Recrutement profils Data & Intelligence Artificielle

Depuis 2013, Factoriel recrute vos profils experts Data & IA : CDO, Data Engineer, Data Scientist, ML Engineer, MLOps et GenAI. 95 % de missions réussies, paiement au succès.

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  • 1er candidat en 2–4 semaines

  • 95 % de missions réussies

  • Paiement uniquement au succès (à la prise de poste)

  • Garantie 3–4 mois : remplacement ou remboursement

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Profils DATA et IA recrutés par Factoriel

Data Engineering

  • Data Engineer (Python, SQL, Spark, Airflow, pipelines ETL/ELT, Databricks, Snowflake, BigQuery)

  • Data Architect (modern data stack, cloud-native, gouvernance, sécurité)

  • Analytics Engineer (dbt, Looker, Power BI, Tableau)

Machine Learning & IA

  • Machine Learning Engineer (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face, LangChain)

  • Deep Learning Specialist (Computer Vision, Speech Recognition, multimodal AI)

  • NLP Engineer (LLM, Transformers, RAG, fine-tuning, prompt engineering)

  • Generative AI Developer (text, image, audio, vidéo, diffusion models, GenAI Ops)

MLOps & DataOps

  • MLOps Engineer (CI/CD pour modèles ML, MLflow, Kubeflow, Docker/K8s, Vertex AI, SageMaker)

  • DataOps Engineer (automatisation pipelines, monitoring qualité des données, observabilité)

Gouvernance & Management

  • Chief Data Officer (CDO) / Directeur Data (stratégie data-driven, gouvernance, conformité RGPD / AI Act)

  • Head of AI (pilotage des équipes IA, ROI business, innovation GenAI)

  • Data Product Manager (construction de produits data/IA, vision produit, ROI)

Data Science & Analytics

  • Data Scientist (statistiques avancées, modèles prédictifs, optimisation)

  • Applied Scientist (R&D appliquée, recherche IA appliquée aux cas métiers)

  • Business Intelligence Analyst (dashboards, reporting, KPIs, storytelling data)

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Notre méthode de recrutement DATA et IA

Notre méthode associe vitesse et précision : chaque mission est cadrée en 48h, les meilleurs profils DATA et IA sont chassés sur l’ensemble du marché, puis validés avant présentation.

4 étapes claires pour des profils data / IA:

  • Cadrage express (48h) – Analyse du besoin data vs IA, stack, livrables, niveau recherché.

  • Sourcing & chasse multi-canal (7–10 jours) – LinkedIn, GitHub, Stack Overflow, communautés privées, approche directe.

  • Shortlist qualifiée – 2 à 4 candidats évalués (soft skills, culture fit).

  • Closing & suivi – Accompagnement jusqu’à la signature, intégration et garantie de 3–4 mois.

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Délais et honoraires en recrutement DATA et IA

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Nos clients choisissent Factoriel pour la rapidité, la transparence et la qualité de sa chasse de têtes de profils data et IA. Contrairement aux cabinets traditionnels, nos honoraires sont compétitifs et liés au succès de la mission.

  • Délai moyen : 2 à 4 semaines pour présenter un 1er candidat qualifié.

  • Honoraires fixes : 20 % du brut annuel, sans acompte, paiement uniquement au succès.

  • Garantie : remplacement ou remboursement pendant 3 à 4 mois.

Voir le détail de nos honoraires cabinet IT & IA

FAQ

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Quels sont les profils les plus recherchés en Data et Intelligence Artificielle en 2025–2026 ?

Les plus demandés sont : Data Engineer, Data Scientist, Machine Learning Engineer, MLOps Engineer, et spécialistes de l’IA générative (LLM, NLP, Computer Vision).

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Quelle est la différence entre un Data Scientist et un Data Engineer ?

Le Data Engineer construit les pipelines et infrastructures de données. Le Data Scientist analyse et modélise ces données pour générer des prédictions ou des insights métier.

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Quelles compétences techniques sont nécessaires pour travailler en Data & IA ?

Python, SQL, Spark, TensorFlow, PyTorch, LangChain, bases cloud (AWS, GCP, Azure), et outils MLOps (MLflow, Docker, Kubernetes).

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Quelle est la différence entre Machine Learning Engineer et MLOps Engineer ?

  • Le ML Engineer développe et entraîne les modèles.

  • Le MLOps Engineer assure le déploiement, la mise en production, la supervision et le monitoring des modèles.

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Quels sont les langages de programmation les plus utilisés en Data et IA ?

Python (dominant), R (encore utilisé en statistique), SQL, Scala, Java, C++ pour la perf, et de plus en plus Rust et Go pour des pipelines haute performance.

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Que fait un Chief Data Officer (CDO)?

Le CDO définit la stratégie data d’une entreprise : gouvernance, qualité, exploitation des données, conformité (RGPD, AI Act), et transformation business basée sur les données.

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Quels sont les nouveaux métiers liés à l’IA générative en 2026 ?

  • Prompt Engineer

  • Generative AI Engineer

  • AI Ethics Specialist

  • Applied Scientist (GenAI)

  • AI Policy & Compliance Manager

Appelez-nous 01 42 02 81 85