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Contexte de la mission Nous recherchons un Data Scientist Senior pour intervenir sur des projets avancés autour de l’ IA générative et des LLM , en lien étroit avec les équipes techniques et produit. Responsabilités : Conception et optimisation de pipelines IA basés sur des LLM Développement de solutions de type RAG , agents et chaînes de raisonnement Utilisation de LangChain et LangGraph pour orchestrer les modèles Analyse et exploitation de données textuelles Évaluation des performances des modèles (qualité, biais, robustesse) Contribution aux choix d’architecture IA Stack technique : Python 3 Django (pour intégration applicative) LangChain LangGraph LLM & IA générative (embeddings, prompts, fine-tuning, RAG) Profil recherché : Expérience confirmée en Data Science / IA Forte appétence pour les LLM et l’IA générative Solide maîtrise de Python et des problématiques NLP Capacité à travailler sur des sujets complexes et exploratoires

Pour accompagner un client secteur public sur son usine IA , Redlab cherche un consultant chef projet IA (PO IA) uniquement en CDI ROLE : Chef de projet IA transverse, pilote les cas d’usage, coordonne métier/tech, structure les projets, assure adoption et gouvernance. Missions clés Cadrer, prioriser et piloter les projets IA. Traduire besoins métier → spécifications IA. Suivre KPIs, ROI, risques, conformité (RGPD, biais). Coordonner Data Scientists, Devs, Data Engineers, DSI. Gérer la mise en production et la MCO.

Nous recherchons un Expert Genesys capable de concevoir, intégrer et optimiser des solutions de centre de contacts (Genesys Cloud / PureConnect / Enterprise), avec une forte orientation IA / GenAI : chatbots, NLP, assistants virtuels, routage prédictif, automatisation intelligente. Missions principales Concevoir et optimiser les parcours clients, flux IVR, routage omnicanal et workflows automatisés. Intégrer Genesys avec la téléphonie, les CRM et les plateformes d’IA (Google, Azure, IBM Watson…). Déployer et améliorer des chatbots, assistants virtuels, algorithmes de ML et solutions de routage prédictif. Piloter des initiatives d’innovation IA (nouveaux modules, fonctionnalités, automatisations). Suivre les KPI, analyser les performances et optimiser les modèles IA. Accompagner plusieurs pays dans la transformation des centres de contacts. Assurer formation, documentation et transfert de compétences aux équipes locales. Garantir conformité, sécurité et standards globaux.

En tant qu’Expert Genesys. L’objectif principal est d’accompagner les entités dans la conception, la mise en œuvre et l’optimisation de solutions de centre de contact Genesys intégrées avec des capacités d’IA / GenAI pour soutenir des stratégies transformatrices de service client. Stimuler l’innovation via l’automatisation pilotée par l’IA — comme les chatbots, assistants virtuels ou l’analyse prédictive afin d’assurer des interactions clients intelligentes et fluides sur tous les canaux, tout en soutenant l’évolution digitale de notre organisation mondiale. Livrables : Piloter les initiatives pour de nouveaux modules ou fonctionnalités IA au sein de Genesys afin de soutenir les efforts d’innovation et de transformation digitale. Collaborer avec les parties prenantes des différentes entités pour comprendre les processus locaux des centres de contact et les traduire en solutions évolutives, dotées d’IA, alignées sur les stratégies globales de transformation digitale. Aider à développer et gérer la logique de routage des contacts, les flux IVR et les workflows d’automatisation utilisant l’IA pour anticiper les besoins clients, réduire les temps de traitement et améliorer le taux de résolution au premier contact. Soutenir l’intégration de Genesys avec l’infrastructure téléphonique, les systèmes CRM et les plateformes IA afin de créer des parcours clients intelligents et omnicanaux. Accompagner le déploiement et l’amélioration continue des chatbots propulsés par IA, des assistants virtuels et des modèles de machine learning pour l’amélioration du service client. Assurer la formation et le transfert de connaissances sur les fonctionnalités IA et les meilleures pratiques auprès des équipes locales à l’échelle mondiale. Garantir le respect des normes de sécurité, de confidentialité et des standards du secteur à toutes les étapes du déploiement et du fonctionnement des solutions enrichies par l’IA. Surveiller les indicateurs de performance du système, analyser les données et générer des insights afin d’améliorer les automatisations basées sur l’IA et les stratégies d’expérience client.

Pour le compte de notre client qui opère dans le secteur bancaire , nous recrutons chef de projet Data et IA (h/f). L'objectif de la prestation est de renforcer l’équipe des chefs de projet du DataLab Groupe pour traiter les projets Data / IA / IA GEN confiés à la Direction Data & IA. Indispensable : Expérience confirmée , des interventions récentes en pilotage de projets Data + IA (non seulement en data) JavaScript / TypeScript Envoyez vos candidatures via la plateforme ou à l'adresse mail Besoin n'est pas ouvert à la sous-traitance.

Notre client du secteur Aéronautique recherche son futur Ingénieur IA/Computer Vision C++ (H/F) pour son site de Toulouse, dans le cadre du développement d’un modèle de reconnaissance entièrement automatisé. Vos missions : Intégré à une équipe passionnée et resserrée dédiée à la vision embarquée, vous devrez : Concevoir et entraîner un modèle de Computer Vision from scratch, adapté à la reconnaissance longue distance Repenser une architecture existante en retirant / ajustant les couches, réorganisant les features et proposant une alternative performante aux modèles type YOLO, inadaptés à ce cas d’usage. Automatiser la chaîne complète : génération et augmentation de données, entraînement, optimisation, prédiction, et réduction drastique de la labellisation manuelle actuellement nécessaire. Les compétences techniques • Maîtrise avancée de PyTorch ou TensorFlow • Développement C++ • Expertise en Computer Vision, détection, classification, architectures custom • Expérience en data augmentation, préprocessing et pipelines d’entraînement complexes • Compétences en optimisation de modèles pour flux vidéo haute résolution Capacité à concevoir un modèle sur mesure, au-delà du simple fine-tuning

Contexte : Dans le cadre du développement de nos projets IA, nous recherchons un Data Scientist expérimenté maîtrisant Vertex AI et les technologies modernes de modélisation et d’industrialisation. Missions : Développement et entraînement de modèles ML/IA (supervisé, non supervisé, deep learning). Utilisation avancée de Vertex AI (training, pipelines, model registry, monitoring). Participation à la construction de solutions génératives ou prédictives (LLM, NLP, time series, recommendation…). Préparation, exploration et structuration de datasets à grande échelle. Déploiement, optimisation et suivi des modèles en production. Compétences recherchées : Très bonne maîtrise de Python , Scikit-Learn, TensorFlow ou PyTorch. Expertise Vertex AI (training, notebooks, pipelines, endpoints). Connaissance des environnements GCP (BigQuery, Storage, Pub/Sub). Solides compétences en statistiques, math appliquée et optimisation. Expérience avec LangChain / LangGraph / LLM (souhaitée). Profil attendu : 3 à 8 ans d’expérience en Data Science ou ML Engineering. Capacité à vulgariser et à proposer des solutions adaptées au besoin métier. Forte autonomie et sens du delivery.

Tester différents LLM peu importe le provider (aws, gcp, azure) Préparer les jeux de données Définir les conditions de succès et d’échec et paramétre les outils de benchmark (IA tools par exemple) afin de comparer les résultats attendu Faire des développements su les produits de la squaq (Java / Python) L'équipe a pour objectif de savoir reconnaître le maximum de documents clients possible et d'en extraire le maximum de données possibles pour aider le conseiller au quotidien. La squad souhaite élargir son panel de documents reconnus et moderniser les technologies utilisées (LLM notamment).

Dans le cadre du renforcement du pôle de pilotage des projets DATA & IA, la mission consiste à coordonner et piloter des projets et expérimentations IA , tout en assurant un rôle de PMO pour le portefeuille de delivery IA . À ce titre, les responsabilités incluent : Pilotage de projets Pilotage de la prestation réalisée par un partenaire externe (éditeur) Coordination des activités internes : validation des livrables, préparation des environnements de tests, constitution des jeux de données Planification et suivi des différentes phases projet : étude, développement, intégration, tests et déploiement Organisation et coordination des travaux opérationnels avec les équipes SI et les Métiers Mise en place de la gouvernance projet et du reporting opérationnel Suivi, consolidation et communication sur l’avancement des projets Rôle PMO – Pilotage de portefeuille Animation des revues de portefeuille de delivery IA Organisation des ateliers d’arbitrage et d’analyse Mise en œuvre et maintien d’un reporting complet et régulièrement mis à jour

Contexte de la mission Vous accompagnerez la modernisation des infrastructures logicielles et serveurs, tout en soutenant les projets IA/Data en production. Vous garantirez leur scalabilité, sécurité et traçabilité dans des environnements critiques du secteur financier. Vos missions • Moderniser et sécuriser les environnements applicatifs et serveurs • Automatiser les déploiements et configurations via Infrastructure as Code (IaC) • Assurer la scalabilité et la sécurité des projets IA/Data en production • Collaborer avec les équipes Data Scientists, DevOps et Sécurité • Participer aux audits et garantir la conformité réglementaire (RGPD, ISO 27001) • Mettre en place des solutions de monitoring et traçabilité des modèles IA

Bonjour Pour un de mes clients, je recherche un(e) Architecte Data Sénior Site : Lyon (2 jours par semaine sur site) ou Paris Expérience : +7 ans Contexte : Mission pour la cellule Marché Data IA Profil recherché : Architecte Data Sénior Missions principales : Définir la stratégie et la feuille de route Data Structurer et cadrer les chantiers Data Animer la communauté Data Mettre en place la gouvernance des données Contribuer aux choix d’architecture et d’outils Produire des livrables Data Piloter l’avancement en mode Agile avec reporting Compétences clés : Stratégie Data expert Gouvernance Data expert Architecture Data expert Animation transverse maîtrise Agile et Planisware connaissance Environnement : Planisware Outils Data GitLab, Jira, Confluence, ITSM Teams, SharePoint AWS, GCP Résumé : Architecte Data Sénior avec forte expertise en stratégie, gouvernance et architecture Data, environnement cloud et Agile Si vous êtes intéressé(e) et que votre profil correspond, merci d’envoyer votre CV à jour. Je reviendrai vers vous rapidement pour échanger.

Aneo est une société de conseil hybride fondée en 2002, positionnée à la convergence du conseil stratégique, de l’ingénierie logicielle avancée et de l’accompagnement à la transformation. Nous intervenons sur des problématiques à haute intensité technologique : IA, MLOps/LLMOps, architectures distribuées, performance des systèmes, cloud natif, avec une expertise historique dans les environnements critiques des grandes banques (CIB et DSI associées). Le poste Nous recherchons un·e Ingénieur·e MLOps confirmé·e (avec exposition IA / IA Générative) pour rejoindre la DSI d’une grande banque française , au sein d’une équipe dédiée “Cloud Center of Excellence” (CCoE) . Cette équipe transverse accompagne l’ensemble des projets du groupe sur : l’intégration de modèles IA/ML développés par les data scientists internes, l’industrialisation, la mise à l’échelle, la sécurité et la gouvernance des solutions IA, la structuration des capacités MLOps et LLMOps dans le cloud. Votre rôle est avant tout un rôle d’intégration, d’industrialisation et d’exploitation , pas de conception de modèles. Vous interviendrez sur tout le cycle de vie des modèles à partir de leur transfert par les équipes Data , jusqu’au déploiement en production et leur maintenance opérationnelle. Vos principales missions 1. Intégration et industrialisation des modèles IA/ML Intégration dans le SI des modèles développés par les data scientists de l’entité. Packaging, versionnement, évaluation opérationnelle, optimisation runtime. Développement d’API Rest et de services Python pour exposer les modèles. Industrialisation des POCs internes : analyse de maturité, durcissement, passage en production, conformité sécurité & gouvernance. 2. MLOps / LLMOps – Plateforme & automatisation Définition et mise en œuvre d’une infrastructure MLOps / LLMOps conforme aux standards du groupe. CI/CD modèle, automatisation du cycle de vie, observabilité, supervision, gestion multi-environnements. Coordination étroite avec les équipes Cloud Center of Excellence, Infrastructure et Sécurité pour garantir performance, alignement cloud et robustesse. 3. Gestion et optimisation des embeddings & workloads IA Maintenance, recalcul, cohérence et supervision des embeddings. Suivi qualité / performance des modèles intégrés. Support aux équipes Data pour les bonnes pratiques d’industrialisation. 4. Gouvernance & documentation Participation à la mise en place de standards IA / MLOps au sein de la DSI. Documentation technique et transfert de connaissances aux équipes support Infos pratiques : Rémunération max : 55 - 60 K fixe 2 jours de télétravail Mission basée à Montrouge, notre siège à Boulogne Billancourt Démarrage Janvier 2026

Un de nos clients dans le cloud recherche un Consultant Marketing en freelance : Poste basé à Paris – Votre mission : En tant que relais des équipes Sales & Marketing (globales et locales), vous serez chargé d’évaluer, déployer et favoriser l’adoption des technologies marketing, des processus et des workflows qui soutiennent la stratégie go-to-market en pleine évolution. Votre objectif : Maximiser l’impact business grâce à : une organisation plus performante, des processus et workflows de lancement produit renforcés, une expérience digitale client optimisée. Nos indicateurs clés : génération de leads, efficacité des équipes, optimisation du stack technologique & des workflows, et développement de solutions internes innovantes. Votre équipe : Vous rejoignez l’équipe Global Marketing Operations, rattachée au département du Chief Revenue Officer. Un poste transversal au croisement du marketing, des ventes, de l’IT et des équipes techniques.

Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Développeur IA LLM Python API. Maîtrise de Python pour le backend et l'interfaçage API. Expérience avérée en développement d'API REST (FastAPI, Flask ou Django). - Intégration de LLM (Large Language Models) : Expérience pratique de l'utilisation d'APIs de modèles génératifs (OpenAI, Mistral, Anthropic, ou modèles Open Source via Hugging Face). Capacité à démontrer des travaux sur le Prompt Engineering et la structuration des sorties (Output Parsing, JSON mode). - Développement Web Fullstack: Capacité à développer et maintenir un Back-office fonctionnel en environnement PHP (Symfony) ou Javascript (Node.js/React/Vue), pour s'interfacer avec l'existant. - Frameworks d'Orchestration IA : Maîtrise de frameworks spécifiques tels que LangChain ou LlamaIndex pour gérer les chaînes de traitement. - Évaluation & Qualité (LLM Ops) : Expérience dans la mise en place de métriques pour mesurer la qualité des réponses (frameworks comme RAGAS, DeepEval, ou méthodologie de "LLM-as-a-judge"). - Conteneurisation : Autonomie sur l'usage de Docker - Architecture RAG : Connaissance des principes de Retrieval Augmented Generation (bases de données vectorielles type Qdrant, Chroma, Pgvector) - Nécessité d'avoir collaboré pour des sites médias à forte volumétrie C ompétences souhaitées : Infrastructure as Code : Capacité à lire et comprendre des scripts Terraform existants pour dialoguer efficacement avec l'équipe Ops. Conteneurisation : Connaissance de l'environnement d'exécution Kubernetes (savoir lire un fichier de déploiement, logs, exec, ). Travail en environnement agile (scrum)

Client : Organisation de transport ferroviaire Poste : Responsable technique en Data Nombre de postes : 1 Expérience : > 7 ans Localisation : Commune de la banlieue parisienne Deadline réponse : 05/12/2025 Démarrage : 05/01/2026, mission d'un an Type de contrat : Salarié ou Freelance L’Ingénierie des équipements de l’organisation de transport a identifié de nombreuses zones d’usage des technologies d’intelligence artificielle pour son domaine d’activité. On peut notamment citer : La maintenance prédictive (séries temporelle et événementielles), L’aide à l’organisation de la maintenance (tri, priorisation et regroupement d’opérations, en gérant diverses contraintes d’exploitation), La vision artificielle pour le contrôle qualité ciblé, l’exploitation des véhicules… Mais aussi la gestion et l’utilisation de l’information, qui touchent l’aide aux techniciens (historique des pannes, préconisations de maintenance…) et encore plus les processus d’ingénierie : extraction d’information, comparaison, résumé, aide à la génération et à la transformation de documents. Missions : Au sein du département développement, le prestataire devra apporter une expertise en intelligence artificielle (IA) et en intégration de l’IA (IAG) pour répondre aux besoins de l’Ingénierie des équipements et de ses partenaires : Évaluation des solutions innovantes pour répondre à un cas d’usage précis : solutions open source ou propriétaires / disponibilité d’un ensemble de briques technologiques permettant de réaliser la fonction / développement spécifique nécessaire. Prototypage d’applications et briques applicatives simples, notamment pour l’accélération des processus documentaires (plus qu’un MVP, un prototype fonctionnel et au-delà). Aide à l’orientation stratégique pour le développement des capacités techniques en IA de l’Ingénierie. Il collaborera avec le responsable de la feuille de route IA, la communauté interne en intelligence artificielle, ainsi que divers chefs de projets.

Dans le cadre de sa transformation SI, le client cherche un profil capable de valoriser les données , construire des modèles prédictifs , fiabiliser les pipelines data et produire des dashboards à forte valeur ajoutée. • Collecter, nettoyer et préparer les données issues de sources diverses • Concevoir et maintenir des architectures de données adaptées aux besoins analytiques • Collaborer avec les équipes techniques sur la structuration du modèle de données, la gouvernance et la qualité des référentiels. • Explorer les données pour identifier des patterns, tendances et corrélations • Valider et optimiser les modèles • Déployer les modèles dans des environnements de production • Restituer les résultats de manière claire aux parties prenantes • Collaborer étroitement avec les équipes métier, les développeurs. • Construire des modèles de machine learning adaptés aux besoins métier.