Vous voulez concevoir et développer des applications, en mettant la donnée au cœur de leur proposition de valeur ? Vous voulez faire croître votre business ou optimiser processus et vos infrastructures en utilisant la Data ?
Pour nos experts, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Smart Data et Intelligent Artificielle sont leur quotidien. Ils sont Data Scientists, mais pas que !

Chez DataFab, la Data Science n’est pas une pratique de Lab, c’est une vraie vie de projet, avec des résultats concrets et avec une approche « Production Ready », Agile et DevOps. Nos Data Scientists ont une culture de résultat, ils conçoivent des algorithmes de manière pragmatique. En ligne de mire : résoudre concrètement des problématiques business ou opérationnelles de nos clients, au sein de projets réels, avec un objectif d’industrialisation, et très souvent à l’échelle de données massives.

Ils sont aussi rompus à l’utilisation de plateformes et de pratiques où leurs algorithmes sont conçus pour partir en production le plus agilement possible, en s’intégrant aux pipelines de déploiement et d’intégration continue standards. Leur travail intègre également les contraintes imposées par la réglementation, notamment en matière d’explicabilité des modèles et d’historisation de ceux-ci.

Les Data Scientists chez DataFab sont aussi formés aux bonnes pratiques de développement et sont en partie Data Ingénieurs. Exposer leurs algorithmes sous forme d’API, de microservices, dans le Cloud ou On-premises ne leur fait pas peur !

Dans l’équipe Data Science, on parle Python, Scala, ou R. On utilise (Py)Spark, Scikit-learn, MLlib, Tensorflow, Keras, PyTorch et bien plus encore !

Vous voulez concevoir et développer des applications, en mettant la donnée au cœur de leur proposition de valeur ? Vous voulez faire croître votre business ou optimiser processus et vos infrastructures en utilisant la Data ?
Pour nos experts, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Smart Data et Intelligent Artificielle sont leur quotidien. Ils sont Data Scientists, mais pas que !

Chez DataFab, la Data Science n’est pas une pratique de Lab, c’est une vraie vie de projet, avec des résultats concrets et avec une approche « Production Ready », Agile et DevOps. Nos Data Scientists ont une culture de résultat, ils conçoivent des algorithmes de manière pragmatique. En ligne de mire : résoudre concrètement des problématiques business ou opérationnelles de nos clients, au sein de projets réels, avec un objectif d’industrialisation, et très souvent à l’échelle de données massives.

Ils sont aussi rompus à l’utilisation de plateformes et de pratiques où leurs algorithmes sont conçus pour partir en production le plus agilement possible, en s’intégrant aux pipelines de déploiement et d’intégration continue standards. Leur travail intègre également les contraintes imposées par la réglementation, notamment en matière d’explicabilité des modèles et d’historisation de ceux-ci.

Les Data Scientists chez DataFab sont aussi formés aux bonnes pratiques de développement et sont en partie Data Ingénieurs. Exposer leurs algorithmes sous forme d’API, de microservices, dans le Cloud ou On-premises ne leur fait pas peur !

Dans l’équipe Data Science, on parle Python, Scala, ou R. On utilise (Py)Spark, Scikit-learn, MLlib, Tensorflow, Keras, PyTorch et bien plus encore !

4 exemples de projets pour vous donner une idée

Solution de prédiction de Churn

Pour un grand groupe d’immobilier, un de nos consultants a conçu et mis en œuvre un modèle de prédiction de Churn, pour diminuer les vacances locatives et permettre d’anticiper les cas de résiliation de bail. Ce modèle et ses résultats sont distribués sous forme d’API REST, facilement intégrable par les applications backoffice du client.

Solution de prédiction de Churn

Pour un grand groupe d’immobilier, un de nos consultants a conçu et mis en œuvre un modèle de prédiction de Churn, pour diminuer les vacances locatives et permettre d’anticiper les cas de résiliation de bail. Ce modèle et ses résultats sont distribués sous forme d’API REST, facilement intégrable par les applications backoffice du client.

Détection de fraudes

Pour une banque, une de nos consultantes a analysé et optimisé, à l’échelle de toutes les transactions de la banque, un modèle de détection de fraude pour identifier les cas de blanchiment, limiter les faux positifs et permettre aux analystes de se concentrer sur l’investigation des cas réels.

Détection de fraudes

Pour une banque, une de nos consultantes a analysé et optimisé, à l’échelle de toutes les transactions de la banque, un modèle de détection de fraude pour identifier les cas de blanchiment, limiter les faux positifs et permettre aux analystes de se concentrer sur l’investigation des cas réels.

DataHub - Grande Distribution

Pour un leader de la grande distribution, un de nos consultants contribue, au sein de leur DataHub, à de multiples sujets Data Science. Ceux-ci vont d’un moteur de suggestion de recettes de cuisine, basé sur du NLP, pour améliorer l’expérience digitale des clients, à l’optimisation des fonctions de backoffice pour traiter automatiquement le contenu de ticket de Carte Bancaire. Le tout a été développé dans un environnement DevOps / CI-CD, hébergé intégralement sur Google Cloud Platform (GCP).

DataHub - Grande Distribution

Pour un leader de la grande distribution, un de nos consultants contribue, au sein de leur DataHub, à de multiples sujets Data Science. Ceux-ci vont d’un moteur de suggestion de recettes de cuisine, basé sur du NLP, pour améliorer l’expérience digitale des clients, à l’optimisation des fonctions de backoffice pour traiter automatiquement le contenu de ticket de Carte Bancaire. Le tout a été développé dans un environnement DevOps / CI-CD, hébergé intégralement sur Google Cloud Platform (GCP).

NLP - Plateforme d'expression citoyenne

Pour une startup qui opère une plateforme d’expression citoyenne, notre équipe a développé en quelques semaines seulement les algorithmes NLP permettant de catégoriser les propositions des citoyens et de détecter les trolls, le tout disponible dans 23 langues différentes. Cette solution a été mise en production et a recueilli en quelques semaines 30000 propositions de 1,7M d’internautes.

NLP - Plateforme d'expression citoyenne

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