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Au sein de l'équipe Data science & Analytics de la DSI, vous interviendrez sur un projet stratégique complexe mêlant intelligence artificielle, développement de pipelines Data, conception d'algorithmes et industrialisation de solutions. Votre rôle Modélisation prédictive, optimisation et IA générative · Cadrer les nouveaux projets avec les parties prenantes · Extraire, explorer, analyser, synthétiser et transformer les données · Créer des modèles prédictifs en garantissant leur adéquation avec le cahier des charges · Développer des traitements complexes de données, des pipelines de construction de modèles prédictifs et des algorithmes de résolution de problèmes d'optimisation · Concevoir des graphes et des harnais d'agents basés sur l'IA générative Industrialisation des modèles et pipelines Data / IA · Développer, déployer et monitorer des services numériques fiables et capables de passer à l'échelle · Intégrer, tester et maintenir les traitements, pipelines, modèles et composants développés · Identifier les solutions techniques les plus pertinentes en termes de stockage, de traitement distribué et de modélisation · Contribuer aux choix d'architecture et de technologies à court, moyen et long terme Adoption des solutions Data / IA et valorisation des résultats · Accompagner les utilisateurs avant, pendant et après les déploiements des services pour faciliter leur adoption · Présenter les résultats des études et projets à la hiérarchie, aux filiales et aux différentes communautés IT et métiers du Groupe

Au sein d'un acteur majeur du retail européen, l'équipe Data & IA Marketplace traite des volumes massifs de données issues de vendeurs tiers. L'objectif est d'automatiser la qualification, la classification et l'enrichissement des catalogues produits pour garantir une expérience utilisateur optimale. Le défi réside dans l'industrialisation de modèles complexes au sein d'une architecture Data Mesh en forte croissance. La Stack Technique Langages : Python, Bash. Cloud : GCP (Google Cloud Platform). Orchestration & MLOps : Airflow, Kubeflow, ZenML, MLflow, Vertex AI. Infrastructure & DevOps : Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Gitlab CI. Data Quality & Feature Store : Great Expectations, Feast. Ta Mission & Ton Impact : Concevoir et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD) pour l'entraînement et le déploiement des modèles en production. Gérer l'infrastructure cloud via Terraform et assurer le versioning complet des modèles et des données. Implémenter le monitoring de performance (détection de drift, latence) et configurer l'alerting pour garantir la fiabilité des solutions. Accompagner les Data Scientists dans l'adoption des meilleures pratiques de développement (code quality, tests, industrialisation). Intégrer des validations de schémas et des filtres de qualité de données au sein des pipelines de production.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (07) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e DevOps / Data & Machine Learning pour intervenir chez un de nos clients. 💻💼 Contexte : L'équipe travaille sur des produits Data liés notamment à la maintenance prédictive, la mobilité électrique et l'analyse des charges sur les réseaux. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 - Construire et maintenir les outils CI/CD pour les traitements de données en Python / PySpark et les applications web. - Assurer le run et l'exploitation des traitements et applications en production. - Mettre en place et maintenir l'observabilité des applications et traitements : logs, métriques techniques et monitoring. - Gérer les évolutions et corrections techniques : montées de version des dépendances, traitement des vulnérabilités cyber, évolutions de configuration, etc. - Maintenir et améliorer l'Infrastructure as Code. - Administrer les différents environnements : développement, préproduction, production et environnements de type lab Data Science. - Accompagner les équipes Data Science et Data Engineering sur le build et le run de leurs produits. - Assurer un support technique de première ligne et faire le lien avec les équipes externes : infrastructure, cybersécurité, fournisseurs, etc. - Rédiger et maintenir la documentation technique. - Assurer une veille technologique sur les outils utilisés. - Partager les bonnes pratiques et contribuer à la formation des équipes.

Power Electronics Researcher - AI & Machine Learning £45,000-£62,000 + Healthcare + Progression + Sponsorship + 33 Days Holiday + Life Insurance + Excellent Company Benefits Are you a Power Electronics Researcher looking to apply your research into AI and machine learning to the design and optimisation of next-generation power electronic systems? This is an exciting opportunity to join an innovative engineering environment working at the intersection of power electronics, artificial intelligence and advanced system design. You will contribute to research and development projects focused on improving the design, simulation and optimisation of power electronic converter technologies, with applications across sectors including electric vehicles, rail and renewable energy. The role would suit a final-year PhD student, recent PhD graduate, Postdoctoral Researcher or Research Fellow with relevant experience in power electronics with experience using AI in their work. You will work closely with experienced engineers and researchers, helping to translate academic research into practical engineering applications. The ideal candidate will have a strong research background in power electronics, alongside experience using AI, machine learning or data-driven techniques within their research. This could include developing their own models, algorithms or tools to support power electronics design, rather than simply using AI tools such as ChatGPT as part of their research. The Role: Research and develop AI/ML approaches for power electronics applications Design, model and simulate power electronic converter systems Investigate the use of AI and machine learning to optimise converter design and performance Develop models, algorithms or tools to support the power electronics design process Research emerging technologies and contribute to technical reports and research outputs Support the transition of research concepts into practical engineering applications The Person: Degree or PhD in Power Electronics, Electrical Engineering or a related field Strong research background in power electronics and converter technologies Experience with AC/DC, DC/DC or DC/AC converter systems Research experience involving AI, machine learning, data-driven modelling or optimisation Experience with simulation tools such as MATLAB, PLECS or Ansys Final-year PhD candidates, recent PhD graduates, Postdoctoral Researchers and Research Fellows are encouraged to apply Reference Number:BBBH280446 Rise Technical Recruitment Ltd acts an employment agency for permanent roles and an employment business for temporary roles. The salary advertised is the bracket available for this position. The actual salary paid will be dependent on your level of experience, qualifications and skill set and will be decided by our client, the employer. Rise are not responsible or liable for any hiring decisions made by the end client. We are an equal opportunities company and welcome applications from all suitable candidates.

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Au sein d'une équipe dédiée à la gestion et à la valorisation des données techniques, vous intervenez sur des problématiques à la fois Data, Data Quality et Intelligence Artificielle. Votre objectif sera notamment de contribuer à l'industrialisation de la mesure de la qualité des données, à l'enrichissement des outils d'exploitation et au développement de premiers cas d'usage IA à forte valeur métier. Vos principales responsabilités Data Quality et fiabilisation des données Analyser et qualifier les besoins métiers liés aux données. Contribuer à l'industrialisation des indicateurs de qualité, complétude et importance des données. Identifier les données manquantes, incomplètes ou incohérentes. Définir et mettre en œuvre des actions de mise en qualité des données. Développer des scripts, outils ou programmes spécifiques pour automatiser les traitements. Réaliser des contrôles, analyses et mises à jour de données. Participer à la gouvernance et au suivi de la qualité des données. Développement de cas d'usage IA Vous participerez à l'étude et à la mise en œuvre de plusieurs cas d'usage autour de l'IA : Complétude et enrichissement des données Exploiter des corpus documentaires hétérogènes : PDF, rapports, plans, tableaux, archives ou documents numérisés. Extraire et classifier automatiquement les informations pertinentes. Rapprocher les informations extraites avec les modèles de données existants. Identifier les champs manquants ou incohérents. Proposer des valeurs candidates accompagnées de leur source et d'un niveau de confiance. Mettre en place des mécanismes de validation métier avant intégration. Aide à l'estimation des travaux Analyser les données historiques disponibles. Identifier les variables explicatives pertinentes. Étudier différentes approches statistiques et Machine Learning. Comparer les estimations produites aux données réellement observées. Concevoir des restitutions permettant aux experts métiers de comprendre et challenger les résultats. Assistance à la rédaction de rapports Étudier des solutions d'assistance intelligente à la saisie et à la rédaction. Mettre en œuvre des fonctionnalités de structuration automatique. Contribuer à la classification des informations. Détecter les incohérences. Étudier les possibilités de transcription et d'exploitation de contenus multimédias. Garantir que l'IA reste une aide à la formalisation et ne génère pas de données techniques non fournies par l'expert. Pilotage et accompagnement Vous serez également amené(e) à : Étudier les leviers d'intégration des solutions IA dans les processus existants. Piloter la mise en œuvre des solutions et suivre leur avancement. Définir des indicateurs permettant d'évaluer les performances des modèles et traitements. Participer aux échanges avec les équipes métiers et techniques. Préparer les points de suivi et contribuer à la documentation des travaux. Accompagner la gouvernance et l'évolution des modèles de données

Au sein du pôle digital d'un grand groupe international, vous rejoignez l'équipe d'optimisation des parcours clients digitaux dans le cadre de son renforcement. L'objectif est de développer des modèles analytiques avancés pour optimiser les parcours clients, améliorer la conversion, personnaliser l'expérience digitale et maximiser la performance des actions marketing et opérationnelles. Vous interviendrez au cœur des sujets clés de l'équipe : Clustering et segmentation comportementale : segmenter les utilisateurs selon leur navigation, leurs transactions et leurs usages digitaux, et identifier personas, micro-segments, intentions et points de friction. Systèmes de recommandation : concevoir des recommandations personnalisées de contenus et de services additionnels selon une approche hybride (collaborative, contenu et séquentielle). Modèles prédictifs : prédire la conversion, le churn et la complétion du funnel, prévoir les volumes par étape du parcours et classifier les comportements (drop-off, intention, scoring). Attribution multi-touch : construire des modèles de Markov (1er et 2e ordre) et de Shapley, mesurer le poids de chaque point de contact (email, WalkMe, AB Tasty, notifications, pages clés) et calculer le ROI des actions menées. IA générative et LLM : développer des modèles capables d'interpréter automatiquement les résultats analytiques, de détecter les irritants et de générer des recommandations pour orienter les décisions. COMPÉTENCES TECHNIQUES ATTENDUES Langages : Python avancé (programmation orientée objet), SQL. Data platform : Snowflake, Dataiku DSS (scénarios, job scheduling), notebooks Jupyter. Machine learning : supervisé et non supervisé (K-means…), deep learning, séries temporelles, feature engineering, SHAP. Modélisation marketing : attribution multi-touch (Markov, Shapley), recommender systems, scoring, prédiction de conversion et de churn. IA générative : LLM, NLP, embeddings, classification sémantique.

Contexte de la missionDans le cadre du développement de sa stratégie autour de l'Intelligence Artificielle, un grand groupe international recherche un profil expérimenté afin d'accompagner ses initiatives majeures en IA et leur mise en production. Vous interviendrez notamment sur des sujets d'industrialisation, d'architecture, d'innovation et d'accompagnement des équipes techniques et métiers. Vos principales missionsAccompagner les initiatives majeures autour de l'IA : contribuer à leur mise en production et garantir l'industrialisation des modèles dans des environnements scalables, fiables et sécurisés, en collaboration avec les équipes IT et métiers.

Nous recherchons un(e) Quant Junior spécialisé(e) en dérivés exotiques pour intervenir sur des problématiques quantitatives liées aux modèles et aux données de marché. Le consultant devra présenter une forte appétence pour la Data, notamment sur les activités de sourcing, nettoyage et préparation des données de marché. Il/elle participera également aux travaux de calibration, notamment à la définition des fonctions de calibration adaptées aux différentes données de marché. Une bonne compréhension des problématiques liées aux surfaces de volatilité et à leur construction ou calibration est attendue.

Nous recherchons un Data Scientist confirmé pour rejoindre une équipe Data et intervenir sur des projets à forts enjeux métiers, de la phase de cadrage jusqu'à l'industrialisation des solutions. Missions principalesParticiper aux ateliers métiers et identifier les cas d'usage Data à forte valeur. Contribuer au cadrage et au pilotage technique des études Data. Réaliser des analyses statistiques et développer des modèles de Machine Learning. Concevoir et maintenir les traitements de données nécessaires aux analyses. Assurer le lien entre les équipes métiers et Data. Développer des visualisations et tableaux de bord d'aide à la décision. Présenter et vulgariser les résultats auprès des différentes parties prenantes. Documenter les travaux et accompagner leur industrialisation et mise en production. Environnement techniquePython (Pandas, Polars, Scikit-learn, XGBoost, Pandera, GeoPandas), PostgreSQL, Teradata, Spark / PySpark, Git, GitLab CI/CD, Power BI.

ContexteNotre équipe développe des algorithmes de détection d'objets d'intérêt militaire sur images satellites. Pour faire face à une hausse de charge, l'équipe renforce sa squad dédiée au Retraining Kit, un outil qui permettra aux clients de réentraîner certains détecteurs sur leurs propres données et cas d'usage. Le kit s'appuie sur les modules internes de l'AI Factory (préparation des données, lancement et suivi des entraînements, évaluation, packaging du détecteur réentraîné). Le socle technique et le cadrage sont déjà définis. Vous rejoignez une squad pour construire et fiabiliser l'outillage. MissionsDévelopper l'outillage du Retraining Kit en vous appuyant sur les modules existants de l'AI Factory. Adapter les librairies et composants pour un déploiement chez des clients : packaging, suppression des dépendances réseau, images Docker autonomes. Fiabiliser le kit pour un déploiement client : tests de bout en bout, amélioration des workflows, qualité logicielle, documentation d'installation et d'utilisation. Contribuer à la vie de la squad (revues de code, rituels agiles, partage avec les Deep Learning Scientists). Environnement techniquePython, PyTorch, Docker CI/CD Linux, GPU Il n'y a aucune dimension LLM / GenAI sur ce poste dans un premier temps.