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Missions : En tant que formateur, tu seras notamment amené à : Animer des formations autour de la Data Science et du Machine Learning Présenter et vulgariser les principaux concepts et algorithmes de Machine Learning Accompagner les participants dans la mise en pratique à travers des exercices et cas concrets Aborder les différentes étapes d'un projet Data Science : préparation des données, modélisation, entraînement et évaluation des modèles Adapter ton niveau d'explication aux différents profils présents Selon ton expertise, apporter une ouverture sur le Deep Learning et éventuellement la GenAI Des supports de formation peuvent être fournis, l'objectif étant avant tout de trouver un excellent intervenant capable de transmettre son expérience.

Je recherche un Product Manager Data/ML – Supply Chain 500 e par j Profil recherché : Solide expérience Product Management Expertise métier Supply Chain / gestion de stock / demand forecasting Expérience de produits utilisant Machine Learning / IA Capable de travailler quotidiennement avec Data Scientists, ML Engineers et Data Analysts Maîtrise des problématiques de prévision de demande, positionnement/optimisation des stocks Capable de définir et suivre les métriques de performance des modèles/prévisions Connaissance retail/e-commerce appréciée : click & collect, ship-from-store, disponibilité produit

Rejoignez-nous ! Nous recherchons un(e) Développeur(se) IA Senior pour accompagner un programme stratégique visant à industrialiser et enrichir la gestion des incidents et, plus largement, les processus ITSM du client. Vous interviendrez sur un environnement innovant combinant Intelligence Artificielle, Large Language Models (LLM), Machine Learning, automatisation et ServiceNow, avec pour objectif d'améliorer la qualification, le traitement et la gestion des tickets. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement, de production et les équipes métiers afin de concevoir et déployer des solutions IA robustes, sécurisées et adaptées aux enjeux opérationnels du client. Ce que vous ferez : Développer et mettre en œuvre des API permettant d'orchestrer les différentes tâches liées à la gestion des incidents. Participer à la conception et au développement de solutions d'Intelligence Artificielle dédiées à l'amélioration des processus ITSM. Développer des fonctionnalités de classification automatique des tickets et d'assistance à leur rédaction. Concevoir, tester et optimiser des prompts LLM afin d'améliorer la catégorisation et le traitement des incidents. Analyser les échanges, résultats et performances des solutions IA afin d'en garantir la pertinence et l'efficacité. Implémenter et ajuster des algorithmes de Machine Learning, notamment autour du clustering, de la classification et de la génération de texte. Participer à l'intégration des solutions IA avec la plateforme ServiceNow et les processus ITSM existants. Définir et suivre des indicateurs permettant de mesurer la performance et l'impact des solutions développées. Collaborer avec les équipes de développement et de production pour assurer le bon fonctionnement des interactions entre les outils IA et la gestion des tickets. Contribuer à la documentation technique ainsi qu'à la capitalisation des connaissances liées au système d'information métier. Veiller à la sécurité et à la protection des données manipulées par les solutions d'Intelligence Artificielle. Votre positionnement vous permettra de travailler sur des sujets IA à fort enjeu opérationnel et de participer directement à l'industrialisation de solutions basées sur les LLM et le Machine Learning.

En tant que Tech Lead Machine Learning Engineer, vous aurez la charge de : • Accompagner nos clients : cadrage et support technique ; aide à l'amélioration des performances et de l'industrialisation sur le code ; aide à l'évolution de leur AI plateforme • Assurer le support et le développement applicatif interne : opérer le développement de l'infrastructure Datalab (git, installation de packages, outils,...) ; contribuer à la pérennité et à la diffusion des projets internes • Industrialiser : mettre en production les modèles de ML développés (optimisation des scripts développés par les Data Scientist) et maintenir les scripts en production ; développer une CI/CD avec l'infrastructure développée jusqu'en production ; mettre en place une gouvernance viable ; rédiger des documents projets (design, réalisation, déploiement, ...) Référence de l'offre : jqn36ynwbh

En tant que Tech Lead Machine Learning Engineer, vous aurez la charge de : • Accompagner nos clients : cadrage et support technique ; aide à l'amélioration des performances et de l'industrialisation sur le code ; aide à l'évolution de leur AI plateforme • Assurer le support et le développement applicatif interne : opérer le développement de l'infrastructure Datalab (git, installation de packages, outils,...) ; contribuer à la pérennité et à la diffusion des projets internes • Industrialiser : mettre en production les modèles de ML développés (optimisation des scripts développés par les Data Scientist) et maintenir les scripts en production ; développer une CI/CD avec l'infrastructure développée jusqu'en production ; mettre en place une gouvernance viable ; rédiger des documents projets (design, réalisation, déploiement, ...) Référence de l'offre : 3ohfkwvksa

Tu rejoins une équipe pluridisciplinaire, en tant que ML Engineer, tu interviens sur l'ensemble du cycle de vie des features ML — de l'idée à la mise en production — en collaboration étroite avec les équipes back-end, front-end et produit. Parmi les sujets sur lesquels tu pourras contribuer : personnalisation des résultats de recherche / recommandations (nouveaux signaux, nouvelles architectures de modèles, A/B tests), refonte du système d'auto-complétion, amélioration des pipelines ML (automatisation, monitoring, observabilité), ou encore exploration proactive de nouvelles approches ML pour résoudre des problèmes utilisateurs concrets. Le poste est volontairement équilibré entre modélisation et industrialisation , dans un stack moderne : Python, PyTorch, TensorFlow, MLflow, Kubeflow, Airflow, KServe, AWS, FastAPI, Kubernetes

Pour l'un de nos clients nous recherchons un Développeur Golang Confirmé ou Sénior : • Travailler sur des sujets à fort impact et à forte criticité • Collaborer étroitement avec des ML Engineers sur la révolution de l'IA • Monter en compétences sur des sujets Machine Learning et GenAI, appliqués à des cas concrets • Monter en compétences sur le domaine de la Recherche & de la Recommandation • Environnement technique riche et stimulant • Participer à des conférences Machine Learning / Tech

ContexteIntégrer l'équipe d'une banque d'investissement et contribuer aux activités clés de l'équipe. Missions :Maintien de la production actuelle des KPI/KRI en suivant les potentielles modifications de formule de calcul. Automatisation de la collecte des données et la production des nouveaux KPI/KRIs. Revalidation des formules de calcul de KPIs IAMs existants, et intégration au dashboard global. Création d'un tableau de bord destiné aux utilisateurs finaux des tests d'intrusion, incluant le pentest assisté par l'IA (mesures déjà affinées à présenter, DORT, périmètre vital, niveau de conformité global). Extension des mesures de contrôle sur la production de dashboard, incluant une couche additionnelle de reporting et d'envoi de mail pour alerte de mauvaise qualité de données. Renforcement du processus de scoring global et maintenance opérationnelle pour la Cyber Threat Intelligence afin de prioriser les vulnérabilités. Évolution du scoring à partir des apports CTI. Maintien en conditions opérationnelles de la consommation de cette information de priorisation par les équipes Production Security et Application Security. Amélioration de la fréquence de génération de cette information et mise en œuvre de vérifications de qualité de données avec des dashboards. Évaluation dédiée des CVE : interface web à la demande + API permettant l'auto-évaluation d'une CVE selon l'algorithme implémenté.

Pour le compte d'un grand compte du secteur bancaire, nous recherchons un(e) Consultant(e) Expert(e) Senior en Sécurité de l'IA afin d'accompagner les équipes Sécurité dans la maîtrise des risques liés à l'intelligence artificielle. Vous interviendrez sur des sujets à forte dimension stratégique et technique, en lien étroit avec les équipes Cyber, Data & IA, infrastructures et projets métiers. Vos principales responsabilités seront : Identifier et analyser les risques spécifiques liés à l'IA et au Machine Learning : Prompt Injection, empoisonnement des données, évasion de modèle, vol de modèle, etc. Concevoir et définir des architectures et patterns de sécurité adaptés aux solutions IA, notamment dans des environnements agentiques. Réaliser des analyses de risques et des évaluations de sécurité des solutions et architectures IA. Accompagner les projets dans une démarche Security & AI by Design, du cadrage jusqu'à l'implémentation. Traduire les exigences de sécurité et réglementaires en mesures et contrôles techniques. Participer à l'évaluation des risques liés aux fournisseurs et solutions Third-Party AI. Contribuer à la définition de la stratégie, des standards et de la roadmap de sécurité IA & Cyber. Assurer une veille sur les nouvelles menaces, technologies et bonnes pratiques de sécurité appliquées à l'IA.

Dans le cadre d'un projet stratégique autour de l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un AI Engineer pour intervenir sur des sujets mêlant IA Générative, Machine Learning et industrialisation de modèles. Vos missionsConcevoir et développer des solutions d'IA Générative (LLM, RAG, Agents IA). Développer des architectures multi-agents et des systèmes conversationnels. Industrialiser les modèles via des API et mettre en œuvre les pratiques MLOps / LLMOps. Concevoir et optimiser des modèles de Machine Learning (scoring, prédiction, fraude...). Assurer le monitoring et l'amélioration continue des modèles en production. Collaborer avec les équipes Data, IT et Métier sur des projets à fort impact.

Dans le cadre du développement de son pôle Intelligence Artificielle, notre client recherche un Tech Lead Machine Learning / IA capable de garantir l'excellence technique des solutions IA développées et industrialisées. Véritable référent technique, vous définirez les standards d'architecture et de développement, piloterez les choix technologiques et accompagnerez les équipes Data Science, Data Engineering et Software dans la conception et la mise en production de solutions IA robustes, scalables et sécurisées. Vous interviendrez sur des projets innovants autour de l'IA Générative, des LLM et des architectures MLOps dans un environnement Cloud. Vos missionsArchitecture & Engineering IADéfinir les standards d'architecture Machine Learning et IA. Concevoir des architectures robustes, évolutives et sécurisées. Concevoir et valider les pipelines ML de bout en bout : Data ingestion Entraînement Validation Déploiement Monitoring Garantir la qualité technique des solutions mises en production. Industrialiser les modèles IA via les meilleures pratiques MLOps. Leadership techniqueÊtre le référent technique du pôle IA. Encadrer les équipes Data Science, Data Engineering et Software Engineering. Diffuser les bonnes pratiques de développement. Réaliser des revues de code et audits techniques. Accompagner la montée en compétence des équipes. Choix technologiquesDéfinir les standards techniques de la plateforme IA. Superviser les choix des frameworks et outils : Frameworks Machine Learning Outils MLOps Cloud Azure / Google Cloud Garantir la cohérence globale de l'écosystème technique. Gouvernance & QualitéAuditer les solutions IA sur les aspects : Performance Robustesse Scalabilité Sécurité Maintenabilité Coûts (FinOps) Définir les standards de gouvernance des modèles et des données. Assurer le suivi de la qualité des modèles en production. Contribution produitParticiper aux phases de cadrage des projets IA. Contribuer à la roadmap technologique IA. Collaborer étroitement avec : Product Owner IA Data Scientists Data Engineers Développeurs Software Innovation & VeilleAssurer une veille permanente sur les innovations autour de : IA Générative LLM RAG Agents IA MLOps Cloud Architectures Data Compétences techniques recherchéesIntelligence ArtificielleMachine Learning Deep Learning IA Générative Large Language Models (LLM) Prompt Engineering RAG (Retrieval-Augmented Generation) Évaluation de modèles Systèmes agentiques (Agents IA) DéveloppementPython (expert) Programmation orientée objet Développement logiciel MLOps / DevOpsGit Docker Kubernetes CI/CD MLflow CloudMicrosoft Azure Google Cloud Platform (GCP) InfrastructureTerraform Infrastructure as Code (IaC) ArchitectureAPI REST Microservices Architectures distribuées Architectures scalables Déploiement de modèles en production Exploitation des modèlesMonitoring des modèles IA Optimisation des performances Scalabilité Gouvernance des données Sécurité des modèles Compétences comportementalesLeadership technique reconnu. Excellentes capacités de communication. Esprit de mentoring et de transmission. Forte capacité à structurer des standards de développement. Sens de l'innovation. Esprit d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à prendre des décisions techniques structurantes. Orientation résultats et qualité.

Notre client dans le secteur Automobile recherche un/une Ingénieur Cybersécurité Embarquée - Conception et Validation Fonction Detect React Forensic (DRF) H/F Description de la mission : Fiche de Mission – Ingénieur Cybersécurité Embarquée – Conception et Validation Fonction Detect React Forensic (DRF) Contexte et objectif de la mission La mission consiste en la conception et la validation d'une fonction de cybersécurité embarquée de type Detect React Forensic (DRF), dans un contexte automobile. Informations pratiques • Lieu d'exécution : dans les locaux du prestataire, avec possibilité d'intervention sur site client selon une organisation hybride • Mode de fonctionnement : méthode Agile, avec participation à des réunions périodiques avec l'ensemble des parties prenantes du périmètre technique Missions principales et livrables Conception • Recueil du besoin et des cas d'usage associés à la fonction DRF • Élaboration du dossier d'architecture système et logicielle de la fonction DRF • Élaboration du plan de validation de la fonction DRF • Production d'un dossier de capitalisation de la phase de conception Validation • Élaboration du planning des activités de validation • Élaboration du plan de validation détaillé • Conception et réalisation du dossier du banc de validation • Production des rapports de validation pour chaque plan de validation exécuté • Création et mise à jour des rapports d'anomalies (RA) dans l'outil Jira • Production d'un dossier de capitalisation des validations • Production d'une synthèse d'avancement des validations à chaque jalon Profil recherché Domaine métier • Expertise en cybersécurité de l'embarqué, notamment dans le secteur automobile • Expertise en ingénierie système et logicielle • Maîtrise des méthodes et outils d'ingénierie système et logicielle • Maîtrise de la méthode de développement Agile • Compréhension de documents techniques rédigés en langue anglaise Intelligence artificielle • Connaissance des concepts de Machine Learning, d'IA générative, de RAG, de corpus, de LLM, d'agent, d'assistant, de prompt, d'hallucination et de modèle d'IA • Capacité à formuler des requêtes efficaces pour interagir avec des IA génératives et obtenir les résultats souhaités • Usage critique de l'IA, en tenant compte de ses limites et de ses biais • Connaissance des exigences RGPD et des aspects éthiques liés à l'usage de l'IA Certification • Certification SAFe requise Compétences / Qualités indispensables : Cybersécurité embarquée automobile, Ingénierie système et logicielle, Validation système, Méthode Agile, Jira, Anglais technique Compétences / Qualités qui seraient un + : - Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

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

Contexte : Dans le cadre du développement de son Centre d'Excellence IA, notre client, acteur majeur du secteur de l'assurance, recherche un Machine Learning Engineer spécialisé en IA Conversationnelle, NLP et IA Générative. Vous interviendrez sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions de chatbots et voicebots destinées à améliorer l'expérience client et les parcours métiers (relation client, gestion des sinistres, assistance, etc.). Vous accompagnerez les projets de bout en bout, depuis la compréhension des besoins métiers jusqu'à la mise en production des modèles. Missions : Recueillir et formaliser les besoins métiers ainsi que les parcours conversationnels. Concevoir des architectures de chatbots et voicebots adaptées aux usages. Développer, entraîner, ajuster et évaluer des modèles de Machine Learning et de NLP. Intégrer des briques vocales (ASR, TTS) dans les solutions conversationnelles. Mettre en place des pipelines MLOps pour l'entraînement, le déploiement et le suivi des modèles. Assurer le monitoring des performances, détecter les dérives et optimiser les modèles en continu. Analyser les conversations utilisateurs afin d'améliorer les parcours, les prompts et la qualité des réponses. Collaborer avec les équipes Data, IA, IT et les métiers dans une approche agile.

Nous recherchons un(e) formateur/formatrice expérimenté(e) pour concevoir et animer un programme de formation avancée en Intelligence Artificielle, Machine Learning et Grands Modèles de Langage (LLM), à destination de 10 agents techniques. La formation combinera apports théoriques, travaux pratiques, études de cas et projets appliqués, adaptés au contexte métier des douanes (ciblage, gestion des risques, dédouanement). Modules concernés : Machine Learning généraliste, Deep Learning, Python Data Science, LLM/NLP/Transformers, Prompt Engineering avancé, Fine-tuning de LLM, Déploiement/intégration API (LangChain, etc.).