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Chez Sword Technologies, nous accompagnons nos clients dans leurs projets de transformation digitale, en intervenant sur des missions à forte valeur ajoutée dans des environnements exigeants. Nous accordons une attention particulière à la qualité des missions proposées ainsi qu’à l’accompagnement de nos collaborateurs dans leur évolution. Dans le cadre de notre développement, nous recherchons des profils afin de renforcer nos équipes. Nous recherchons un(e) Data Scientist / ML Engineer Dataiku pour concevoir, industrialiser et déployer des solutions analytiques et prédictives dans des environnements data complexes. Mission Au sein de l'équipe Data, vous piloterez l'ensemble du cycle de vie des projets Data Science sur la plateforme Dataiku, depuis la collecte et la préparation des données jusqu'au déploiement et au suivi des modèles en production. Vous réaliserez l'exploration, le nettoyage et la transformation de données multi-sources, puis développerez des pipelines robustes et réutilisables pour alimenter les cas d'usage métiers. Vous concevrez et entraînerez des modèles de Machine Learning adaptés aux problématiques de prédiction, classification, forecasting, détection d'anomalies ou optimisation. Vous serez responsable de l'évaluation et de l'amélioration continue des performances grâce à des travaux de feature engineering, d'analyse statistique et d'explicabilité des résultats, tout en garantissant la fiabilité et la scalabilité des solutions déployées. Dans une logique d'industrialisation MLOps, vous mettrez en place les bonnes pratiques de versioning, tests, monitoring et automatisation des workflows. Vous développerez également des API et applications permettant d'exposer les modèles aux utilisateurs et systèmes métiers, en collaboration étroite avec les équipes Data Engineering, IT et métiers pour transformer les besoins fonctionnels en solutions data exploitables en production. Environnement technique Must have Expérience significative sur Dataiku DSS Excellente maîtrise de Python Bonne maîtrise de SQL Expérience en préparation, analyse et transformation de données Solide connaissance des méthodes de Machine Learning supervisées et non supervisées Expérience en création de pipelines de données et workflows automatisés Connaissance des principes de mise en production et suivi des modèles Capacité à communiquer avec des interlocuteurs techniques et métiers Maîtrise professionnelle du français et de l'anglais Nice to have Certifications Dataiku Expérience avec PySpark Connaissance de Snowflake, PostgreSQL ou Azure Expérience MLOps avec Git, MLflow, DVC ou Docker Connaissance d'OpenShift ou environnement conteneurisé Développement d'API avec FastAPI Création d'applications avec Streamlit, Plotly ou Grafana Expérience en séries temporelles, forecasting, maintenance prédictive ou détection d'anomalies Connaissance des techniques d'explicabilité des modèles