Aleysia — Offres 6

Depuis 2013, Aleysia accompagne ses clients dans leur transformation digitale 🌟. Notre mission ? Co-créer l'innovation technologique tout en valorisant l'épanouissement personnel et professionnel de nos équipes. 🚀 𝗨𝗻𝗲 𝗰𝗿𝗼𝗶𝘀𝘀𝗮𝗻𝗰𝗲 𝗶𝗺𝗽𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗻𝗮𝗻𝘁𝗲 📈 26 M€ de chiffre d'affaires en 2024 🤝 500+ clients 👩‍💻 300 collaborateurs 🌟 71 % de croissance annuelle depuis 10 ans 💡 𝗡𝗼𝘀 𝟱 𝗽𝗼̂𝗹𝗲𝘀 𝗱'𝗲𝘅𝗽𝗲𝗿𝘁𝗶𝘀𝗲 🔒 Infrastructures 💻 Applicatifs 🧑‍💼 Management 🧪 Test & Qualité ☁️ Cloud & DevOps ❤️ 𝗣𝗼𝘂𝗿𝗾𝘂𝗼𝗶 𝗻𝗼𝘂𝘀 𝗿𝗲𝗷𝗼𝗶𝗻𝗱𝗿𝗲 ? 🌟 Valeurs humaines : bienveillance, écoute, proximité. 📈 Croissance & opportunités : projets stimulants et évolutions rapides. 🌍 Engagements RSE : diversité, inclusion et respect de l'environnement. 📩 Rejoignez-nous : recrutement@aleysia.com

Freelance
CDI

AI Engineer / Data Scientist Senior H/F

Aleysia
Publiée le
Agent IA
IA Générative
Large Language Model (LLM)

1 an
Montreuil, Île-de-France
Le contexteDans le cadre de projets en intelligence artificielle générative, nous recherchons un(e) AI Engineer / Data Scientist Senior afin d'accompagner l'un de nos clients du secteur bancaire sur des enjeux de conception, de développement et d'industrialisation de solutions d'IA basées sur les grands modèles de langage (LLM). Quelques éléments pour mieux comprendre l'environnement : Secteur d'activité : 🏦 Banque et services financiers Organisation : Collaboration avec les équipes techniques et métiers autour de la conception et du déploiement de solutions d'intelligence artificielle. Enjeux : Développer des solutions d'IA générative et des agents IA fiables, performants et adaptés aux besoins métiers, en intégrant les enjeux de qualité, de sécurité et de mise en production. Ce que tu feras concrètementDans le cadre de cette mission, tu seras notamment amené(e) à : ➞ Concevoir et développer des solutions basées sur des LLM, notamment des applications utilisant le RAG (Retrieval-Augmented Generation). ➞ Développer et orchestrer des agents IA capables d'utiliser des outils, des API et des sources de données externes. ➞ Mettre en production des applications d'IA générative et optimiser leurs performances, leur latence et leurs coûts. ➞ Évaluer la qualité et la fiabilité des solutions développées, notamment en travaillant sur la validation des réponses, la gestion des erreurs et les mécanismes de contrôle. ➞ Contribuer à l'industrialisation des solutions IA en intégrant les bonnes pratiques de développement, de déploiement et de sécurité. Ton environnementTechnologies : Python, LLM, RAG, IA générative, agents IA. Outils : LangChain, LangGraph, vLLM ou solutions équivalentes de déploiement de modèles, outils d'orchestration et d'intégration d'API. Méthodologies : Bonnes pratiques de développement, industrialisation et déploiement de solutions IA.
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CDI

Responsable de projet Data & IA senior H/F

Aleysia
Publiée le
Big Data
IA

Châtillon, Île-de-France
Le contexteDans le cadre d'un projet de déploiement d'une plateforme socle Data & IA, nous recherchons un(e) Responsable de projet Data & IA senior pour accompagner un Directeur de programme chez un acteur du secteur industriel. L'objectif est de contribuer au pilotage de la plateforme, à sa trajectoire technologique et à son industrialisation, en coordonnant les différentes expertises techniques. Quelques éléments pour mieux comprendre l'environnement : Secteur d'activité : 🏭 Industrie Organisation : Direction Digital & Solutions, en lien avec les équipes Cloud, Cybersécurité, Design Authority et les Business Units. Enjeux : Structurer et industrialiser une plateforme Data & IA mutualisée, sécurisée et réutilisable par les équipes métiers. Ce que tu feras concrètementDans le cadre de cette mission, tu seras notamment amené(e) à : ➞ Accompagner le Directeur de programme dans le pilotage de la plateforme Data & IA et le suivi de sa roadmap technologique. ➞ Contribuer à la définition des fondations Data, Analytics, Machine Learning et IA générative. ➞ Coordonner la mise en place des capacités LLM, RAG, recherche vectorielle et agents IA. ➞ Piloter et suivre les enjeux d'industrialisation, notamment autour du DevSecOps, DataOps, MLOps et LLMOps. ➞ Challenger les choix d'architecture et contribuer aux arbitrages technologiques avec les équipes expertes. ➞ Suivre les indicateurs de performance de la plateforme : adoption, fiabilité, coûts et time-to-market. Ton environnementTechnologies : Data Platform, Lakehouse, Machine Learning, MLOps, IA générative, LLM, RAG, Agents IA, Cloud hybride. Pratiques : DevSecOps, DataOps, LLMOps, observabilité et FinOps. Environnement : Pilotage de projet, gouvernance technologique et coordination transverse.
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