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Dans le cadre du développement de solutions d'Intelligence Artificielle Générative appliquées à la cybersécurité, nous recherchons un(e) Expert(e) IA Générative / LLM Engineer pour rejoindre une équipe R&D en charge de concevoir, entraîner et industrialiser des modèles de langage spécialisés. Vous interviendrez sur des projets innovants visant à automatiser l'analyse de menaces, améliorer la détection d'incidents et assister les équipes cybersécurité grâce aux technologies d'IA les plus avancées. Vos missions: Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de langage (LLM/SLM) open source. Réaliser le fine-tuning de modèles tels que Llama, Mistral, Qwen ou équivalents. Structurer, préparer et enrichir les jeux de données d'entraînement. Mettre en œuvre des techniques d'alignement afin d'améliorer la qualité des réponses et de limiter les hallucinations. Concevoir et exécuter des campagnes d'évaluation et de benchmarking des modèles. Développer des pipelines d'entraînement, d'inférence et de validation. Collaborer avec les équipes Data, IA et Cybersécurité pour développer des solutions robustes et industrialisables. Participer à la veille technologique sur les avancées en IA Générative et LLM. Compétences techniques: Python PyTorch Hugging Face LLM / NLP Fine-Tuning LoRA / QLoRA TRL DPO / PPO / GRPO MMLU RAG Vector Database MLOps

En tant qu'Ingénieur ML au sein de l'équipe ML Platform, vous mettrez à profit votre solide expérience en industrialisation, votre maîtrise de Python et votre expertise pratique de l'entraînement de modèles. Votre rôle sera de faciliter le travail quotidien du ML Lab sur (leur "neocloud" de choix) et d'assurer la liaison avec l'outillage MLOps (principalement sur AWS), en étroite collaboration avec un ingénieur DevOps dédié. Responsabilités ClésFavoriser l'expérimentation rapide : Créer et maintenir les outils permettant aux chercheurs d'itérer rapidement sur de nouvelles approches ML. Gérer des expériences de recherche à grande échelle : Concevoir et superviser des cycles d'entraînement massifs sur l'infrastructure , en implémentant le suivi des expériences (experiment tracking) et la reproductibilité. Faciliter la collaboration externe : Permettre une collaboration sécurisée avec des partenaires académiques et l'accès aux ressources open-source tout en respectant les protocoles de sécurité. Optimisation des performances et des ressources : Profiler et optimiser les pipelines d'entraînement ; gérer efficacement les ressources GPU. Développement d'outils de recherche : Développer des bibliothèques et utilitaires spécifiques aux domaines du Lab (nouvelles architectures, techniques d'entraînement, frameworks d'évaluation). Transfert de connaissances : Partager les enseignements issus de la recherche expérimentale avec l'ensemble de l'équipe ML Platform et les chercheurs

Dans le cadre d'un programme d'innovation en cybersécurité, nous recherchons un Expert en Intelligence Artificielle Générative pour concevoir, entraîner et évaluer des modèles de langage spécialisés destinés à assister les équipes opérationnelles dans l'analyse des menaces et l'automatisation des processus de sécurité. Le consultant interviendra sur les missions suivantes : Réaliser le fine-tuning de modèles de langage open source (LLM/SLM) sur des jeux de données spécialisés. Concevoir et mettre en œuvre des stratégies d'alignement des modèles afin d'améliorer la qualité des réponses et de réduire les hallucinations à l'aide de techniques de Reinforcement Learning (DPO, PPO, GRPO...). Structurer, préparer et formater les données d'entraînement selon les meilleures pratiques (ChatML, Alpaca, etc.). Développer des pipelines d'évaluation et de benchmarking permettant de mesurer les performances des modèles à l'aide de benchmarks de référence (MMLU, GSM8K, LLM-as-a-Judge...). Collaborer avec les équipes métier et techniques afin de concevoir des solutions IA robustes, performantes et adaptées aux besoins opérationnels. Compétences requises : Expertise en fine-tuning de LLM avec LoRA, QLoRA et frameworks tels que TRL, Unsloth ou Axolotl. Maîtrise des techniques d'alignement et de Reinforcement Learning appliquées aux modèles de langage. Solides compétences en Python et PyTorch. Expérience des méthodologies d'évaluation des modèles d'IA générative. Connaissance des environnements MLOps et des outils de déploiement (Hugging Face Hub, vLLM, Ollama, Triton) appréciée. Une sensibilité aux problématiques de cybersécurité constitue un atout.

Contexte mission Dans le cadre de l'accélération sur l'Intelligence Artificielle de notre client, nous recherchons un(e) Data Scientist IA capable de concevoir, développer et industrialiser des modèles avancés de Machine Learning et d'IA générative. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les métiers, les équipes Data et IT afin d'identifier, développer et déployer des solutions innovantes créant de la valeur, tout en respectant les exigences réglementaires et de gouvernance. Principales responsabilités Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et d'IA Générative Réaliser des analyses exploratoires de données et du feature engineering Entraîner, tester, calibrer et optimiser les modèles Développer des solutions basées sur le NLP et les LLM Effectuer des analyses statistiques avancées pour identifier des opportunités business Collaborer avec les équipes métiers pour transformer les besoins en cas d'usage concrets Garantir la robustesse, la performance et l'explicabilité des modèles Participer au suivi et à l'amélioration continue des modèles en production

Dans le cadre du développement de notre Security Operations Center (SOC), nous intégrons des technologies d'Intelligence Artificielle Générative afin d'automatiser l'analyse des menaces, contextualiser les alertes de sécurité et assister nos analystes dans leurs activités quotidiennes. Nous recherchons un(e) Expert(e) IA Générative / LLM Engineer, spécialisé(e) dans le fine-tuning, l'alignement et l'évaluation de modèles de langage (LLM/SLM), afin de concevoir des modèles souverains, performants et hautement spécialisés dans le domaine de la cybersécurité. Vous rejoindrez une équipe R&D Cyber en étroite collaboration avec les équipes SOC pour développer des solutions d'IA fiables, explicables et adaptées aux enjeux opérationnels de la détection et de la réponse aux incidents. Vos missions : En tant qu'Expert IA, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des modèles de langage : Fine-tuning et spécialisation des modèles : Adapter et spécialiser des modèles open source (Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi…) sur des corpus métiers liés à la cybersécurité (logs, rapports CTI, playbooks, documentation technique, procédures SOC). Mettre en œuvre des techniques de Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT) telles que LoRA et QLoRA. Optimiser les performances des modèles tout en maîtrisant les coûts d'entraînement. Alignement des modèles : Concevoir des stratégies permettant de limiter les hallucinations et d'améliorer la fiabilité des réponses. Mettre en œuvre des approches d'alignement telles que DPO, GRPO ou PPO. Garantir la robustesse, la cohérence et la sécurité des réponses produites par les modèles. Structuration des données : Concevoir et préparer les jeux de données d'entraînement. Définir les formats conversationnels les plus adaptés (ChatML, Alpaca ou équivalents). Assurer la qualité, la cohérence et la traçabilité des données utilisées. Évaluation et benchmarking : Définir des protocoles d'évaluation reproductibles. Construire des benchmarks internes et comparer les performances des modèles. Exploiter des méthodologies telles que MMLU, GSM8K, LLM-as-a-Judge ou Evaluation Arena afin de mesurer objectivement les performances. Industrialisation : Participer au déploiement et à l'optimisation des modèles pour les usages opérationnels du SOC. Contribuer à l'amélioration continue des pipelines IA et des pratiques MLOps

Je recherche un Full Stack Engineer passionné par le Computational Design, les technologies 3D et l'Intelligence Artificielle pour rejoindre une équipe R&D travaillant sur des projets innovants à la croisée du design, de la simulation et de l'IA. 🎯 Vos missions : Concevoir et développer des plateformes Full Stack dédiées au Computational Design. Développer des APIs performantes avec Python / FastAPI. Concevoir des interfaces web modernes avec React ou Vue.js. Intégrer des modèles d'IA et de Machine Learning dans des applications de production. Manipuler et structurer des données 3D, géométries et workflows de simulation. Participer au déploiement Cloud, Docker et aux pipelines CI/CD. Collaborer avec des designers, chercheurs IA et ingénieurs dans un environnement d'innovation.

Contexte Le client intègre des technologies d'Intelligence Artificielle Générative au sein de son SOC afin d'automatiser l'analyse de menaces, de contextualiser les alertes de sécurité et d'assister les analystes. L'objectif est de concevoir des modèles de langage (LLM/SLM) souverains et ultra-spécialisés en cybersécurité. Le/la consultant(e) travaillera en collaboration directe avec l'équipe R&D Cyber et l'équipe SOC, dans un environnement de recherche et développement agile. Rôle et responsabilités principales Fine-tuning de LLM open-source (Llama, Mistral, Qwen…) sur des données de cybersécurité (logs, rapports CTI, playbooks) Mise en œuvre de techniques d'apprentissage par renforcement pour limiter les hallucinations et sécuriser les réponses générées Définition et application des formats de prompt et de conversation pour l'entraînement des modèles • Structuration et formatage des datasets d'entraînement textuels Mise en place de pipelines d'évaluation et de benchmarking pour mesurer la performance des modèles "Cyber" face aux standards du marché Vulgarisation des concepts IA auprès de profils cybersécurité (analystes SOC, RSSI) Collaboration directe avec l'équipe R&D Cyber et l'équipe SOC Livrables attendus Modèles LLM/SLM fine-tunés et spécialisés en cybersécurité Datasets d'entraînement structurés et formatés (ChatML, Alpaca) Pipelines d'évaluation et de benchmarking (interne et standards du marché) Rapports de performance comparative des modèles

Date de démarrage : ASAP Date de fin : 25/06/2027 (Mission de longue durée) Localisation : Massy (Rythme : 2 jours par semaine sur site) Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 510 € HT Contexte et Mission : Au sein de l'Analytics Factory, entité transverse qui conçoit et développe les services analytiques à forte valeur ajoutée pour soutenir la prise de décision stratégique, vous serez le moteur technique de la transformation digitale des points de vente physiques. Votre objectif principal consistera à concevoir, développer et déployer en production des modèles de Computer Vision innovants. Vous rejoindrez un projet d'envergure phare : le Monitoring Temps Réel de l'Étagère, visant à transformer les rayons physiques en flux de données exploitables pour optimiser l'excellence opérationnelle et l'expérience client. Livrables et Enjeux clés :Développer des solutions capables de comprendre parfaitement la disponibilité, la conformité des rayons et les mouvements des stocks via l'analyse d'images. Relever des défis de détection d'objets et de reconnaissance de produits à très grande échelle. Assurer l'industrialisation et le déploiement de ces modèles dans un environnement de production en temps réel. Compétences Techniques et Expertises Requises : Incontournables (Must have) :Langage : Maîtrise experte de Python. Cloud & MLOps : Expérience significative sur l'écosystème GCP (Google Cloud Platform) et l'utilisation de Vertex AI pour le cycle de vie des modèles. Algorithmes : Solides compétences en Deep Learning appliquées à la vision par ordinateur. Souhaitées (Nice to have) :Modèles de pointe : Connaissance et manipulation de modèles récents tels que YOLO, SAM (Segment Anything), DINOv2 pour le feature extraction ou équivalents. Recherche d'images : Expérience avec les bases de données vectorielles (Vector Databases) pour le matching et l'indexation de produits à grande échelle. Frameworks & Outils : Pratique courante de PyTorch, TensorFlow, OpenCV et des environnements conteneurisés (Kubernetes).

Vous rejoignez le client en tant qu'AI Agent Builder, au cœur de notre infrastructure. Votre terrain de jeu : tous les départements internes, des millions de transactions, des données riches et des problématiques métier concrètes, fraude, conversion, comportements marchands. Vous n'êtes pas là pour faire de la R&D dans le vide. Votre mission est de concevoir, construire et déployer en production des agents IA autonomes ainsi que la plateforme qui les gère, capables d'exécuter des tâches complexes, d'orchestrer des outils et des API, et de prendre des décisions dans un cadre défini, le tout avec une gouvernance rigoureuse pour garantir sécurité et conformité à tout moment, aussi bien pour un usage interne que directement dans le produit. Vous travaillez en lien étroit avec l'ensemble des équipes du client. Ce que vous ferez concrètement : Concevoir des agents IA de bout en bout Vous identifiez les cas d'usage à fort potentiel d'automatisation agentique : support client, opérations internes, assistance marchande dans le produit… Vous concevez l'architecture de l'agent : découpage des tâches, choix des outils exposés, stratégie de raisonnement, boucles de correction Vous intégrez ces agents dans notre écosystème produit et nos outils internes, avec les mêmes exigences de robustesse et de scalabilité que n'importe quel composant en production Vous bâtissez la plateforme de gestion des agents et assurez la gouvernance pour garantir la sécurité et la conformité à tout moment Évaluer, monitorer et itérer Vous construisez des frameworks d'évaluation pour mesurer la fiabilité, la pertinence et les dérives de vos agents, pas seulement leur capacité à produire une réponse qui sonne bien Vous monitorez le comportement des agents en production et mettez en place les garde-fous nécessaires (limites d'action, validation humaine, fallback) Vous itérez rapidement à partir des retours terrain et des métriques business Embarquer les équipes Vous travaillez en lien étroit avec notre AI Engineer, les équipes Tech & Data pour cadrer les cas d'usage et livrer des agents qui s'intègrent réellement dans les processus existants Vous accompagner l'ensemble des équipes (Tech et non-Tech) dans l'adoption des outils agentiques afin de leur donner les outils et la connaissance nécessaires à la création d'agents en autonomie. Stack et environnement LLM APIs (OpenAI, Anthropic, autres selon le besoin), frameworks agentiques (type LangGraph, LangChain, CrewAI ou équivalent), ainsi que des solutions no-code / low-code d'orchestration d'agents (type n8n, Dust ou équivalent) Python, GCP (BigQuery, Dataform, Pub/Sub), bases vectorielles pour le RAG Méthodologie agile, forte proximité avec les équipes Data et Tech