Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Développeur Python/MLOPS Tâches: Développer et optimiser des API (REST) en Python (FastAPI). Concevoir et maintenir des bases de données (PostgreSQL principalement) pour des requêtes performantes. Collaborer avec les équipes DevOps pour automatiser les déploiements (Docker, CI/CD). Intégrer des tests automatisés (pytest) et participer aux revues de code. Contribuer à l’amélioration continue de l’architecture back-end. Assurer la maintenance de la stack d’outils de l’équipe et notamment : Participer à rendre les algorithme IA compatible d’architecture GPU blackwell Mettre à jour les dépendances de note codebase (python, CUDA) Participer au développement de nos outils de MLOps en général

Contexte L'équipe AI Contrôle Non Destructif travaille sur le développement des algorithmes de détection d'anomalie sur des pièces industrielles. L'équipe est composée d'une dizaine de personnes (Data scientist, deep learning ingénieur, ML engénieur) et travaille sur une dizaine de projet par an pour développer des solutions d'aide au contrôle industriel. Les données traitées sont des images sous des formes variées (ultrasons, rayons X, tomographie, images visibles, vidéo, etc...) Pour produire les détecteurs (ou algorithme), l'équipe s'appuie sur une stack d'outils internes permettant l'industrialisation du travail des Deep Learning Scientist. La stack se divise en : une stack d'outils génériques (AI Platform) servant toutes les lignes de produit, développée par l'équipe AI engineering. une stack d'outils spécifiques à l'équipe contrôle non destructif, développée par l'équipe CND elle-même. Pour faire face à une augmentation de la charge, nous avons besoin de renforcer l'équipe pour contribuer à plusieurs projets CND. La mission sera d'une durée minimale de 6 mois. Compétences requises Vous avez suivi une formation en Software Engineering, en machine learning, en vision par ordinateur ou dans un domaine similaire. Vous disposez d'au moins 4 ans d'expérience professionnelle en machine learning / deep learning. Vous avez une bonne compréhension des techniques de deep learning et les avez appliquées sur de l'image. Vous avez de bonnes compétences en programmation Python, en particulier pour de la mise en production. En termes de méthodologie de travail, vous avez une expérience en environnement agile, sans pour autant en défendre une application dogmatique. Soft skills Votre esprit est rigoureux, créatif et méticuleux. Vous avez un bon esprit critique, ainsi que de bonnes capacités d'analyse des résultats et de prise de recul. Vous avez une bonne capacité à travailler en équipe, et de bonnes compétences en communication. Vous êtes pragmatique, et orienté résultat. Mission Analyse de données sur un projet d'aide au contrôle industriel : analyse de base de donnée, visualisation des images, identification des facteurs significatif. Développer, entraîner et tester les algorithmes d'IA ou de computer vision qui répondent à des besoins clients précis et spécifiques. Implémenter des briques algorithmiques avec un niveau de qualité élevé (module réutilisable, respect de nos guidelines de code). Participer à des réunions projet pour cadrer le besoin client, présenter les résultats de l'algorithme et expliquer les solutions développées. Rédaction de rapport technique.

Dans le cadre d’un renforcement urgent de notre équipe dédiée à l'intelligence artificielle, nous lançons une procédure de recrutement suite à une erreur précédente qui a conduit à l’absence de livraison sur la mission attendue. Nous recherchons dès à présent un(e) Ingénieur(e) IA opérationnel(le) immédiatement, capable de produire rapidement des résultats concrets, des livrables exploitables et des solutions immédiates. Missions principales En tant qu’Ingénieur(e) IA, votre objectif sera de concevoir, développer et déployer des solutions IA performantes, en mettant l’accent sur l’efficacité et l’impact. Développer et mettre en production des modèles IA / ML (NLP, vision, prédiction, classification, selon les besoins) Concevoir des pipelines de traitement des données et entraîner des modèles Optimiser les performances en termes d’exactitude, de latence et de coût Industrialiser les solutions : effectuer des tests, assurer le monitoring, gérer le versioning et appliquer les pratiques MLOps Participer à la définition des cas d’usage en collaboration avec les équipes métier et produit Assurer une livraison rapide de POC (Proof of Concept), MVP (Minimum Viable Product) et de la mise en production Rédiger la documentation, transmettre les compétences et assurer le suivi des avancées

Dans le cadre des activités d'une grande entreprise de services publics, le/la Développeur(se) spécialisé(e) intervient sur des sujets à forte composante technique et innovation, liés notamment aux environnements connectés à des compteurs intelligents, aux protocoles de communication et aux problématiques d’aide à la décision. La mission nécessite une expertise confirmée en développement logiciel, une bonne compréhension des systèmes communicants (notamment CPL / radio fréquence) ainsi qu’une capacité à intégrer des approches Machine Learning / Deep Learning pour répondre à des besoins métier et techniques. Le/la consultant(e) participera à l’analyse des besoins en systèmes informatiques, à la proposition de solutions adaptées, puis à la mise en œuvre technique sur différents environnements (Windows/Linux/Raspberry Pi), en s’appuyant sur des compétences en modélisation, algorithmie (dont théorie des graphes) et programmation. 2) Objectifs & livrables attendus Le/la prestataire devra contribuer aux activités suivantes : 🎯 Analyse & cadrage Réaliser l’analyse des besoins en systèmes d’information en lien avec les enjeux de l’organisme Proposer des solutions techniques et fonctionnelles adaptées à la situation Participer à la démarche de gestion de projet en respectant les processus internes 🧠 Aide à la décision / optimisation Exploiter les concepts de théorie des graphes Contribuer à des problématiques d’aide à la décision Intégrer des approaches Machine Learning / Deep Learning selon les cas d’usage 💻 Développement & implémentation Développer et maintenir des composants applicatifs en : - Java / Python / C++ Mettre en œuvre des traitements, scripts et analyses sur : - Windows, Linux, Raspberry Pi Exploiter les librairies Python nécessaires à l’analyse : - Matplotlib, Numpy 📡 Communication & protocoles Intervenir dans des contextes liés aux télécommunications, notamment en ce qui concerne les réseaux CPL et radio fréquence Travailler autour des protocoles et flux : - ZigBee, Modbus, Protocoles liés à des compteurs communicants Comprendre et exploiter les protocoles CPL G1 et CPL G3 Maîtriser les principes liés à la chaîne de communication des compteurs intelligents

Contexte L'équipe du client travaille sur le développement des algorithmes de détection d'anomalie sur des pièces industrielles. L'équipe est composée d'une dizaine de personnes (Data scientist, deep learning ingénieur, ML engénieur) et travaille sur une dizaine de projet par an pour développer des solutions d'aide au contrôle industriel. Les données traitées sont des images sous des formes variées (ultrasons, rayons X, tomographie, images visibles, vidéo, etc...) Pour produire les détecteurs (ou algorithme), l'équipe s'appuie sur une stack d'outils internes permettant l'industrialisation du travail des Deep Learning Scientist. La stack se divise en : une stack d'outils génériques (AI Platform) servant toutes nos lignes de produit, développée par l'équipe AI engineering. une stack d'outils spécifiques à l'équipe contrôle non destructif, développée par l'équipe CND elle-même. Pour faire face à une augmentation de la charge, nous avons besoin de renforcer l'équipe pour contribuer à plusieurs projets CND. Soft skills Votre esprit est rigoureux, créatif et méticuleux. Vous avez un bon esprit critique, ainsi que de bonnes capacités d'analyse des résultats et de prise de recul. Vous avez une bonne capacité à travailler en équipe, et de bonnes compétences en communication. Vous êtes pragmatique, et orienté résultat.

Contexte du poste : Un acteur bancaire souhaite renforcer sa stratégie d’Intelligence Artificielle en développant des solutions avancées de Machine Learning, Deep Learning, NLP et IA Générative. L’objectif est de valoriser les données, optimiser les processus internes et améliorer l’expérience client grâce à des modèles robustes, explicables et industrialisés. Missions principales : 1. Modélisation Risque & Scoring Concevoir, optimiser et challenger les modèles de scoring d’octroi et de comportement. Explorer des approches innovantes pour améliorer la performance et la stabilité des modèles. Déployer les modèles en production et assurer leur monitoring (dérive, performance, stabilité). Travailler en étroite collaboration avec les équipes Risque, Validation et les experts métier. 2. Développement de Solutions IA Intégrer les modèles ML/AI en temps réel dans les parcours digitaux (scoring instantané, personnalisation des offres…). Participer à la conception de l’architecture technique (Cloud, MLOps, API, pipelines). Collaborer avec les équipes IT et Produit pour industrialiser les solutions et garantir leur scalabilité. 3. IA Générative & Agents Prototyper et déployer des solutions d’IA Générative (LLM, RAG, agents intelligents) pour transformer les processus internes (Marketing, Audit, Risque, Support…). Mettre en place des architectures agentiques pour automatiser des tâches complexes : analyse documentaire, octroi de crédit, interaction client. Évaluer et monitorer les performances des agents (cohérence, diversité, RAGAS, LLM-as-a-Judge…).

Dans le cadre de sa feuille de route en intelligence artificielle, ce client s'engage à développer et accélérer l’intégration des technologies de Machine Learning , Deep Learning , NLP (traitement du langage naturel) ainsi que des solutions d’IA Génératives . L’objectif est de maximiser l’exploitation des données, d’optimiser les processus opérationnels et d’améliorer l’expérience client. Objectifs et livrables Credit Risk Scoring Concevoir et optimiser, pour les équipes Risque et Validation, des modèles de scoring d’octroi et de comportement, en explorant des approches innovantes. Assurer la stabilité du coût du risque en entraînant et déployant ces solutions, tout en mettant en place un monitoring efficace de la dérive des modèles. Collaborer étroitement avec les experts métier et les équipes Risque pour garantir la pertinence et l’efficacité des solutions développées. Solutions d’Intelligence Artificielle Optimiser l’expérience client en intégrant en temps réel nos modèles d’IA via des API dans les parcours digitaux (ex. scoring en temps réel, personnalisation des offres de paiement, etc.). Participer à l’architecture technique pour une intégration fluide des modèles, en suivant les meilleures pratiques en matière de développement (notamment Cloud et MLOps). Collaborer avec les équipes Produit et IT afin d’industrialiser et déployer ces solutions à grande échelle. Intelligence Artificielle Générative (GenAI) Transformer les processus internes (Marketing, Audit, Risque, etc.) ainsi que la relation et le support client, en prototypant puis en déployant en production des solutions d’IA Générative sous forme d’agents (ex. LLM, RAG). Automatiser l’octroi de crédits, réaliser des analyses documentaires complexes et faciliter l’interaction avec la clientèle en mettant en place des architectures orientées agents. Évaluer, optimiser et suivre les performances des agents (cohérence, diversité, utilisation de LLM en tant que juge, etc.).

Data Scientist Azure ML Python Gitlab LLM La mission concerne, une nouvelle entité du client créée pour développer de nouveaux cas d’utilisation en Intelligence Artificielle. La mission s’organise autour de trois axes : - Identification et analyse des besoins : participation à des ateliers d’idéation pour identifier les besoins du client et proposition de solutions algorithmiques sur mesure adaptées aux besoins. - Développement et validation des modèles d’IA : analyse des données disponibles, développement, test et validation des algorithmes de traitement de données en utilisant des méthodes d’algorithmes d’optimisation, de LLM, de Machine Learning et de Deep Learning en tenant compte des besoins en termes de sensibilité des données. - Partage de connaissance et communication : diffusion de la connaissance au sein de l'entité, partage des avancées réalisés, communication des succès et apprentissages, montée en compétence au sein de l’équipe. Objectifs et livrables Participer activement à l’identification des besoins des clients à travers des ateliers d’idéation Proposer des solutions algorithmiques sur mesure adaptées aux besoins Analyser rapidement les données disponibles pour sélectionner les modèles d'IA les plus pertinents face aux défis identifiés. Développer et tester des applications. Partager régulièrement des insights et des innovations issues des projets avec l'équipe . Communiquer efficacement en interne pour mettre en valeur les succès, les avancées réalisées et les leçons apprises. Compétences demandées Compétences Niveau de compétence Expérience solide dans le déploiement d’algorithmes d’optimisation Azure Machine Learning Gitlab CI/CD Connaissance approfondie des modèles algorithmiques (ML/DL). Programmation Python Confirmé Conduite d'atelier et de réunion Deep learning LLM

Contexte L'équipe détecteur travaille sur des algorithmes de détection d'objets sur des images satellites. Pour produire les détecteurs, l'équipe s'appuie sur une stack d'outils internes permettant l'industrialisation du travail des Deep Learning Scientist. La stack se divise en : Une stack d'outils génériques (AI Platform) servant toutes nos lignes de produit, développée par l'équipe AI engineering. Une stack d'outils spécifiques à la ligne de produit IMINT, développée par l'équipe AI IMINT elle-même. La personne travaillera en binôme avec un MLEng de l'équipe.

En tant que Data Analyst ou Data Scientist ou AI Ingineer , vous contribuez aux projets stratégiques de grands comptes bancaires en intervenant sur l’analyse, le traitement et la valorisation des données bancaires et financières. Vos principales missions : Recueillir et analyser les besoins métiers Collecter, structurer et traiter les données chiffrées issues de différentes sources Nettoyer les données (suppression des doublons, gestion des valeurs manquantes, etc.) Développer des algorithmes pour l’exploitation des données (analyse statistique, machine learning) Concevoir et construire des actifs informatiques dédiés à la préparation et à la visualisation des données Développer du code ou des scripts s’appuyant sur des données structurées et non structurées Participer aux phases de tests, recettes et validation des solutions déployées Installer et configurer les outils requis dans le respect du cadre de référence technique Assurer la maintenance évolutive et corrective des solutions déployées, intervenir en support si nécessaire Rédiger la documentation associée (use cases, développements, procédures) Lieu : Paris – Client : Grand établissement bancaire – Type de mission : CDI / Freelance / Portage Démarrage : ASAP – Durée : 3 ans

Pour le compte d’un acteur public , nous recherchons un Développeur Full Stack IA afin d’intervenir au sein d’une usine IA interne en forte croissance . Objectif du poste Concevoir et déployer des solutions métiers intelligentes de bout en bout , contribuant directement à la performance de l’action publique, dans un environnement agile et innovant . Au sein d’une équipe pluridisciplinaire (Data Scientists, Data Engineers, Architectes), vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de valeur : Développement Front-end Interfaces web modernes et responsives (React, Vue.js, Angular) Attention particulière à l’UX/UI et à l’accessibilité Développement Back-end Conception d’API REST / GraphQL (Node.js, Python – FastAPI/Flask, Java) Intégration de micro-services exposant des modèles IA Intégration IA Industrialisation de modèles IA (ML, Deep Learning, GenAI) Connexion à des API IA (OpenAI, Hugging Face…) Architecture & DevOps Déploiement Cloud & on-premise (AWS, GCP, Azure, Outscale) CI/CD, Docker, Kubernetes, Infrastructure as Code Qualité & Sécurité Tests automatisés, monitoring, performance Bonnes pratiques de sécurité (OWASP, IAM, chiffrement) Profil recherché Formation Bac+5 (informatique, développement logiciel ou équivalent) Minimum 3 ans d’expérience en développement Full Stack Solide culture IA / Data / Cloud À l’aise en environnement Agile Autonome, curieux(se), force de proposition

Mission AI Engineering (expertise avancée en IA traditionnelle et Gen IA), pour l'accompagnement de nos équipes IT dans la conception, le développement et l'intégration de nos cas d'usages IA en production. Mise à l'échelle des modèles développés, en garantissant leur performance, leur sécurité et leur monitoring dans l'environnement de production. Responsabilités Analyse en profondeur des besoins métier pour concevoir des solutions d'IA sur mesure, performantes, évolutives et économiquement viables. Interaction avec les équipes IT et Opérations pour l'intégration et la maintenance des modèles. Instauration d'une culture de partage de connaissances en IA au sein de l'IT, en organisant des ateliers, des formations et des sessions de mentorat pour faire monter en compétence les équipes. Évaluation régulièrement les solutions d'IA déployées pour en mesurer l'impact, proposer des améliorations continues et assurer une gestion rigoureuse des coûts associés. Support technique et recommandations stratégiques aux équipes projets, tout en veillant à l'optimisation des coûts et à l'efficience des ressources déployées. Garantie de la conformité aux standards de sécurité et aux bonnes pratiques de développement. Compétences techniques Expertise en apprentissage automatique & profond (Machine Learning, Deep Learning...), en traitement du langage naturel (NLP, LLM, Transformers, …), et sur les domaines/technologies pertinents de la Gen IA (RAG, Agent IA, parseur des documents, évaluation et monitoring, etc…) Maîtrise des langages de programmation (e.g. Python...) et des frameworks d'IA (TensorFlow, PyTorch...) et de GenIA (LangChain, LangGraph…) Outils de gestion de données et de modélisation (SQL, NoSQL, Hadoop, Spark, etc.), ainsi que la capacité à développer et à déployer des solutions d'IA dans des environnements de production à grande échelle. Pratiques pour le déploiement comme le MLOPS/GenIA OPS, pour la surveillance et la maintenance des systèmes d'IA en production, garantissant ainsi une transition fluide et efficace du développement à la production. Principes de l'ingénierie logicielle, y compris le développement agile, l'intégration continue et le déploiement continu (CI/CD). Environnements cloud (IBM en particulier) Autres compétences Métier d'Asset Management Aptitude à communiquer des concepts techniques complexes de manière claire et pédagogique, facilitant ainsi le transfert de connaissances. Résolution de problèmes complexes.

Au sein de l’équipe Systèmes Services , vous intervenez sur la couche la plus basse de l'infrastructure de production. Vous rejoignez un collectif d’experts issus majoritairement du monde HPC , où l’optimisation, la compréhension du matériel et l’automatisation poussée sont la norme. Votre mission principale consiste à moderniser les services fondamentaux et à piloter la transition vers un environnement Red Hat 9 . Vos Responsabilités Stratégiques Migration & Modernisation (RHEL 9) : Piloter la migration des services critiques (DNS, LDAP, DHCP) vers Red Hat 9, en garantissant la stabilité et la performance de l'OS validé. Développement d'Outils "Core" : Concevoir et développer des outils en Deep Python et Bash pour automatiser la gestion des services, créer des interfaces CLI et exposer des API permettant l'interaction entre les différentes briques d'infrastructure. Ingénierie des Services Bas Niveau : Assurer le build et le run des services de base : infrastructure DNS, annuaires LDAP, protocoles de provisionnement (PXE, TFTP) et adressage DHCP. Optimisation & Kernel : Intervenir sur la configuration fine du noyau Linux et les paramètres de performance pour répondre aux exigences de latence extrême des environnements de trading et de recherche. Gestion du Hardware (Bare Metal) : Gérer le cycle de vie des serveurs physiques, de la topologie réseau au firmware, en lien direct avec les couches basses de l'infrastructure.

Développeur Python senior / chef de projet - Environnement bancaire (Paris) Vous êtes un développeur Python senior expérimenté et possédez une expertise approfondie en ingénierie de données à haut volume ? emagine vous offre l'opportunité de participer à la conception et à la mise en œuvre de nouvelles applications bancaires à fort impact et de solutions basées sur l'IA dans un environnement technologique mondial. Basé à Paris, ce poste nécessite une présence sur site d'au moins 3 jours par semaine. Vous travaillerez dans un environnement complexe de niveau entreprise où de solides connaissances en ingénierie et une grande autonomie sont essentielles. Senior / Lead Python Developer - Banking Environment (Paris) Are you an experienced Senior Python Developer with deep expertise in high‑volume data engineering? emagine has an opportunity for you to support the design and delivery of new, high‑impact banking applications and AI‑driven solutions within a global technology environment. This role is based in Paris with minimum 3 days per week onsite , working in a complex, enterprise-grade environment where strong engineering fundamentals and autonomy are essential. Skills & Experience 10+ years of hands-on Python development with strong OOP and software design principles. Expert-level SQL skills (PostgreSQL, MySQL, or SQL Server), with proven experience in very high-volume transactional systems . Strong background in data engineering , pipelines, and large-scale data handling. Solid understanding of core engineering fundamentals — no gaps in basics. Strong Linux experience (bash scripting, automation, deployments). Experience with Autosys , GIT , and Agile / JIRA workflows. Experience using Ansible for configuration or deployment (highly desirable). Prior investment banking or financial services experience is essential Must be comfortable navigating complex, process-heavy environments. Able to work autonomously and lead small technical groups effectively. Fluent English communication skills. Key Tasks & Deliverables Design, develop, and optimise Python-based applications using clean, scalable, and maintainable code. Work with very large SQL databases (hundreds of millions of records), including schema design, complex queries, and performance tuning. Build and maintain data pipelines , ensuring efficient ingestion, transformation, and persistence of large datasets. Manage deployments and automation within Linux environments , including bash scripting and tooling. Implement job scheduling and workflow automation using Autosys . Contribute to branching strategies, code reviews, and version control using GIT . Support Agile delivery using JIRA for sprint planning and task tracking. Ensure rigorous engineering practices through TDD, BDD (Behave), and PyTest-based unit testing . Troubleshoot performance bottlenecks, data inconsistencies, and system issues across complex banking platforms. Lead and mentor junior developers, including guiding engineering best practices and architectural decisions. Contribute to AI‑related project components following completion of VAT‑related workstreams. Apply with your latest CV or reach out to Brendan to find out more.