Consultant Data Scientist Nearshore : Machine Learning et IA générative appliqués
Nos consultants Data Scientist interviennent sur des cas d'usage concrets : scoring, prédiction de churn, recommandation, ou intégration de modèles LLM dans vos processus métier. Une mission Data Science n'a de valeur que si l'infrastructure data en amont est fiable — nos consultants évaluent ce prérequis dès le cadrage.
Stack maîtrisée
- Python, scikit-learn, XGBoost
- PyTorch & TensorFlow
- MLflow & MLOps
- LLMs & IA Générative (LangChain, RAG)
- NLP & traitement du langage
- Industrialisation & monitoring de modèles
De l'expérimentation à la mise en production
Un modèle qui fonctionne dans un notebook n'a de valeur business qu'une fois mis en production de façon fiable et supervisée (MLOps). Nos consultants accompagnent ce passage à l'échelle, avec un monitoring des performances dans le temps. Pour voir comment nous intervenons en nearshore : notre offre Nearshore Maroc.
Sans données fiabilisées en amont, un modèle Data Science produit des résultats peu exploitables. C'est pourquoi nous évaluons toujours la maturité data avant de démarrer. Pour comprendre nos avantages : pourquoi externaliser.
💡 Tarifs 30 à 40% inférieurs à un Data Scientist basé en France. Sur devis selon séniorité et stack IA.
FAQ
- Ai-je besoin d'un Data Engineer avant un Data Scientist ?
- Souvent oui — sans données fiabilisées, un modèle de Data Science produit des résultats peu exploitables. Nous évaluons ce point avant de démarrer.
- Travaillez-vous sur des cas d'usage IA générative / LLM ?
- Oui, intégration de LLM métier, RAG (Retrieval-Augmented Generation), et assistants IA internes.
- Proposez-vous un accompagnement MLOps complet ?
- Oui, du prototype à la supervision en production, avec monitoring et retraining automatisé.