555 Emplois pour Data Mining - France

Intitulé du poste

Alternant(e) - Chef de Projet Junior (h / f) - Intelligence Artificielle et Data Mining

Description de la mission

Au sein de l'équipe des opérations clients FTTH de SFR, vous contribuerez activement à l'exploitation des données Big Data dans le but d'améliorer la qualité de service, d'anticiper les risques et d'optimiser l'organisation des interventions terrain. Vous interviendrez sur deux projets clés à fort enjeu opérationnel :

Modèle de prévision de la volumétrie des interventions

Développer un modèle prédictif basé sur les opérations passées, avec une granularité géographique, afin d'ajuster dynamiquement les besoins en techniciens selon les réalisations des semaines précédentes.

Modèle de prédiction des délais d'intervention

Améliorer l'algorithme de planification des tournées technicien, en prédisant les durées d'intervention selon la complexité des opérations (environnementale, technique, géographique).

Vos principales missions seront :

• Recueillir et formaliser les besoins métier
• Concevoir les modèles conceptuels adaptés
• Réaliser, tester et valider les modèles prédictifs
• Documenter les spécifications fonctionnelles et techniques

Profil

Vous êtes étudiant(e) en Master 1 en Data Science (ou formation équivalente) et souhaitez évoluer dans un environnement stimulant, axé sur la donnée et les problématiques concrètes du terrain. Vous disposez de solides compétences en :

Statistiques, probabilités et modélisation prédictive

Machine Learning : régression, classification, séries temporelles

Manipulation de données et processus ETL

Programmation : Python ou R

Visualisation de données (tableaux de bord, graphiques)

Rédaction de spécifications et documentation projet

Curieux(se), rigoureux(se) et force de proposition, vous êtes motivé(e) par des projets à fort impact dans un cadre professionnel structuré et innovant.

We are currently requesting resumes for the following position : Data Analytics Developer

Resume Due Date : Friday, April 04, 2025 (5:00PM EST)

Job ID: 25-048

Number of Vacancies : 2

Level : MP4

Duration : 8 Months

Hours of work: 35 Hours per week

Location : 700 University Avenue, Toronto

Work Mode: 100 % remote

Job Overview

About the Role:

• We are seeking an experienced Data Analytics Developer to support a growing portfolio of analytics use cases across enterprise functions.
• This role requires hands-on expertise in SQL-based data curation, data modeling, and Power BI dashboard development, with potential to support data science work utilizing Python-based tools.
• You will work within an Azure and Databricks environment, collaborating closely with business stakeholders, data stewards, and internal data teams.

Key Responsibilities:

• Design, develop, and deploy advanced data analytics solutions using SQL, Python, and Power BI.
• Perform data curation and enrichment activities using structured enterprise data sets.
• Build optimized and reusable data models for analytics and reporting.
• Support development of analytics for key initiatives.
• Work within an Azure Data Lake and Databricks ecosystem, integrating curated datasets.
• Collaborate with internal data teams and SMEs to gather requirements and deliver actionable insights.
• Ensure accuracy, reliability, and performance of developed analytics solutions.

Qualifications:

• 5+ years of experience in data analytics and business intelligence development.
• Expert-level SQL skills, with proven experience in data wrangling, enrichment, and modeling.
• Proficiency in Power BI dashboard creation and visual storytelling.
• Experience working in Azure analytics environments (e.g., Data Lake, Synapse, Azure SQL, Databricks).
• Strong understanding of data pipelines and ETL/ELT workflows.
• Exposure to Python and machine learning libraries is an asset (not required but preferred).
• Ability to interpret business requirements and translate them into technical specifications.
• Strong communication and collaboration skills.

Assets:

• Familiarity with enterprise data governance practices and metadata tools.
• Previous work in highly regulated or enterprise-level environments.

Dans ce rôle, vous travaillerez dans l'un de nos IBM Consulting Client Innovation Centers (Delivery Centers), où nous fournissons une expertise technique et industrielle approfondie à un large éventail de clients des secteurs public et privé dans le monde entier. Nos centres de livraison offrent à nos clients des compétences et une expertise technique locales pour stimuler l'innovation et l'adoption de nouvelles technologies. Une carrière chez IBM Consulting s'appuie sur des relations à long terme et une collaboration étroite avec des clients du monde entier. Vous travaillerez avec des visionnaires dans de multiples secteurs pour améliorer le parcours du cloud hybride et de l'IA pour les entreprises les plus innovantes et les plus précieuses au monde. Votre capacité à accélérer l'impact et à apporter des changements significatifs pour vos clients est rendue possible par notre écosystème de partenaires stratégiques et nos plateformes technologiques robustes à travers le portefeuille IBM ; y compris Software et Red Hat. La curiosité et la recherche constante de connaissances sont les fondements de la réussite au sein d'IBM Consulting. Dans votre rôle, vous serez encouragé à remettre en question la norme, à rechercher des idées en dehors de votre rôle et à trouver des solutions créatives qui auront un impact révolutionnaire pour un large réseau de clients. Notre culture de l'évolution et de l'empathie est axée sur l'évolution de carrière à long terme et les opportunités de développement dans un environnement qui prend en compte vos compétences et votre expérience uniques.

En tant que MLEngineer confirmé, vous serez responsable de mettre en place des pipelines efficaces pour le déploiement, la maintenance et le suivi des modèles de Machine Learning. Vous contribuerez également à l'amélioration continue de nos infrastructures et processus, tout en favorisant une culture de collaboration et d'innovation.

A ce titre, vous participerez à toutes les étapes du projet :

Industrialisation des modèles IA

• Collaborer avec les Data Scientists pour intégrer les modèles entraînés dans des environnements de production.

• Développer et maintenir les scripts d'inférence des modèles déployés.

• Garantir la performance, la fiabilité et l’optimisation des modèles en production.

Respect des normes et standards du SI

• S’assurer que les modèles et pipelines respectent les normes de sécurité, de performance et de conformité du Système d’Information (SI).

• Collaborer avec les équipes Cloud pour garantir une intégration harmonieuse dans les infrastructures existantes.

• Documenter les processus et solutions pour répondre aux exigences de gouvernance du SI.

Pipelines de données

• Concevoir et automatiser des pipelines pour le traitement et la transformation des données.

• Garantir la qualité des données utilisées dans les modèles, notamment via le feature engineering.

• Implémenter des solutions de surveillance des modèles en production (monitoring, détection de dérive…).

• Optimiser les performances des modèles : latence, consommation de ressources, scalabilité.

Développement d’API

• Exposer les modèles via des API robustes et performantes (Flask, FastAPI.).

• Intégrer les modèles dans les systèmes existants en collaboration avec les équipes backend.

Collaboration technique

• Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists, Data Engineers, ML OPS et les OPS pour assurer une transition fluide du développement à la production.

• Documenter les workflows, pipelines et solutions développés.

Vous disposez d'une expérience en tant que Machine Learning Engineer d'au moins 5 ans. Vous savez démontrer vos compétences et capacités dans les domaines suivants :

• Outil de versioning de modèles : MLflow

• Bonne connaissance de Domino Data Lab (optionnel, mais apprécié)

Développement logiciel

• Bonnes pratiques d’architecture logicielle (clean code, modularité)

• Développement et documentation d’API

• Tests unitaires et tests d'intégration : Pytest, Unnitest

• Outils de qualité de code : Ruff, Black, MyPy, SonarQube

• Solides compétences en Data Science ou très bonne maîtrise des concepts fondamentaux :

Machine Learning, Deep Learning, NLP, LLM

• Connaissance du cycle de vie complet d’un projet ML :

Vous êtes à l’aise avec l’Anglais (lu et écrit).

Vous aimez travailler dans un environnement agile.

Vous êtes rigoureux dans le respect des process et aimez l’innovation.

Vous avez déjà travaillé sur des projets implémentant l’intégration continue.

Loire-Atlantique

Budget: 500-550

Objectif de la mission: exploiter les données des modules ITSM (incidents, demandes, changements, problèmes…) afin d’alimenter des cas d’usage analytiques destinés à différents départements internes (IT, qualité, gouvernance, opérations, etc.).

Votre Rôle

• Établir et sécuriser une connexion technique entre ServiceNow ITSM et Snowflake
• Extraire et charger les données des modules ITSM
• Concevoir une pipeline automatisée d’ingestion
• Structurer les données dans Snowflake
• Mettre en place les métadonnées, les logiques de rafraîchissement et le suivi de la qualité des données
• Documenter la pipeline, les schémas de données et les points de reprise
  
  

• Expérience significative en intégration de données depuis des systèmes SaaS
• Maîtrise de l’ingestion dans Snowflake
• Compétences en data modeling analytique
• Bonne connaissance des bonnes pratiques d’orchestration, de versioning et de documentation
  
  

• Démarrage : ASAP
• Durée : 6 mois renouvelables
• Remote : 3 jours / semaine