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📍 Localisation : Tours (37) 🏠 Télétravail : 1 jour/semaine ou 2 jours consécutifs toutes les 2 semaines 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Durée : Longue durée, jusqu'à fin 2029 💼 Expérience : Senior 🎯 Contexte de la missionDans le cadre de projets Data & IA à forte valeur ajoutée, nous recherchons un Data Scientist Senior pour concevoir, développer et industrialiser des solutions de Data Science et d'Intelligence Artificielle. Le consultant interviendra sur des problématiques métier variées, depuis l'exploration des données et l'identification des cas d'usage jusqu'à leur industrialisation et mise en production, en collaboration avec les équipes techniques et métiers. 🛠️ Missions principalesExplorer, analyser et valoriser les données afin d'identifier des cas d'usage Data & IA. Concevoir et développer des modèles de Data Science et Machine Learning. Développer des cas d'usage d'Intelligence Artificielle appliquée. Concevoir et mettre en œuvre des solutions basées sur l'OCR. Concevoir et développer des solutions RAG. Industrialiser les modèles et solutions IA. Participer à la mise en production et au déploiement des solutions. Assurer le suivi et l'amélioration des solutions mises en production. Accompagner les équipes métiers dans l'exploitation et l'interprétation des résultats. Collaborer avec les équipes Data, IT et métiers dans un environnement pluridisciplinaire. 💻 Compétences techniques indispensablesPython : Expert Dataiku : Expert Data Science : Expert OCR : Confirmé RAG : Confirmé GitLab / GitLab CI/CD : Confirmé GCP : Confirmé ⭐ Compétences complémentaires appréciéesMachine Learning MLOps et industrialisation des modèles LLM / IA générative NLP API / FastAPI MLflow BigQuery Vertex AI Monitoring et suivi des modèles 👤 Profil recherchéFormation supérieure en informatique, Data Science, IA ou équivalent. Expérience significative en tant que Data Scientist Senior. Expérience concrète dans le développement et l'industrialisation de solutions Data & IA. Capacité à transformer une problématique métier en cas d'usage IA concret. Expérience en mise en production de modèles ou solutions IA. Bonne capacité à travailler avec des équipes techniques et métiers. Autonomie, esprit d'analyse et orientation solution. 🔎 Mots-clés recherchésData Scientist Senior • Python • Dataiku • Data Science • OCR • RAG • GitLab • GitLab CI/CD • GCP • Machine Learning • IA • Industrialisation • Mise en production • IA générative

Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions AI/ML, de l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production, avec un fort enjeu de sécurité, scalabilité et industrialisation. Missions principales : - Identifier, analyser et prioriser les cas d'usage AI/ML appliqués à la cybersécurité et à l'IAM. - Développer des modèles de Machine Learning permettant de détecter les comportements utilisateurs anormaux, les schémas d'accès suspects et les potentielles menaces de sécurité. - Concevoir, tester et déployer des modèles AI/ML scalables intégrables aux plateformes de cybersécurité. - Développer des solutions AI, LLM et Advanced Analytics. - Concevoir et optimiser les prompts, les sorties structurées et les mécanismes d'évaluation des modèles. - Mettre en place le monitoring et l'évaluation des solutions AI/ML. - Industrialiser les modèles et solutions analytiques jusqu'à leur mise en production. - Garantir la qualité, la maintenabilité, les tests et l'intégration continue. - Prendre en charge les projets de bout en bout, de la phase de découverte jusqu'à la livraison. - Collaborer avec les équipes Engineering, Cybersécurité et métiers.

Contexte :Dans le cadre de plusieurs projets stratégiques autour de la Data et de l'Intelligence Artificielle, notre client recherche un Data Scientist confirmé pour reprendre, faire évoluer et industrialiser des projets et modèles existants. Dans un environnement en pleine transformation, le consultant contribuera également à la construction d'une nouvelle stack technique basée notamment sur MLflow, Airflow et Kubernetes. Missions principales :Reprendre rapidement la compréhension des projets, modèles et codes existants. Concevoir, développer et optimiser des solutions de Machine Learning. Intervenir sur des sujets LLM, IA générative et RAG. Faire évoluer les solutions existantes afin de les intégrer à la nouvelle stack technique. Participer à l'industrialisation et au déploiement des modèles. Contribuer à la mise en place et à l'amélioration des pratiques MLOps / LLMOps. Veiller à la documentation, la maintenabilité et la qualité des solutions livrées. Participer notamment à un projet d'IA visant à générer des pré-réponses aux e-mails des utilisateurs. Livrables attendus :Modèles et solutions ML/LLM développés et optimisés. Solutions industrialisées et déployées sur la nouvelle stack. Pipelines et processus MLOps / LLMOps opérationnels. Documentation technique et fonctionnelle des solutions. Code maintenable et réutilisable. Évolution des projets existants conformément aux besoins du client.

📋 Informations sur la missionIntitulé du poste : Architecte Data / Architecte Plateforme Data Localisation : Métropole Lilloise / Roubaix (3 jours de présence sur site par semaine) TJM max : 500 € HT / jour Date de démarrage : 21/09/2026 Durée : Jusqu'au 31/12/2026 (Mission renouvelable) 🎯 Contexte de la missionDans le cadre de la synergie IT et de l'intégration de cas d'usage en IA Générative (GenAI) au sein des applications, le pôle Entrepôt de données recherche un Architecte Data senior. Au sein d'une équipe d'experts, vous aurez la charge de faire évoluer les modèles et patterns d'architecture de la plateforme Snowflake, aussi bien sur le périmètre France qu'à l'international. 📌 Objectifs & Responsabilités clésConception & Patterns d'Architecture : Concevoir, définir et documenter les nouveaux patterns d'architecture (fonctionnels, applicatifs et techniques) sur Snowflake pour l'ingestion, le traitement et la restitution de données structurées et non structurées. Rédiger les spécifications techniques de manière détaillée et exécutable pour les différentes entités et Business Units (BU). Servir d'interlocuteur privilégié pour l'intégration des usages et agents IA Générative (GenAI) au sein du pôle Data. Évolution & Gouvernance de la Plateforme : Contribuer au cadrage des nouveaux besoins techniques métiers et participer aux choix d'outils/technologies cibles. Faire évoluer le socle Data (automatisation, mécanismes de contrôle, règles de gouvernance). Accompagnement & Déploiement : Accompagner les équipes Data IT et métiers dans le déploiement et la prise en main de la plateforme Snowflake en France et à l'international. Assurer le support et l'acculturation technique auprès des différentes BU.

Dans le cadre du déploiement d'une solution d'intelligence artificielle, un Administrateur Système confirmé / Ingénieur OpenShift-Kubernetes est recherché pour accompagner l'intégration et l'industrialisation de la solution au sein d'un environnement d'entreprise complexe. Le consultant interviendra à l'interface entre l'éditeur de la solution IA et les équipes internes Infrastructure, Sécurité, Architecture et Exploitation. La mission comporte une forte dimension de cadrage technique, conseil, coordination et transfert de compétences. Responsabilités : Accompagner l'intégration technique de la solution avec l'éditeur ; Analyser les prérequis infrastructure et contribuer au cadrage de la solution ; Déployer et configurer les composants containerisés sur OpenShift / Kubernetes ; Participer à la conception et à la mise en œuvre de l'architecture technique ; Coordonner les travaux avec les équipes Infrastructure, Sécurité et Exploitation ; Mettre en œuvre les exigences de sécurité et de conformité ; Identifier les risques techniques et contribuer à leur traitement ; Participer à l'industrialisation de la solution ; Mettre en place ou contribuer aux pipelines CI/CD ; Packager et automatiser le déploiement de la solution ; Garantir les mécanismes de disponibilité, redondance et exploitabilité ; Participer à la supervision et au maintien en conditions opérationnelles ; Accompagner les phases de tests et de mise en production ; Assurer le transfert de compétences auprès des équipes internes. Livrables attendus : Dossier d'Architecture Technique (DAT) ; Dossier d'Exploitation (DEX) ; Documentation d'installation et de déploiement ; Documentation des procédures d'exploitation ; Documentation CI/CD et industrialisation ; Guides techniques et procédures de troubleshooting ; Supports de transfert de compétences.

Dans le cadre du développement d'une plateforme IA hautement sécurisée destinée aux environnements critiques, nous recherchons un Ingénieur DevSecOps / MLOps expérimenté pour industrialiser, sécuriser et maintenir les chaînes CI/CD et les environnements de déploiement IA. Vos missions : - Concevoir et industrialiser des patterns CI/CD réutilisables pour des environnements sécurisés. - Accompagner les équipes Data / IA dans le déploiement et l'exploitation de leurs modèles. - Déployer et maintenir les composants DevSecOps : sécurité du code, images, dépendances, secrets et supply chain. - Intégrer les solutions dans des infrastructures On-Prem sécurisées. - Mettre en place l'observabilité, la supervision et la traçabilité de bout en bout. - Participer aux problématiques MLOps, sécurité, conformité et gouvernance. Environnement technique : Docker, Kubernetes, Helm, Kustomize, GitLab CI, GitOps, ArgoCD, Harbor, Nexus, Vault, SAST/DAST/SCA, SBOM, PKI, mTLS, RBAC, Network Policies, Zero Trust, Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry. Connaissances appréciées : MLflow, MLOps, GPU NVIDIA, modèles IA/LLM, sécurité Kubernetes et environnements air-gapped / souverains.

Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions AI/ML, de l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production, avec un fort enjeu de sécurité, scalabilité et industrialisation. Missions principales : - Identifier, analyser et prioriser les cas d'usage AI/ML appliqués à la cybersécurité et à l'IAM. - Développer des modèles de Machine Learning permettant de détecter les comportements utilisateurs anormaux, les schémas d'accès suspects et les potentielles menaces de sécurité. - Concevoir, tester et déployer des modèles AI/ML scalables intégrables aux plateformes de cybersécurité. - Développer des solutions AI, LLM et Advanced Analytics. - Concevoir et optimiser les prompts, les sorties structurées et les mécanismes d'évaluation des modèles. - Mettre en place le monitoring et l'évaluation des solutions AI/ML. - Industrialiser les modèles et solutions analytiques jusqu'à leur mise en production. - Garantir la qualité, la maintenabilité, les tests et l'intégration continue. - Prendre en charge les projets de bout en bout, de la phase de découverte jusqu'à la livraison. - Collaborer avec les équipes Engineering, Cybersécurité et métiers.

Description du poste Le/La Senior AI Platform Engineer conçoit et fait évoluer l'infrastructure IA et GenAI globale. Intégré(e) à l'équipe Data Platform, ce rôle consiste à outiller les Data Scientists et ML Engineers tout en sécurisant la mise à disposition de LLM et d'agents IA pour l'ensemble des utilisateurs techniques. Missions principales : Architecture multi-cloud : concevoir des architectures IA robustes et sur-mesure sur AWS et GCP. Industrialisation & IaC : piloter le déploiement et l'évolution des infrastructures via Terraform. Automatisation & CI/CD : orchestrer les pipelines de déploiement continu via Git. Gouvernance & standards : définir les bonnes pratiques, créer des guides et templates, rédiger la documentation technique et assurer une veille sur l'IA générative. Accompagnement & animation : assurer le support technique, animer des Office Hours et vulgariser les enjeux complexes de la plateforme.

Contexte Renforcement des équipes DSI pour industrialiser et gouverner la plateforme IA Groupe. Mission Finaliser le déploiement et la cohérence de la plateforme IA (LiteLLM, Azure AI Foundry, Langfuse, MLflow, n8n). • Concevoir et maintenir l'architecture cible de la plateforme IA. • Définir et mettre en oeuvre les principes de gouvernance IA (architecture, sécurité, conformité, éthique). • Participer aux comités de Design Authority et produire des avis d'architecture IA. • Accompagner les Business Units dans la qualification, la conception et l'évaluation des projets IA. • Définir des patterns d'architecture IA (agents, RAG, orchestration, APIs). Livrables attendus • Dossiers d'architecture (HLD / LLD). • Avis Design Authority. • Standards et patterns IA. • Contributions à la gouvernance IA Groupe

Dans le contexte de notre développement du centre de services, nous créons une nouvelle squad pour répondre au besoin d'un grand compte international leader du retail. Au sein d'une squad de 5 personnes, tes missions Accompagner les métiers : échanger directement avec eux pour comprendre leurs irritants, analyser leurs besoins et formaliser les règles métier. Concevoir et prototyper : transformer un besoin fonctionnel en prototype exploitable ou en agent IA autonome dans des délais très courts. Développer via l'IA (estimation à 70% de ton temps) : utiliser activement l'IA générative, l'orchestration multi-agents et des assistants de code pour produire et faire évoluer les applications. Manipuler et structurer la donnée : exploiter les flux de données (SQL/NoSQL) et suivre le cycle de vie des modèles/prompts (MLflow) pour garantir la qualité des résultats. Contribuer à l'industrialisation : poser les bases d'une architecture propre (Front/Back/Cloud GCP) pour passer du PoC à une solution intégrée et pérenne.

Contexte Dans le cadre du développement de solutions IA / GenAI, nous recherchons un Senior AI Engineer / Machine Learning Engineer. Vous évoluerez sur une plateforme IA Red Hat OpenShift, intégrant GPU NVIDIA, LLM as a Service, RAG, OCR et outils MLOps. Vos missions Concevoir et développer des solutions AI / Machine Learning / GenAI. Développer des Use Cases combinant LLM, OCR, Computer Vision, NLP et règles métier. Concevoir des solutions de Document AI : extraction, classification, comparaison et validation de documents. Travailler notamment sur des Use Cases de KYC et validation automatisée de pièces justificatives. Réaliser des POC et les transformer en solutions industrialisées et exploitables en production. Développer les APIs et services IA nécessaires à leur intégration dans le SI. Participer aux choix d'architecture et aux pratiques MLOps / LLMOps. Environnement technique Python • PyTorch • CUDA • LLM / GenAI • Qwen • LiteLLM • OCR / Document AI • RAG • MLflow • Docker • Kubernetes / OpenShift • APIs REST Votre profil 5 ans minimum d'expérience en AI / Machine Learning / Data Science Engineering. Excellente maîtrise de Python. Expérience concrète en Machine Learning / Deep Learning et LLM / GenAI. Expérience en OCR, Computer Vision, NLP ou Document AI. Expérience dans l'industrialisation de solutions IA. Connaissance de Docker, Kubernetes/OpenShift et/ou MLOps appréciée. Une expérience en banque, assurance ou finance constitue un atout. Anglais professionnel.

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.

MLOps Engineer – Azure / Cloud & IA – Freelance / 6 mois de contrat initial / Bruxelles Pour le compte d'un client final qui accompagne quotidiennement des millions de particuliers et de professionnels dans toute l'Europe, nous recherchons un(e) des MLOps Engineers Séniors sur environnement Microsoft Azure, afin d'industrialiser et fiabiliser le cycle de vie des modèles d'IA à grande échelle. Informations clés de la mission Type de contrat : Prestation freelance Localisation : Bruxelles (Belgique) Rythme : Temps plein Démarrage : Dès que possible / à convenir Durée : Longue visibilité (contrats renouvelables) Télétravail : Politique hybride flexible (quelques jours sur site à Bruxelles / remote) Environnement : Contexte multiculturel, dynamique et en forte croissance Vos principales responsabilités Concevoir, automatiser et orchestrer les pipelines de bout en bout pour l'entraînement, le packaging, le déploiement et le monitoring des modèles d'apprentissage automatique (ML/DL). Industrialiser les plateformes de Machine Learning sur Azure (Azure Machine Learning, AKS, Databricks). Mettre en œuvre et maintenir les chaînes de CI/CD adaptées aux spécificités de la Data et du ML (GitOps, Azure DevOps / GitHub Actions). Mettre en place des mécanismes avancés de gouvernance, de versioning de données/modèles (MLflow, Feast/feature stores) et de tracking des métriques d'apprentissage. Assurer la surveillance continue des modèles en production (détection de data drift, concept drift, suivi des temps de latence et d'inférence). Collaborer étroitement avec les Data Scientists, les Data Engineers et les équipes d'infrastructure Cloud pour optimiser les performances et les coûts (FinOps).