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Pour accompagner un client secteur public sur son usine IA , Redlab cherche un consultant chef projet IA (PO IA) uniquement en CDI ROLE : Chef de projet IA transverse, pilote les cas d’usage, coordonne métier/tech, structure les projets, assure adoption et gouvernance. Missions clés Cadrer, prioriser et piloter les projets IA. Traduire besoins métier → spécifications IA. Suivre KPIs, ROI, risques, conformité (RGPD, biais). Coordonner Data Scientists, Devs, Data Engineers, DSI. Gérer la mise en production et la MCO.

Livrable attendu Pipelines MLOps automatisés (CI/CD) pour entraînement, validation et déploiement. Infrastructure cloud (IaC) opérationnelle. Système de monitoring et alerting pour modèles ML en production. Documentation technique et bonnes pratiques MLOps. Compétences techniques (Impératives) Frameworks MLOps : ZenML, MLflow, Vertex AI ou équivalent. Python : Confirmé. Orchestration/Pipelines : Airflow, Kubeflow, Dagster ou Prefect. Conteneurisation : Docker, Kubernetes. CI/CD & IaC : Git/GitLab/GitHub, Terraform/Ansible. Data Quality/Versioning : Great Expectations, Deeque, Feast, MLflow Model Registry. Cloud : Maîtrise d’un cloud majeur (GCP fortement recommandé). Connaissances linguistiques Français : Courant (Impératif). Anglais : Professionnel (Impératif).

En interaction avec les membres de l’équipe, la prestation consistera à : • Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l’exposition des modèles via des API Rest • Organiser et structurer le stockage des données • Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements • Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données • Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists • Construire et maintenir les workflows de la CI/CD • Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur • Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation • Faire de la veille technologique active dans le domaine • Participer activement aux différentes phases de cadrage, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe

Développement logiciels : Participer à l’ensemble des activités de développement logiciel au sein de l’équipe (conception, développement, tests, déploiement) • Contribuer activement à la conception, au développement et au maintien en conditions opérationnelles du produit. • Participer aux différents ateliers de conception, à la vie de l’équipe et à ses différentes cérémonies agiles (Daily, rétro…) • Gérer des bases de données • Assurer l’application des règles de sécurité et d’authentification • Assurer des opérations de maintenance et veiller à l’optimisation • Participer au développement des tests (unitaires, end-to-end, ...) pour assurer la qualité de l’application Qualité du code et bonnes pratiques : Appliquer les bonnes pratiques de développement en vue d'avoir un code efficace, évolutif et maintenable. Il convient de garantir de la qualité de code, des performances, des bonnes pratiques de développement et des tests au sein de l’équipe. • Appliquer les meilleures pratiques de développement pour un code propre et maintenable (TDD, BDD, DDD, Pair programming…) • Participer au développement des tests (unitaires, end-to-end, ...) pour assurer la qualité de l’application • Être force de proposition dans la résolution des problèmes, l’amélioration de la qualité du code et l’atteinte des indicateurs Accelerate (DORA Metric) Leadership Technique : Définir la stratégie de développement du produit (architecture, technologies, bonnes pratiques). Piloter et accompagner techniquement l’équipe de développement. • Prendre part aux choix d’architecture et aux décisions techniques structurantes et garantir l’alignement technique avec les standards de l’UPN (architecture, sécurité, performance, documentation, etc.). • Superviser les développements et garantir le respect des engagements de développements dans les sprints. • Accompagner et faire monter en compétence les membres de l’équipe • Accompagner l’équipe de développement dans la résolution de problèmes

Localisation : Paris Expérience : 8 ans et plus Mission : 6 mois renouvelable Spécialités technologiques : Intelligence Artificielle, Machine Learning Compétences : Technologies et Outils : confluence, JIRA Méthodes / Normes : ScrumAgile Secteurs d'activités : Assurance Description et livrables de la prestation : Contexte : Notre client n'a actuellement pas de Scrum Master dans son équipe. L'objectif est de l'accompagner dans l’industrialisation de sa démarche agile. Le défi principal n’est pas uniquement d’«animer des cérémonies», mais de structurer une organisation multi-produits, en croissance rapide, avec un niveau de maturité agile hétérogène et une forte exigence technique liée à l’IA. Vos missions principales : 1. Structurer et stabiliser le cadre agile - Mettre en place ou réorganiser les cérémonies (Sprint Planning, Daily, Review, Rétro) avec des objectifs clairs et des formats adaptés à l'équipe. - Instaurer une définition claire des rôles (PO ≠ Scrum Master), pour éviter l’hybridation subie actuelle. - Définir des standards : DoR, DoD, gestion du backlog, critères de priorisation, formats des User Stories. 2. Améliorer le flux de delivery - Identifier les goulets d’étranglement (spécification, QA, dépendances IA, changements de priorité). - Proposer des mécanismes pour limiter le travail en cours et stabiliser les Sprints. - Introduire des métriques utiles (et non bureaucratiques) : vélocité, lead time, focus factor, qualité. 3. Évangélisation & montée en compétence - Former l’équipe aux pratiques agiles orientées produit. - Sensibiliser l’organisation aux impacts des interruptions, demandes intempestives et dérives de scope. 4. Soutien produit / IA - Comprendre les contraintes spécifiques du développement IA - Aider à articuler la roadmap entre chantiers IA, dev applicatif et intégration. 5. Amélioration continue structurée - Construire un cycle d’amélioration réellement exploité (pas juste une rétrospective). - S’assurer que les décisions de rétro sont suivies (responsables, deadlines, preuves d’impact). Expertise souhaitée : - 7–10 ans d’expérience en tant que Scrum Master dans un environnement produit (pas un SI classique). - Excellente maîtrise de Jira & Confluence (workflow, board sur mesure, reporting). - Contexte multi-produit ou complexe - Vision produit : compréhension des arbitrages, de la valeur, du découpage. - A déjà accompagné une équipe avec un périmètre IA, Data ou R&D.

Vous intégrerez une équipe Data Science d’envergure (50+ personnes) au sein d’une entreprise tech internationale, leader dans son domaine. Votre mission : prototyper, itérer et mettre en production des modèles de Machine Learning à fort impact business, en étroite collaboration avec les équipes Produit, Data Engineering et Développement. Les projets menés visent à exploiter la richesse de larges volumes de données afin d’ optimiser les performances commerciales, la gestion opérationnelle et la sécurité des utilisateurs sur une plateforme utilisée par des centaines de grandes marques et des milliers de vendeurs dans le monde . Exemples de sujets traités Détection d’anomalies sur les prix ou les comportements vendeurs Analyse de sentiment sur les échanges client / vendeur Estimation des délais de livraison et anticipation des ruptures de stock Développement d’ agents IA pour assister la prise de décision Prédiction et modélisation de phénomènes liés à la supply chain Vos missions Analyser, nettoyer et préparer les données pour la modélisation Concevoir, tester et mettre en production des algorithmes ML / DL Collaborer avec les Data Engineers pour l’industrialisation des modèles Créer des dashboards de suivi et d’analyse de performance Présenter vos travaux en interne et contribuer à la veille scientifique de l’équipe Stack technique Langages & Frameworks : Python, TensorFlow, PyTorch, Keras Data & Cloud : Databricks, Spark, AWS (Redshift, S3), SQL, Airflow, Delta Lake Approches : Time Series, NLP, LLMs, Deep Learning, Heuristiques

l’Assistant(e) Externe / Datascience & AI Business jouera un rôle clé dans la conduite et le développement des projets d’intelligence artificielle, depuis le cadrage des besoins métier jusqu’à la mise en production des solutions. Votre mission consistera à allier compétences en gestion de projet et savoir-faire technique en datascience pour garantir la réussite des initiatives IA menées au sein de Personal Finance. Vous interviendrez en appui stratégique et opérationnel, en lien étroit avec les équipes Datascience, IT, et les directions métiers. Vos principales responsabilités incluront : • Piloter et coordonner les projets IA / Data : cadrage, suivi des livrables, reporting et animation des points d’avancement. • Analyser les besoins métiers et les traduire en cas d’usage data exploitables. • Contribuer aux travaux de data science : préparation et analyse de données, validation et suivi de modèles (ML, NLP, IA générative). • Produire des livrables de synthèse (dashboards, rapports, présentations) à destination des équipes métiers et du management. • Assurer la communication transverse entre les équipes techniques et métiers, et participer à la documentation et la capitalisation des bonnes pratiques.

Contexte La Direction Technique du Numérique d'une grande entreprise de médias mène des projets transverses en étroite collaboration avec les autres directions, notamment la direction Data. La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. Elle a 3 grandes missions : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l'expérience utilisateur, mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d'aide à la décision. Afin d'améliorer la personnalisation de l'expérience utilisateurs, nous souhaitons créer une équipe dédiée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. Cette équipe est composée d'un Product Owner, un Data Scientist, un lead ML ingénieur et un ML ingénieur. Notre stack technique est basé sur une plateforme cloud majeure et constituée, entre autres, de Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow pour l'orchestration des traitements. La stack inclut aussi d'autres services de la plateforme cloud. Missions de l'équipe Créer les premiers cas d'usage en lien avec la personnalisation de l'expérience utilisateur basés sur de la recommandation utilisateur Déployer ce projet et AB tester en production Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances Prestations attendues En interaction avec les membres de l'équipe, la prestation consistera à : Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l'exposition des modèles via des API Rest Organiser et structurer le stockage des données Assurer l'évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists Construire et maintenir les workflows de la CI/CD Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation Faire de la veille technologique active dans le domaine Participer activement aux différentes phases de cadrage, de planification et de réalisation des tâches avec l'équipe

Ingénieur IA | Python-RAG • Développement d’algorithmes : concevoir et développer des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning), d’apprentissage profond (deep learning) et d’autres techniques d’IA. • Analyse de données : collecter, nettoyer et analyser les données pour entraîner les modèles d’IA. • Optimisation des modèles : améliorer la précision et l’efficacité des modèles d’IA existants. • Intégration de solutions IA : intégrer les solutions d’IA dans les systèmes existants ou développer de nouvelles applications basées sur l’IA. • Recherche et innovation : mener des recherches pour explorer de nouvelles techniques et technologies en IA. • Collaboration interdisciplinaire : travailler avec des équipes multidisciplinaires, y compris des experts en données, des développeurs de logiciels et des chercheurs. • Veille technologique : suivre les avancées et les tendances dans le domaine de l’IA pour anticiper les évolutions et proposer des améliorations. • Documentation et reporting : rédiger des documents techniques, des rapports d’avancement et des publications scientifiques pour partager les résultats et les connaissances acquises. Profil Recherché BAC+4/+5 3 – 5 ans d’expérience en IA, Machine Learning ou Data Science Très bon niveau en Python & RAG, SQL, NoSQL

L’objectif de la mission est d’effecteur la maintenance corrective et évolutive de l'application Salesforce Service Cloud au sein du SI de notre client. - Gestion des incidents de production - Analyse et correction de problème​s - Développement de correctifs et/ou d'évolutions - Rédaction de spécifications fonctionnelles et techniques - Conception de solution technique Expertises spécifiques : Salesforce Service Cloud Maitrise de l’anglais​ Compétences rédactionnelles Maitrise du SQL​ Bon niveau de communication (orale et écrite)​ Fonctionnement mode proiet (Cycle V et agile : scrum)​ Capacité à gérer des sujets divers en parallèle sur des problématiques fonctionnelles différentes liées aux métiers de la banque.​ Bonne capacité de compréhension des besoins fonctionnels, d’écoute et de communication, bon esprit d’analyse​

Nous recherchons une Architecte entreprise. Cela s’inscrit dans un contexte de transformation accélérée du système d’information, marqué par : • La montée en puissance du cloud (hybride/multi-cloud) et des solutions SaaS ; • L’évolution des besoins métiers, nécessitant plus d’agilité, de rapidité de mise en œuvre et de time-to-market réduit ; • Une diversité d’applications et d’infrastructures générant complexité, redondances, dépendances et dette technique ; • L’émergence de nouvelles technologies (IA générative, API management, IoT, cybersécurité avancée, edge computing) et leur intégration dans les parcours métiers ; • Des enjeux réglementaires et de conformité (RGPD, NIS2, DORA, souveraineté numérique, IRN) qui imposent un haut niveau de maîtrise et de résilience. Cette mission flash vise à fournir à la DSI une vision factuelle, neutre et synthétique de sa situation, permettant d’orienter efficacement les futures décisions technologiques et d’innovation. État des lieux de l’existant Utiliser les outils existants pour analyser l’architecture actuelle. Interroger les différents responsables de pôles (environ 15 entretiens). Analyser les briques communes, les dépendances, les technologies et leur pérennité. Évaluer le niveau de résilience et de sécurité. Définition de la cible et plan d’action Définir l’architecture cible pour l’avenir. Élaborer une feuille de route et un plan d’action détaillé. Formuler des recommandations : outils, normes, patterns d’architecture, gouvernance, comitologie, KPI, etc.

Mon client recherche un MLOps expérimenté pour une mission de 6 mois à Mérignac (2 jours/semaine sur site), avec un taux journalier maximum de 450 € , démarrant le 02/01/2026 et se terminant le 30/06/2026 . Le profil recherché justifie de 5 à 7 ans d’expérience en IA/ML et DevOps. Le consultant interviendra pour détecter les opportunités IA/ML , réaliser des POC , développer et industrialiser des solutions IA/ML , et intégrer les pratiques MLOps dans les projets : monitoring, CI/CD et sécurité. Il participera activement aux cycles agiles des équipes produit. Les compétences requises incluent : la conception de pipelines data & ML , programmation Python , utilisation des services IA AWS , déploiement DevOps et CI/CD, et ML via OpenSearch . La connaissance des méthodologies Agile est essentielle. L’environnement technique comprend Python, AWS (SageMaker, Textract, Comprehend), LLM, RAG, OpenSearch ML , ainsi que des outils comme Docker, Terraform, GitLab CI, Jira et Confluence . Certifications : obligatoire sous trois mois AI Practitioner Foundational , recommandations : ML Associate / Specialty . Cette mission est idéale pour un professionnel capable de conjuguer expertise technique IA/ML, DevOps et pratiques agiles , tout en contribuant à l’innovation et à l’industrialisation des projets IA chez mon client.

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).

Contexte de la mission Nous recherchons un Data Scientist Senior pour intervenir sur des projets avancés autour de l’ IA générative et des LLM , en lien étroit avec les équipes techniques et produit. Responsabilités : Conception et optimisation de pipelines IA basés sur des LLM Développement de solutions de type RAG , agents et chaînes de raisonnement Utilisation de LangChain et LangGraph pour orchestrer les modèles Analyse et exploitation de données textuelles Évaluation des performances des modèles (qualité, biais, robustesse) Contribution aux choix d’architecture IA Stack technique : Python 3 Django (pour intégration applicative) LangChain LangGraph LLM & IA générative (embeddings, prompts, fine-tuning, RAG) Profil recherché : Expérience confirmée en Data Science / IA Forte appétence pour les LLM et l’IA générative Solide maîtrise de Python et des problématiques NLP Capacité à travailler sur des sujets complexes et exploratoires