Recrutement Data Scientist
Former une équipe data performante exige des Data Scientists capables d’extraire de la valeur métier, d’industrialiser leurs modèles et de collaborer avec les équipes produit/IT. Factoriel recrute des Data Scientists du junior au head en France (Paris, Lyon, Lille, Nantes, Bordeaux, Toulouse, remote). Au succès, 95 % de missions abouties.
Pourquoi choisir Factoriel pour recruter vos profils Data Scientist?
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Spécialistes IT/Data & IA : consultants ex-IT, réseau actif de candidats passifs.
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Méthode hybride : chasse directe ciblée + annonce dynamique.
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Candidatures: 2 semaines pour présenter 1+ candidats qualifiés.
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Suivi & garantie : accompagnement jusqu’à la signature, garantie d’intégration. Mission au succès, 95% de réussite.
Profils Data Scientist que nous recrutons
NLP & GenAI
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Transformers, LLM (fine-tuning/LoRA), RAG et évaluation (hallucinations, garde-fous).
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Extraction, résumé, recherche sémantique, agents orientés métier.
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Outils : Hugging Face, LangChain/LlamaIndex, OpenAI, Vertex/SageMaker.
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Collaboration produit pour livrer des features utilisées (FAQ, assistants, search).
En savoir plus : Cabinet de recrutement IA →
Computer Vision et Multimodal
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Détection/segmentation, OCR, contrôle qualité industriel, vision temps réel/edge.
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Architectures CNN/ViT, pipelines images/vidéo, optimisation d’inférence.
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Outils : PyTorch, torchvision, OpenCV, ONNX/TensorRT.
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Mise en prod avec MLE/MLOps (monitoring, drift, coût).
En savoir plus : Recrutement ML Engineer / MLOps →
Time Series et Forecasting
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Prévision demande/prix, détection d’anomalies, maintenance prédictive.
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Modèles : ARIMA/Prophet, LSTM/TFT, approches probabilistes.
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Feature store, seasonality/holidays, SLA & latence métier.
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Déploiement et suivi : métriques, drift séries, ré-entraînement.
En savoir plus : Recrutement Data Engineer →
Marketing / Produit et Causalité
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Churn, uplift, attribution, lifetime value, AB-testing et bandits.
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Causal inference (DID, causal forests), expérimentation à l’échelle.
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Storytelling data & adoption côté métiers (Sales/Marketing/Produit).
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Leadership : Lead/Head DS, cadrage ROI & roadmap.
En savoir plus : Chasseur de têtes IT (Executive) →
Stack et pratiques Data Science
Langages & libs : Python (pandas, NumPy, scikit-learn), PySpark/SQL avancé.
Deep Learning : PyTorch, TensorFlow, diffusion, Transformers.
NLP/GenAI : Hugging Face, RAG (LangChain/LlamaIndex), vector DB (FAISS/Milvus/pgvector), évaluation/hallucinations.
Vision : détection/segmentation, OCR, ViT.
MLOps : MLflow, W&B, DVC, CI/CD, feature store (Feast), orchestration (Airflow/Prefect), Docker/K8s, Vertex/SageMaker/Kubeflow.
Data : Spark, Databricks, dbt, Lakehouse (Delta/Iceberg).
Qualité/Produit : A/B testing, causalité, métriques business, sécurité & privacy (RGPD).
Délai, tarifs et engagements
Honoraires d’un recrutement de datascientist au succès. Garantie de remplacement selon conditions définies au cadrage, ou remboursement. Confidentialité, conformité (privacy, IA responsable), non-discrimination : nos standards sont contractuels.
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Délai moyen : 2 à 4 semaines pour présenter un 1er candidat qualifié.
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Honoraires fixes : 20 % du brut annuel, sans acompte, paiement uniquement au succès.
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Garantie : remplacement ou remboursement pendant 3 à 4 mois.
Où nous recrutons (France & remote) ?
Depuis 2013, Factoriel accompagne les entreprises partout en France dans leurs recrutements en data science.
Nos recruteurs spécialisés interviennent à Paris , Lyon, Bordeaux, Lille, Strasbourg, Toulouse, Grenoble, Nice et dans toutes les grandes métropoles françaises.
Grâce à une expertise 100 % dédiée aux métiers IT & IA, nos chasseurs de têtes réussissent à 95% vos recrutements IT & IA avec rapidité, fiabilité et précision, quel que soit votre territoire.
FAQ Data Scientist
Quand recruter un Data Scientist plutôt qu’un autre profil data ?
Quand des cas d’usage analytiques ou ML sont cadrés (scoring, prévision, NLP/vision) et qu’il existe un minimum de données fiables. Si l’enjeu est l’infrastructure/pipelines, recruter d’abord un Data Engineer ; pour l’industrialisation/serving, viser un ML Engineer/MLOps.
Différences entre Data Scientist, ML Engineer et MLOps ?
Le/la Data Scientist modélise (stats/ML/Deep), expérimente et évalue l’impact métier. Le/la ML Engineer met en production, optimise l’inférence et la performance. Le/la MLOps gère CI/CD modèles, feature store, monitoring, traçabilité et coûts.
Quelles compétences clés attendre d’un Data Scientist en 2026 ?
Python/SQL, scikit-learn + frameworks DL (PyTorch/TensorFlow), NLP/GenAI (Transformers, RAG), A/B testing et métriques produit. Bon niveau data storytelling, hygiène code (tests, versioning) et notions MLOps (MLflow, monitoring) appréciées.
GenAI change-t-elle le recrutement d’un Data Scientist ?
Oui : priorité à la maîtrise LLM/Transformers, RAG et évaluation (hallucinations, sécurité). L’expertise classique (feature engineering, stats causales, expérimentation) reste déterminante pour livrer des résultats fiables en production.
Quelles stacks/outils sont les plus recherchés ?
Python, scikit-learn/XGBoost, PyTorch/TensorFlow, Hugging Face, LangChain/LlamaIndex, MLflow/W&B, Airflow/Prefect, Spark/Databricks, Snowflake/BigQuery, vector DB (FAISS/Milvus/pgvector). Cloud : AWS/GCP/Azure ML.
Comment évaluer un Data Scientist ?
Tri structuré (screen technique + produit), étude de cas courte contextualisée (données proches de la réalité), revue de code/notebook, discussion sur métriques/ablation/robustesse, puis références. Éviter les tests déconnectés du poste ou trop longs.