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Nous recherchons un Tech Lead H/F pour un mission au Mans. En tant que Tech Lead, vous serez amené(e) à : Définir et faire évoluer l'architecture technique des applications et plateformes. Participer à la conception et au développement de solutions intégrant des composants d'IA / Machine Learning / GenAI. Accompagner les équipes de développement dans la mise en œuvre des solutions et assurer un rôle de référent technique. Réaliser les choix technologiques et garantir leur cohérence avec les besoins fonctionnels et les contraintes du projet. Concevoir et développer des services et API en Python. Concevoir, déployer et optimiser des architectures AWS. Mettre en place les bonnes pratiques de développement, de tests, de qualité de code et de CI/CD. Garantir la scalabilité, la sécurité, la performance et la maintenabilité des solutions. Participer aux phases de conception, de revue de code et de résolution des problématiques techniques complexes. Collaborer étroitement avec les équipes Data, IA, DevOps, Produit et Architecture. Assurer une veille technologique sur les évolutions de l'IA, du Cloud et des pratiques de développement.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Scientist "H/F" à Lille, France. Contexte : Au sein de la DSI, l'équipe DIAG (Data-Intelligence Artificielle-Gouvernance) accompagne les métiers sur les sujets autour de la DATA & l'IA. Une de ces missions est de créer de la valeur par le développement et l'adoption de projets DATA/IA à fort ROI. Les missions attendues par le Data Scientist "H/F" : 1. Exploration, conception et développement de solutions IA end-to-end : - Compréhension et traduction des besoins métier : - Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage IA. - Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. - Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques. - Conception et élaboration des modèles IA (Machine Learning & Générative) : - Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire. - Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning).. 2. Industrialisation et déploiement des solutions IA : - Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend). - Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production. - Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions IA déployées. - Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement. 3. Contributions et responsabilités d'appuis : - Garantir que les solutions IA apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise. - Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe - Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions. - Travailler en synergie avec les Data Engineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA.

AI Engineer - SC Cleared We are looking for an AI Engineer available to start in the next couple of weeks. You will need to have deep expertise of Claude, Gemini, ChatGPT and other AI tools. Experience working with Hyperscaler Stacks is essential, Azure: Azure ML Studio, ML Ops, Docker, AI & ML Concepts, Kubernetes, Terraform, Azure Machine Learning, and GIT. Responsibilities: * In depth experience of using AI agents to extract information in a regulated industry * Harnessing AI agent(s) to integrate data with internal and external sources, * Provide structured context to prompts * Orchestrating agents to progressively iterate workflows * Work with AI Technical Archtitect and Tester on Evaluation Framework & Metrics * Work with Data Engineer on Automation of feeds * Construction of pipelines Experience required: * Experience of working with XML and RDF formats * Extensive experience of Graph Databases * Excellent Programming skills in Python & Java. * Experience of Data Science Models e.g. NLP The role is for 3 months initially inside IR35 and based from home. 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 du développement des cas d'usage IA d'un grand compte, nous recherchons un Data Engineer pour construire et industrialiser les pipelines de données qui alimentent les modèles de machine learning et les applications d'IA générative. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception et le développement de pipelines ETL/ELT depuis des sources hétérogènes (APIs, bases relationnelles, flux événementiels), en batch ou temps réel ▪ La préparation et la mise à disposition des données pour l'entraînement des modèles et les architectures RAG (ingestion documentaire, chunking, vectorisation) ▪ L'alimentation et l'administration des bases vectorielles ▪ L'industrialisation de la chaîne complète — collecte, stockage, diffusion — avec sécurité et disponibilité garanties ▪ L'optimisation des performances et des coûts des traitements ▪ La documentation des pipelines et la contribution aux standards de l'équipe

Environnement de travail Poste hybride basé en Île-de-France, au sein d'une équipe technique exigeante évoluant dans un environnement full Azure. Contexte challengeant, culture de l'innovation et de l'excellence technique, avec une forte orientation IA et Cloud. Contexte de la mission Notre client recherche un Ingénieur Cloud Azure alliant une solide expertise infrastructure Azure PaaS et un vrai bagage développeur, avec de très bonnes compétences en Intelligence Artificielle. Le consultant interviendra dans un environnement full Azure pour concevoir, développer et industrialiser des solutions IA intégrées aux services Cloud, en collaboration étroite avec les équipes techniques. Ce que vous ferez • Concevoir et déployer des solutions basées sur Azure OpenAI et Copilot intégrées aux applications et services Azure • Mettre en place et opérer des pipelines Azure Machine Learning (MLOps) pour l'entraînement, le déploiement et le monitoring des modèles • Développer des composants applicatifs en Python et .NET Core pour exposer et consommer les services IA • Déployer et automatiser l'infrastructure Azure PaaS via Terraform, Bicep ou ARM (Web Apps, Function Apps, Container Apps, Azure ML Workspace...) • Construire et optimiser les pipelines CI/CD sous Azure DevOps pour les workloads applicatifs et IA • Garantir la sécurité, la gouvernance et la traçabilité des solutions via Entra ID, RBAC, Azure Policy Stack technique Azure OpenAI • Copilot Studio • Azure Machine Learning • Azure PaaS • Web Apps • Function Apps • Container Apps • Python • .NET Core • Terraform • Bicep / ARM • Azure DevOps • CI/CD • Entra ID • Key Vault • Managed Identity

Au sein d'un contexte de développement IA, notre client va recherche deux profils de développeurs Python, disposant de compétences en CI/CD et ayant des notions ou une pratique junior de l'IA mais avec avant tout une posture et capacité à apprendre le développement IA. La pratique de développement ou d'hébergement sur l'un des trois cloud provider publics est un gros plus pour ces profils. Description MUST : Développement logiciel Python MUST : Autonomie et capacité de montée en compétences CI/CD Jenkins Déploiement de solutions cloud Github Copilot BONUS : Réalisation de pipeline data / IA BONUS : Mise en place de chaîne IA Gen ( RAG, LLMAsAJudge, prompting, agentique,...) BONUS : Data science et Machine learning Livrables Code consolidé et testé. Documentation. Compétences Développement Python Connaissance ou pratique des principes du développement IA et de ses outils Utilisation d'un cloud provider.

- Concevoir et maintenir des dashboards Kibana complexes et performants. - Créer des visualisations, agrégations, filtres interactifs et fonctionnalités de drill-down. - Analyser et valoriser les données issues d'Elasticsearch, Filebeat, Logstash et THEIA. - Exploiter Kibana Machine Learning pour la détection d'anomalies et l'identification de tendances. - Traduire les besoins métiers/techniques en indicateurs et reportings pertinents. - Optimiser les requêtes et dashboards en collaboration avec les équipes Elasticsearch. - Automatiser les traitements avec Python. - Collaborer avec les équipes infrastructure et développement. Compétences impératives : - Kibana : Expert - Kibana ML : Expert - Elasticsearch : Confirmé - Python : Confirmé - Anglais professionnel

- Développer et optimiser des algorithmes en C et Python. - Porter des algorithmes Python vers C et garantir leur équivalence fonctionnelle. - Réaliser les tests de non-régression et analyses de performances. - Optimiser l'utilisation CPU, mémoire et temps de calcul sur systèmes embarqués. - Collaborer avec les équipes Hardware et IA. - Maintenir les pipelines CI/CD Jenkins. - Développer des composants backend en Java / Spring Boot. - Développer et consommer des API REST et interagir avec des bases SQL. - Gérer les échanges HTTP/HTTPS, certificats et mécanismes de sécurité. - Intégrer des outils de supervision tels que Grafana. Compétences indispensables: - C avancé - Python avancé - Développement logiciel embarqué - Optimisation algorithmique et performance - Portage Python - C - Tests de non-régression - Jenkins / CI-CD - Compréhension des contraintes hardware Atouts : IA / Machine Learning, Java, Spring Boot, SQL, REST, Grafana, sécurité HTTPS/certificats.

Nous recherchons un profil de développeur opérationnel (« hands-on ») disposant d'une expertise très avancée en développement logiciel, afin de concevoir, développer et maintenir des solutions logicielles de haute qualité, en veillant à ce que les applications répondent aux besoins métier tout en étant évolutives, sécurisées et performantes. Le poste pourra également nécessiter de piloter des développeurs externes et de collaborer à distance avec les équipes techniques basées à Paris. Vous travaillerez également en étroite collaboration avec les différentes parties prenantes afin de définir les besoins, superviser les processus de développement et améliorer en continu les systèmes, les outils et les méthodes de travail, dans le but d'accroître la productivité et la performance. Responsabilités principalesDévelopper des solutions logicielles de haute qualité répondant aux besoins métier. Respecter les standards de développement et les bonnes pratiques existantes afin de garantir la maintenabilité du code. Collaborer avec les parties prenantes afin de définir les exigences techniques. Travailler au sein d'équipes agiles pour mener à bien les projets. Produire un code sécurisé et performant. Être force de proposition pour améliorer les processus du cycle de vie du développement logiciel. Veiller à ce que les solutions soient conformes aux principes et aux directives d'architecture du groupe. Documenter les solutions techniques et assurer le transfert de connaissances au sein de l'équipe. Mettre en place des tests automatisés pour l'ensemble du code développé. ResponsabilitésConcevoir, développer, tester et déployer des solutions logicielles évolutives. Garantir la qualité du code en appliquant les bonnes pratiques, notamment en matière de tests et de documentation. Optimiser les performances des systèmes et résoudre des problématiques techniques complexes. Respecter les standards et normes de développement. Promouvoir l'apprentissage continu et les bonnes pratiques au sein de l'équipe. Participer à la planification, à l'estimation et à la réalisation des projets. Assurer le support technique des applications. Compétences / ExpérienceIndispensablesPlus de 7 ans d'expérience sur .NET. Expérience en Clean Architecture, DDD (Domain-Driven Design) et/ou TDD (Test-Driven Development). Maîtrise des pratiques DevOps (CI/CD), notamment avec Azure DevOps ou une autre plateforme cloud hyperscale. Expérience dans la conception et le déploiement de solutions cloud natives. Expérience des architectures orientées services (SOA). Bonne compréhension des principes permettant de concevoir un code maintenable et évolutif. Bonne maîtrise de SQL et connaissance d'Azure SQL Server. Anglais courant. SouhaitablesExpérience en développement front-end avec Angular. Connaissance de l'infrastructure Azure. Une expérience en intelligence artificielle ou en machine learning serait un plus.

La Direction des Systèmes d'Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l'exploitation des données par les analystes métiers et data scientists. Principales missions : - Mener les projets d'intégration (temps réel) et data (big data & insights) - Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, domain managers, architecte, data analystes et scientists) - Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques - Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) - Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d'optimiser les performances des modèles - Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation - Collaborer avec les équipes basées aux Pays-Bas pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d'optimiser les architectures - Contribuer à l'amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données Conception et mise en œuvre d'une plateforme d'intégration Azure à grande échelle, servant de hub central pour 20+ applications métier et orchestrant ~150 flux d'intégration batch et temps réel répartis sur 7 ODS. Développement de flux d'intégration avec Azure Service Bus, Azure Functions, Event Grid et Azure Data Factory pour synchroniser les données entre les différents systèmes. Développement d'orchestrations distribuées et persistantes avec Azure Durable Functions pour gérer des processus métier asynchrones. Conception et gouvernance des API d'intégration via Azure API Management selon une approche spec-first avec validation des contrats d'échange. Modélisation et optimisation des ODS afin de garantir la cohérence et la disponibilité des données opérationnelles. Optimisation des requêtes SQL et des traitements de données pour améliorer les performances et la fiabilité des flux. Développement de composants mutualisés (librairies Python, modules Bicep et Terraform) afin de standardiser les développements et accélérer l'intégration de nouveaux flux. Mise en place des pipelines CI/CD, automatisation des déploiements et amélioration de l'observabilité via la standardisation des logs et des métriques personnalisées.