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Grâce à la plateforme Qlik Cloud, le développeur devra proposer et développer des solutions techniques adaptées aux besoins fonctionnels de mise en place de KPIs et de Dashboards., 1. Développement de solutions de Dataviz QlikSense : back et front, modélisation, chargement, etc. 2. Compétence en performance de chargements d'un large volume de données et la mise en place de bonnes pratiques de maintenance. 3. Appétence pour le WebDesign, ergonomie, UX. 4. Animation de workshops d'analyse et de construction. 5. Communication et capacité à travailler en équipe. 6. Anglais niveau professionnel (Dashboards pour l'international en anglais). Il aura pour mission de prendre en charge des tâches de développement sur des projets de build et d'intervenir sur le maintien en condition opérationnelle et la gestion des accès aux Dashboards.

Dans le cadre de la modernisation de ses outils décisionnels, notre client recherche un Développeur BI confirmé pour renforcer une équipe Agile spécialisée en reporting, data management et visualisation de données. Vous interviendrez au sein d'un pôle dédié à la gestion des flux de données, à l'administration d'outils de data visualisation, et à l'évolution de l'infrastructure BI. L'environnement est technique, collaboratif et agile (SCRUM). Responsabilités principalesUpgrade & Migration * Préparer la feuille de route d'upgrade de SAP Data Services vers la version la plus récente. * Planifier, installer et valider la migration de Spotfire (V12 * dernière version). * Coordonner les prérequis avec les équipes internes IT / systèmes. Data Management * Évolution et maintenance des flux de données existants sous SAP Data Services. * Migration d'anciens processus ETL ou procédures SQL vers des flux industrialisés. * Automatisation du contrôle de qualité de données et mise en place d'un système d'alerte. * Implémentation d'un data lineage et dictionnaire de données. * Promotion de la normalisation des données avec les autres équipes IT et Métier. Data Visualisation * Maintenance et optimisation de la plateforme Spotfire (disponibilité & performance). * Développement et déploiement de dashboards interactifs en collaboration avec les métiers. * Exploration d'outils de dataviz complémentaires selon les besoins. DevOps / CI/CD * Accompagnement à la mise en place de pipelines CI/CD (GitLab, GitLab CI, Git, JIRA). * Participation à l'industrialisation du delivery (release, déploiement, contrôle qualité).

Dans ce cadre, les missions et travaux à mener en tant que développeur sur l'applicatif du cockpit du SI sont : Cette prestation aura pour objectif principal la maintenance et la production sur la base des technologies existantes mais également de travailler avec l'équipe en charge de la refonte de la couche technique sous-jacente. - Prendre en main l'architecture existante, - Participer aux activités de corrections des Faits Techniques pouvant être identifiés en PROD - Discuter avec les experts Maximo pour définir les données nécessaires et maitriser leur rafraichissement pour afficher des indicateurs clairs, - Documenter et réaliser la mise en oeuvre du pipeline de données avec les technologies imposées (Qlik, API maximo, Kafka), - Participer à la définition de la refonte de cette architecture de données avec les équipes projet

L'équipe Produit, en charge des projets numériques, souhaite pour cela être accompagnée par un.e data scientist qui l'aidera dans la conception et la mise en place du projet. MISSIONS : * Accompagner et conseiller l'équipe tout au long du projet * Analyser les ensembles de données, préparer les data sets * Rédiger l'étude préalable et la documentation projet * Concevoir, tester et déployer une architecture technique complexe combinant différents modèles et des algorithmes avancés * Mettre en place les indicateurs pertinents pour analyser la performance et la pertinence des modèles mis en place

Périmètre de la consultation : Prestations attendues Activités principales du data scientist : * Comprendre les cas d'usage * Participer aux réunions de cadrage des besoins avec le chef de projet DPIT * Apporter une expertise et évaluer la pertinence de l'IA pour le besoin * Réaliser une première estimation de l'effort nécessaire au développement d'une solution * Développer des POC (Proof of Concept) pour démontrer la faisabilité et la performance, Collecte de données : * Identifier les sources de données (internes et externes) * Extraire les données depuis des bases de données, des API, des fichiers texte, des documents Word/PDF, via du web scraping, des données semi-structurées, etc. Préparation et nettoyage des données : * Nettoyer les données : corriger ou supprimer les données corrompues/incorrectes, gérer les valeurs manquantes, supprimer les doublons * Transformer les données : normaliser les formats, mettre à l'échelle, encoder les variables catégorielles Ingénierie des caractéristiques (Feature Engineering) : * Extraire, créer et sélectionner les caractéristiques pertinentes à partir des données brutes Traitement du langage naturel (NLP) : * Extraire, nettoyer et transformer le texte issu de documents non structurés Exploration et visualisation des données : * Réaliser une analyse exploratoire des données (EDA) * Détecter des motifs et tendances pour formuler des hypothèses et identifier des relations causales potentielles Modélisation et développement : * Utiliser Python pour développer des applications et des interfaces utilisateur de base * Sélectionner les algorithmes de ML/DL appropriés * Entraîner les modèles et ajuster les paramètres * Valider les modèles via la validation croisée pour éviter le surapprentissage (overfitting) * Instancier des modèles de langage pré-entraînés (LLMs, embeddings, rerankers, etc.) et les intégrer dans des solutions complexes comme le RAG (Retrieval-Augmented Generation) Maîtrise des bibliothèques Python clés : * Manipulation de données : Pandas, Polars, Dask, PySpark * NLP : NLTK, SpaCy * Machine Learning : Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM * Deep Learning : PyTorch * IA Générative : Ollama, Transformers, SentenceTransformers, Langchain, LlamaIndex Évaluation des modèles : * Utiliser des métriques de performance : précision, rappel, F1 score, AUC-ROC, Matthews, RMSE, MAE, R², MAPE, Silhouette, etc. * Analyser les erreurs de prédiction pour identifier les faiblesses et les axes d'amélioration Déploiement des modèles : * Collaborer avec les équipes d'ingénierie pour intégrer les modèles en production * Automatiser les pipelines de données du stockage à l'inférence * Développer des API pour permettre l'accès aux modèles par d'autres systèmes ou utilisateurs Surveillance et maintenance : * Surveiller les performances des modèles en production et détecter toute dégradation * Mettre à jour et réentraîner régulièrement les modèles pour maintenir leur performance face aux nouvelles données et aux évolutions Documentation et communication : * Documenter les processus, méthodologies, choix de conception et résultats des modèles * Présenter les analyses et résultats aux parties prenantes avec des visualisations claires et un langage accessible * Rédiger des rapports et préparer des présentations pour partager les conclusions et recommandations Recherche et développement : * Se tenir informé des dernières avancées en algorithmes, techniques de ML et outils * Prototyper et expérimenter de nouveaux modèles et approches pour résoudre des problèmes complexes ou améliorer les performances Collaboration : * Travailler avec des experts métier, des analystes business et d'autres parties prenantes pour comprendre les besoins et contraintes spécifiques

Notre client a lancé un programme stratégique de refonte et de modernisation de son système de Pricing & Revenue Management, cœur de la stratégie tarifaire de la compagnie. Dans ce cadre, nous cherchons à intégrer un Data Scientist senior, expert en modélisation statistique, pour accompagner la refonte de notre modèle de prévision de la demande. Ce poste s'inscrit dans un environnement métier complexe et stimulant, au croisement de la science des données, de l'économie comportementale et de l'optimisation algorithmique. Livrables * Comprendre les mécanismes du Revenue Management dans un contexte aérien. * Concevoir, tester et mettre en œuvre un nouveau modèle de prévision de la demande basé sur des approches de séries temporelles modernes. * Garantir l'interprétabilité, la robustesse statistique et la fiabilité des prévisions. * Intégrer une réflexion rigoureuse sur les biais, les sources d'endogénéité et les incertitudes des modèles. * Définir et produire des indicateurs de performance prédictive et de qualité statistique. * Rédiger un cahier de modélisation décrivant le problème, les hypothèses, la formalisation et les critères d'évaluation. * Développer un prototype fonctionnel du modèle de prévision de la demande en Python. * Rédiger des rapports d'analyse sur la robustesse statistique, les biais potentiels et la qualité des prévisions. * Présenter des résultats clairs aux équipes métiers RM, incluant les incertitudes associées aux prévisions, les hypothèses clés et des indicateurs de fiabilité et de suivi en production.