarrage souhaité mi-avril 2026. La mission se déroule en région parisienne (Val-de-Marne), avec 2 jours de télétravail par semaine, pour un TJM jusqu'à 690 €.

Le prestataire sera intégré au sein d'une équipe Data & IA et interviendra principalement sur des projets d'intelligence artificielle générative et prédictive. La plateforme Dataiku constitue le cœur de l'environnement de travail : le candidat devra en maîtriser les fonctionnalités avancées, notamment les recipes visuelles et code, les scénarios d'automatisation, la gestion des environnements, les plugins ainsi que le monitoring des modèles en production. Cette maîtrise approfondie de Dataiku représente la compétence la plus différenciante du poste et sera déterminante dans l'évaluation des candidatures.

Sur le plan technique, le Data Scientist devra développer des solutions de machine learning complètes, depuis la préparation et la qualité des données jusqu'au déploiement en production. Cela inclut toutes les étapes du cycle de vie d'un modèle : exploration et nettoyage des données, feature engineering, entraînement, évaluation, cross-validation et tuning des hyperparamètres. La maîtrise de Python pour la data science est indispensable, avec une utilisation courante de bibliothèques telles que pandas, numpy et scikit-learn, le tout intégré nativement dans l'environnement Dataiku via notebooks et recipes Python.

L'environnement cloud retenu est Google Cloud Platform. Le candidat devra être opérationnel sur BigQuery pour la rédaction de requêtes complexes, la gestion de datasets, la connexion avec Dataiku et l'optimisation des coûts de stockage et de calcul. Un SQL solide est attendu, avec une capacité à écrire des jointures complexes, des agrégations avancées et à optimiser les requêtes pour des volumes de données importants. Une sensibilité aux enjeux de performance et de maîtrise des coûts sur GCP sera également appréciée.

Le profil devra également être à l'aise avec les pratiques MLOps légères dans Dataiku : versioning des modèles, déploiement, scoring en batch ou via API, et mise en place de mécanismes de monitoring pour suivre la dérive des modèles en production. Une capacité à s'intégrer dans l'écosystème SI existant est attendue, notamment via des interactions avec les data engineers, la participation à des flux d'orchestration, et la gestion d'appels API ou de jobs batch. Des notions relatives à la protection des données (RGPD, pseudonymisation, secret bancaire) sont également requises dans ce contexte fortement réglementé.

Sur le plan fonctionnel, la connaissance d'un SI bancaire complexe et de ses modèles de données constituerait un atout véritablement stratégique pour appréhender rapidement les besoins métiers et s'intégrer efficacement dans les projets. La maîtrise d'outils complémentaires tels que PowerBI, Alteryx ou Zeenea sera par ailleurs appréciée, sans être rédhibitoire.

Au-delà de l'expertise technique, ce poste requiert une réelle autonomie dans un environnement data bancaire contraint, où les interlocuteurs sont nombreux et les contraintes SI importantes. Le candidat devra faire preuve de rigueur, d'une bonne capacité à gérer plusieurs projets en parallèle et à prioriser ses efforts. Une aptitude à vulgariser les résultats et les approches techniques auprès de profils métier non spécialistes sera également essentielle, tout comme la capacité à travailler en mode agile et itératif en suivant des méthodologies telles que CRISP-DM.

Langues requises : français courant, anglais professionnel (lu, écrit, parlé).

À propos de Collective.work

Collective.work est la plateforme de recrutement nouvelle génération pour trouver votre prochain emploi.

Fort d'une grande expertise dans l'IA, Collective.work permet de mieux cibler les offres et leurs candidats correspondants, créant ainsi un système beaucoup plus fluide que les acteurs traditionnels.

Plus de 10,000 recruteurs utilisent Collective, permettant à des dizaines de milliers de candidats de trouver leur futur emploi chaque jours