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Lead Développeur MLOps Python - Spécialiste IA/RAG Cette mission s'adresse à des profils seniors ayant déjà industrialisé des solutions IA/RAG en production et maîtrisant les enjeux de passage à l'échelle. Profil avec un mindset sales: au-delà de ses compétences techniques, dispose d’un profil capable de s’imposer, de proposer des solutions, de prendre des initiatives, de mener des recherches et de tenir ses engagements. Mission Nous recherchons un Lead MLOPS Python pour industrialiser les développements IA/Data Science avec un focus sur les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les LLM . Contexte Les Data Scientists développent des solutions expérimentales (modèles, RAG, pipelines IA) que vous devrez transformer en solutions robustes déployables en production à grande échelle. Responsabilités principales Industrialisation des systèmes RAG/LLM : Automatiser le processing de documents volumineux (ex: PDFs 250+ pages) Mettre en place des pipelines de chunking et d'indexation automatiques Gérer la montée en charge des bases de connaissances Implémenter des métriques de monitoring pour détecter les dérives des modèles Architecture & Scalabilité : Concevoir des workflows complexes pour tâches longues (pipelines multi-étapes) Déployer sur infrastructure cloud (Azure/AWS/GCP) Containerisation avec Docker/Kubernetes Mise en place de CI/CD spécialisés pour l'IA Développement & Bonnes Pratiques : Refactorisation du code Data Science selon les standards industriels Injection de dépendances, programmation orientée objet Tests automatisés, clean code, modularité Gestion des dépendances et versioning des modèles MLOps & Monitoring : Supervision des performances des modèles en production Détection du drift et mise en place d'alertes Gestion des réentraînements automatiques Tableaux de bord et métriques business Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert (5 - 10+ ans d'expérience) 1 Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure/AWS/GCP) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité) / AWS / GCP Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Exemple de cas d'usage concret "Un utilisateur upload un PDF de 250 pages. Le système doit automatiquement : Découper le document en chunks optimaux Indexer dans la base vectorielle Permettre des requêtes précises ('dates des événements X') Monitorer la qualité des réponses Alerter en cas de dégradation" Votre rôle : Transformer le script Python du Data Scientist en solution industrielle, scalable et monitorée. Modalités Durée : 6-12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Hybride (2-3 jours sur site) Démarrage : ASAP Profil du candidat Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert ((5 - 10+ ans d'expérience) Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité) / AWS / GCP Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Description de l‘entreprise Pourquoi cette mission est unique Cette opportunité vous permettra de façonner l'avenir de l'IA dans un contexte où vos décisions techniques auront un impact direct sur des millions d'utilisateurs. Vous ne serez pas un simple exécutant, mais un architecte de solutions qui influence la roadmap technologique. Ce qui vous attend : Autonomie technique : Liberté de choix sur les architectures et technologies Visibilité : Présentation de vos réalisations au comité de direction Impact business : Vos optimisations se traduisent directement en gains mesurables Veille technologique : Accès privilégié aux betas Microsoft et APIs exclusives Réseau professionnel : Collaboration avec des experts IA reconnus dans l'écosystème français Vous évoluerez dans un environnement où l' excellence technique rencontre l' innovation business , avec le support d'une équipe qui croit en vos compétences et vous donne les moyens d'exprimer votre talent. Modalités Durée : 12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Paris La Défense - Hybride (2 jours sur site / 3 jours remote) Démarrage : ASAP

🔍 Nous recherchons un(e) Data Scientist spécialisé(e) en GenAI / RAG prêt(e) à vivre une nouvelle aventure au PORTUGAL ! ☀️ Vous interviendrez en tant que Business Analyst GenAI sur le traitement de cas d'usages (RAG / Agents conversationnels) et la gestion d'une plateforme Low Code 🎯 Vos missions principales : ✅ Comprendre les besoins métiers & techniques et les traduire en spécifications ✅ Gérer et enrichir la base documentaire alimentant les agents conversationnels ✅ Faire évoluer la plateforme Low Code : corrections, évolutions, nouvelles features ✅ Collaborer au quotidien avec les développeurs Java & équipes techniques ✅ Intégrer des chatbots et accompagner la mise en production ✅ Challenger les usages métiers, cadrer les besoins, créer la vision produit ✅ Participer aux travaux autour du RAG, embeddings et base vectorielle interne

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : 💡 Contexte /Objectifs : Le département Tech Expertise & Solutions a pour vocation d'accompagner la transformation digitale de nos métiers, en lien avec la stratégie du client. Ce centre d'expertise transverse est orienté développement, innovation, data, IA... Prestation au sein du Lab Innovation, en charge de concevoir des projets pilotes et produits finis innovants à destination du groupe et des clients. Nous recherchons un business analyst ayant des connaissances sur les sujets d'IA et d'IA générative, afin de travailler notamment au développement et déploiement d'une plateforme de recherche documentaire augmentée par l'IA générative, aussi connu sous le terme RAG (Retrieval Augmented Generation). 🤝 Les missions sont : • Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists. • Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées. • Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration. • Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme. • Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets • Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client.

Missions Développer et structurer du code Python de qualité (tests, environnements, API). Construire des pipelines IA autour de modèles LLM (Large Language Models). Mettre en œuvre des systèmes RAG (Retrieval Augmented Generation) pour connecter l’IA aux données internes. Concevoir des agents IA (planification, outils, actions) avec des frameworks spécialisés. Déployer les solutions sur Google Cloud Platform et ses services IA (Vertex AI). Intégrer l’IA dans des environnements de production : authentification, monitoring, connecteurs métier. Collaborer avec les équipes data, produit et engineering pour industrialiser les solutions.

Missions principales : • Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists. • Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées. • Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration. • Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme. • Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets. • Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client.

Contexte du poste Rejoignez une entreprise de renommée mondiale dans le secteur de l'automobile, tournée vers l'innovation numérique et l'intelligence artificielle. Basée à Boulogne-Billancourt, notre entreprise est en pleine transformation digitale et développe une plateforme révolutionnaire basée sur des agents intelligents tels que les agents de type Retrieval-Augmented Generation (RAG). Au sein de notre département Digital & IT, vous intégrerez une équipe dynamique et soudée, œuvrant sur des projets à fort impact. Ce poste est clé pour renforcer notre capacité d’innovation et répondre aux défis croissants du marché. C’est une opportunité unique de contribuer à un projet ambitieux dans un environnement stimulant. Missions Principales Participer au développement back-end de la nouvelle plateforme GenAI interne (ChatGPT d’entreprise) Implémenter des workflows LLM et des agents conversationnels orchestrés (RAG, Agentic, Langchain, LiteLLM...) Développer des API robustes et performantes (FastAPI, Python async) Contribuer à l’intégration dans l’écosystème GCP et au déploiement sécurisé des composants Annexes Participer aux ateliers techniques d’architecture et d’orchestration d’agents Effectuer des revues de code, maintenir les standards TDD, et pratiquer le pair programming Contribuer à la veille technologique sur les frameworks GenAI émergents.

Au sein de la Tribe Artificial Intelligence , vous participez au développement d’applications d’IA générative et prédictive. Vos responsabilités : Développer des applications IA (assistants virtuels, outils internes, automatisation). Concevoir des modèles IA robustes et mesurables (qualité, précision, garde-fous). Déployer des modèles en production. Communiquer les résultats aux dirigeants.

Nous recherchons un Expert Sinequa certifié pour intervenir sur un projet stratégique autour de l’intégration d’un moteur de recherche intelligent capable de s’interfacer avec un LLM (Large Language Model) . La mission s’inscrit dans une démarche d’innovation autour de la recherche cognitive et de la valorisation des données via l’IA. Responsabilités : Configurer et optimiser la solution Sinequa (solution française / Chaps Vision). Concevoir et maintenir l’ architecture d’interfaçage entre Sinequa et un LLM (RAG, GPU, pipelines d’inférence, etc.). Travailler sur la mise en œuvre d’une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) . Assurer la connexion et la compatibilité de la solution avec l’environnement Azure / Cloud Microsoft . Collaborer avec les équipes IA, Data et Infrastructure pour garantir la performance et la sécurité de la solution.

Le Data Engineer aura pour mission principale d’interagir avec les parties prenantes pour capturer les besoins en données, extraire les data dumps, configurer des Vector Databases (VDBs) et développer/configurer une compétence RAG (Retrieval-Augmented Generation) afin d’améliorer la performance des solutions d’IA générative. Il sera en charge de tester les data pipelines pour garantir des processus efficaces en lien avec les besoins métiers et IA. Ses principales responsabilités incluent : Être le premier point de contact pour les utilisateurs internes concernant les besoins en données des applications d’IA générative Collaborer étroitement avec les Product Owners, développeurs et ingénieurs IA pour recueillir et documenter les besoins Capturer et documenter les besoins et lacunes de données et proposer des stratégies correctives Valider la qualité des données extraites (complétude, exactitude, pertinence) Configurer et optimiser l’utilisation de bases de données vectorielles pour l’accès rapide aux données Tester et ajuster les compétences RAG pour garantir la pertinence contextuelle des informations générées Effectuer des tests complets sur les pipelines de données, participer à l’évaluation de la performance des modèles IA

Pour un acteur en assurance, le prestataire interviendra en tant que Product Manager IA Générative, à l’interface entre les équipes techniques (Data, IT, Architecture, Sécurité) et les directions métiers. Il/elle aura pour mission de : Structurer la vision cible de la plateforme IA Gen, notamment en run (SLA, architecture, sécurité, scalabilité, UX, conformité, gouvernance). Nourrir la roadmap produit de la plateforme et des composants associés (LLM Gateway, RAG, agents, etc.). Identifier, cadrer et prioriser des cas d’usage IA à fort impact métier, en lien avec les directions concernées (RH, DOCC, DD, Achats, etc.). Accompagner les équipes dans l’appropriation des briques IA et l’industrialisation des usages. Ce rôle nécessite une forte capacité de projection, une compréhension fine des enjeux IA, et un leadership transverse permettant de faire émerger des convictions. Livrables : 1. Gouvernance & pilotage produit Production des supports de pilotage et des comptes rendus. Suivi des jalons techniques et métiers (MEP, MVP, industrialisation). 2. Vision produit & construction de la valeur Définition des features de la plateforme IA Gen (RAG, agents, supervision, sécurité, UX…). Appropriation des composants techniques (LLM Gateway, reranker, VPCE, etc.). Participation active aux phases de recette fonctionnelle. Évaluation de la pertinence métier et des enjeux éthiques des cas d’usage. Veille IA Générative et coordination des contributeurs internes. 3. Structuration du delivery Construction et mise à jour de la roadmap produit. Coordination avec les équipes Data, IT, Sécurité, Architecture. Suivi des risques, qualité, conformité (IA Act, DRG-Secop…). 4. Délivrer des cas d'usages précis pour les métiers en lien avec l'équipe data science

Dans le cadre de notre croissance stratégique, nous recherchons un Senior Data / AI Engineer (Dataiku) pour rejoindre notre Group Data Office , au service des métiers. Vous jouerez un rôle clé dans l’accélération de la création de nouveaux produits basés sur la donnée, l’automatisation des processus métier via l’automatisation agentique, et la prise de décisions stratégiques. Votre contribution apportera à la fois rapidité et robustesse à nos pipelines et solutions data. En collaboration avec les parties prenantes métiers, vous accompagnerez les projets de bout en bout — de la phase d’idéation et de prototypage rapide jusqu’au déploiement en production. Donner le pouvoir de la donnée aux décisions Notre client est un acteur européen majeur dans le secteur financier , connectant les économies locales aux marchés mondiaux. Présent dans plusieurs pays d’Europe, il propose des services de négociation, compensation et cotation pour une large gamme de classes d’actifs : actions, dérivés, matières premières, etc. La donnée est au cœur de ses opérations et de sa stratégie d’innovation — elle permet des décisions plus intelligentes, des processus plus fluides et des solutions de pointe. Rejoignez l’équipe et contribuez à façonner l’avenir des marchés financiers grâce à une ingénierie data scalable et à fort impact. Vos missions En tant que Senior Data / AI Engineer (Dataiku) , vous serez amené(e) à : Collaborer avec les équipes métiers, opérations et IT pour recueillir les besoins et concevoir des solutions data sur mesure. Développer et optimiser des pipelines de données robustes, évolutifs et performants, soutenant des processus métier critiques. Co-créer des prototypes rapides avec les utilisateurs métier afin de valider des hypothèses et accélérer la création de valeur. Industrialiser ces prototypes en solutions prêtes pour la production, en mettant l’accent sur la qualité des données, la maintenabilité et la performance. Soutenir la livraison continue et le déploiement en appliquant les bonnes pratiques de l’ingénierie logicielle et du DevOps. Contribuer à l’évolution de la stack data et promouvoir les meilleures pratiques au sein de l’équipe.

Expertise sur la phase de tests d’API Expertise en tests fonctionnels end to end, tests de non régression, rédaction de scénarios de tests et cahiers de recette Maitrise en automatisation de tests Connaissances techniques (non exhaustives) sur Swagger/Postman, Bruno ou Karate, Jira/Xray, Grafana (monitoring) et Dynatrace, Gitlab Connaissance des plateformes Cloud Connaissance des concepts de ML, Generative AI, RAG, Corpus, LLM, d’agent, d’assistant, de prompt, d’hallucination et d’AI model Savoir formuler des requêtes efficaces pour interagir avec les IA génératives et obtenir les résultats souhaités Connaissance et usage critique de l’IA en prenant en compte ses limites et ses biais Connaissance des exigences RGPD et des aspects éthiques en lien avec l’IA Maitrise de la méthodologie Agile et certification SAFe Maitrise de l’anglais écrit/oral

Nous recherchons un AI Engineer Azure confirmé pour le compte d’un grand groupe dans le cadre d’un projet stratégique autour de l’IA Générative . La mission consiste à concevoir et développer des solutions d’assistants IA en exploitant les services avancés de la plateforme Microsoft Azure . 🎯 Vos missions principales : Concevoir et développer des solutions IA Générative (LLM, RAG, Agents) dans Azure. Mettre en œuvre et exploiter les services Azure AI Foundry et Copilot Studio . Déployer des assistants IA répondant aux besoins métiers et intégrés aux outils internes. Développer et intégrer des modèles IA/ML personnalisés (fine-tuning, optimisation). Collaborer avec les équipes techniques et métiers pour définir les cas d’usage et maximiser la valeur business. Contribuer à la mise en production et à l’orchestration des pipelines IA via Azure DevOps.

Vorstone cherche un Expert/Architecte technique IA/ GenAI pour un client basé à Paris Contexte de la mission Dans le cadre de son accélération sur l’Intelligence Artificielle et l’IA Générative, un groupe industriel international de premier plan recherche un Staff Engineer /Expert technique IA/ GenAI (H/F) pour renforcer ses équipes AI Activation. La mission consiste à accompagner plusieurs projets IA stratégiques (Data, Machine Learning, LLM, RAG…) tout en contribuant à la mise en place d’un cadre technique commun pour assurer la cohérence, la sécurité et la scalabilité des initiatives IA du groupe. Le Staff Engineer/ Expert technique / Architecte technique IA/ GenAI agira comme référent technique transverse, garant des bonnes pratiques d’ingénierie et de la qualité des solutions déployées dans l’écosystème IA. Objectifs et livrables Accompagner et encadrer techniquement plusieurs projets IA / GenAI, de la conception à la mise en production. Définir et promouvoir les bonnes pratiques techniques (MLOps, LLMOps, DevSecOps, cloud architecture). Concevoir des architectures de référence pour les solutions IA, en veillant à leur sécurité, leur scalabilité et leur maintenabilité. Industrialiser les approches IA : création de pipelines, intégration CI/CD, automatisation et monitoring. Assurer la cohérence technique entre les différents projets IA du groupe. Participer à la construction du socle commun (“AI Platform”) sur lequel s’appuient les équipes projet. Encadrer et accompagner les ingénieurs data, ML et software dans la montée en compétence. Effectuer une veille active sur les outils et technologies IA émergentes (LLM, RAG, orchestrateurs, vector DB, etc.).

Rejoignez la Tribe AI et contribuez au développement d’applications d’intelligence artificielle générative. Vos missions : Créer des applications IA pour améliorer l’expérience client et les processus internes. Travailler sur Prompt Engineering, RAG, Fine-tuning et NLP. Déployer et monitorer des modèles en production. Collaborer dans un environnement agile et innovant.

Contexte : Dans le cadre de l’accélération de sa stratégie autour de l’Intelligence Artificielle et de l’IA Générative, un groupe industriel international de premier plan recherche un(e) Staff Engineer pour renforcer son équipe AI Activation . Vous interviendrez en tant que référent technique transverse sur plusieurs projets IA stratégiques (Data, Machine Learning, LLM, RAG…), avec un double enjeu : accompagner les projets de bout en bout (de la conception à la mise en production), et contribuer à la définition d’un cadre technique commun garantissant cohérence, sécurité, performance et scalabilité des solutions IA du groupe. Vous serez le garant des bonnes pratiques d’ingénierie et de la qualité globale de l’écosystème technique IA. Objectifs et Livrables : Accompagner et encadrer techniquement plusieurs projets IA / GenAI (design, implémentation, mise en production). Définir, formaliser et promouvoir les bonnes pratiques techniques : MLOps, LLMOps, DevSecOps, architectures cloud. Concevoir des architectures de référence pour les solutions IA, robustes, sécurisées, scalables et maintenables. Industrialiser les usages IA : mise en place de pipelines, intégration dans les chaînes CI/CD, automatisation et monitoring des workloads. Assurer la cohérence technique entre les différents projets IA / GenAI portés par le groupe. Contribuer à la construction et à l’évolution du socle commun “AI Platform” sur lequel s’appuient les équipes projet. Encadrer, coacher et faire monter en compétence les ingénieurs data, ML et software (revues de code, pair design, partage de bonnes pratiques). Assurer une veille technologique active sur les briques IA / GenAI (LLM, RAG, orchestrateurs, vector DB, frameworks, etc.) et proposer leur intégration quand pertinent.