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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

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.

📍 Paris 📅 Démarrage ASAP 🔍 Nous recherchons un(e) expert(e) Genesys & IA pour accompagner la transformation digitale des services clients, en exploitant la plateforme Genesys (Cloud, PureConnect ou Enterprise) et en intégrant des fonctionnalités avancées d’intelligence artificielle. 🎯 Vos missions principales : ✅ Concevoir et optimiser des solutions Genesys enrichies par l’IA (chatbots, assistants virtuels, routage prédictif, NLP) ✅ Piloter des projets d’innovation et d’automatisation intelligente des parcours clients ✅ Déployer et améliorer en continu les chatbots, assistants virtuels et workflows IA ✅ Collaborer avec des équipes internationales et aligner les besoins locaux avec la stratégie globale ✅ Former et accompagner les équipes locales (transfert de compétences) ✅ Suivre la performance des solutions et analyser les données pour optimiser l’expérience client

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.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Senior Data Scientist IA / LLM" pour un client dans le secteur bancaire Description 🚀 Le Contexte : L'ère des Agents Autonomes Dans le cadre du développement de nos solutions de nouvelle génération, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable de transformer des modèles de langage (LLM) en agents autonomes et décisionnels. Vous ne vous contenterez pas de faire des appels API simples ; vous concevrez des architectures d'agents complexes capables de raisonner, d'utiliser des outils et de gérer des workflows cycliques au sein d'un environnement Web robuste (Django). 🎯 Vos Missions : Orchestration et Architecture 1. Conception d'Agents avec LangGraph & LangChain : Développer des systèmes d'agents multi-acteurs utilisant LangGraph pour gérer des états complexes et des boucles de rétroaction (cycles). Implémenter des chaînes de traitement modulaires avec LangChain (RAG, mémoires, agents de planification). Optimiser le Prompt Engineering et la structuration des données en sortie (JSON mode, parsing). 2. Intégration et Backend (Django) : Développer les briques Backend sous Django pour exposer les capacités de l'IA via des APIs (REST / WebSockets pour le streaming). Gérer la persistance des états des agents et des sessions utilisateurs dans la base de données Django. Assurer la sécurité et l'authentification des accès aux outils LLM. 3. RAG & Knowledge Management : Mettre en œuvre des architectures de Retrieval Augmented Generation (RAG) performantes. Connecter les agents à des bases de données vectorielles (Qdrant, Pinecone, ou Pgvector) et des sources de données métiers. 4. Évaluation et Fiabilité (LLM Ops) : Mettre en place des protocoles d'évaluation pour mesurer la pertinence des agents (Frameworks type RAGAS ou DeepEval). Monitorer les coûts et les latences des appels aux modèles (OpenAI, Mistral, modèles Open Source).

Rejoignez la Tribe AI et contribuez au développement d’applications d’intelligence artificielle générative. Vos missions : Créer des applications IA pour améliorer l’expérience client et les processus internes. Travailler sur Prompt Engineering, RAG, Fine-tuning et NLP. Déployer et monitorer des modèles en production. Collaborer dans un environnement agile et innovant.

Vous intégrerez une équipe Data Science d’envergure (50+ personnes) au sein d’une entreprise tech internationale, leader dans son domaine. Votre mission : prototyper, itérer et mettre en production des modèles de Machine Learning à fort impact business, en étroite collaboration avec les équipes Produit, Data Engineering et Développement. Les projets menés visent à exploiter la richesse de larges volumes de données afin d’ optimiser les performances commerciales, la gestion opérationnelle et la sécurité des utilisateurs sur une plateforme utilisée par des centaines de grandes marques et des milliers de vendeurs dans le monde . Exemples de sujets traités Détection d’anomalies sur les prix ou les comportements vendeurs Analyse de sentiment sur les échanges client / vendeur Estimation des délais de livraison et anticipation des ruptures de stock Développement d’ agents IA pour assister la prise de décision Prédiction et modélisation de phénomènes liés à la supply chain Vos missions Analyser, nettoyer et préparer les données pour la modélisation Concevoir, tester et mettre en production des algorithmes ML / DL Collaborer avec les Data Engineers pour l’industrialisation des modèles Créer des dashboards de suivi et d’analyse de performance Présenter vos travaux en interne et contribuer à la veille scientifique de l’équipe Stack technique Langages & Frameworks : Python, TensorFlow, PyTorch, Keras Data & Cloud : Databricks, Spark, AWS (Redshift, S3), SQL, Airflow, Delta Lake Approches : Time Series, NLP, LLMs, Deep Learning, Heuristiques

Responsable Opérationnel·le Data Governance — Organisation Nationale du Secteur Culturel & Numérique Objectif de la mission Piloter et structurer la gouvernance des données au sein d’une organisation disposant d’un patrimoine data riche et sensible. Garantir la qualité, la cohérence et la conformité des référentiels et des flux utilisés par les métiers et la DSI. 🛠️ Missions principales 1. Animation et structuration de la Gouvernance des Données Assurer le rôle de référent opérationnel sur l’ensemble des sujets Data Governance. Préparer et animer les instances liées à la gouvernance des données et à la qualité. Contribuer à la définition, au suivi et à l’actualisation de la feuille de route data. Harmoniser les pratiques et garantir la cohérence des actions entre équipes métiers, IT et rôles data. 2. Pilotage des responsabilités et rôles Data Maintenir la cartographie des rôles (Data Owners, Stewards, référents IT). Coordonner les différents acteurs pour assurer une gouvernance fluide et continue. 3. Gestion et valorisation du Catalogue de Données Superviser l’enrichissement, la mise à jour et la validation du catalogue de données. Garantir la cohérence des métadonnées et l’accessibilité de l’information pour les utilisateurs internes. 4. Qualité, conformité et contrôle des données Participer à la validation des tableaux de bord liés à la qualité. Identifier les écarts entre modèles logiques et implémentations physiques. Contribuer aux audits internes de conformité des référentiels et au suivi des plans de remédiation. Sensibiliser les équipes aux bonnes pratiques de qualité et de protection des données. 5. Contribution à l’architecture et à l’urbanisation Data Apporter une vision data lors des cadrages fonctionnels de projets. Contribuer à l’alignement des architectures applicatives/fonctionnelles avec les principes de gouvernance. Participer aux travaux de modélisation des flux et des objets métiers. Favoriser la simplification et la rationalisation du système d’information.

Mission La mission du Data Office s'est fortement enrichie avec la promotion de l'utilisation de la DATA par l'ensemble des projets des Métiers / Fonctions (Risque/Finance/ IT) de l'organisation et du Groupe. L'objectif est de développer l'activité commerciale, de diminuer les couts, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et de répondre à la dimension règlementaire. La mission est au sein de l'équipe Data Office Data Quality. L'activité de cette équipe porte sur le développement, l'amélioration et le déploiement du Dispositif Data Quality (contrôle, dimension, labélisation, coordination des remédiations) dans l'écosystème de l'organisation et sur l'accompagnement Data sur les projets réglementaires (définition, cadrage, flowcharts, règle de gestion..)

ANGLAIS COURANT OBLIGATOIRE Acteur majeur du secteur du sport et de l'innovation depuis plus de 40 ans, nous réinventons constamment le marché grâce à des produits accessibles et technologiques. Notre mission est de rendre les bienfaits du sport accessibles au plus grand nombre via un écosystème numérique complet : coaching virtuel, expériences connectées en magasin, services de location et produits intelligents. Vous rejoindrez une équipe technique de plus de 2 500 experts (ingénieurs, product managers, data experts) répartis entre Paris et Lille, dédiée à répondre aux besoins de 500 millions d'utilisateurs. Contexte de la mission Au sein de la division Connected Sports Platform (CSP) , nous accélérons notre transformation digitale via l'implémentation de solutions IoT. L'équipe Data est au cœur de ces enjeux : elle développe les briques nécessaires à l'ingestion, au stockage et à l'exposition des données échangées entre le cloud, les appareils connectés (vélos électriques, machines de fitness, etc.) et les applications mobiles. Objectifs : Optimiser l'exploitation des données pour la BI, la maintenance prédictive, la détection d'incidents et le design intelligent. Vos responsabilités En tant que Data Architect / Engineer (Freelance) , vous accompagnerez les projets dans leurs choix architecturaux et techniques avec les priorités suivantes : Architecture : Concevoir l'architecture d'ingestion et de stockage des données IoT (directes ou via mobile). Pipeline : Construire des pipelines de données structurées et non structurées scalables. Stratégie Tech : Définir la stratégie des stacks techniques et garantir le CI/CD. Optimisation : Maintenir et refondre les datasets existants pour de nouveaux cas d'usage. Qualité & Gouvernance : Assurer la fiabilité, l'accessibilité et la confidentialité des données (Data Privacy). Standardisation : Définir les standards d'architecture et assurer l'alignement entre la vision technique et les besoins utilisateurs. Profil recherché Expérience : +5 ans en tant que Senior Data Engineer dans un environnement microservices avec échanges de données en temps réel. Expertise Technique : Maîtrise de la modélisation de données, des systèmes distribués et de l'optimisation de requêtes. Stack : Maîtrise de Python (Scala ou Java sont un plus) et des technologies Kafka et Spark . Méthodologie : Culture Agile, GIT, Code Review et Peer Programming. Soft Skills : Excellente capacité de synthèse, communication fluide et esprit d'équipe. Langues : Français courant et anglais professionnel. Le "plus" pour cette mission : Expérience sur l'environnement AWS Big Data (Lambda, Redshift, S3). Expérience confirmée sur des produits IoT ou des appareils connectés. Modalités pratiques Durée : Mission longue durée. Lieu : Paris ou Lille (déplacements ponctuels à prévoir sur Lille si basé à Paris). Télétravail : Rythme hybride (environ 2 jours de télétravail par semaine). Matériel : Choix de l'environnement de travail (Mac, Windows). Compétences clés attendues (Récapitulatif) CompétenceNiveau attenduKafka / Spark Avancé AWS (Lambda, Redshift, S3) Confirmé Data Modeling Confirmé Écosystème IoT Confirmé Data Governance Confirmé

Notre client dans le secteur Santé et pharma recherche un/une Data Manager / Data Quality Lead H/F Description de la mission: Contexte & Mission L’entreprise renforce son organisation Data afin de délivrer des produits data fiables et de confiance à l’échelle du Groupe. Au sein de la Data Product Squad , l’entreprise recherche un(e) Data Manager / Data Quality Lead expérimenté(e) pour lancer et structurer le chantier Data Quality , identifié comme un point de douleur majeur et une priorité stratégique . L’objectif principal de cette mission est de construire, piloter et opérationnaliser la Data Quality , en étroite collaboration avec les Business Data Owners et la Data Engineering Squad . Objectifs clés La mission s’articule autour de quatre objectifs principaux : Identifier et structurer les Data Domains , et animer la communauté des Data Owners Définir et piloter la roadmap Data Quality , en priorisant les jeux de données et domaines à corriger en premier Mettre en place le pilotage et les outils de Data Quality , incluant les indicateurs de qualité et le reporting sur le data drift Coordonner les Data Owners et la Data Engineering Squad afin d’assurer des corrections de données efficaces et durables Responsabilités principales Identifier les Data Domains et formaliser les responsabilités (Data Owners, Data Custodians) Animer, fédérer et structurer la communauté des Data Owners Évaluer les problématiques actuelles de qualité des données et leurs impacts métiers Définir, maintenir et prioriser la roadmap Data Quality Définir les règles de Data Quality , KPI et indicateurs Déployer ou paramétrer les outils de Data Quality (monitoring, alertes, reporting, détection de dérive) Reporter l’état de la Data Quality , les risques et l’avancement auprès des parties prenantes Compétences & Expérience requises Expérience confirmée en tant que Data Manager / Data Quality Lead dans des organisations complexes Expérience de travail étroite avec des Data Owners métiers Expérience avec des outils de Data Quality (monitoring, contrôles, métriques, détection de dérive) Excellentes capacités de facilitation , de coordination et de communication Capacité à conduire le changement sans autorité hiérarchique Profil senior requis (autonome, structuré, pragmatique) Modalités de la mission Démarrage : janvier 2026 Langues : français & anglais

Poste : Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience) Objectif : Renforcer une équipe dédiée à la modélisation mathématique, intervenant sur l’optimisation, la simulation, l’analyse de performance, le développement de modèles et outils applicatifs dans un environnement multi-application. Responsabilités principales : Encadrement & supervision : Accompagner un Data Scientist junior, définir les standards méthodologiques, valider approches et modèles, garantir la cohérence des travaux. Développement & modélisation : Développer en Python, créer des APIs, intégrer des modèles, manipuler équations mathématiques, utiliser la librairie HiGHS pour l’optimisation (contraintes, optimisations linéaires/mixte). Contrôle qualité & validation : Revoir le code, auditer l’architecture, vérifier la cohérence des données, valider la robustesse des modèles, challenger les résultats, approuver les livrables. Expertise & conseil : Apporter une expertise sur la modélisation, faire des recommandations méthodologiques, effectuer une veille technologique, capitaliser les bonnes pratiques. Communication & coordination : Présenter les validations, faire le lien entre équipes techniques et direction, participer aux réunions, documenter les processus, contribuer à la montée en compétences du junior. Compétences requises : Maîtrise avancée de Python (APIs, librairies, équations) Maîtrise du solveur HiGHS ou équivalent pour l’optimisation linéaire/quadratique Solide background en mathématiques, physique, modélisation et statistiques Capacité à gérer plusieurs modèles simultanément Excellentes compétences en communication, forte autonomie, posture de référent Compétences appréciées : Expérience avec des modèles mathématiques à grande échelle Aisance en revue méthodologique et cadrage scientifique Aucune connaissance métier spécifique nécessaire

l’Assistant(e) Externe / Datascience & AI Business jouera un rôle clé dans la conduite et le développement des projets d’intelligence artificielle, depuis le cadrage des besoins métier jusqu’à la mise en production des solutions. Votre mission consistera à allier compétences en gestion de projet et savoir-faire technique en datascience pour garantir la réussite des initiatives IA menées au sein de Personal Finance. Vous interviendrez en appui stratégique et opérationnel, en lien étroit avec les équipes Datascience, IT, et les directions métiers. Vos principales responsabilités incluront : • Piloter et coordonner les projets IA / Data : cadrage, suivi des livrables, reporting et animation des points d’avancement. • Analyser les besoins métiers et les traduire en cas d’usage data exploitables. • Contribuer aux travaux de data science : préparation et analyse de données, validation et suivi de modèles (ML, NLP, IA générative). • Produire des livrables de synthèse (dashboards, rapports, présentations) à destination des équipes métiers et du management. • Assurer la communication transverse entre les équipes techniques et métiers, et participer à la documentation et la capitalisation des bonnes pratiques.

Dans le cadre de la phase 2 du projet , nous recherchons un expert pour le modèle de données client . Responsabilités : Concevoir et documenter les modèles de données Customer Master Data . Définir les processus de gouvernance, rôles et règles de qualité. Collaborer avec les équipes métier et IT pour garantir l’alignement. Compétences requises : Expertise solide en Master Data Management , particulièrement sur le domaine Customer (modélisation, gouvernance, qualité). Bonne compréhension des processus liés au domaine client. Connaissance de SAP S/4HANA et SAP MDG (un plus).