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Niveau d'expérience : Junior (1 à 3 ans) Type de poste : Ingénieur IA / MLOps Junior (H/F) Localisation : Région parisienne (hybride possible) Démarrage : Dès que possible. Contexte Dans le cadre du développement de ses activités Data & Intelligence Artificielle, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Ingénieur IA / MLOps Junior pour rejoindre son équipe dédiée à la conception, l'industrialisation et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle. Vous interviendrez sur des projets innovants à fort impact, couvrant aussi bien l'IA générative que les modèles de Machine Learning traditionnels, dans un environnement cloud et DevOps moderne. Vos missions En tant qu'Ingénieur IA / MLOps, vous aurez pour responsabilités de : Agir comme référent technique IA auprès des différentes parties prenantes : équipes projets, développeurs, architectes et métiers. Concevoir, développer, industrialiser et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle de bout en bout. Participer à l'intégration de solutions IA développées en interne ou proposées par des éditeurs externes. Contribuer à la mise en place et à l'évolution de la plateforme IA (MLOps, monitoring, gouvernance, catalogue de modèles). Industrialiser les modèles développés par les équipes Data Science afin de garantir leur passage en production. Assurer le respect des bonnes pratiques de développement, d'exploitation et de gouvernance IA. Participer à la mise en conformité des projets avec les exigences réglementaires et les standards de sécurité des données. Profil recherchéCompétences comportementales Nous recherchons une personne : Orientée résultats et capable de respecter les délais fixés. Dotée d'un fort esprit d'équipe et d'une bonne capacité de collaboration. Rigoureuse, organisée et autonome. Capable de communiquer efficacement à l'écrit comme à l'oral. Force de proposition avec une approche pragmatique des problématiques. Curieuse et en veille permanente sur les évolutions technologiques. Disposant d'un niveau d'anglais professionnel permettant d'évoluer dans un environnement technique international. Compétences techniquesExpérience Première expérience réussie (1 an minimum) en Intelligence Artificielle et/ou IA Générative. Participation à un projet de mise en production ou d'industrialisation de solutions IA. Une expérience dans un environnement réglementé constitue un atout. Langages et développement Excellente maîtrise de Python. Connaissances en SQL. La maîtrise des technologies JavaScript constitue un plus. Cloud & Infrastructure Expérience sur un environnement cloud de type AWS : S3 SageMaker Bedrock Lambda API Gateway ECS / EKS EC2 OpenSearch Aurora DevOps & MLOps Bonne connaissance des outils et pratiques : GitLab Docker Kubernetes Airflow MLflow Artifactory APIs REST Hugging Face Frameworks d'orchestration d'agents IA Outils de monitoring et de gouvernance des modèles Écosystème IA & Machine Learning Maîtrise des bibliothèques et frameworks : Scikit-learn Pandas TensorFlow PyTorch Transformers LangChain LangGraph Connaissances des concepts suivants : Machine Learning supervisé et non supervisé Deep Learning RAG (Retrieval Augmented Generation) Fine-tuning de modèles Agentic AI et systèmes multi-agents Human-In-The-Loop (HITL) Monitoring et observabilité des systèmes IA Data & Bases de données SQL et NoSQL Bases vectorielles (OpenSearch, Redis, PGVector ou équivalent) Notions de bases orientées graphe appréciées Méthodologies Bonne pratique des méthodes Agile (Scrum, Kanban ou équivalent).

Data Scientist confirmé(e) pour reprendre et poursuivre un projet d'IA Générative à fort impact : le développement d'une solution capable de générer des pré-réponses aux e-mails des adhérents (demandes, réclamations, actes de gestion). Vos missions : Reprise et continuité d'un projet IA Générative existant Conception, entraînement et optimisation de LLM (Gemini/Vertex AI, Mistral) Optimisation d'un pipeline RAG en production (PGVector) Mise en œuvre de bonnes pratiques MLOps/LLMOps (CI/CD IA, monitoring, industrialisation) Déploiement sur environnement Cloud (Cloud Run) Collaboration étroite avec les équipes techniques, Product Owners et architectes Profil recherché : 5 ans d'expérience minimum en Data Science, dont une expérience significative en IA Générative/NLP Python avancé (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Hugging Face) Langchain/Langgraph, MLOps/LLMOps en production, PGVector Expérience Gemini/Vertex AI et/ou Mistral appréciée Autonomie, capacité à reprendre un existant rapidement, esprit d'analyse Une première expérience secteur assurance/mutuelle est un plus Poste basé en environnement sécurisé, méthodologie Agile, documentation en français.

🎯 Contexte de la mission Dans le cadre du développement de projets Data & IA pour l'industrie, nous recherchons un(e) Data Scientist / AI Engineer Senior pour intervenir sur plusieurs cas d'usage d'intelligence artificielle industrielle. Le consultant intégrera une équipe spécialisée en Data Science, AI Engineering et IA pour l'industrie, intervenant sur différents projets en fonction des priorités métiers. La mission sera réalisée en collaboration étroite avec les experts métier, équipes produit et partenaires technologiques. Les problématiques adressées pourront notamment concerner : Séries temporelles industrielles : détection d'anomalies, qualification d'alertes, réduction des faux positifs, prévision de variables procédé ou production. Maintenance et fiabilité : aide à la décision à partir des historiques équipements et maintenance, identification des modes de défaillance, optimisation des plans de maintenance. Données industrielles non structurées : extraction d'informations structurées depuis des rapports, journaux de maintenance et documents techniques. Optimisation de la production et des procédés : estimation de quantités, automatisation de la surveillance, priorisation d'opportunités ou d'interventions. IA agentique appliquée aux données industrielles : agents outillés et assistants IA combinant données, modèles et connaissances métier, avec des résultats traçables. 🛠️ Missions principales Cadrer les cas d'usage avec les équipes métier et produit : traduction du besoin en problématique Data/IA, définition des hypothèses, métriques métier et critères de succès. Explorer et qualifier les données : séries temporelles, données de maintenance, documents et données de production. Construire des jeux d'évaluation en collaboration avec les experts métier. Concevoir, développer et comparer différents modèles par rapport à des baselines métier solides. Travailler sur des modèles de Machine Learning, méthodes statistiques, modèles de fondation pour séries temporelles et agents LLM. Concevoir des briques GenAI / IA Agentique lorsque pertinent : RAG, extraction structurée, recherche sur cas historiques, agents outillés. Industrialiser les solutions : pipelines reproductibles, packaging, APIs, déploiement et supervision en production. Assurer le cycle de vie des modèles : suivi des performances, détection de dérive, réentraînement et documentation. Restituer les résultats, limites et recommandations aux équipes métier et au management. Contribuer aux décisions go / no-go sur les différents cas d'usage. 📦 Livrables Notes de cadrage et protocoles d'évaluation. Définition des métriques, baselines et jeux de données. Rapports d'exploration et benchmarks avec recommandations. Code versionné et testé. Modèles, agents et composants API déployables. Documentation des modèles. Indicateurs de suivi des solutions en production. 👤 Expérience recherchée 5 ans minimum d'expérience en Data Science / AI Engineering. Au moins 2 ans d'expérience sur des projets industriels. Expérience de modèles déployés et maintenus en production. Capacité à intervenir sur des problématiques Data Science et AI Engineering de bout en bout. 💻 Compétences techniquesExpertise Python et écosystème scientifique / ML : Pandas NumPy Scikit-learn PyTorch Modélisation de séries temporelles industrielles : Détection d'anomalies Analyse multivariée Prévision Données capteurs bruitées et irrégulières Conception d'évaluations rigoureuses : Métriques métier Baselines Arbitrage faux positifs / faux négatifs Reproductibilité des benchmarks Industrialisation de solutions ML de bout en bout : MLOps MLflow ou équivalent CI/CD Git / GitHub Packaging Supervision Maîtrise GenAI et systèmes agentiques RAG Sorties structurées Appels d'outils Orchestration d'agents Évaluation et traçabilité des LLM Plateformes Cloud et Data : Databricks Azure et/ou AWS SQL APIs / FastAPI Docker Nice to have Maintenance prédictive / conditionnelle Fiabilité et modes de défaillance RCA / Root Cause Analysis Opérations de production industrielle Oil & Gas Systèmes de données industrielles : PI / Historians Inmation SAP PM Cognite Data Fusion IA documentaire / Computer Vision : P&ID Plans techniques Usage critique de l'IA dans les pratiques de développement, avec maintien de la compréhension et de la responsabilité technique. 🤝 Compétences comportementales Profil Data Scientist / AI Engineer Forte orientation métier et capacité à relier la performance du modèle à la décision métier. Capacité à travailler avec des experts terrain : maintenance, fiabilité, production. Aptitude à vulgariser les résultats et les limites auprès d'interlocuteurs non techniques. Rigueur scientifique et esprit critique. Capacité à challenger les choix techniques et à exprimer un désaccord de manière constructive. Autonomie et organisation. Capacité à travailler dans un environnement Agile – Scrum / Kanban. Esprit d'équipe et partage de connaissances. Français courant. Anglais professionnel.

Dans le cadre d'une mission de continuité opérationnelle, une entreprise recherche un Data Analyst afin de renforcer ses équipes sur un environnement Data & Cloud. Les informations disponibles à ce stade permettent d'identifier un environnement principalement orienté autour de la gestion, préparation, modélisation et analyse des données, ainsi que de la production de reportings et d'indicateurs. Le contexte fonctionnel précis et les enjeux détaillés de la mission sont encore en cours de consolidation. Des échanges complémentaires avec le client permettront de préciser le périmètre, les priorités et l'organisation de l'équipe. Missions principalesParticiper à la préparation, la transformation et la structuration des données. Réaliser des analyses de données et produire des indicateurs pertinents. Participer à la modélisation des données. Concevoir et maintenir des rapports et tableaux de bord. Contribuer à la gestion et à la qualité des données. Recueillir et analyser les besoins fonctionnels et techniques. Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques. Participer aux phases de mise en production. Contribuer au cadrage et au suivi des sujets projet. Participer aux comités de pilotage et au suivi des objectifs. Accompagner et former les utilisateurs sur les solutions mises en place. Collaborer avec les équipes métiers et techniques. Environnement techniqueOutils : Microsoft Power BI Microsoft Excel Microsoft Power Query Git Apache Airflow Langages et technologies : SQL Python DAX Pandas Scikit-learn Apache Spark JavaScript Frameworks / bibliothèques : Plotly TensorFlow Bases de données : Google Cloud BigQuery MariaDB MySQL Cloud : Google Cloud Platform (GCP)

Contexte : Au sein de l'équipe Data Analytics & AI AV, le consultant interviendra pour le compte d'un acteur international spécialisé dans l'assurance et les services financiers. Il contribuera à la conception et à la mise en œuvre de solutions data évolutives permettant d'améliorer l'accessibilité, la qualité et l'exploitation des données. Il accompagnera les équipes projet et les clients dans la valorisation de leurs données, tout en veillant au respect des bonnes pratiques en matière de gestion et de gouvernance des données.Missions principalesConcevoir et mettre en œuvre des solutions data évolutives afin de faciliter l'accès aux données et leur exploitation. Réaliser des analyses exploratoires pour identifier des tendances, des corrélations et des opportunités d'amélioration. Préparer et structurer les données en vue de leur utilisation dans des analyses statistiques et des modèles de Machine Learning et de Deep Learning. Contribuer à la formulation et à la validation d'hypothèses à partir des données disponibles. Participer à la conception et à l'interprétation de modèles de Machine Learning et de Deep Learning. Optimiser les processus d'intégration et de transformation des données afin d'améliorer leur qualité et leur circulation entre les systèmes. Collaborer avec les équipes métier, data et techniques pour aligner les stratégies data sur les objectifs de l'entreprise. Analyser des jeux de données complexes afin de faciliter la prise de décision. Appliquer et promouvoir les bonnes pratiques en matière de gestion, d'architecture et de gouvernance des données. Apporter une expertise technique aux équipes et contribuer à la résolution de problématiques transverses.

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients Lyonnais, je suis à la recherche d'un développeur de solutions IA. En collaboration avec l'équipe Data & AI, vous serez impliqué tout au long du cycle de vie des solutions d'IA : 1. Conception & développement de solutions d'IA : • Estimer, concevoir et mettre en œuvre des solutions d'IA, de la phase POC à l'industrialisation. • Exploiter les modèles d'IA via : o API de modèles génératifs (LLM), o Bibliothèques et frameworks d'IA Python (Scikit-learn, SpaCy, LangChain, LangGraph...). • Concevoir et optimiser des invites et des pipelines d'IA. • Mettre en œuvre des architectures RAG. • Connecter les solutions d'IA aux données et à l'écosystème du Groupe (SQL, tool calling, MCP). • Rédiger la documentation technique et fonctionnelle associée (contrats d'interface, guides utilisateur, etc.). 2. Industrialisation et déploiement (CI/CD & Cloud) : • Déployez des API d'IA et des workflows sur le cloud AWS (ECS, Lambda, etc.). • Conteneuriser les solutions en utilisant Docker. • Créer des interfaces de test et de démonstration simples (Streamlit). • Intégrer des solutions dans des pipelines CI/CD : o l'automatisation des tests, builds et déploiements, o l'utilisation d'outils tels que Jenkins, GitHub Actions, Terraform. • Gérer l'accès et assurer la sécurité, la conformité et la protection des données.

Nous poursuivons notre développement et recherchons un Architecte IA Senior pour intervenir sur des projets à forts enjeux autour de l'intelligence artificielle, du cloud et de l'architecture de systèmes IA. Vous interviendrez sur la conception et l'évolution d'architectures IA robustes, performantes et sécurisées, du choix des modèles jusqu'à leur déploiement en production. Le poste couvre notamment les LLM, systèmes agentiques, RAG, infrastructure GPU, LLMOps, sécurité et optimisation des coûts. 💻💼 Vos missions : 🎯 Concevoir et faire évoluer des architectures IA adaptées aux besoins métiers et aux contraintes de production Sélectionner les modèles et solutions adaptés aux différents cas d'usage : LLM, modèles open-weight et Computer Vision Concevoir des architectures RAG et des systèmes agentiques, notamment multi-agents Définir les architectures de serving, d'inférence et d'orchestration GPU Mettre en place les pratiques LLMOps, évaluation et observabilité des modèles Concevoir des architectures cloud, hybrides ou on-premise, en intégrant les enjeux de scalabilité et de souveraineté Prendre en compte les enjeux de sécurité, gouvernance et conformité des solutions IA Optimiser les performances et les coûts : model routing, caching, batching, dimensionnement GPU… Accompagner les équipes techniques dans les choix d'architecture Environnement technique : 🔧 IA & modèles : GPT • Claude • Gemini • Llama • Mistral • DeepSeek • Qwen • DINOv2/v3 • SigLIP • SAM • YOLO Agents & RAG : LangGraph • MCP • A2A • LangSmith • Qdrant • Pinecone • Weaviate • Milvus • GraphRAG • Agentic RAG LLMOps & Observabilité : LangSmith • Langfuse • RAGAS • Prometheus • Grafana • OpenTelemetry Cloud & Infrastructure : AWS Bedrock • SageMaker • Vertex AI • Azure AI Foundry • Kubernetes • Docker • Terraform • vLLM • SGLang • Ray/KubeRay • Karpenter Data & ML : PyTorch • JAX • Hugging Face • Scikit-learn • XGBoost • ONNX • Kafka • Snowflake • Databricks CI/CD & Sécurité : GitHub Actions • GitLab CI • Helm • Kustomize • Vault • Guardrails • sécurité LLM

Data Scientist and Python Software Developer - London We're looking to recruit a Data Scientist and Python Software Developer with data science skills to join a product team that is focused on building well engineered products. The products provide an intuitive way for retailers and suppliers to interact and consume 'big data' analytics to make better business decisions. This role would consist of working together with a team of statistical analysts, understanding their methodologies and algorithms, and turning them into production ready code written in Python. This role would also require occasional travel to Paris or Munich. Main skills: Excellent knowledge of Python and it's related data science libraries (scikit, pandas, etc) Prior experience of using Python to perform calculations and generate datasets Good statistical knowledge Excellent communication and decision making skills Exposure to working with REST API's Any of the following skills would be an added bonus: Has run code across Hadoop/MapReduce clusters Has code running in a production environment Used SAS before (or at least can decipher SAS code) Worked with very large data sets before (billions of records) Knowledge of SQL/NoSQL database Knowledge or experience in D3.js Experience acting as a mentor/trainer in Python This is 6 month assignment in London with travel to Paris and Munich. Please send your CV to us in Word format along with daily rate and availability.

Informations généralesIntitulé du poste : Data Scientist Senior / Expert Python Secteur : Énergies renouvelables Localisation : La Garenne-Colombes (France) Date de démarrage souhaitée : 07/09/2026 Durée de mission : Long terme (jusqu'à 3 ans) Rythme : Temps plein (heures ouvrées) Missions principalesConception d'algorithmes et prototypage : Traduction des problématiques métiers en solutions Data. Réalisation d'études exploratoires sur la qualité des données. Développement itératif de prototypes pour de nouveaux cas d'usage IA / Data Science. Industrialisation et mise en production : Développement robuste orienté production (tests unitaires, intégration, non-régression). Intégration des standards Software Craftsmanship et DevOps. Déploiement, monitoring en conditions réelles, résolution d'incidents et maintenance évolutive. Contribution à l'architecture technique Data Science. Profil recherchéFormation : Bac+5 (ingénierie, informatique, mathématiques appliquées). Séniorité : Au moins 7 ans d'expérience (idéalement 8 à 10+ ans) en Data Science / ML Engineering dans un environnement industriel. Compétences requisesDomaineTechnologies & MéthodesLangages & FrameworksPython (niveau expert / 10+ ans), PySpark (expert)Data & CloudDatabricks (senior), Azure, AWSIA & Data ScienceMachine Learning classique (régression, classification, clustering), séries temporelles, Deep Learning, IA générative, IA agentiqueDevOps & OutilsDocker, Azure DevOps, Artifactory, Git / GitHub Actions, CI/CDPratiques logiciellesSoftware Craftsmanship, tests automatisés, scalabilité, documentationLangues & MétierAnglais courant (bilingue/expert), connaissance du domaine des énergies renouvelables

Rejoignez-nous pour piloter la vision et la roadmap technologique d'une plateforme Data & IA de nouvelle génération au sein d'un grand groupe. Vous serez en charge de construire les fondations d'une architecture ambitieuse intégrant l'analytics, le machine learning et l'intelligence artificielle générative. Vous porterez l'évolution technologique de la plateforme et piloterez notamment la construction des fondations Data, Analytics, Machine Learning et IA générative, ainsi que la mise en place des capacités LLM, RAG, recherche vectorielle et Agents IA. Vous assurerez l'industrialisation complète via DevSecOps, DataOps, MLOps et LLMOps, en développant des services mutualisés et réutilisables exploitables par l'ensemble des équipes. Votre mission inclut l'automatisation et l'amélioration de l'expérience des utilisateurs Data & IA, tout en garantissant la sécurité, l'observabilité, l'exploitabilité et la maîtrise des coûts de la plateforme. Vous arbitrerez les choix technologiques stratégiques en étroite collaboration avec la Design Authority, les équipes Cybersécurité, Cloud et les différentes Business Units. Au-delà de l'expertise technique, nous recherchons un leader capable de posséder une vision technologique de bout en bout, de challenger les architectures proposées, d'arbitrer les décisions structurantes et de fédérer des experts autour d'une trajectoire commune de transformation. Votre approche doit être collaborative, pragmatique et orientée impact métier. Responsabilités : - Définir et piloter la vision technologique et la roadmap d'évolution de la plateforme Data & IA - Concevoir les fondations architecturales couvrant Data, Analytics, Machine Learning, MLOps et capacités GenAI (LLM, RAG, Agents IA) - Assurer l'industrialisation complète de la plateforme via DevSecOps, DataOps, MLOps et LLMOps - Développer et maintenir un catalogue de services et produits Data & IA à disposition des équipes métier - Définir une stratégie de self-service et d'automatisation pour améliorer l'expérience utilisateur - Établir une scorecard de plateforme mesurant adoption, performance, time-to-market, fiabilité et coûts - Arbitrer les choix technologiques en collaboration avec les équipes Cloud, Cybersécurité et la Design Authority - Gérer la sécurité, l'observabilité, l'exploitabilité et l'optimisation des coûts de la solution - Fédérer les experts techniques autour d'une feuille de route cohérente et d'une trajectoire d'industrialisation

Nous poursuivons notre développement et recherchons un Architecte IA Senior pour intervenir sur des projets à forts enjeux autour de l'intelligence artificielle, du cloud et de l'architecture de systèmes IA. Vous interviendrez sur la conception et l'évolution d'architectures IA robustes, performantes et sécurisées, du choix des modèles jusqu'à leur déploiement en production. Le poste couvre notamment les LLM, systèmes agentiques, RAG, infrastructure GPU, LLMOps, sécurité et optimisation des coûts. 💻💼 Vos missions : 🎯 Concevoir et faire évoluer des architectures IA adaptées aux besoins métiers et aux contraintes de production Sélectionner les modèles et solutions adaptés aux différents cas d'usage : LLM, modèles open-weight et Computer Vision Concevoir des architectures RAG et des systèmes agentiques, notamment multi-agents Définir les architectures de serving, d'inférence et d'orchestration GPU Mettre en place les pratiques LLMOps, évaluation et observabilité des modèles Concevoir des architectures cloud, hybrides ou on-premise, en intégrant les enjeux de scalabilité et de souveraineté Prendre en compte les enjeux de sécurité, gouvernance et conformité des solutions IA Optimiser les performances et les coûts : model routing, caching, batching, dimensionnement GPU… Accompagner les équipes techniques dans les choix d'architecture Environnement technique : 🔧 IA & modèles : GPT • Claude • Gemini • Llama • Mistral • DeepSeek • Qwen • DINOv2/v3 • SigLIP • SAM • YOLO Agents & RAG : LangGraph • MCP • A2A • LangSmith • Qdrant • Pinecone • Weaviate • Milvus • GraphRAG • Agentic RAG LLMOps & Observabilité : LangSmith • Langfuse • RAGAS • Prometheus • Grafana • OpenTelemetry Cloud & Infrastructure : AWS Bedrock • SageMaker • Vertex AI • Azure AI Foundry • Kubernetes • Docker • Terraform • vLLM • SGLang • Ray/KubeRay • Karpenter Data & ML : PyTorch • JAX • Hugging Face • Scikit-learn • XGBoost • ONNX • Kafka • Snowflake • Databricks CI/CD & Sécurité : GitHub Actions • GitLab CI • Helm • Kustomize • Vault • Guardrails • sécurité LLM