Data Scientist IA - Banque d'investissement - Freelance

Description de l'offre

Contexte

Nous répondons à un appel d'offres pour un client du secteur de la banque d'investissement, sur une mission de renforcement de son dispositif data science. Le client cherche un profil polyvalent, capable d'aller de l'analyse et de la préparation des données jusqu'à la conception de solutions IA (generative, agentique, NLP, ML classique), en lien direct avec le Lead Data Scientist et les équipes IT en charge de l'industrialisation.

Rôle attendu

Data Scientist

Le/la Data Scientist contribue à l'ensemble du cycle de vie des projets data/IA, de l'identification des opportunités d'exploitation des données jusqu'à l'industrialisation des services IA.

• Identifier les opportunités d'exploitation des données

• Analyser et préparer les données en garantissant leur intégrité et leur qualité tout au long du processus analytique

• Proposer des choix de modélisation et échanger avec le Lead Data Scientist

• Concevoir et tuner des solutions IA

• Contribuer aux propositions d'intégration

• Contribuer à l'industrialisation des services IA avec les équipes IT

Profil recherché

Profil recherché

Expérience

• Expérience confirmée en data science, avec une expertise marquée sur l'IA (generative, agentique, NLP/NLU, machine learning, deep learning)

• Une première expérience dans le secteur bancaire / finance de marché est un plus

Stack & compétences clés

• IA générative et agentique : LLMs, architectures RAG et agentiques

• NLP / NLU : embeddings, Transformers, BERT

• Machine learning : régression, classification, clustering, détection d'anomalies, recommandation, séries temporelles

• Deep learning : architectures, transfer learning, fine-tuning

• IA responsable et de confiance : explicabilité, maîtrise des biais

• Python pour la data science : scikit-learn, PyTorch, Keras, LangChain, LangGraph

• Bases vectorielles et indexation texte/embeddings : Elasticsearch, Faiss

• Prototypage : Gradio, Streamlit

• Cloud : AWS Bedrock

• Versioning : Git

MUST HAVE

• Capacité à concevoir et tuner des solutions IA de bout en bout, pas seulement à exécuter des specs

• Polyvalence réelle entre IA générative/agentique, NLP et ML classique — pas un profil mono-spécialité

• Autonomie dans l'analyse et la préparation de données, avec un souci constant de la qualité des données

• Aisance à échanger et argumenter des choix de modélisation avec un Lead Data Scientist

Nice to have

• Première expérience avec la plateforme Dataiku

• Expérience en environnement bancaire / finance de marché

Modalités pratiques

• Démarrage : début septembre 2026

• Rythme : temps plein

• Présentiel : 2 à 3 jours/semaine sur site (Paris)

• Durée : à définir, reconductible selon l'issue de l'AO

• TJM : selon profil

À propos de Collective.work

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