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Nous recherchons pour un de nos clients un Consultant Test fonctionnel & E-learning afin d'accompagner notre client, acteur majeur du secteur bancaire, dans la dernière phase d'un projet stratégique. Missions : Réaliser des tests fonctionnels et de non-régression ; Dérouler et analyser les cas de tests ; Identifier et suivre les anomalies dans Jira ; Adopter une véritable approche orientée utilisateur final et processus métier ; Concevoir des supports de formation et de la documentation utilisateur ; Réaliser de courtes vidéos ou capsules e-learning ; Accompagner les utilisateurs dans la prise en main de l'application.

Entité : mon client (grand groupe, secteur retail / grande distribution) Site : Île-de-France, hybride (2j/site – 3j TT) TJM max : 500 euros Date de démarrage : asap Date de fin : 01/03/2028 Contexte : L'utilisation massive de données, le développement d'approches analytiques rationnelles et le développement de systèmes agentiques d'assistance aux différents acteurs du métier constituent un axe majeur du plan stratégique de mon client à horizon 2030. Le projet « Négociateur Augmenté » vise à fournir aux négociateurs des outils analytiques et agentiques qui leur permettront d'optimiser les accords qu'ils concluent avec les fournisseurs. Mission : Discuter avec les équipes opérationnelles pour identifier leurs besoins et leurs difficultés. Contribuer itérativement au projet Négociateur Augmenté : compréhension des besoins, exploration des données, constitution de datasets, modélisation, conception agentique, développement, revue de code, déploiement, suivi de l'impact, monitoring. Discuter les choix de modélisation, algorithmiques et techniques avec l'équipe ; participer à l'arbitrage le cas échéant. Appliquer les bonnes pratiques afin de faciliter la qualification des sous-projets, les développements itératifs, l'industrialisation des solutions, leur maintenabilité, la mesure et le suivi de leurs performances. Rédiger et présenter les résultats d'expérimentation pour aider à la décision. Compétences : Concevoir, développer, déployer et maintenir des systèmes agentiques. Concevoir, développer et maintenir des applications et modèles d'apprentissage automatique robustes et scalables avec Python. Appliquer les principes DevOps, notamment CI/CD, et utiliser Git pour le versionning. Nice to Have : Maîtriser les bibliothèques de manipulation et d'analyse de données : Pandas, NumPy, SciPy. Développer et déployer des modèles ML en production avec Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch. Explorer, transformer, nettoyer et enrichir de nouveaux jeux de données pour les rendre exploitables. Utiliser les plateformes de cloud computing, notamment GCP ou équivalents. Gérer le versionning des données et des modèles. Visualiser et analyser les données avec Matplotlib, Seaborn, Plotly. Gérer les bases de données relationnelles et/ou orientées document. Intégrer les principes de craftsmanship et les bonnes pratiques telles que SOLID, YAGNI et la couverture de tests avec Sonar. Appliquer les principes d'observabilité pour monitorer et diagnostiquer les applications et modèles. Participer à toutes les phases du cycle logiciel, de la conception à la mise en production et au run. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement et assurer la qualité, la simplicité et la maintenabilité du code. Assurer la maintenance et l'évolution des applications et modèles existants. Appliquer les méthodes agiles, notamment Scrum. Méthodes, organisations et interactions : Communiquer clairement et efficacement à l'écrit et à l'oral en français pour des interactions fluides avec le métier et les équipes. Analyser les situations et proposer des solutions adaptées tout en identifiant les axes d'amélioration. Respecter les délais tout en maintenant des standards élevés de qualité et d'excellence. Collaborer activement avec les membres de l'équipe, partager les connaissances et favoriser un esprit collectif pour atteindre les objectifs communs.

Missions : En tant que formateur, tu seras notamment amené à : Animer des formations autour de la Data Science et du Machine Learning Présenter et vulgariser les principaux concepts et algorithmes de Machine Learning Accompagner les participants dans la mise en pratique à travers des exercices et cas concrets Aborder les différentes étapes d'un projet Data Science : préparation des données, modélisation, entraînement et évaluation des modèles Adapter ton niveau d'explication aux différents profils présents Selon ton expertise, apporter une ouverture sur le Deep Learning et éventuellement la GenAI Des supports de formation peuvent être fournis, l'objectif étant avant tout de trouver un excellent intervenant capable de transmettre son expérience.

Je recherche un Product Manager Data/ML – Supply Chain 500 e par j Profil recherché : Solide expérience Product Management Expertise métier Supply Chain / gestion de stock / demand forecasting Expérience de produits utilisant Machine Learning / IA Capable de travailler quotidiennement avec Data Scientists, ML Engineers et Data Analysts Maîtrise des problématiques de prévision de demande, positionnement/optimisation des stocks Capable de définir et suivre les métriques de performance des modèles/prévisions Connaissance retail/e-commerce appréciée : click & collect, ship-from-store, disponibilité produit

Organisme de données en France echerche un Data Scientist capable d'intervenir de manière autonome et de travailler en proximité avec les équipes métiers. Le consultant sera amené à collaborer principalement avec les équipes basées à Lyon, tandis que la prestation sera réalisée sur le site à Montrouge. avoir-être: • Rigueur, reproductibilité, travail incrémental et versionné. • Autonomie technique et bonne réceptivité à l'encadrement (points réguliers avec le SSP Lab). • Capacité de restitution écrite et orale en français pour des publics à la fois technique et métier. • Sensibilité aux exigences de la statistique publique : secret statistique, confidentialité, non-exfiltration des données, transparence, reproductibilité, auditabilité des traitements. 3. Prestation attendue • Code source reproductible et documenté dans un dépôt git • Comparer plusieurs modèles et approches : comparaison des performances par type de variable et identification du ou des modèles les plus adaptés au besoin • Evaluation: 1) Concordance entre la sortie du modèle et le fichier de référence FIQUAL (fichier de contrôle qualité) par variable et 2) concordance sur les divergences modèle / FICOD (fichier du prestataire de production) et FIQUAL (fichier de contrôle qualité) / FICOD (fichier du prestataire de production). Métriques de concordance par classe de variable et analyse des types d'erreurs. Score de confiance par variable. • Pipeline produisant une sortie au format du fichier FIQUAL et une comparaison automatique avec le fichier FICOD • Documentation technique, note méthodologique assurant la passation/réappropriation interne par l'Insee.

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

Rejoignez-nous ! Nous recherchons un(e) Développeur(se) IA Senior pour accompagner un programme stratégique visant à industrialiser et enrichir la gestion des incidents et, plus largement, les processus ITSM du client. Vous interviendrez sur un environnement innovant combinant Intelligence Artificielle, Large Language Models (LLM), Machine Learning, automatisation et ServiceNow, avec pour objectif d'améliorer la qualification, le traitement et la gestion des tickets. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes de développement, de production et les équipes métiers afin de concevoir et déployer des solutions IA robustes, sécurisées et adaptées aux enjeux opérationnels du client. Ce que vous ferez : Développer et mettre en œuvre des API permettant d'orchestrer les différentes tâches liées à la gestion des incidents. Participer à la conception et au développement de solutions d'Intelligence Artificielle dédiées à l'amélioration des processus ITSM. Développer des fonctionnalités de classification automatique des tickets et d'assistance à leur rédaction. Concevoir, tester et optimiser des prompts LLM afin d'améliorer la catégorisation et le traitement des incidents. Analyser les échanges, résultats et performances des solutions IA afin d'en garantir la pertinence et l'efficacité. Implémenter et ajuster des algorithmes de Machine Learning, notamment autour du clustering, de la classification et de la génération de texte. Participer à l'intégration des solutions IA avec la plateforme ServiceNow et les processus ITSM existants. Définir et suivre des indicateurs permettant de mesurer la performance et l'impact des solutions développées. Collaborer avec les équipes de développement et de production pour assurer le bon fonctionnement des interactions entre les outils IA et la gestion des tickets. Contribuer à la documentation technique ainsi qu'à la capitalisation des connaissances liées au système d'information métier. Veiller à la sécurité et à la protection des données manipulées par les solutions d'Intelligence Artificielle. Votre positionnement vous permettra de travailler sur des sujets IA à fort enjeu opérationnel et de participer directement à l'industrialisation de solutions basées sur les LLM et le Machine Learning.

En tant que Tech Lead Machine Learning Engineer, vous aurez la charge de : • Accompagner nos clients : cadrage et support technique ; aide à l'amélioration des performances et de l'industrialisation sur le code ; aide à l'évolution de leur AI plateforme • Assurer le support et le développement applicatif interne : opérer le développement de l'infrastructure Datalab (git, installation de packages, outils,...) ; contribuer à la pérennité et à la diffusion des projets internes • Industrialiser : mettre en production les modèles de ML développés (optimisation des scripts développés par les Data Scientist) et maintenir les scripts en production ; développer une CI/CD avec l'infrastructure développée jusqu'en production ; mettre en place une gouvernance viable ; rédiger des documents projets (design, réalisation, déploiement, ...) Référence de l'offre : jqn36ynwbh

En tant que Tech Lead Machine Learning Engineer, vous aurez la charge de : • Accompagner nos clients : cadrage et support technique ; aide à l'amélioration des performances et de l'industrialisation sur le code ; aide à l'évolution de leur AI plateforme • Assurer le support et le développement applicatif interne : opérer le développement de l'infrastructure Datalab (git, installation de packages, outils,...) ; contribuer à la pérennité et à la diffusion des projets internes • Industrialiser : mettre en production les modèles de ML développés (optimisation des scripts développés par les Data Scientist) et maintenir les scripts en production ; développer une CI/CD avec l'infrastructure développée jusqu'en production ; mettre en place une gouvernance viable ; rédiger des documents projets (design, réalisation, déploiement, ...) Référence de l'offre : 3ohfkwvksa

Tu rejoins une équipe pluridisciplinaire, en tant que ML Engineer, tu interviens sur l'ensemble du cycle de vie des features ML — de l'idée à la mise en production — en collaboration étroite avec les équipes back-end, front-end et produit. Parmi les sujets sur lesquels tu pourras contribuer : personnalisation des résultats de recherche / recommandations (nouveaux signaux, nouvelles architectures de modèles, A/B tests), refonte du système d'auto-complétion, amélioration des pipelines ML (automatisation, monitoring, observabilité), ou encore exploration proactive de nouvelles approches ML pour résoudre des problèmes utilisateurs concrets. Le poste est volontairement équilibré entre modélisation et industrialisation , dans un stack moderne : Python, PyTorch, TensorFlow, MLflow, Kubeflow, Airflow, KServe, AWS, FastAPI, Kubernetes

Pour l'un de nos clients nous recherchons un Développeur Golang Confirmé ou Sénior : • Travailler sur des sujets à fort impact et à forte criticité • Collaborer étroitement avec des ML Engineers sur la révolution de l'IA • Monter en compétences sur des sujets Machine Learning et GenAI, appliqués à des cas concrets • Monter en compétences sur le domaine de la Recherche & de la Recommandation • Environnement technique riche et stimulant • Participer à des conférences Machine Learning / Tech

Nous recherchons un(e) formateur/formatrice expérimenté(e) pour concevoir et animer un programme de formation avancée en Intelligence Artificielle, Machine Learning et Grands Modèles de Langage (LLM), à destination de 10 agents techniques. La formation combinera apports théoriques, travaux pratiques, études de cas et projets appliqués, adaptés au contexte métier des douanes (ciblage, gestion des risques, dédouanement). Modules concernés : Machine Learning généraliste, Deep Learning, Python Data Science, LLM/NLP/Transformers, Prompt Engineering avancé, Fine-tuning de LLM, Déploiement/intégration API (LangChain, etc.).

Contribuer à la recherche, au prototypage et à la mise en production de nouvelles fonctionnalités d'IA et de ML au sein de notre portefeuille de produits. Collaborer avec les chefs de produit et les équipes d'ingénierie pour concevoir et déployer des améliorations à fort impact fondées sur les données. Acquérir une compréhension approfondie des produits et des actifs de données existants afin d'identifier des opportunités d'amélioration grâce à l'IA. Concevoir et mener des expérimentations pour valider de nouvelles pistes de recherche et évaluer les performances des modèles. Entraîner, affiner (fine-tuning) et optimiser des modèles de LLM et de ML à partir de données structurées et non structurées issues d'API et de flux de travail clients. Élaborer des stratégies pour l'inférence de modèles en temps réel et un déploiement à grande échelle. Collaborer avec des prestataires externes pour la collecte de données, l'annotation et les initiatives de recherche. Échanger avec les clients et les équipes régionales de services professionnels pour comprendre l'évolution des schémas de fraude et intégrer ces enseignements au développement des produits.