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La mission principale du profil retenu sera • Concevoir et développer des solutions de traitement de données complexes • Implémenter solutions exploitant des modèles d'IA générative • Participer à la mise en place de prompts et de RAG • Collaborer étroitement avec les métiers et les autres membres de l’équipe et d’autres DSI afin garantir l'efficacité et la fiabilité des solutions mises en œuvre. • Démontrer une expérience avérée dans le traitement de données non structurées ainsi que la maitrise de traitement de fichiers de différents types tels que Word, PDF, PowerPoint, CSV

Dans le cadre de son plan de transformation Data, le groupe poursuit un objectif central : développer des applications Data permettant aux directions métiers (pilotage, marketing, commerce, etc.) de gagner en autonomie dans l'analyse de leurs données et le suivi de leurs KPI mais aussi de mettre en place des applications customer-facing Pour répondre à cet enjeu, le groupe s'appuie sur un écosystème technologique étendu, comprenant notamment : AWS, GitLab, Terraform, DBT, Snowflake, GenAI, Braze, Scala, Spark, Python, Power BI, ainsi que des briques d'Intelligence Artificielle. La plateforme repose sur des architectures robustes et évolutives (Datalake, Lakehouse, des architectures multi-tenant, des architectures event-driven et streaming) conçues pour ingérer et gérer plus de 100 To de données par jour, dont une part majoritaire en temps réel. Description du poste : Notre environnement de travail combine rigueur, une ambiance décontractée au sein des équipes, et des méthodes Agiles (Scrum et Kanban). Votre mission principale, si vous l'acceptez, consistera à intervenir sur des architectures de Streaming Data et IA full AWS (notamment Lambda, Step Function, Kinesis Stream, S3, Batch, Firehose, EMR Serverless, DynamoDB, etc.), ainsi que sur des technologies comme Scala, Spark, SQL, Snowflake, GitLab CI/CD, DBT, Airflow, Terraform. Vous serez amené à : Concevoir et développer des pipelines de données performants Développer en utilisant des outils tels que Scala, DBT et Spark Implémenter des architectures de Streaming Data robustes Contribuer activement aux initiatives FinOps Développer et optimiser des traitements d'intégration de données en streaming Rejoignez une équipe dynamique où innovation et expertise se rencontrent !

Maintien en condition opérationnelle et industrialisation du Portail Multi‑IA Générative dans un contexte multi‑environnements (On‑Premise, GCP, cloud de confiance à venir). Mise en œuvre et optimisation des chaînes CI/CD (GitLab), de l’Infrastructure as Code (Terraform) et de l’automatisation des déploiements. Contribution à la sécurité, conformité et observabilité des usages IA générative (IAM, secrets, logs, metrics, traces, FinOps). Mise en place et exploitation des pratiques LLMOps : observabilité LLM, évaluations continues (qualité, sécurité, coûts), guardrails et HITL. Conception et préparation de la V2 du Portail IA (architecture cible, HLD/LLD, migration). Support technique N2/N3, analyse et résolution d’incidents, assistance aux mises en production. Production de la documentation technique (runbooks, playbooks, architectures) et transfert de compétences vers les équipes internes.

Dans le cadre du développement de projets data innovants, nous recherchons un AI / Data Engineer spécialisé en Intelligence Artificielle Générative (H/F) . Vous interviendrez sur la conception et la mise en œuvre de solutions data avancées , avec un focus sur la plateforme Databricks et sur des cas d’usage en IA Générative (LLM, RAG, fine-tuning) . Votre rôle consistera à accompagner les équipes dans le cadrage, le développement et la mise en production de modèles d’intelligence artificielle , tout en contribuant à l’industrialisation des solutions et à l’évolution des plateformes data. Conseil et cadrage des cas d’usage IA Accompagner les équipes dans l’identification et le cadrage de cas d’usage data et IA Générative Conseiller sur les choix d’architecture, de modèles et de stratégies RAG ou fine-tuning Participer à la définition de solutions innovantes sur la plateforme Databricks Conception et développement de modèles IA Développer des modèles de Machine Learning et Deep Learning Concevoir des solutions basées sur LLM et architectures Transformers Implémenter des cas d’usage d’ IA Générative (RAG, fine-tuning, prompt engineering) Collecte et préparation des données Collecter, nettoyer et transformer les données nécessaires à l’entraînement des modèles Réaliser des analyses exploratoires et préparer les datasets pour l’entraînement Industrialisation et MLOps Mettre en production les modèles d’intelligence artificielle Mettre en place des processus de monitoring et de maintenance des modèles Contribuer à l’industrialisation des pipelines data et des modèles IA

Mission de Data Engineer senior spécialisé en IA/ML , visant à concevoir, optimiser et industrialiser des plateformes data à grande échelle. Le rôle consiste à améliorer les pipelines d’ingestion et de traitement (notamment distribués), assurer la performance et la scalabilité des systèmes, et contribuer activement à l’évolution de l’architecture data (orchestration, stockage, requêtage). Il implique également la mise en place de bonnes pratiques d’industrialisation (monitoring, CI/CD, MLOps), le support technique avancé en production, ainsi que l’accompagnement des équipes data et data science pour garantir une utilisation efficace et robuste des plateformes dans un environnement cloud et conteneurisé.

Axone by Synapse, cabinet de conseil IT innovant, recherche pour l’un de ses clients pour une mission de longue durée Data Scientist – Prévision & Optimisation H/F . Le consultant interviendra en tant que contributeur individuel senior pour concevoir et développer des modèles avancés de prévision et d’optimisation. Le rôle couvre des problématiques complexes liées à la prévision de la demande, à l’optimisation des ressources et à la simulation opérationnelle. Le consultant travaillera en étroite collaboration avec des data engineers et équipes IA afin de transformer des problématiques métiers en solutions analytiques robustes, scalables et orientées décision. Le consultant interviendra principalement sur l’amélioration de modèles existants de machine learning et sur la couche d’optimisation associée, avec un fort enjeu autour de l’allocation optimale des ressources opérationnelles (planning, workforce, capacité). Le rôle requiert un profil très opérationnel (hands-on), capable de manipuler du code Python avancé, d’intervenir sur des modèles ML existants et surtout de développer et améliorer des modèles d’optimisation (notamment via Gurobi). Le consultant travaillera en étroite collaboration avec les équipes internes et le partenaire externe, avec un objectif clair d’appropriation et d’internalisation des compétences à horizon 12 mois. Objectif et livrable: Développement de modèles de prévision avancés (séries temporelles, probabilistes, hiérarchiques) Conception et implémentation de modèles d’optimisation (MIP, LP, heuristiques) Développement de frameworks de simulation pour la prise de décision opérationnelle Résolution de problématiques métiers complexes et ambiguës via des approches data science Construction de modèles de machine learning prêts pour la production Collaboration avec les équipes engineering pour le déploiement et le monitoring Garantie de la robustesse, explicabilité et performance des modèles Traduction des besoins métiers en solutions analytiques concrètes Collaboration avec équipes opérationnelles et produit pour délivrer des résultats mesurables Communication des insights aux parties prenantes techniques et non techniques Compétences attendues: Expertise en séries temporelles (forecasting avancé, probabiliste, hiérarchique) Maîtrise des techniques d’optimisation (MIP, LP, heuristiques) Solides compétences en Python (NumPy, Pandas, PyTorch, OR-Tools, SimPy, Gurobi) Expérience en modélisation statistique et analyse exploratoire de données (EDA) Déploiement de modèles en production (MLOps, monitoring) Maîtrise SQL et manipulation de données volumineuses Expérience: 6+ ans en Data Science / IA appliquée Télétravail (modalité, fréquence, contraintes): Hybride, 2 à 3 jours/semaine à distance selon localisation et contraintes projet