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Objectif de la mission Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagenemnet dans le cadre d'une mission en data Science. La mission consiste en: science des données, en machine learning. analyse de grands ensembles de données, du développement de modèles prédictifs et de la mise en œuvre d'algorithmes de machine learning et de LLM pour résoudre des problèmes complexes. Qualifications: - Expérience avérée en analyse de données, machine learning (random forest, SVM, k-means, PCA, …) - Excellentes capacités de communication et de travail en équipe. - Expérience avec PostgreSQL et MongoDB - Connaissance des outils de visualisation de données (powerBI) - Familiarité avec la plateforme cloud Azure - Expérience avec les LLMs Les tâches sont: - Analyse et interprétation des ensembles de données (structurées et non structurées) sur les produits et services et l’environnement de travail des collaborateurs BNP pour identification des motifs et des tendances. - Développement et mise en œuvre des modèles de machine learning et des LLM pour détection, prédiction et classification des données. L’objectif principale étant du datamining sur les tickets d'incidents des utilisateurs. - Construction et maintient des pipelines de machine learning pour les modèles d'IA/ML dans des environnements de production. - Collaboration avec les ingénieurs logiciels et les ingénieurs de données pour intégrer les modèles d'IA dans des applications évolutives. - Analyse et interprétation des résultats des modèles pour affiner des algorithmes et amélioration des performances

OBJECTIFS DE LA PRESTATION Implémenter un outil de monitoring dédié à la surveillance de la qualité des données issues des Stress Test Marché. Garantir que les sorties de stress‑test respectent les exigences de complétude, cohérence et conformité avant leur diffusion aux équipes de risk‑management. - Surveillance qualité : Garantir la complétude, la cohérence et la conformité des sorties de Stress Test avant diffusion. - Suivi d’indicateurs de risque : Produire des KPI et visualiser leurs évolutions. - Détection d’anomalies IA : Implémenter des modèles de machine learning pour identifier automatiquement des problèmes de qualité des données. - Industrialisation : Intégrer le composant dans le pipeline CI/CD existant et le livrer sous forme de micro service containerisé.

🎯 Contexte Vous rejoignez le développement d'une application innovante orientée data et performance marketing , permettant aux équipes internationales de : mesurer la performance des contenus digitaux optimiser leur diffusion maximiser l'impact des campagnes sur les réseaux sociaux Le produit est actuellement en phase MVP avec une forte adoption initiale , nécessitant un passage à l'échelle avant un déploiement global. 👥 Organisation Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de : Product Owner UX Designer Data Scientists Data Engineers Développeurs Full Stack Vous serez encadré(e) par un Tech Lead . 🚀 Missions principales Développement Full Stack (Python / React) Mise à l'échelle de l'application (scalabilité & performance) Industrialisation de pipelines ML (entraînement, déploiement) Gestion de modèles de machine learning dans le cloud Développement de solutions basées sur IA générative (agents, plateformes dédiées) Participation au design d'architecture technique Collaboration étroite avec les équipes produit et data 🛠️ Stack technique Frontend : React Backend : Python, FastAPI (Node.js en option) Bases de données : PostgreSQL, MongoDB Cloud : GCP Montreal Associates is acting as an Employment Business in relation to this vacancy.

Nous recherchons un Data Scientist pour accompagner un acteur majeur du secteur industriel dans le déploiement d'une solution de maintenance prédictive, au sein d'un environnement technique hybride combinant infrastructure on-premise et cloud Databricks (Azure). La mission s'inscrit dans un projet d'étude structuré en plusieurs phases, mené dans un contexte Agile, avec des livrables attendus à chaque jalon. L'objectif est de concevoir et d'industrialiser des modèles d'analyse permettant de détecter, diagnostiquer et anticiper les pannes d'équipements industriels, en s'appuyant à la fois sur des données réelles collectées en service et sur des données simulées de dégradation. Le projet implique une collaboration étroite avec des équipes Data Engineering et des experts métier maintenance, dans une logique de co-construction et de montée en maturité analytique progressive. Responsabilités : - Réaliser l'exploration et la caractérisation des données (signaux bruts, indicateurs, tendances) à l'aide d'un outil dédié restituant l'identité graphique de chaque type de panne - Conduire la sélection de features discriminantes permettant de distinguer un équipement sain d'un équipement défaillant, à partir de données en service et de données simulées - Développer et évaluer des modèles de diagnostic couvrant les différents modes de panne identifiés - Concevoir des modèles de pronostic (trajectoires de descripteurs, prédiction de pannes) en mobilisant des approches de machine learning supervisé et non supervisé - Participer à la mise en œuvre des pipelines de données et à leur orchestration (Airflow, Azure Data Factory, Databricks Jobs) - Contribuer aux pratiques MLOps : versionnement des modèles, suivi des expérimentations et gestion du cycle de vie via MLflow - Produire des restitutions claires et exploitables à destination des équipes métier, via des outils de visualisation adaptés (PowerBI, Dash, RShiny) - Collaborer avec les Data Engineers sur les aspects de gestion de la donnée, de gouvernance et d'environnement de développement partagé

Contexte Nous recherchons un Développeur IA pour contribuer à la transformation des processus ITSM grâce à des technologies innovantes telles que l’IA, les systèmes RAG, les agents IA, le machine learning et l’automatisation intégrés à ServiceNow. Missions : Concevoir et mettre en œuvre des systèmes RAG et des agents IA (classification, assistance, automatisation et génération de réponses). Optimiser les interactions avec les LLM via le prompt engineering. Analyser et améliorer les performances des modèles IA. Développer et ajuster des modèles de machine learning. Participer à la documentation et à la capitalisation des connaissances.

Nous accompagnons un acteur majeur du secteur numérique en Europe dans le renforcement de son équipe "Search". Vous interviendrez au cœur d'un système critique à fort trafic, responsable de l'indexation, des API de recherche et des systèmes d'alertes à grande échelle. Dans un environnement hautement exigeant (SLA stricts), vous jouerez un rôle clé de bout en bout : de la conception système à l'amélioration continue, en passant par le déploiement et les opérations en production. Missions Concevoir, développer et maintenir des services backend hautement scalables, principalement en C# / .NET . Contribuer à des services, outils et intégrations basés sur TypeScript . Construire des API REST de niveau production et des systèmes orientés événements. Concevoir et opérer des architectures Cloud-native sur AWS (ECS, Lambda, SQS, EventBridge, etc.). Gérer l'infrastructure as code avec Terraform et optimiser les pipelines CI/CD. Assurer l'observabilité, la fiabilité et la gestion des incidents en production (Datadog). Collaborer activement avec les équipes Produit, Data et Machine Learning.

Dans le cadre du développement de nos activités Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Ingénieur Data / IA afin de participer à la conception, au développement et à l’industrialisation de solutions data innovantes. Missions principales Développer et maintenir des pipelines de traitement de données Participer à la conception et à l’industrialisation des solutions Data & IA Concevoir et optimiser les flux d’ingestion, transformation et exploitation des données Collaborer avec les équipes Data, métiers et techniques sur les projets IA Développer et déployer des modèles de Machine Learning et d’IA générative Mettre en place les bonnes pratiques de qualité, monitoring et automatisation Participer à l’amélioration continue des plateformes Data Industrialiser les traitements et automatiser les workflows Assurer la fiabilité, la performance et la sécurité des traitements de données Contribuer à la documentation et au partage des bonnes pratiques Participer aux phases de tests, validation et mise en production Environnement technique Plateformes Data Cloud Pipelines ETL / ELT Outils d’orchestration & automatisation Environnements IA & Machine Learning Architecture Data moderne & scalable Méthodologies Agile & DevOps

Au sein de l'entité Data de la Fabrique Digitale, vous intervenez sur les projets transverses de l'entreprise autour des solutions de BI, Big Data, Data Analytics, DataViz et Data Science. La plateforme Data couvre notamment des référentiels de données, des datawarehouses métiers, un datalake, des solutions de simulation et de prévision, des algorithmes de prédiction ainsi que des solutions de restitution Self BI et de services managés. Mission : Accompagner les squads projets dès la phase de cadrage jusqu'à la mise en production. Apporter une expertise plateforme et architecture aux équipes projets. Participer aux cérémonies Agile et représenter la plateforme Data lors des instances clés (Go/NoGo, comités stratégiques, etc.). Définir et contribuer à la stratégie de sauvegarde, de PRA/PCA et aux mécanismes de restauration des services. Accompagner les Tech Leads dans les choix d'architecture et la rédaction des dossiers d'architecture technique (DAT). Contribuer à l'amélioration continue des briques socles de la plateforme. Identifier les risques techniques et proposer les plans d'actions associés. Superviser les interventions des experts Data Engineering, Data Management, DataViz et Machine Learning. L'environnement technique repose principalement sur : AWS (Cloud Public) Databricks Power BI GitLab CI/CD Jira et Confluence Livrables attendus Documents de cadrage et d'architecture (DAT, DEX, contrats d'interface, CCD). Études techniques, PoC et recommandations d'architecture. Analyses de risques et audits de faisabilité. Macro-estimations budgétaires et offres de solutions techniques. Procédures d'exploitation, de maintenance et de reprise d'activité.

Valorisation des données SAP Identifier, analyser et exploiter les données issues de SAP (MM, SD, PP, CO, PS, BW/4HANA, CDS Views, données transactionnelles et référentielles). Comprendre et naviguer dans la complexité des modèles de données SAP afin de garantir la qualité et la pertinence des données utilisées. Identifier les sources de données les plus adaptées aux cas d'usage métiers. Évaluer la qualité, la cohérence et la richesse des données disponibles. Formuler des recommandations concernant la consolidation, l'enrichissement ou la transformation des données. Développement de cas d'usage Data & IA Explorer et concevoir des scénarios d'analyse avancée et de prédiction. Développer des modèles statistiques et de machine learning répondant à des problématiques métier concrètes. Comparer et évaluer différentes approches algorithmiques en fonction des enjeux opérationnels. Concevoir et développer des agents IA et des workflows automatisés s'intégrant dans les processus métiers. Industrialisation et intégration Assurer l'intégration et l'exploitation des données SAP au sein de Dataiku. Industrialiser les développements réalisés au sein de l'écosystème Data et IA de l'entreprise. Participer à l'intégration des solutions dans les systèmes d'information métiers. Contribuer à l'amélioration continue des architectures Data et IA. Accompagnement et gouvernance Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers, la DSI et les équipes Data. Accompagner les équipes internes dans la montée en compétence sur les sujets Data, SAP et IA. Assurer le reporting d'avancement des travaux et des livrables en coordination avec le PMO. Réaliser une veille active sur les innovations Data, IA et technologies SAP. Livrables attendus Cas d'usage Data et IA. Modèles prédictifs. Agents IA et workflows automatisés. Recommandations de valorisation des données SAP. Documentation et transfert de compétences. Reporting de pilotage et indicateurs de suivi.

Contexte Dans le cadre de l'accélération de sa stratégie Data & Intelligence Artificielle, notre client recherche un Architecte Fonctionnel Data & IA capable de structurer et piloter la stratégie produit autour des solutions Data, IA Générative et systèmes agentiques. L'objectif est de construire une vision cohérente du portefeuille de solutions existantes, d'identifier les usages pertinents pour les métiers et de définir les standards d'adoption à l'échelle de l'organisation. Vos missions Stratégie & Gouvernance Cartographier les solutions Data et IA existantes ; Définir les doctrines d'usage associées aux différentes solutions ; Construire les critères de choix entre solutions concurrentes ; Participer à la stratégie produit Data & IA ; Assurer la cohérence des initiatives Data et IA avec la stratégie globale de l'entreprise. Architecture d'Entreprise Définir les principes d'architecture et les standards associés ; Produire les référentiels d'architecture Data & IA ; Évaluer l'impact des nouvelles solutions sur le SI existant ; Garantir la non-redondance et la cohérence des solutions déployées. Conseil & Accompagnement Accompagner les équipes métiers et Delivery dans leurs choix technologiques ; Formaliser des schémas de décision exploitables ; Diffuser les bonnes pratiques et contribuer à la montée en compétence des équipes. Environnement & Expertises attendues Compétences impératives IA Générative Produits Data et plateformes Data Produits IA, Machine Learning et systèmes agentiques Architecture d'Entreprise Français courant Compétences appréciées TOGAF ou framework équivalent Gouvernance Data MLOps Architecture Cloud Souveraineté numérique et enjeux réglementaires

En tant qu’AI Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’Intelligence Artificielle, allant du Machine Learning classique aux cas d’usage de GenAI. Vous travaillez au cœur des plateformes Data et ML afin de garantir la robustesse, la performance, la scalabilité et la maintenabilité des modèles et services IA mis en production, au service des équipes métiers et produits. Expérience attendue : 3+ ans en ingénierie IA / ML / Data, avec une forte orientation production. Vous correspondez au/à la AI Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires , en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d’un fort esprit analytique , de rigueur et de pragmatisme Vous êtes autonome, proactif et doté d’un solide sens des responsabilités Vous savez communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques, et vulgariser des sujets complexes Vous savez prioriser vos tâches , gérer les contraintes (qualité, délais, coûts) et respecter vos engagements Vous disposez d’un solide bagage en software engineering , vous permettant de développer des solutions IA robustes, lisibles, maintenables et testables , principalement en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes à l’aise avec les outils de versioning (Git) et les workflows collaboratifs associés Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data / ML Cloud (ex. Databricks ou équivalent) Vous comprenez les enjeux de préparation des données , de feature engineering et de qualité des datasets pour les usages ML / AI Vous avez une experience dans l’ industrialisation des modèles ML , incluant entraînement, validation, versioning et déploiement Vous êtes sensibilisé aux pratiques MLOps (gestion du cycle de vie des modèles, reproductibilité, monitoring) Vous avez une appétence pour les cas d’usage GenAI (LLM, RAG, embeddings, agents) et savez concevoir et mettre en œuvre de frameworks d’évaluation pour les systèmes GenAI incluant : évaluation de la qualité des réponses (relevance, faithfulness, completeness), validation des chaînes de retrieval et d’embeddings, comparaison de prompts, modèles ou configurations

Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles Machine Learning et nécessite une expertise externe afin de sécuriser leur mise en production, leur exploitation et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre les équipes Data Science et Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation industrialisation, MLOps et DataOps, dans des environnements DEV / TEST / PROD. Objectifs et livrables : -Industrialisation des projets Machine Learning développés sous Dataiku DSS -Mise en place et maintien d’une chaîne MLOps robuste et sécurisée -Déploiement et supervision des modèles ML en production -Connexion et gestion des flux de données vers Dataiku DSS -Garantir la performance, la gouvernance et la fiabilité des pipelines data -Accompagnement du passage des POC vers la production -Contribution aux bonnes pratiques MLOps & DataOps Livrables attendus : -Pipelines MLOps industrialisés et documentés -Modèles ML supervisés en production -Connecteurs Dataiku opérationnels -Documentation d’exploitation et recommandations d’amélioration continue Profil recherché : Nous recherchons un expert Dataiku DSS disposant d’une expérience significative en industrialisation de projets Machine Learning et en mise en place de chaînes MLOps. Le candidat doit être capable d’intervenir aussi bien sur les problématiques build que run, avec une forte sensibilité aux enjeux d’exploitation, de sécurité et de gouvernance des données. Une excellente maîtrise de Python, SQL et des outils CI/CD est attendue, ainsi qu’une bonne compréhension des architectures Data et des environnements Cloud (AWS, GCP ou Azure). Le profil doit être autonome, structuré et capable de collaborer avec des équipes Data Science, Data Engineering et Infrastructure.

Dans le cadre des projets portés par le groupe, vous intervenez comme Data Engineer expérimenté afin de contribuer à la conception, l’industrialisation et la maintenance de solutions data innovantes. Vous participez à la définition des solutions applicatives, au développement des traitements data, à leur intégration technique, ainsi qu’à leur suivi en production. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL / ELT pour des données structurées et non structurées. Préparer des datasets exploitables pour des usages d’exploration, d’analyse avancée, de data science ou de machine learning. Participer à l’industrialisation de modèles statistiques ou de machine learning. Mettre en œuvre les chaînes d’intégration, de déploiement et de suivi des solutions en production dans une logique DataOps / MLOps . Versionner les données, les modèles et le code. Monitorer la performance, la qualité et les coûts des traitements. Contribuer à l’amélioration continue des produits et solutions de la squad. Participer aux phases d’intégration, de recette technique et de mise en production. Surveiller les processus existants, identifier les axes d’amélioration et fiabiliser les traitements. Documenter les systèmes, les pipelines, les modèles et les processus mis en œuvre. Collaborer avec les membres de la squad, les équipes techniques, les utilisateurs et les parties prenantes métier.

Lead Technology Full Stack Engineer - 100% Remote - OUTSIDE IR35 You will lead a team of engineers, working across both front-end and back-end technologies while collaborating with architecture, cloud, product, and data science teams. The position is ideal for a hands-on technical leader who enjoys building scalable products and mentoring high-performing engineering teams. Lead Technology Full Stack Engineer Responsibilities Own end-to-end technical design and delivery across React, TypeScript, Vite, and Golang platforms. Define API standards, service architecture, and application design patterns. Lead engineering design reviews, code reviews, and technical decision making. Establish development standards, testing frameworks, and quality controls. Design and maintain CI/CD pipelines, containerisation, and cloud deployment processes. Collaborate with architects and data science teams to integrate AI and machine learning capabilities. Work closely with product and UX teams to deliver intuitive customer experiences. Provide technical governance, engineering assurance, and risk management across delivery programmes. Lead Technology Full Stack Engineer Skills and Experience Minimum 5 years' full stack engineering experience. Strong expertise in TypeScript, React, and modern front-end development. Strong Golang development experience including microservices and API development. Experience designing cloud-native SaaS platforms within AWS, Azure, or GCP environments. Must have knowledge of Open Banking, PSD2, payment processing, or financial services integrations. Proven experience leading engineering teams and mentoring developers. Strong understanding of Agile software delivery practices. Experience with gRPC, GraphQL, AI integration, event-driven architectures, or real-time processing desirable. To apply, please send your CV by pressing the apply button. Due to high volume of applications, only shortlisted CVs will be contacted.

Dans le cadre d'une mission de longue durée au sein d'un acteur majeur de la grande distribution, vous intégrez une Analytics Factory chargée de concevoir et de déployer des services analytiques avancés à destination des équipes métier. Le projet porte sur la digitalisation et l'automatisation du processus promotionnel via un portail collaboratif intégrant directement les fournisseurs. Au cœur du dispositif, trois agents intelligents sont en cours de développement et de déploiement : un agent dédié à la négociation (automatisation des demandes, simulations d'impact CA/marge, contre-propositions), un agent de pilotage (ajustement dynamique des catalogues sous contraintes, alertes) et un agent d'administration (génération automatisée d'appels d'offres et de mandats). Ces agents s'inscrivent dans un écosystème Data existant et structuré, avec lequel des connecteurs robustes devront être développés et maintenus. La roadmap prévoit la livraison d'un socle collaboratif de base en première phase, suivie du déploiement complet des agents IA en seconde phase. Vous évoluez dans un environnement Agile/Scrum, en lien étroit avec les équipes métier, data engineering et architecture, et contribuez à toutes les phases du cycle logiciel — de la conception jusqu'au run en production. Responsabilités : - Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et des algorithmes d'optimisation de la performance (pricing, promotion) - Structurer des modèles de données pour alimenter les agents IA (inputs agents, référentiels produits) - Concevoir des workflows agentiques intégrant de l'IA générative et du NLP (analyse de messages, génération de réponses, interaction automatisée) - Développer et déployer des modèles ML en production (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) - Explorer, transformer, nettoyer et enrichir des jeux de données pour les rendre exploitables - Développer des connecteurs avec l'écosystème data interne et externe - Assurer la qualité, la maintenabilité et la simplicité du code (principes SOLID, YAGNI, tests, Sonar) - Appliquer les pratiques DevOps (CI/CD, Git) et les principes d'observabilité pour le monitoring des modèles - Gérer le versioning des données et des modèles - Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement au sein de l'équipe