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Intégré à nos équipes sur notre Factory ou chez nos clients, vous interviendrez sur un projet en tant que Data engineer. Dans le cadre d'un projet de transformation Data ambitieux, nous recherchons un Ingénieur Data pour concevoir et structurer l'architecture d'un Data Warehouse et poser les bases des futurs projets d'intelligence artificielle. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : collecte, structuration, gouvernance, qualité et préparation aux usages prédictifs. Vos missions : 1. Architecture & Infrastructure Data Définir et mettre en œuvre l'architecture du Data Warehouse (on-premise). Concevoir et automatiser les pipelines ETL/ELT à partir des systèmes existants (ERP, TMS, WMS…). Garantir la qualité, la traçabilité et la sécurité des données. Participer à la mise en place d'un catalogue de données pour améliorer la gouvernance. 2. Préparation et Structuration pour l'IA Concevoir des modèles de données adaptés aux futurs cas d'usage IA et prédictifs. Structurer et enrichir les datasets nécessaires aux analyses (prévision ETA, détection d'anomalies…). Collaborer avec les équipes de développement ERP pour intégrer les flux métiers. 3. Collaboration & Culture Data Travailler en étroite collaboration avec les équipes IT, métiers, développement logiciel et direction. Sensibiliser les équipes à la culture data-driven et à l'utilisation des outils analytiques. Être un moteur dans la diffusion des bonnes pratiques Data au sein de l'entreprise. 4. Développement Machine Learning (à moyen terme) Participer à la création de premiers modèles de Machine Learning en lien avec les métiers. Contribuer à leur industrialisation (API, conteneurisation, intégration à l'ERP). Compétences : Excellente maîtrise de Python et SQL. Solide expérience en construction de pipelines de données (ETL/ELT). Connaissance d'un ou plusieurs outils d'orchestration : Airflow, dbt, Talend… Bonnes bases en bases de données relationnelles et cloud : Snowflake, BigQuery, Synapse, PostgreSQL… Compréhension des principes du Machine Learning (pandas, scikit-learn). À l'aise dans un environnement DevOps (Git, CI/CD, Docker, APIs REST).

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Scientist sur Paris Fonctions et responsabilités En tant que Data Scientist confirmé(e), vous disposez d’une expérience avérée dans la conception et le développement de solutions centrées Machine Learning / Deep Learning. Vous souhaitez développer et approfondir cette expertise. Vous rejoignez notre pôle d’expertise Data & IA pour accompagner nos clients dans la valorisation de leurs données et le déploiement de solutions d’intelligence artificielle à impact. Vous interviendrez sur des projets variés, de l’idéation à l’industrialisation, en apportant votre expertise technique et votre capacité à créer de la valeur métier. Vous pourrez développer vos compétences clés dans la résolution de problèmes, le passage à l’échelle et l’industrialisation des solutions, le déploiement de solutions dans le cloud, …etc. Vous pourrez également développer vos compétences autour des technologiques et des cas d’usage de l’IA Genarative. Vos missions seront les suivantes : Comprendre les enjeux métiers et les traduire en cas d’usage pertinents Collecter, explorer, nettoyer et structurer des données hétérogènes Concevoir et entraîner des modèles de machine learning et deep learning (classification, NLP, vision, séries temporelles…) Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires (consultants, data engineers, architectes…) Participer à la mise en production des modèles (MLOps, monitoring, robustesse) Contribuer au cadrage, à la méthodologie et à l’innovation continue sur les projets IA Mais aussi : Déployer des solutions d’IA générative (LLMs, RAG, embeddings, agentique) dans des cas concrets : copilotes métiers, assistants intelligents, extraction d’information, etc. Qualités requises pour réussir dans ce rôle De formation Bac+5 (école d’Ingénieurs/ Université), vous avec une expérience d’au moins 3 ans en tant que Data Scientist. Vos compétences sont les suivantes : Une première expérience en ESN ou en cabinet de conseil Autonomie, esprit d’équipe, proactivité et curiosité technologique Capacité à vulgariser les concepts techniques et à co-construire des solutions IA avec les métiers Expérience en méthodologies Agile (Scrum, Kanban, SAFe…)

Assurer le rôle de Scrum Master pour les équipes de projets d'IA, en garantissant le respect des principes et des bonnes pratiques Agile. Animer la planification des sprints, les réunions quotidiennes, les rétrospectives et les revues. Collaborer étroitement avec les data scientists, les ingénieurs en apprentissage automatique et les analystes métier. Favoriser l'amélioration continue et promouvoir une culture agile au sein de l'équipe. Assurer la coordination avec la direction et les parties prenantes afin d'aligner les objectifs et les livrables du projet.

Dans le cadre d'une création de poste chez l'un de nos clients grand compte dans l'industrie, nous recherchons un(e) data scientist sénior ayant de l'expérience sur le traitement de signal acoustique. Notre client souhaite moderniser ses pratiques dans le cadre de ses opérations de maintenance de son matériel. Vous aurez comme objectif : Etude du besoin, analyse du système et compréhension des données Rédaction de MEMO retraçant les besoins, l'état de l'art, l'approche utilisée, les performances... Echange avec les métiers pour cadrer le besoin, comprendre le métier, les systèmes... Apporter la vision data science pour permettre aux métiers de comprendre la valeur de la donnée Analyse, mise au point, visualisations et validation de la pertinence des données d'aide à la maintenance issues des équipements embarqués et débarqués Définition et implémentation de modèles statistiques. Simulation des résultats Définition et implémentation de modèles de Machine Learning. Simulation des résultats Rédaction des spécifications fonctionnelles détaillées (code source des modèles et règles de pronostics) Définition et implémentation de réseau neuronaux. Simulation des résultats Définition et implémentation de traitement d'image et acoustique. Simulation des résultats Validation et qualification des données issues des équipements de diagnostics Interface avec les équipes de maitrise d'œuvre pour l'industrialisation des algorithmes Organisation et conduite des réunions dont il a la charge sous le pilotage du chef de projet Supports de présentation destinés à la communication interne sur l'avancement des projets; tenue des tableaux de bord Rédaction des comptes rendus des réunions auxquelles vous participez

En tant que Data Scientist, vous intégrerez l’équipe projet IA d'un de nos client et participerez aux activités suivantes : Mettre en œuvre la numérisation et la structuration du portefeuille de traités (traités et polices). Développer des analyses de wording et des analyses de tendances à partir des données contractuelles. Créer des jumeaux numériques alignés avec le modèle de données établi. Mettre en place des contrôles qualité et validation pour assurer l’intégrité des données. Produire une documentation technique complète pour l’intégration des données dans les modèles analytiques. Travailler en mode agile, avec des livrables versionnés sous GitLab (gitflow / mlflow).

Descriptif du poste Dans le cadre de l'accélération de l'IA d'une grande banque commerciale en France, au sein de l'IA Factory, nous recherchons un ML Engineer pour permettre la mise en production des algorithmes élaborés par les Data Scientists. Objectifs de la Mission Contribuer à la mise en production d'algorithmes de Machine Learning Optimiser le déploiement et le cycle de vie des modèles IA Compétences et Qualités Attendues Compétences DevOps : GitLab Gitlab-CI Docker Pipeline CICD Services cloud Python Outils de code quality : Ruff Black MyPy Sonarqube

Je recherche un Azure Cloud Administrateur et Architectl pour l'un de mes clients. Profil recherché: Seniorité recherchée : 8 - 10 ans min Maîtrise d'Azure Excellente maîtrise d'Iac et Terraform Excellente maîtrise de l'IA et de Marchine Learning en utilisant Azure La mission: Démarrage: Asap Durée: Mission longue sur un schéma de 6 mois renouvelables sur plusieurs années Localisation: Ile-de-France Langue: Français et anglais impératif Fréquence: 3 jours sur site et 2 jours de remote Si vous êtes intéressé ou connaissez des personnes qui pourraient l’être, merci de m’envoyer votre/ leur candidature à mon adresse email ci-jointe.

VOTRE QUOTIDIEN RESSEMBLERA A… Vous rejoignez notre client au sein d'une équipe de spécialistes et interviendrez sur des sujets variés (risques, fraudes, commerce, etc.). Dans le cadre de votre mission, vous serez en charge de : Analyser les données Créer et utiliser des modèles mathématiques et de Machine Learning Environnement Technique : Python, R, ML Le poste est basé à Nantes (44) . Dans le cadre de vos fonctions, vous pourrez bénéficier de 1 jour de télétravail par semaine après votre période d'intégration.

Nous recherchons un Machine Learning Engineer expérimenté pour une mission stratégique chez un client grand compte. Stack et compétences clés : Python 3.12 (expertise attendue) Kubernetes / Helm / Docker (maîtrise technique au-delà de l'utilisation) Azure SDK FastAPI GitLab (CI/CD, évolution de pipelines) OpenAPI, multithreading, ajout de routes pour UI gérant l’orchestration des déploiements jusqu’en UAT Tests unitaires obligatoires, monitoring des performances Organisation Agile en Squads et Chapters (partage des bonnes pratiques) Matrice RACI déjà en place, capacité à la faire évoluer Jenkins pour la production (géré par les équipes Ops) Certification KAD : un plus fortement apprécié, possibilité de la passer pendant la mission Contexte métier : Projet dans le secteur assurance autour de la modélisation de données, extraction d’informations depuis des contrats, comparaison avec des référentiels, vérification de cohérence, automatisation, recherche sémantique

Contexte & Enjeux Notre client est un acteur international reconnu du e-commerce B2B et B2C , proposant une suite logicielle innovante qui aide les entreprises à transformer leur activité digitale, optimiser leur performance et accélérer leur croissance durablement. L’équipe Tech & Data conçoit des solutions robustes, sécurisées et évolutives, permettant la création de marketplaces, la gestion intelligente des catalogues et des paiements, ainsi que l’intégration de nouvelles briques IA au service de la performance et de l’expérience utilisateur. Dans le cadre du renforcement de sa stratégie Data & Intelligence Artificielle , l’entreprise recherche un(e) AI Engineer pour intégrer la direction Data et jouer un rôle clé dans l’intégration de l’IA au sein des produits et des processus internes. Le poste est ouvert en CDI ou freelance , en full remote depuis la France ou basé à Paris . Votre rôle En tant qu’ AI Engineer , vous serez au cœur de l’innovation IA de l’entreprise. Vous interviendrez sur la conception, le développement et le déploiement d’agents intelligents visant à automatiser les processus métiers, à améliorer l’efficacité des équipes et à soutenir la création de nouvelles fonctionnalités à forte valeur ajoutée. Vos principales missions : Concevoir et développer des agents IA capables d’automatiser des workflows internes et d’optimiser la performance opérationnelle. Collaborer étroitement avec les équipes tech, produit, data, sales et customer success pour identifier, expérimenter et industrialiser des cas d’usage concrets. Gérer le cycle complet du projet , de la phase de discovery jusqu’au déploiement de MVPs et leurs itérations successives. Développer des frameworks et outils réutilisables afin d’accélérer les développements tout en garantissant la scalabilité et la fiabilité des solutions (évaluation, monitoring, tests, déploiement). Effectuer une veille technologique active sur les approches émergentes (LLMs, RAG, MCP, agents autonomes, frameworks d’orchestration, etc.) et proposer des pistes d’amélioration continues.

Missions principales Participer au développement, au déploiement et au suivi des services d'IA, impliquant l'utilisation de modèles NLP et leur intégration dans les applications de gestion des risques : Réalisation des POC IA Mise en place d'une pipeline MLOps Industrialisation des Use Cases en production (avec intégration complète aux processus métier et applications existantes) Garantir la qualité et la performance des solutions délivrées en production, en respectant les normes et bonnes pratiques en matière d'IA Maintenir une veille technologique sur les solutions d'IA dans le périmètre défini Participer au maintien et aux évolutions des solutions IA déployées : monitoring et calibrage des modèles en production

Emagine est à la recherche d’un(e) Data Scientist / Expert en Machine Learning pour des projets stratégiques impliquant des techniques avancées de modélisation et d’apprentissage automatique. 📍 Lieu : Roissy en France ⏳ Type de contrat : Consultant 📅 Date de début : Octobre 2025 Responsabilités principales : Votre rôle impliquera : Développer et remettre en question les modèles mathématiques et statistiques existants. Concevoir et mettre en œuvre des solutions d’apprentissage automatique pour l’optimisation des processus et la prise de décision. Collaborer avec les équipes d’ingénierie des données pour intégrer les modèles dans les environnements de production. Assurer la qualité, la robustesse et la maintenabilité des modèles et scripts développés. Exigences clés : Expérience avérée en modélisation mathématique et statistique . Expertise en apprentissage automatique avec la capacité de challenger les modèles existants. Maîtrise des meilleures pratiques Python et expérience de Spark, Git, Bash et SQL. Connaissance des environnements Unix/Linux et des solutions cloud, en particulier GCP . Maîtrise de l’anglais (écrit et parlé). Doctorat en mathématiques ou en physique très apprécié. Bon à avoir : Expérience avec les outils de visualisation de données . Solides compétences en communication . Autres détails : Ce poste est entièrement à distance et devrait commencer en octobre 2025. Il offre l’opportunité de travailler sur des projets avancés dans une industrie innovante.

CONTEXTE EXPERIENCE : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Machine Learning Engineer Spécialités technologiques: Cloud, Machine learning, Big Data, Simulation Deep learning Description et livrables de la prestation Notre client, dans le secteur de l’assurance, est à la recherche d’un Machine Learning Engineer Lead Expert pour un projet de recherche appliquée sur les événements climatiques extrêmes à l’aide de modèles d’IA. Les équipes travaillent sur des simulations météo afin d’identifier les risques de catastrophes, avec pour objectif de développer et d’entraîner des modèles de Machine Learning dédiés. Il s’agit de gestion de big data sur de très gros modèles, avec un code intégralement en Python. La maîtrise du cloud AWS et des environnements on-premise est indispensable. - Permettre à l’équipe R&D de développer et d’évaluer des modèles en fournissant et en gérant du code et des données de qualité. - Refactoriser, structurer et documenter la bibliothèque existante en Python pour les simulations, l’inférence de modèles et l’analyse. - Développer des pipelines robustes pour la simulation, la détection d’événements extrêmes, l’entraînement et l’évaluation des modèles (y compris sur GPU). L’accent sera mis sur le développement logiciel (les modèles seront fournis par l’équipe). - Mettre en œuvre et appliquer les meilleures pratiques de développement logiciel scientifique (tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité). - Optimiser l’utilisation d’un serveur (multi-)GPU pour les simulations et entraînements IA à grande échelle (I/O, planification, parallélisme). - Former et accompagner l’équipe sur les bonnes pratiques de développement scientifique et d’utilisation des GPU. Expertise souhaitée Obligatoires : - Python avancé et meilleures pratiques de développement logiciel - Pipelines scientifiques : orchestration, traitement en lots, suivi d’expérimentations - Outils : Git, Docker - Cloud AWS et environnements on-premise Souhaitées : - Gestion de données climatiques ou géospatiales : xarray, Zarr, S3 - Deep learning sur GPU : PyTorch, entraînement multi-GPU, optimisation des performances - Ingénierie logicielle scientifique, MLOps ou infrastructures de données en environnement R&D - Expérience avérée en collaboration sur des bases de code robustes, performantes et scalables - Familiarité ou fort intérêt pour les sciences du climat, la simulation ou la modélisation physique est un plus - Solides compétences en transmission de connaissances et en communication - Exigence élevée en termes de qualité et de clarté du code

Définir l’architecture et développer les composants nécessaires à la mise à disposition homogène des modèles LLM. Développer des solutions pour qualifier, exposer et instancier les modèles, en assurant leur supervision. Assister les squads métiers sur la conception des solutions bancaires en utilisant les outils développés par la squad socle. Contribuer au suivi de production et à la résolution des incidents. Prendre en charge des tickets de développement et de support. Être force de proposition pour l’amélioration continue des produits, dans le respect des normes d’architecture du SI.

Dans le cadre d’une transformation digitale d’envergure au sein d’un grand acteur du retail, la Direction Data & IA renforce ses équipes pour accélérer la mise en œuvre de modèles de Machine Learning à fort impact business. Le consultant interviendra au sein d’une squad Data Science dédiée à la conception, à l’industrialisation et à l’exploitation de modèles de ML appliqués à divers cas d’usage (pricing, prévision, recommandation, fidélisation, supply chain…). Missions principales Concevoir, entraîner et déployer des modèles de Machine Learning adaptés aux besoins métiers (classification, régression, clustering, NLP, etc.) Préparer et qualifier les jeux de données (data cleaning, feature engineering, détection d’anomalies, sélection de variables) Mettre en place et maintenir les pipelines d’industrialisation (MLOps : Airflow, MLflow, Docker, CI/CD) Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering et Produit pour garantir la scalabilité et la performance des modèles Superviser et améliorer les modèles en production (monitoring, retraining, suivi des indicateurs) Documenter et restituer les travaux auprès des parties prenantes techniques et métiers

Product Owner Technique IA / Machine Learning / GénérativeContexte de la mission Nous recherchons un Product Owner technique pour piloter le développement d’applications de gouvernance des modèles de Machine Learning , ainsi que l’évolution d’une plateforme interne d’IA Générative (LLM Hub) . Ce rôle combine vision produit , leadership technique et collaboration étroite avec des équipes pluridisciplinaires (data, cloud, ML, IA générative). mission de : Structurer et faire évoluer les applications de gouvernance des modèles ML (inventaire, suivi des performances, intégration multi-cloud). Piloter le développement d’une plateforme centralisée de LLMs permettant l’accès à différents modèles (OpenAI, Mistral, Claude, etc.) via Azure et AWS. Définir la roadmap produit , prioriser les évolutions et garantir la cohérence technique et fonctionnelle des produits IA. Périmètres applicatifs1. Applications de gouvernance des modèles ML Objectif : inventorier et suivre les modèles de Machine Learning déployés sur différentes plateformes cloud (Azure ML, Databricks, AWS Sagemaker). Les principales fonctionnalités concernent : L’inventaire automatique des modèles hébergés sur les environnements cloud. La collecte et la restitution des métriques techniques et de performance. L’exposition des données via une API backend et un dashboard frontend en React. 2. Plateforme LLM Hub Objectif : offrir un accès unifié à plusieurs modèles de langage (LLMs) et des outils facilitant l’intégration de l’IA générative dans les applications internes. La plateforme comprend : La centralisation de l’accès aux LLMs via Azure OpenAI, AI Foundry et AWS Bedrock. Le suivi et le reporting de la consommation des modèles, avec une logique d’optimisation des coûts. Le développement de plugins et fonctionnalités clé en main (RAG, Text-to-SQL, WebSearch, chatbot interne, etc.). Le design de futures fonctionnalités : création d’agents, prompts library, guardrails, chatbot low code, packaging d’intégration. Responsabilités principalesVolet Product Owner Identifier et cadrer les besoins des utilisateurs et parties prenantes. Prioriser les sujets et piloter le backlog produit. Définir la vision long terme et les objectifs (OKRs, roadmap). Rédiger et clarifier les besoins fonctionnels pour l’équipe technique. Coordonner les échanges avec les autres PO et le management. Assurer le suivi du budget et des livrables. Volet Technique Participer aux ateliers de conception et aux refinements techniques . Challenger les choix d’architecture et les designs techniques. Garantir la qualité, la sécurité et la résilience des solutions. Assurer une veille technologique continue sur les outils IA, cloud et LLMs. Accompagner les nouveaux arrivants et promouvoir le partage de connaissances.