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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

En tant que ML Ops Engineer , vous jouerez un rôle essentiel dans l’intégration, le déploiement, l’industrialisation et la maintenance des modèles d’IA/ML. Vous garantirez la performance, la fiabilité, la sécurité et la conformité des modèles déployés tout en collaborant étroitement avec les équipes internes (produit, projet, technique, cloud). Vous serez amené notamment à : · Déployer, intégrer et optimiser les modèles ML dans un environnement Azure Cloud . · Garantir la performance (temps d’inférence, scalabilité), la maîtrise des coûts et la fiabilité opérationnelle. · Implémenter des architectures robustes alignées sur les bonnes pratiques ML Ops. · Concevoir, mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD · Le packaging et la mise en production · La supervision temps réel (logs, métriques, alertes, drift detection) · Automatiser les cycles de vie des modèles (ML lifecycle management).

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.

Je recherche pour un client un Machine Learning Engineer avec une forte expertice en IA. Missions : Au Sein de l’équipe Data, vous contribuerez au déploiement d’algorithmes de Machine Learning / Generative AI sur la data plateforme (Google Cloud Platform). En collaboration avec le responsable Data, les Product Owners Data et les équipes business, vous serez impliqué(e) dans l’ensemble du processus de réflexion et de déploiement des solutions IA/ML et aurez pour missions : Le Machine Learning doit maîtriser la plateforme Vertex de Google Cloud Platform (GCP), capable de coder, packager et industrialiser des modèles IA.

Localisation : Paris Expérience : 8 ans et plus Mission : 6 mois renouvelable Spécialités technologiques : Intelligence Artificielle, Machine Learning Compétences : Technologies et Outils : confluence, JIRA Méthodes / Normes : ScrumAgile Secteurs d'activités : Assurance Description et livrables de la prestation : Contexte : Notre client n'a actuellement pas de Scrum Master dans son équipe. L'objectif est de l'accompagner dans l’industrialisation de sa démarche agile. Le défi principal n’est pas uniquement d’«animer des cérémonies», mais de structurer une organisation multi-produits, en croissance rapide, avec un niveau de maturité agile hétérogène et une forte exigence technique liée à l’IA. Vos missions principales : 1. Structurer et stabiliser le cadre agile - Mettre en place ou réorganiser les cérémonies (Sprint Planning, Daily, Review, Rétro) avec des objectifs clairs et des formats adaptés à l'équipe. - Instaurer une définition claire des rôles (PO ≠ Scrum Master), pour éviter l’hybridation subie actuelle. - Définir des standards : DoR, DoD, gestion du backlog, critères de priorisation, formats des User Stories. 2. Améliorer le flux de delivery - Identifier les goulets d’étranglement (spécification, QA, dépendances IA, changements de priorité). - Proposer des mécanismes pour limiter le travail en cours et stabiliser les Sprints. - Introduire des métriques utiles (et non bureaucratiques) : vélocité, lead time, focus factor, qualité. 3. Évangélisation & montée en compétence - Former l’équipe aux pratiques agiles orientées produit. - Sensibiliser l’organisation aux impacts des interruptions, demandes intempestives et dérives de scope. 4. Soutien produit / IA - Comprendre les contraintes spécifiques du développement IA - Aider à articuler la roadmap entre chantiers IA, dev applicatif et intégration. 5. Amélioration continue structurée - Construire un cycle d’amélioration réellement exploité (pas juste une rétrospective). - S’assurer que les décisions de rétro sont suivies (responsables, deadlines, preuves d’impact). Expertise souhaitée : - 7–10 ans d’expérience en tant que Scrum Master dans un environnement produit (pas un SI classique). - Excellente maîtrise de Jira & Confluence (workflow, board sur mesure, reporting). - Contexte multi-produit ou complexe - Vision produit : compréhension des arbitrages, de la valeur, du découpage. - A déjà accompagné une équipe avec un périmètre IA, Data ou R&D.

Contexte Dans le cadre de la refonte du dispositif de surveillance des opérations bancaires (LCB-FT), nous recherchons un(e) consultant(e) spécialisé(e) en Intelligence Artificielle et Machine Learning pour accompagner le développement d’une solution interne innovante. La mission s’inscrit au sein d’une équipe projet pluridisciplinaire composée de métiers conformité, IT, gestion de projet et data science. Objectifs principaux Réduire significativement les faux positifs dans la détection des opérations atypiques. Optimiser l’efficacité du processus de surveillance et d’investigation. Identifier de nouveaux patterns de comportements suspects et améliorer les scénarios d’alerte. Missions Modélisation et scoring Élaboration de modèles de données adaptés à la conformité. Révision du scoring client, segmentation et seuils d’alerte. Optimisation des alertes Réduction des alertes non pertinentes. Optimisation des analyses et investigations. Feature engineering Sélection et validation des variables pertinentes pour améliorer les modèles. Machine Learning Mise en œuvre combinée de modèles supervisés et non supervisés. Détection de comportements suspects et réduction des faux positifs. Conseil technique et stratégique Adaptation aux typologies clients, produits, services et entités multiples. Accompagnement projet Participation aux études, cadrage, recette et suivi des comités. Contribution à la rédaction des livrables (expression de besoins, cahiers des charges, procédures). Données et outils Données disponibles : Historique des opérations bancaires, informations KYC, comportements transactionnels, relations et patterns connus. Outils / architecture : Dataiku, Python. Mode de fonctionnement : batch et temps réel. Contraintes réglementaires : Gouvernance robuste, forte explicabilité des modèles et auditabilité. Livrables attendus Prototype opérationnel d’un modèle ML exploitable . Documentation technique et guidelines d’industrialisation. Suivi et reporting auprès des équipes métier et IT. Profil recherché Expertise en Machine Learning et IA appliqués à la conformité bancaire . Capacité à travailler de manière autonome tout en interagissant régulièrement avec les équipes métier et IT. Expérience sur Dataiku et Python fortement souhaitée. Maîtrise des contraintes réglementaires et capacité à produire des modèles explicables et auditables .

Afin d’améliorer la personnalisation de l’expérience utilisateurs, nous souhaitons créer une équipe dédiée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. Cette équipe est composée d’un Product Owner, un Data Scientist, un lead ML ingénieur et un ML ingénieur. Notre stack technique est basé sur Google Cloud et constituée, entre autres, de Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow pour l’orchestration des traitements. La stack inclut aussi d’autres services de la Google Cloud Platform. La prestation de l'équipe : Créer les premiers cas d’usage en lien avec la personnalisation de l’expérience utilisateur basés sur de la recommandation utilisateur Déployer ce projet et AB tester en production Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances Prestations attendues : En interaction avec les membres de l’équipe, la prestation consistera à : Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l’exposition des modèles via des API Rest Organiser et structurer le stockage des données Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists Construire et maintenir les workflows de la CI/CD Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation Faire de la veille technologique active dans le domaine Participer activement aux différentes phases de cadrage, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe

Bonjour et merci d'avoir cliqué sur cette offre 😊 Nous recherchons un.e ML Ops pour une grande entreprise internationale ! 🚀 Ce poste est fait pour toi si : tu as 5 ou plus années d'expérience en tant que ML Ops/Data Scientist ; tu maîtrises MLflow ou outils similaires ; tu as déjà travaillé dans un environnement GCP/BigQuery ; tu as un anglais professionnel. Tes missions … ✨ Définir et mettre en œuvre un cadre de bonnes pratiques ML Engineering (tests, qualité, versioning, monitoring…) ✨ Concevoir, construire et maintenir des modèles de Machine Learning en lien avec les Data Scientists ✨ Industrialiser les modèles via des pipelines de ré-entraînement, d’évaluation et de déploiement automatisés ✨ Contribuer à la roadmap produit ML : arbitrages techniques, exploration technologique, priorisation ✨ Développer des systèmes de monitoring en temps réel pour la supervision des modèles et des flux de données ✨ Enrichir la plateforme ML avec de nouveaux outils et composants (frameworks, patterns, modules d'observabilité…) ✨ Participer activement à la vie agile de l’équipe (rituels, pair programming, veille technologique) ✨ Porter les bonnes pratiques ML en transverse auprès des autres entités du groupe, en France et à l’international ✨ Accompagner les Data Scientists dans la montée en maturité technique, notamment sur les pratiques de software engineering ✨ Garantir la qualité du code produit et participer à son amélioration continue TT: 2 jours par semaine. Démarrage: rapide. Relation: CDI ou freelance. 👉 Tu as envie d’un nouveau défi, entouré(e), valorisé(e), écouté(e) ? Postule et parlons-en. Même si ce n’est pas pour cette mission, on trouvera peut-être celle qui te correspond parfaitement. Les étapes à venir après avoir postulé : nous étudierons ta candidature avec attention. si elle nous intéresse, tu recevras un appel pour un premier échange de préqualification. On t’enverra un mail si on n’arrivera pas à te joindre. Si elle ne nous intéressera pas (ça sera certainement pour une autre mission 😉), on t’enverra un mail. Merci de ton attention et à très vite pour une aventure épanouissante chez Winside 🙂 ---------- Winside, en bref ? Winside Technology est un pure player Tech, basé à Paris, Lyon, Lille, Bordeaux, Nantes et au Maroc. Crée en 2020, l’entreprise compte plus de 250 consultants, accompagne plus de 50 clients grands comptes et a réalisé 30M€ de chiffre d’affaires en 2024. Notre ADN repose sur l’expertise, la qualité, la proximité et l’esprit d’équipe. Au-delà des missions, nous cultivons une vraie communauté : événements techniques, moments conviviaux, partage de connaissances et ambition collective. Ce que tu trouveras chez Winside en CDI… Une communauté d’experts diversifiés ( Craft, Core, Risk & Security etc) Une entreprise en pleine croissance, qui valorise l’initiative et la créativité. Un parcours de formation personnalisé et de vraies perspectives d’évolution. Une vie d’entreprise rythmée par des événements techniques et conviviaux. Des avantages concrets : primes vacances, mutuelle prise en charge à 100 %, frais mobilité, système de cooptation qui impacte ta rémunération sur le long terme. Tu te reconnais ? Alors, tu es fait.e pour nous rejoindre ! Viens échanger avec nous 😉

Experts IA ML/LLM/Devops/Cloud/CI/CD Lyon Compétences attendues sur les profils : Compétences en programmation Architecture et technologies IA (modèles IA/IA génératives, outils, frameworks) Modèles de Machine Learning / Deep Learning / LLM. Outils de DevOps et de Cloud Computing Processus CI/CD Traduction des enjeux métiers en solutions opérationnelles Communication et vulgarisation : capacité à expliquer des concepts complexes au sein d’une équipe pluridisciplinaire Collaboration interdisciplinaire : capacité à travailler étroitement avec différentes parties prenantes (métiers et IT) Méthodologies agiles Localisation de la mission : Lyon 2 jours de présence sur site Date de démarrage : Début janvier Séniorité : Minimum 7 ans d’expérience Missions : Détection d’opportunités IA (Analyser les besoins métiers, identifier et prioriser les opportunités IA, estimer leur ROI et évaluer les risques pour garantir la pertinence et la conformité des solutions.) Etude de faisabilité technique (Concevoir des prototypes et réaliser des PoC en environnement contrôlé afin de valider les hypothèses et évaluer leurs performances sur des métriques clés.) Définition de la solution technique (Évaluer la pertinence des technologies IA, identifier les contraintes techniques, et collaborer avec la DivNum pour définir l’infrastructure et les outils nécessaires à l’intégration.)

Notre client dans le secteur Autre recherche un/une Product Manager Senior IA H/F Description de la mission: Notre client recherche un Product Manager IA pour accompagner le développement et l’industrialisation d’offres d’intelligence artificielle appliquées aux cas d’usage B2B. La mission s’inscrit dans un environnement innovant, au sein des équipes Digital Services / IA Products, impliquées dans la création et le pilotage de solutions d’agents IA, de pipelines RAG et d’applications digitales intelligentes. interviendra en support des équipes Products & Marketing et des équipes techniques (IA, Data, Architecture, Innovation). Objectifs : Structurer, piloter et accélérer la roadmap IA & Agentique (générative et RAG). Définir et orchestrer les composants d’architectures agentiques (LangChain, LangGraph, LangSmith, LlamaIndex…). Accompagner le développement de produits IA innovants et compétitifs, du cadrage au lancement. Contribuer à l’industrialisation d’une offre souveraine, sécurisée et performante. Missions : Construire et piloter la roadmap IA / Agentique / RAG . Définir la vision produit, les objectifs, les priorités et les critères de succès. Assurer la cohérence entre besoins métiers, technologies et stratégie d’entreprise. Définir les briques d’architecture agentique à offrir aux clients (LangChain, LangGraph, LangSmith, LlamaIndex…). Concevoir les workflows et chaînes d’agents IA adaptés aux cas d’usage B2B. Collaborer avec les équipes techniques pour garantir la fiabilité, sécurité et performance des solutions. Définir les outils et processus pour les pipelines RAG : ingestion, vectorisation, indexation, rafraîchissement. Sélectionner et superviser l’intégration de bases vectorielles : Qdrant, Pinecone, Weaviate, Milvus . Piloter l’intégration des connecteurs data : SQL/NoSQL, S3, API internes, SharePoint, fichiers… Travailler étroitement avec les équipes design, tech, innovation, opérationnelles et partenaires IA. Aligner toutes les parties prenantes internes/externes sur les priorités produit. Assurer un reporting clair et régulier sur l’avancement. Compétence technique : Connaissance Framework Agentique : LangChain, LangGraph, LlamaIndex Bonne compréhension du RAG avancé : embeddings, HNSW, distance metrics Connaissance des bases vectorielles : Qdrant, weaviate, Pinecone, Milvus Connaissance des guardrails IA : sécurité, filtrage, anti-hallucination, red teaming Compréhension du model context Protocol (MCP) Profil recherché : +7 ans d’expérience en Product Management / Direction Produit, idéalement en IA ou produits digitaux complexes. Excellente compréhension des architectures IA génératives, RAG, agents IA, pipelines de données. Maîtrise des outils de gestion produit et environnement tech (Product Backlog, Miro, PowerPoint, outils data). Culture solide Tech / Business / Expérience utilisateur. Très bonnes compétences de communication, capacité à fédérer et synthétiser. Expérience en environnement multi-équipes et projets pluridisciplinaires. Anglais : courant

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

la prestation consistera à : • Définir l'architecture et la feuille de route technique, en tenant compte des exigences de performance, de scalabilité et de sécurité • Accompagner les membres de l’équipe pour garantir la qualité du code et du modèle • Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l’exposition des modèles via des API Rest • Organiser et structurer le stockage des données • Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements • Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données • Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists • Construire et maintenir les workflows de la CI/CD • Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Expertises requises pour réaliser la prestation de Lead Machine Learning Ingenieur : • Au moins 5 ans d’expérience dans un environnement data/machine learning • Expériences dans le développement de modèles de machine learning • Expériences dans le déploiement en production de modèles de machine learning • Expériences sur la Google Cloud Platform : Composer/CloudSQL/CloudRun/IAM • Expériences avec des technologies de type Flask, FastAPI, SQLalchemy, Pgvector, Pandas, Hugging face • Expériences intégrant les langages Python et SQL • Expériences intégrant Terraform et Terragrunt • Solides expériences intégrant du Machine Learning, Deep Learning et des concepts liés à l’IA • Solides connaissances des modèles et systèmes de recommandation • Solides connaissances en data : structures de données, code, architecture • Expériences utilisant Gitlab et Gitlab CI/CD • Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques • Capacité à accompagner et à motiver une équipe technique • Expériences en méthodes Agile : de préférence Scrum ou Kanban

Contexte de la mission Un client confidentiel du secteur transport/logistique, financé par des fonds d’investissement de premier plan, lance un projet stratégique visant à révolutionner la gestion du transport routier à l’aide d’agents d’intelligence artificielle. Dans ce cadre, l’entreprise recherche un Founding Engineer spécialisé en TypeScript / Node.js et IA pour rejoindre une équipe technique restreinte composée du CTO et de trois développeurs confirmés. La mission se déroule entièrement en présentiel afin de favoriser la co-construction rapide du produit et des itérations techniques rapprochées. Objectifs et responsabilités Le consultant interviendra sur la conception et la mise en place du socle technique du produit, incluant : • Concevoir, développer et déployer des APIs robustes et scalables • Structurer les flux de données provenant de systèmes TMS, appels, messages et autres sources • Collaborer étroitement avec le CTO et les utilisateurs opérationnels pour la construction du MVP • Participer au lancement d’un projet innovant d’IA temps réel (audio) • Assurer un rôle majeur sur le backend, la data et l’ingénierie IA • Mettre en place l’observabilité : monitoring, logs, métriques et alerting • Contribuer aux choix d’architecture, arbitrages techniques et discussions produits • Participer au déploiement, aux tests et aux itérations rapides en environnement startup Profil recherché Compétences indispensables • Ingénieur fullstack avec forte orientation backend et data • Minimum 4 ans d’expérience significative sur Node.js et TypeScript • Forte expertise Backend et Data Engineering • Expérience avérée dans un environnement startup, scale-up, licorne ou rôle de Founding Engineer • Avoir déjà lancé un produit from scratch • Niveau attendu : Staff Engineer ou Principal Engineer • Capacité à raisonner en approche “problème → solution” • Grande rapidité d’itération : tester, ajuster, apprendre, recommencer • Capacité à échanger directement avec les utilisateurs métier (transporteurs, brokers) • Connaissance pratique des LLM et de l’IA appliquée • Flexibilité sur les horaires lors des phases de mise en production (soir, week-end si nécessaire) Compétences appréciées (bonus) • Expérience en IA agentique (agents autonomes) • Connaissances poussées en prompting, grounding, fallback, monitoring IA • Amélioration des performances d’agents en production • Contribution à l’architecture produit à grande échelle Stack technique actuelle • Node.js / TypeScript (backend principal) • Python (agents IA) • PostgreSQL • API REST, WebSocket • AWS (architecture scalable), Kubernetes

Mon client recherche un MLOps expérimenté pour une mission de 6 mois à Mérignac (2 jours/semaine sur site), avec un taux journalier maximum de 450 € , démarrant le 02/01/2026 et se terminant le 30/06/2026 . Le profil recherché justifie de 5 à 7 ans d’expérience en IA/ML et DevOps. Le consultant interviendra pour détecter les opportunités IA/ML , réaliser des POC , développer et industrialiser des solutions IA/ML , et intégrer les pratiques MLOps dans les projets : monitoring, CI/CD et sécurité. Il participera activement aux cycles agiles des équipes produit. Les compétences requises incluent : la conception de pipelines data & ML , programmation Python , utilisation des services IA AWS , déploiement DevOps et CI/CD, et ML via OpenSearch . La connaissance des méthodologies Agile est essentielle. L’environnement technique comprend Python, AWS (SageMaker, Textract, Comprehend), LLM, RAG, OpenSearch ML , ainsi que des outils comme Docker, Terraform, GitLab CI, Jira et Confluence . Certifications : obligatoire sous trois mois AI Practitioner Foundational , recommandations : ML Associate / Specialty . Cette mission est idéale pour un professionnel capable de conjuguer expertise technique IA/ML, DevOps et pratiques agiles , tout en contribuant à l’innovation et à l’industrialisation des projets IA chez mon client.

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d'une application mettant en valeurs des recherches en exécutant des modèles d'apprentissage automatique avancés développés en interne directement sur iPhone. Le consultant sera responsable de la mise en oeuvre de l'optimisation des pipelines d'apprentissage automatique sur iOs, incluant l'adaptation et l'intégration de modèles existants pour une exécution efficace sur le matériel mobile Objectifs et livrables Intégration du Machine Learning : intégrer et optimiser les modèles ML existants Adapter et convertir les modèles (à partir de PyTorch ou autre) pour un déploiement iOs

🎯 Contexte du stage Dans le cadre du développement de nouveaux outils internes et de projets innovants autour de la donnée, nous recherchons un stagiaire Développeur Python , avec idéalement une première sensibilité aux sujets d’ Intelligence Artificielle . Vous évoluerez au sein d’une équipe technique dynamique, accompagnée pour monter en compétence sur des technologies modernes. 🧩 Missions principales Développer des scripts, outils ou micro-services en Python Participer à la conception et l’optimisation de pipelines ou traitements de données Contribuer à l’amélioration ou au développement d’algorithmes Réaliser de la veille technique et proposer des améliorations Participer à des projets IA / ML (selon profil) : entraînement de modèles création de POC automatisation de tâches Rédiger de la documentation technique 🛠️ Compétences recherchées Techniques Maîtrise de Python (obligatoire) Bases en : gestion de données (Pandas, NumPy…) API / scripts Bonus apprécié (non obligatoire) : IA / Machine Learning (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow…) Notions de LLM / IA générative