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Informations clés : Localisation : Massy (3 jours/semaine sur site obligatoires) TJM : 450 € max Démarrage : 24/08/2026 Durée : Jusqu'au 24/03/2027 Activités & Livrables : Pilotage de projets & Alignement : Harmoniser les KPIs Retail clés (CA, stocks, démarque, NPS) entre les différents outils de pilotage et dashboards existants. Cadrage & Innovation : Structurer les futurs besoins analytiques de 2027 (migrations de socles de données, automatisation de revues de performance via l'IA générative, diagnostics conversationnels). Gestion de produit : Rédiger les spécifications technico-fonctionnelles, piloter le backlog produit sous Jira et animer les rituels Agiles. Restitution & Adoption : Concevoir des tableaux de bord (Tableau / Data Studio), mesurer l'adoption des outils et vulgariser les résultats lors de présentations stratégiques pour les instances de direction (COMEX).

Contexte Le client intègre des technologies d'Intelligence Artificielle Générative au sein de son SOC afin d'automatiser l'analyse de menaces, de contextualiser les alertes de sécurité et d'assister les analystes. L'objectif est de concevoir des modèles de langage (LLM/SLM) souverains et ultra-spécialisés en cybersécurité. Le/la consultant(e) travaillera en collaboration directe avec l'équipe R&D Cyber et l'équipe SOC, dans un environnement de recherche et développement agile. Rôle et responsabilités principales Fine-tuning de LLM open-source (Llama, Mistral, Qwen…) sur des données de cybersécurité (logs, rapports CTI, playbooks) Mise en œuvre de techniques d'apprentissage par renforcement pour limiter les hallucinations et sécuriser les réponses générées Définition et application des formats de prompt et de conversation pour l'entraînement des modèles • Structuration et formatage des datasets d'entraînement textuels Mise en place de pipelines d'évaluation et de benchmarking pour mesurer la performance des modèles "Cyber" face aux standards du marché Vulgarisation des concepts IA auprès de profils cybersécurité (analystes SOC, RSSI) Collaboration directe avec l'équipe R&D Cyber et l'équipe SOC Livrables attendus Modèles LLM/SLM fine-tunés et spécialisés en cybersécurité Datasets d'entraînement structurés et formatés (ChatML, Alpaca) Pipelines d'évaluation et de benchmarking (interne et standards du marché) Rapports de performance comparative des modèles

L'équipe pilote une initiative visant à appliquer l'IA pour améliorer l'estimation lors de l'exécution de projets et fournir des retours complets sur les données de projet à des fins de benchmarking et d'optimisation des prévisions de charge de travail. Nous recherchons un Développeur Python confirmé pour rejoindre notre équipe projet basée à Paris (France). Le candidat retenu jouera un rôle clé dans le développement de déploiements d'API, la préparation et la transformation de données, ainsi que dans l'interfaçage entre plusieurs systèmes, notamment notre plateforme de données et d'autres composants de l'écosystème. Ce poste offre une opportunité stimulante de travailler sur des technologies de pointe et de contribuer à un projet ayant un impact significatif sur nos capacités en IA.

Rejoignez une entreprise lauréate ou membre du réseau La French Tech, qui rassemble les start-up et scale-up les plus innovantes de France et contribue à la création de plus de 1,1 million d'emplois directs et indirects en France et à l'international. Neuralk-AI recherche un Forward Deployed Engineer expérimenté pour piloter l'intégration de sa solution dans les écosystèmes clients. Le poste est rattaché au Chief Revenue Officer et basé au bureau de Paris ou de Londres. Neuralk est une entreprise deep-tech qui construit la nouvelle génération de Foundation Models pour la data science. Sa mission : bâtir la couche prédictive des entreprises, en transformant la data science en une infrastructure prédictive durable et scalable qui apprend en continu des données de l'organisation. Le produit est un agent de data science, propulsé par leurs Foundation Models, qui accompagne les data scientists tout au long de leur workflow, du cadrage du problème jusqu'aux modèles robustes prêts pour la production. L'accent est mis sur les données structurées (clients, opérations, risques, activité financière). Au croisement de la technologie, du produit et du go-to-market, le poste couvre l'avant-vente (découverte technique, cadrage des cas d'usage, évaluations, démos) et l'après-vente (premier référent technique, coordination des déploiements avec les équipes data science, infrastructure et produit). Missions principales : accompagner le cycle de vente aux côtés des Account Executives, mener la découverte technique, concevoir et piloter les évaluations, animer démos et deep dives, gérer les questionnaires sécurité/conformité, coordonner l'implémentation client après signature, servir d'interface avec les équipes internes, et soutenir l'onboarding et l'adoption durable.

Vos missions **Exploitation & Administration OpenShift AI** - Administration et maintien en conditions opérationnelles des plateformes OpenShift AI - Traitement des incidents et demandes de support - Supervision de l'environnement Kubernetes/OpenShift - Patching et montées de version - Gestion des workloads, namespaces, quotas et déploiements - Gestion des certificats, accès et configurations de la plateforme **Infrastructure & Plateforme** - Administration des clusters OpenShift sur infrastructures VMware et BareMetal - Gestion des ressources GPU - Administration du stockage et de la persistance des données - Gestion des composants réseau OpenShift (Ingress, Network Policies, exposition des services) **OpenShift AI & MLOps** - Administration des Data Science Projects et Workbenches - Gestion des services de Model Serving (ModelMesh) - Déploiement et exploitation de pipelines ML - Optimisation des ressources GPU pour les usages IA - Accompagnement des équipes Data Science et IA **Automatisation & Industrialisation** - Mise en œuvre des pratiques GitOps et CI/CD - Déploiement d'applications via Helm - Administration d'ArgoCD et des pipelines Tekton - Automatisation des opérations récurrentes - Participation aux projets de transformation de la plateforme **Formation & Accompagnement** - Formation des équipes en charge du RUN - Montée en compétence du Service Owner - Documentation des procédures et bonnes pratiques - Transfert de connaissances vers les équipes d'exploitation

Contexte du poste : Nous recherchons un Data Scientist Confirmé afin de rejoindre la direction Data/IA d'un grand groupe industriel. Vous intégrerez une équipe dédiée à la transformation data et à l'intelligence artificielle, et interviendrez sur plusieurs projets de data science et de data analyse à forte valeur métier. Sous la supervision d'un Lead Data Scientist, vous accompagnerez les équipes métiers dans l'identification de leurs besoins, la conception de solutions data adaptées et leur déploiement en production. Missions principales : Identifier, qualifier et prioriser des cas d'usage data science à forte valeur métier Concevoir, développer et évaluer des modèles de data science et d'intelligence artificielle Collecter, fiabiliser, enrichir et analyser les données nécessaires aux projets Développer des notebooks, codes et pipelines structurés, versionnés et documentés Participer au déploiement et à l'industrialisation des modèles sur les infrastructures de production Collaborer avec les équipes métiers et techniques et participer aux différentes instances projet : kick-offs, revues de sprint, comités de pilotage... Réaliser des benchmarks, analyses et recommandations afin de mesurer la performance et la valeur des solutions développées Valoriser les travaux réalisés à travers des démonstrations et des communications internes

Vous serez en charge d'accompagner des projets Data Science et IA, avec un focus prioritaire sur les sujets marketing, connaissance client et personnalisation CRM. La prestation portera notamment sur le projet de moteur d'offres personnalisées / personnalisation CRM, ainsi que sur d'autres cas d'usage marketing pouvant inclure les scores, la segmentation, la recommandation, la personnalisation des offres, le ciblage de campagnes ou l'optimisation du parcours client. Vos missions consisteront à contribuer: Expérience Data Science : capacité à intervenir de manière autonome sur des cas d'usage complexes, du cadrage métier à l'industrialisation. Analyse et préparation des données : maîtrise de l'exploration, de la qualité des données, des analyses statistiques et de la constitution des jeux d'apprentissage, de validation et de test. Modélisation Data Science et IA : capacité à concevoir, entraîner, comparer et évaluer des modèles de Machine Learning, statistiques ou d'IA, avec des métriques adaptées. Marketing analytique et personnalisation CRM : expérience souhaitée sur des cas d'usage de moteur d'offres personnalisées, scoring d'appétence, ciblage de campagnes, segmentation client, recommandation produit, next best action / next best offer, mesure de performance marketing et optimisation de la conversion des leads. Industrialisation et MLOps : capacité à produire du code structuré, maintenable et documenté, à préparer les modèles pour la mise en production et à mettre en place des indicateurs de monitoring. Passage à l'échelle et appropriation métier : capacité à concevoir des solutions réutilisables, documentées et industrialisables, intégrables dans des processus CRM ou commerciaux, avec une attention particulière portée à l'appropriation par les équipes internes et les utilisateurs métier. Explicabilité, gouvernance IA et conformité : connaissance des bonnes pratiques d'explicabilité, de traçabilité, d'auditabilité, d'identification des biais, de suivi des dérives et de conformité aux standards internes. Collaboration et communication : aptitude à travailler avec les métiers, Product Owners, Data Engineers, Architectes, équipes IT, Gouvernance et Sécurité, et à restituer clairement les résultats, limites et recommandations. Les livrables attendus sont les suivants: analyses et diagnostics de données ; scripts, notebooks, traitements ou composants analytiques documentés ; modèles Data Science / IA entraînés, évalués et documentés ; éléments d'explicabilité, de monitoring et de suivi des risques modèles lorsque pertinent ; supports d'industrialisation, de mise en production et de suivi ; documentation de transfert de compétences et recommandations d'amélioration continue ; supports de restitution aux parties prenantes métier et techniques. Les livrables destinés à être partagés avec des pays ou utilisés dans un contexte international devront également pouvoir être remis en anglais

Merci de contacter Sumi Delplanque directement via LinkedInCet emploi de ML engineer: Pricing vise à soutenir la stratégie commerciale d'un groupe mondial en développant des modèles machine learning pour optimiser la tarification des produits annexes. Responsabilités :Développer, mettre en œuvre et maintenir des modèles d'apprentissage automatique pour la tarification des produits annexes comme les sièges, les bagages, et les surclassements. Concevoir et implémenter l'ensemble du pipeline d'apprentissage automatique, allant du reclassement au déploiement et à la surveillance des modèles. Surveiller et améliorer continuellement les modèles d'apprentissage automatique en production. Travailler dans l'écosystème Google Cloud Platform (GCP) et utiliser des outils comme BigQuery et VertexAI. Utiliser Terraform, Docker et Github Actions pour assurer des solutions robustes et évolutives. Participer à des projets d'innovation et partager des apprentissages lors d'événements communautaires. Must-haves:Master en Informatique, Data Science, Intelligence Artificielle ou domaine connexe. 3+ années d'expérience dans le développement logiciel. Minimum 1 an d'expérience avec des équipes de Data Science/Machine Learning. Expérience prouvée dans le développement de pipelines MLOps. Compétences solides en programmation orientée objet et en Python. Expérience avec GCP et des outils tels que BigQuery et la suite VertexAI. Anglais courant Nice-to-haves :Expérience avec des technologies comme Terraform, Docker, et Github Actions. Connaissance des API REST et de Git. Intérêt pour l'apprentissage continu des nouvelles technologies en machine learning. Détails supplémentaires :Contexte : Début prévu au Septembre 2026, mission longue durée. Localisation : Île-de-France Présence sur site attendue : 2 à 3 jours par semaine. Taille de l'équipe : 5 personnes, avec un équilibre entre innovation et continuité.

Contexte de la mission : Dans le cadre d'un projet stratégique Data pour un acteur majeur du secteur du Luxe, nous recherchons un Data Scientist confirmé pour rejoindre une équipe travaillant sur des problématiques de prévision et d'aide à la décision. La mission porte notamment sur des enjeux de forecast de nouveaux produits, avec des prévisions réalisées à une maille fine, notamment au niveau SKU. L'objectif est à la fois de développer des modèles performants et de travailler dans une véritable logique d'industrialisation, afin de permettre leur utilisation à grande échelle dans un environnement Data moderne. La connaissance des problématiques propres au Retail est particulièrement importante pour comprendre les enjeux métiers associés aux prévisions de ventes et aux nouveaux produits. Avantages de la mission : • Mission longue au sein d'un acteur majeur du Luxe • Problématiques Data Science concrètes avec un fort impact métier • Sujets de forecasting à grande échelle et à une granularité fine • Environnement technique moderne autour de Databricks et Spark • Travail sur l'ensemble du cycle de vie des modèles, de leur conception jusqu'à leur industrialisation • Volumes de données importants et problématiques Data complexes • Environnement combinant Data Science, Retail et enjeux business • Organisation hybride avec 2 à 3 jours de télétravail par semaine • Mission basée à Paris

MissionRecueillir et analyser les besoins métiers afin de proposer des solutions data adaptées. Concevoir, développer et maintenir des tableaux de bord et rapports décisionnels sous Power BI. Réaliser des analyses avancées pour identifier des tendances et faciliter la prise de décision. Exploiter et transformer les données sur Google Cloud Platform, notamment avec BigQuery, Composer et DBT. Modéliser, structurer et organiser les différents gisements de données. Concevoir et industrialiser des traitements et algorithmes d'analyse de données. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données utilisées. Restituer les résultats de manière claire auprès des équipes métiers et du management. Contribuer au développement de nouveaux usages mêlant Business Intelligence et Data Science. Mission basée à Aix-en-Provence, prévue jusqu'au 31 décembre 2026

Nous recherchons un(e) Data Scientist pour renforcer une équipe spécialisée en Data Science / Recherche Opérationnelle, sur des sujets de prédiction et de modélisation. Missions : Développer et améliorer des modèles de prédiction Travailler sur des problématiques de Machine Learning et Time Series Réaliser des analyses et modélisations statistiques Participer ponctuellement à des projets exploratoires Stack : Python, Machine Learning, Time Series, Spark, Git Compétences appréciées : GCP / BigQuery, statistiques bayésiennes, prévision et optimisation de la demande, REST, Unix/Linux, Terraform, GitHub Actions

Votre mission Vous serez un acteur clé de l'industrialisation des solutions d'Intelligence Artificielle chez notre client. À l'interface entre les équipes Data Science, Infrastructure et Développement, vous assurerez le déploiement, l'automatisation, la surveillance et la gouvernance des modèles d'IA en production. Principales responsabilités Industrialiser les modèles de Machine Learning et d'IA générative Concevoir et maintenir les pipelines MLOps Mettre en place les processus CI/CD pour les modèles Assurer le déploiement et la supervision des modèles en production Gérer le versioning des modèles et des données Mettre en œuvre les outils de monitoring de performance et de détection de dérive Collaborer avec les équipes Data Science et Data Engineering Garantir la conformité, la sécurité et la résilience des plateformes IA

Our client based in Newbury is looking for a Data Scientist with experience in designing scalable, secure and high performance data solutions. This is a 6 months contract with good possibility of extension. The role is hybrid with 2-3 days onsite in Newbury. Required experience: * Data science, ML , EDA and feature engineering. Experience of having ideated, developed and deployed to production end to end data science use cases. * Design and architect scalable, secure, and high -performance data solutions primarily using the Snowflake platform. * Leverage Openflow experience to optimize data workflows and integrations. * Develop and maintain ETL/ELT pipelines for data ingestion from various sources, including Salesforce, relation, files and NoSQL databases. * Collaborate with data engineers, analysts, and business stakeholders to translate business requirements into technical solutions. * Implement dimensional modeling techniques to support data warehousing and business intelligence needs. * Build and optimize data pipelines across cloud environments (Azure and AWS) ensuring efficient data movement and transformation. * Ensure data quality, governance, and security best practices are adhered to across the data architecture. * Support analytics and reporting teams by enabling data access and integration with Power BI and Tableau dashboards. * Stay current with emerging data technologies and recommend improvements to existing data architecture. LA International is an award-winning partner of choice for many of the world's most influential companies and government organisations. Holding Enhanced Government Security Accreditation, we are recognised as the European market leader in the delivery of Security Cleared talent to organisations that demand the very highest levels of security, compliance and assurance. A multiple award-winning organisation, having secured the prestigious Queens Award for Enterprise: International Trade over consecutive years. We are committed to fostering an inclusive, equitable and accessible workplace where everyone feels valued and supported. We welcome applications from all individuals, regardless of background or identity, and we encourage candidates who may not meet every listed requirement to still apply. If you require any adjustments or support during the recruitment process, please let us know and we will work with you to ensure a fair and accessible experience. Please Note: If a high volume of applications is received, only candidates shortlisted will be contacted.

Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Product Owner Solutions IA pour l'un de nos clients. Vous interviendrez sur le site client situé à proximité de la métropole lilloise (59). À ce titre, vos missions quotidiennes seront les suivantes : - Définir la vision produit, construire et prioriser le backlog, rédiger les User Stories et piloter la roadmap des produits IA de bout en bout ; - Animer les cérémonies Agile / Scrum et Kanban (Sprint Planning, Sprint Review, Rétrospective) et assurer le delivery en coordination avec les équipes Data Science, IT et métiers ; - Piloter des cas d'usage IA intégrant des notions de Machine Learning, IA Générative, LLM, RAG, Agents IA et modèles prédictifs, en lien avec les problématiques de scoring crédit et de risque ; - Assurer l'interface entre les équipes techniques (MLOps, Data Engineering) et les métiers, en vulgarisant les sujets techniques auprès des parties prenantes.

Missions principalesData Science & AnalyticsConcevoir et développer des modèles analytiques avancés. Construire des algorithmes prédictifs et prescriptifs. Réaliser des analyses exploratoires sur des volumes importants de données. Identifier des leviers d'optimisation des opérations logistiques. Développer des modèles de prévision des volumes, de la charge entrepôt et de la performance transport. Data Warehouse & Data EngineeringExploiter et enrichir le Data Warehouse Snowflake. Structurer, nettoyer et transformer les données issues de différentes sources. Participer à l'amélioration de la qualité des données. Concevoir et optimiser les modèles de données analytiques. Business IntelligenceParticiper à la conception des tableaux de bord Power BI. Produire des KPI et indicateurs métier. Accompagner les directions Supply Chain et Opérations dans l'exploitation de la donnée. Construire des reportings stratégiques et opérationnels. Intégration des données métierExploiter les données provenant des systèmes : SAP WMS TMS Applications métiers logistiques Comprendre les flux opérationnels : Réception Préparation de commandes Stockage Expédition Transport Cas d'usage attendusPrévision d'activité entrepôt. Forecast des volumes logistiques. Optimisation des stocks. Analyse des performances opérationnelles. Détection d'anomalies sur les flux. Analyse de la productivité des sites. Aide à la décision Supply Chain. Construction d'indicateurs de pilotage groupe. Environnement TechniqueData PlatformSnowflake SQL avancé Data Warehouse Data Lake Data SciencePython Pandas NumPy Scikit-Learn Matplotlib Jupyter Notebook Business IntelligencePower BI DAX Power Query ERP & Applications MétiersSAP WMS TMS Solutions logistiques diverses Cloud & Data EngineeringAzure (apprécié) ETL / ELT APIs Modélisation de données Profil recherchéBac+5 Informatique, Data Science, Statistiques ou équivalent. Minimum 5 ans d'expérience en Data Science. Solide expertise Snowflake. Très bonne maîtrise de SQL. Excellente maîtrise de Python. Expérience significative sur Power BI. Expérience dans la gestion de grands volumes de données. Bonne compréhension des flux Supply Chain et logistiques. Pourquoi rejoindre cette mission ? Participation à la transformation Data d'un acteur majeur de la logistique. Projets à fort impact métier. Données volumineuses et complexes. Environnement moderne autour de Snowflake et Power BI. Collaboration avec les équipes Data, Supply Chain et Direction.

Dans le cadre du développement de ses plateformes Data & IA, notre client recherche un Data Engineer Databricks Senior capable de concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données à grande échelle. Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des projets Data, en lien avec les équipes métiers, Data Scientists, Architectes et équipes Cloud. MissionsRecueillir et analyser les besoins métiers. Concevoir des architectures Data modernes sur Databricks. Développer et maintenir des pipelines d'ingestion et de transformation. Optimiser les performances et la qualité des traitements. Participer à la mise en place des bonnes pratiques Data Engineering. Assurer les phases de tests, recette et mise en production. Collaborer avec les équipes Data Science, BI et Architecture. Contribuer aux sujets IA et valorisation des données. Documenter les solutions et accompagner les utilisateurs. Compétences requisesTechniquesDatabricks (indispensable) Apache Spark / PySpark Python SQL avancé Azure Data Factory ou équivalent Azure Synapse / Microsoft Fabric (apprécié) Git CI/CD Data Lake / Lakehouse Modélisation de données FonctionnellesAnalyse des besoins métiers Animation d'ateliers Rédaction de spécifications Communication avec des interlocuteurs non techniques