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Data Scientist/Développeur Grid Computing

14/10/2024
75
12 mois
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Product Owner Technique

JAVA SPRING WEBLOGIC SERVER AWS LAMBDA GRAFANA
ASAP
92 - COURBEVOIE
3 mois
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Data scientist senior

PYTHON APACHE SPARK Cloud AWS
ASAP
59 - CROIX
3 mois
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Développeur Editique - CCM KWSoft

JAVA SQL JAVASCRIPT REST
ASAP
01 - FERNEY-VOLTAIRE
12 mois
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Administrateur AVEVA PDMS E3D

AVEVA PDMS AVEVA E3D
ASAP
92 - Courbevoie
6 mois
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Data Scientist

SQL PYTHON Google Cloud Platform
ASAP
91 - MASSY
3 mois
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PO CRM Selligent

SQL CRM SELLIGENT AGILE
ASAP
92 - BOULOGNE-BILLANCOURT
3 mois
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Data Architect Azure

JAVA PYTHON SCALA AZURE
ASAP
92 - BOULOGNE-BILLANCOURT
6 mois
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Data analyst

SQL PYTHON R
ASAP
75 - PARIS
12 mois
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Formateur BIG DATA

BIG DATA Data science
ASAP
Télétravail
3 mois
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Les intervenants Data science ont aussi candidaté à :

Business Analyst ( Business Object)

BUSINESS OBJECTS Cloud AWS
ASAP
94 - MAISONS-ALFORT
12 mois
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Tech lead Python

PYTHON
07/10/2024
93 - SAINT-DENIS
36 mois
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Machine Learning/ Testeur

PYTHON AZURE API RESTful
ASAP
75 - PARIS
12 mois
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Data Engineer Cloud AWS

PYTHON HASHICORP TERRAFORM Cloud AWS PYSPARK
ASAP
94 - MAISONS-ALFORT
12 mois
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Data Analyst E-commerce

SQL DATA PYTHON
ASAP
94 - IVRY-SUR-SEINE
12 mois
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Gen AI Engineer - Expert AWS

PYTHON Cloud AWS
ASAP
92 - MONTROUGE
120 mois
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Senior Data Engineer

GIT Cloud AWS
ASAP
Télétravail
12 mois
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ML Ops (IA cloud)

DEVOPS Cloud AWS Google Cloud Platform
ASAP
75 - PARIS
12 mois
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IA Engineer

PYTHON
ASAP
75 - PARIS
6 mois
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Tech Lead DATA F/H

DATA AGILE AMAZON WEB SERVICES
ASAP
75 - PARIS
12 mois
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Aperçu des missions de Fatemeh,
freelance DATA SCIENCE habitant le Val-de-Marne (94)

  • CHEF DE PROJET DATA CONFIRME

    EPIC OWNER FDJ
    Jan 2022 - Jan 2023

    CHEF DE PROJET DATA CONFIRME
    TECHNIPENERGIES 18 MOIS
    • Cadrage et pilotage des projets data

    CHEF DE PROJET DATA/DECISIONNEL CONFIRME
    TECHNIPFMC 12 MOIS
    • Projet Global reporting Foundation (GRF) : construire des tableaux de bord PowerBI pour chaque domaine de métier de TechnipFMC
    • Construction d'une base de donnéesstructurée à partir des documents de spécification des projets de construction

    CHEF DE PROJET

    TOTAL 4 MOIS
    • Extraction des informations précises à partir des fichiers Pdf des contrats fournisseurs Total.

    DATA SCIENTIST SENIOR / CHEF DE PROJET
    FNACDARTY 2 ANS

    • Mise en place de l’outil MIPL (la plateforme intelligente de l’enrichissement des données MDM)
    CONSULTANTE DECISIONNELLE / CHEF PROJET DECISIONNELLE
    PIERRE FABRE 3 MOIS
    • Mise en Place de l’outil d’analyse et monitoring des KPIs Business
    DATA SCIENTIST SENIOR / CHEF PROJET

    GROUPE PRATIQUE / LABSENSE 2 ANS
    • Mise en place d’un re formulateur de textesfrançais
    • Mise en place d'un moteur de dédoublonnage en utilisant des techniques avancées de TA, (Traitement automatique de la langue) et Intelligence artificielle
    • Conception et implémentation des nouveaux algorithmes multilingues de génération de texte ( Français, Anglais...).

    CHEF PROJET / DATA ANALYSTE
    LEADS MONITOR / MYMEDIA 9 MOIS
    • Mise en place de l’outil d’analyse prédictive et suivi des sites web

    DATA ENGINEER/DATA SCIENTIST
    MYMEDIA 6 MOIS
    • Mise en place de l’outil d’analyse prédictive et suivi des sites web

    DATA ENGINEER/DATA SCIENTIST
    BNPPARIBAS 2 ANS
    Conception et mise en place d’une nouvelle infrastructure de gestion de logs comprenant une nouvelle base de données automatisée et des applications web

  • FDJ –GESTION DE PROJETS DATA
    Jan 2022 - Jan 2023

    CONTEXTE : Accompagner les équipes métiers et développement dans la mise en place des projets Data et Data science.
    INTERLOCUTEURS : Responsables Métier et les PO, développeurs et data scientists et data ingénieurs.
    RÔLE : Chef de projet / Epic Owner
    Epic Owner Loterie pour la plateforme Datalake : rattachée à la datafactory Loterie, je porte les besoin de métiers de la
    Datafactory auprès de la direction de la Data.
    INTERLOCUTEURS : Responsables Métier et les PO, développeurs et data scientists et data ingénieurs.
    RÔLE : Chef de projet / Epic Owner
    • Interlocutrice principale de la Data factory Loterie pour les projet Data centralisés.
    • Coordonner les équipes transverses, Data Factory, Datalake et les front Digitaux pour activation des cas d’usage
    métiers/marketing automation tels que industrialisation des segmentation client et moteur de recommandation de Jeu
    responsable
    • Rédaction des expressions de besoin
    • Recette des livrables sur l’environnement Hadoop et Teradata et rédaction des PV de recette.
    • Gestion du backlog de tâches des Data ingénieurs rattachés à la Data Factory et suivi des travaux de la préparation des
    données dans l’usine Datalake :
    o Modélisation des données client selon MoM dans le Datalake
    o Documentation des objets métiers et business taxonomy dans Collibra, l’outil de data cataloogig de FDJ
    o Industrialisation des segmentation client sur la plateforme Datalake
    • Accompagner les équipes métiers dans les phase d’étude de faisabilité technique des Use case Data/Data sciences en
    coordination avec l’équipe Datalake

    ENVIRONNEMENT TECHNIQUE : Méthodologie Safe avec Snow, plateforme Datalake Hadoop distribution Cloudera, DWH Teradata
  • TECHNIP ENERGIES – GESTION DE PROJETS DATA ET DATA SCIENCE
    Jan 2020 - aujourd'hui

    CONTEXTE : Accompagner les équipes métiers et développement dansla mise en place des projet Data et Data science.
    INTERLOCUTEURS : Responsables Métier, développeurs et data scientists.
    RÔLE : Chef de projet / Data coordinator
    Cadrage et pilotage de plusieurs projets data
    • Préparation et animation des ateliers avec les métiers de chaque “business domain” au sein des “Business Unit” à
    travers les cinq continents.
    • Cadrer les besoins métiers ; collecter les besoin et rédiger les expression de besoin
    • Priorisation des projets et des fonctionnalités attendues avec la coordination de la direction
    • Préparation des documentsinternes pour l’AO
    • Spécifications et modélisationstechnique et fonctionnelle de la plateforme d’extraction d’information précise à partir
    des document des projets de constructions (InDEx)
    • Evaluation technique et financière des solutions proposées
    • Préparation et animation de Kickoff ET des SteerCo
    • Participation au daily des équipes projets
    • Animation de comité technique une fois par mois
    • Participations au comité de suivi hebdomadairement
    • Suivi et coordination pour la mise en place de plusieurs modules :
    o Analyse prédictive sur les données de finance pour prédire les heures totales pour un projet de construction : développement et mise en production
    o Clustering des projets de constructions afin d’identifierles projets similaires sur le plan de la distribution de la
    charge mensuelle en heure sur la durée de vie des projets de construction
    o Mise en place de Data Model TechnipEnergies
    • Rédaction des guides d’utilisateur et de la documentation technique
    RFP plateforme de Data science de TechnipEnergies
    Rédaction des documents RFP : expression de besoin, plan d’évaluation et la roadmap de la mise en place de la
    plateforme Data Science TechnipEnergies
    • Evaluation technique et financière des plateformes Data Science en compétition
    o Participation aux ateliers de montée en compétences pour les métiers
    o Participation aux tests de plateformes avec les uses cases métiers identifiéslors de la phase IA Assesment
    o Accompagnement des équipes métiers pendant la phase de test des plateformes Data Science
    • Coordination du déploiement de la plateforme sélectionnée sur le Cloud Azure
    AIA : Artificial Intelligence Assesment
    • Préparation et animation des ateliers d’IA avec les équipes métiers
    • Cadrer les besoins métiers et rédaction d’expression de besoin
    • Scorerles cas d’usage IA : estimation de coût et de gain
    • Priorisation en coordination avec la direction des cas d’usage
    • Cadrage des spécifications détaillés du cas d’usage :
    o Prédiction de cout des projets de construction pour chaque cutoff et chaque discipline
    o Recatégorifions des demandes ICR (change request) : recatégoriser les demandes de changement de scope de
    projet de construction
    o Classification des‘Mooring linesfailures‘
    o Prédiction de coût de la construction des pipeline (umbilical data)
    • Encadrement de stagiaires sur la réalisation des POC

    ENVIRONNEMENT TECHNIQUE : Git, Azure DevOps, AzureML, cloud Azure, Microsoft Planner
  • CHEF DE PROJET NLP

    TOTAL
    Jan 2020 - Jan 2020

    Extraction desinformations précises à partir des fichiers Pdf Scannés ou natifs des contrats fournisseurs Total
    RÔLE : Chef de projet
    • Traitement des images : Object identification, identifier les zones de tableau (BoundingBox), manuscrit et signature
    dans chaque page
    • OCR : Extraction du texte à partir des images, reconnaissance des caractères à partir des manuscrits et des zones de
    signatures
    • Extraction d’information : Constitution semi-automatique des règles d’extraction des informations en se basant sur les
    techniques de Text mining telles que :
    o Analyse de concurrences
    o Exploration contextuelles

    ENVIRONNEMENT TECHNIQUE : Python (Pandas, SikitLearn), pytesseract, NoSql (MongDB), CentOs,Git, TensorFlow, YOLO, OpenCV, Gensim (word2vec)
  • INTERLOCUTEURS : Responsables Métier, développeur et data scientists.

    TECHNIPFMC – GESTION DE PROJETS DATA ET BI
    Jan 2019 - Jan 2020

    CONTEXTE : Pilotage de projets PowerBI, approche agile dans un contexte multinational
    RÔLE : Chef de projet / Data coordinator
    Dans le cadre de ce projet BI/PowerBI, mon rôle était surtout de faire interface entre les gens de métiers et les développeurs.
    C’est pourquoi j’interviewais les métiers, je rédigeaisles document de spécification destableaux de bord PowerBI.
    • Coordonné entre les métiers et développeurs PowerBI
    • Gérer les équipe de développement et animation des cérémonies agile
    • Interview avec les métiers, rédiger les user stories,spécifier et documenter les tabelaux de bord et les KPI
    • Partage les retours d'expérience
    • Communication sur l’état de projet : points blocage, solutions apportées aux problèmes

    ENVIRONNEMENT TECHNIQUE : Environnement BigData TechnipFMC – PowerBI, Cube SSAS, Oracle Data base, Sql Server, Microsoft Planner
  • RÔLE : Data Scientist Senior / Chef projet

    FNACDARTY -GESTION ET DEVELOPPEMENT DE PROJETS DATA ET TRAITEMENT DES DONNEES NON STRUCTUREE
    Jan 2017 - Jan 2019

  • RÔLE : Chef de Projet Data/Data science

    aujourd'hui

    Construction d'une base de données structurée à partir des données textuelles et les images dans les pdfs afin d’effectuer une
    étude statistique sur l’augmentation du poids des constructions TechnipFMC

    • Analyse des données non structurées, des besoins métiers et faire le lien entre les deux.
    • Extraction desinformations précises à partir des données de base de documents de Technip (documents de
    spécification techniques des projets de construction)
    • Constitution d’un dataset pour les analyses statistiques
    o Prédiction du poids des projets de constructions
    o Analyse des évolutions technologiquesliées à l’exploitation des données
    o Recherche et préconisation dessolutionstechniques
    • Spécification techniques et fonctionnelles des applications destinées aux équipes métier

    ENVIRONNEMENT TECHNIQUE : Spark (pySpark Spark ML, Zeppplin), Python (Pandas, SikitLearn, OpenCV) , OCR, NoSql (MongDB), CentOs,Git
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