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Tu rejoins une équipe pluridisciplinaire, en tant que ML Engineer, tu interviens sur l'ensemble du cycle de vie des features ML — de l'idée à la mise en production — en collaboration étroite avec les équipes back-end, front-end et produit. Parmi les sujets sur lesquels tu pourras contribuer : personnalisation des résultats de recherche / recommandations (nouveaux signaux, nouvelles architectures de modèles, A/B tests), refonte du système d'auto-complétion, amélioration des pipelines ML (automatisation, monitoring, observabilité), ou encore exploration proactive de nouvelles approches ML pour résoudre des problèmes utilisateurs concrets. Le poste est volontairement équilibré entre modélisation et industrialisation , dans un stack moderne : Python, PyTorch, TensorFlow, MLflow, Kubeflow, Airflow, KServe, AWS, FastAPI, Kubernetes

En tant que Tech Lead Machine Learning Engineer, vous aurez la charge de : • Accompagner nos clients : cadrage et support technique ; aide à l'amélioration des performances et de l'industrialisation sur le code ; aide à l'évolution de leur AI plateforme • Assurer le support et le développement applicatif interne : opérer le développement de l'infrastructure Datalab (git, installation de packages, outils,...) ; contribuer à la pérennité et à la diffusion des projets internes • Industrialiser : mettre en production les modèles de ML développés (optimisation des scripts développés par les Data Scientist) et maintenir les scripts en production ; développer une CI/CD avec l'infrastructure développée jusqu'en production ; mettre en place une gouvernance viable ; rédiger des documents projets (design, réalisation, déploiement, ...) Référence de l'offre : 3ohfkwvksa

En tant que Tech Lead Machine Learning Engineer, vous aurez la charge de : • Accompagner nos clients : cadrage et support technique ; aide à l'amélioration des performances et de l'industrialisation sur le code ; aide à l'évolution de leur AI plateforme • Assurer le support et le développement applicatif interne : opérer le développement de l'infrastructure Datalab (git, installation de packages, outils,...) ; contribuer à la pérennité et à la diffusion des projets internes • Industrialiser : mettre en production les modèles de ML développés (optimisation des scripts développés par les Data Scientist) et maintenir les scripts en production ; développer une CI/CD avec l'infrastructure développée jusqu'en production ; mettre en place une gouvernance viable ; rédiger des documents projets (design, réalisation, déploiement, ...) Référence de l'offre : jqn36ynwbh

Merci de contacter Sumi Delplanque directement via LinkedInCet emploi de ML engineer: Pricing vise à soutenir la stratégie commerciale d'un groupe mondial en développant des modèles machine learning pour optimiser la tarification des produits annexes. Responsabilités :Développer, mettre en œuvre et maintenir des modèles d'apprentissage automatique pour la tarification des produits annexes comme les sièges, les bagages, et les surclassements. Concevoir et implémenter l'ensemble du pipeline d'apprentissage automatique, allant du reclassement au déploiement et à la surveillance des modèles. Surveiller et améliorer continuellement les modèles d'apprentissage automatique en production. Travailler dans l'écosystème Google Cloud Platform (GCP) et utiliser des outils comme BigQuery et VertexAI. Utiliser Terraform, Docker et Github Actions pour assurer des solutions robustes et évolutives. Participer à des projets d'innovation et partager des apprentissages lors d'événements communautaires. Must Have :Master en Informatique, Data Science, Intelligence Artificielle ou domaine connexe. 3+ années d'expérience dans le développement logiciel. Minimum 1 an d'expérience avec des équipes de Data Science/Machine Learning. Expérience prouvée dans le développement de pipelines MLOps. Compétences solides en programmation orientée objet et en Python. Expérience avec GCP et des outils tels que BigQuery et la suite VertexAI. Anglais courant Nice to Have :Expérience avec des technologies comme Terraform, Docker, et Github Actions. Connaissance des API REST et de Git. Intérêt pour l'apprentissage continu des nouvelles technologies en machine learning. Détails supplémentaires :Contexte : Début prévu au Septembre 2026, mission longue durée. Localisation : Île-de-France Présence sur site attendue : 2 à 3 jours par semaine. Taille de l'équipe : 5 personnes, avec un équilibre entre innovation et continuité.

Dans le cadre d'une mission transverse, vous interviendrez auprès d'équipes DataScience pour industrialiser et fiabiliser la mise en production de leurs modèles. À ce titre, vous serez notamment amené(e) à : - Concevoir techniquement et industrialiser les processus de déploiement des modèles de datascience en appliquant les bonnes pratiques CI/CD - Automatiser les tests fonctionnels - Optimiser le code Python - Assurer le débogage et l'assistance auprès des équipes DataScience - Assurer la maintenance applicative (migration Python, MCO) - Former et accompagner les data scientists aux bonnes pratiques de développement (Clean Code, SOLID, Refactoring…) - Concevoir et animer des formations auprès des Data Scientists - Exploiter l'IA générative (Claude) pour assister la conception et le développement (génération et revue de code, tests, documentation) et en diffuser les bonnes pratiques auprès des équipes DataScience

Chaque moment compte. Surtout ceux que vous vivez à fond. Bienvenue chez Consort Group. Consort Group, accompagne depuis plus de 30 ans les entreprises dans la valorisation de leurs données et infrastructures. Elle s'appuie sur deux leaders, Consortis et Consortia, et place l'humain et la responsabilité sociétale au cœur de ses valeurs. C'est votre future équipe Les équipes de ConsortIA, sont des acteurs de référence de la Data, du Développement Digital et de l'Ingénierie Média. En combinant ces expertises, nous concevons des systèmes d'information augmentés, intégrés, agiles et sécurisés, au service de la performance et de la transformation numérique de nos clients. IA Engineer / ML Engineer GenAI H/FC'est votre missionVous êtes passionné·e par l'intelligence artificielle et souhaitez transformer les usages métiers grâce à l'IA générative ? Ce poste est fait pour vous. En tant qu'IA Engineer, vous contribuez à la conception, au développement et à l'industrialisation de solutions d'IA générative intégrées aux environnements de nos clients et de notre LAB. Côté BuildConcevoir et développer des solutions d'IA générative (chatbots, agents IA, assistants métiers, automatisation de processus). Développer des architectures basées sur les LLM, le RAG et les bases vectorielles. Intégrer les modèles d'IA via Azure OpenAI, OpenAI API ou des services équivalents. Concevoir des composants réutilisables et participer à la réalisation de POC rapidement opérationnels. Connecter les LLM aux données internes en tenant compte des enjeux de qualité, de gouvernance et de catalogage des données. Accompagner les équipes métiers dans la transformation de leurs besoins en solutions IA concrètes et à fort ROI. Côté RunIndustrialiser les solutions développées en appliquant les bonnes pratiques MLOps et DevOps. Déployer et maintenir les pipelines CI/CD des applications IA. Assurer le monitoring, la performance et l'amélioration continue des solutions en production. Participer aux évolutions techniques des plateformes IA et à leur intégration dans les environnements clients. Contribuer à la veille technologique autour de l'IA générative et proposer de nouvelles approches ou composants. C'est votre parcoursVous disposez d'au moins 3 à 5 ans d'expérience en développement logiciel, Machine Learning ou IA, avec une spécialisation récente autour des technologies d'IA générative. Vous aimez transformer rapidement des idées en solutions concrètes, travailler en proximité avec les métiers et faire évoluer des projets de l'expérimentation jusqu'à leur industrialisation. C'est votre expertisePython, développement d'API (FastAPI ou équivalent) LLM, RAG, Prompt Engineering, Agents IA Azure OpenAI, OpenAI API LangChain, LlamaIndex Embeddings, bases de données vectorielles Docker, Git, CI/CD, MLOps Cloud Azure Bonnes pratiques de développement logiciel, monitoring et observabilité Bonne compréhension des enjeux Data (qualité des données, référentiels, catalogues de données) Ce serait un plus : Microsoft Copilot Copilot Studio Power Platform Power Automate C'est votre manière de faire équipeVous faites preuve de curiosité et assurez une veille constante sur les innovations en IA générative. Vous aimez travailler en équipe, partager vos connaissances et accompagner les métiers dans leurs projets. Vous êtes orienté(e) résultat et recherchez des solutions rapidement créatrices de valeur. Vous êtes autonome, pragmatique et appréciez les environnements d'innovation. Vous avez le goût de l'expérimentation tout en gardant une forte culture de l'industrialisation. C'est notre engagementChez Consort Group, vous êtes un·e expert·e qu'on accompagne pour que chaque mission devienne une étape qui compte. Un onboarding attentif et humain Une vraie proximité managériale Des formations accessibles en continu Des engagements concrets : inclusion, égalité, solidarité Un package RH complet : mutuelle, carte TR, CSE, prévoyance Une culture du feedback et des projets qui font sens C'est clairLe process de recrutement : Un premier échange téléphonique avec notre team recrutement Un entretien RH ainsi qu'un échange métier avec un(e) ingénieur(e) d'affaires Un échange technique avec l'un(e) de nos expert(e)s Un dernier entretien avec votre futur(e) manager ou responsable de mission Et si on se reconnaît : on démarre ensemble C'est bon à savoirLieu : Issy-les-Moulineaux Contrat : CDI Télétravail : Hybride Salaire : Selon expérience Famille métier : Data / Intelligence Artificielle / Software Engineering Ce que vous ferez ici, vous ne le ferez nulle part ailleurs. Ce moment, c'est le vôtre.

Au sein de la Direction Data, IA et Innovation de Covéa, le centre d'excellence SMART IA développe des solutions d'IA conversationnelle pour les métiers de l'assurance (relation client, sinistres, assistance, etc.). Nous recherchons un Machine Learning Engineer spécialisé en NLP / IA Générative pour concevoir, entraîner et déployer des voicebots et chatbots de nouvelle génération, de bout en bout (du besoin métier à la mise en production). Mission Cadrage & conception * Recueillir et formaliser les besoins métiers (parcours vocaux, scénarios de conversation, KPIs). * Concevoir les architectures conversationnelles (voicebot, chatbot). Modélisation & entraînement * Entraîner, adapter et évaluer des modèles NLP * Travailler avec les briques voix (ASR / TTS) et les intégrer dans la chaîne conversationnelle. Industrialisation & déploiement * Mettre en place les pipelines MLOps (préparation des données, entraînement, évaluation, CI/CD). * Assurer le suivi en run : monitoring qualité, dérive, optimisation continue. Amélioration continue * Analyser les logs de conversations, identifier les axes d'amélioration. * Proposer et implémenter des améliorations de modèles, de prompts, de flux conversationnels. * Collaborer étroitement avec les équipes métiers, IT et relation client.

Contexte : Dans le cadre du développement de son Centre d'Excellence IA, notre client, acteur majeur du secteur de l'assurance, recherche un Machine Learning Engineer spécialisé en IA Conversationnelle, NLP et IA Générative. Vous interviendrez sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions de chatbots et voicebots destinées à améliorer l'expérience client et les parcours métiers (relation client, gestion des sinistres, assistance, etc.). Vous accompagnerez les projets de bout en bout, depuis la compréhension des besoins métiers jusqu'à la mise en production des modèles. Missions : Recueillir et formaliser les besoins métiers ainsi que les parcours conversationnels. Concevoir des architectures de chatbots et voicebots adaptées aux usages. Développer, entraîner, ajuster et évaluer des modèles de Machine Learning et de NLP. Intégrer des briques vocales (ASR, TTS) dans les solutions conversationnelles. Mettre en place des pipelines MLOps pour l'entraînement, le déploiement et le suivi des modèles. Assurer le monitoring des performances, détecter les dérives et optimiser les modèles en continu. Analyser les conversations utilisateurs afin d'améliorer les parcours, les prompts et la qualité des réponses. Collaborer avec les équipes Data, IA, IT et les métiers dans une approche agile.

Nous recherchons un ingénieur en apprentissage automatique orienté IA conversationnelle pour développer et déployer des solutions visant à améliorer l'expérience client dans le secteur de l'assurance. RésuméLe poste de Machine Learning Engineer se concentre sur le développement et le déploiement de solutions d'IA conversationnelle. Responsabilités :Recueillir et formaliser les besoins métiers (parcours vocaux, scénarios de conversation, KPIs). Concevoir les architectures conversationnelles (voicebot, chatbot). Entraîner, adapter et évaluer des modèles NLP. Intégrer des briques voix (ASR / TTS) dans la chaîne conversationnelle. Mettre en place les pipelines MLOps (préparation des données, entraînement, évaluation, CI/CD). Assurer le suivi en run : monitoring qualité, dérive, optimisation continue. Analyser les logs de conversations, identifier les axes d'amélioration. Proposer et implémenter des améliorations de modèles, de prompts, de flux conversationnels. Collaborer étroitement avec les équipes métiers, IT et relation client. Compétences Requises :Minimum 3 ans d'expérience en Machine Learning / NLP. Solide expérience en modèle NLP. Compétences Souhaitables :Expérience avec des systèmes de voix (ASR / TTS). Connaissance des pipelines MLOps. Autres DétailsLocalisation : Paris. Démarrage : ASAP. Durée : >12 mois. Télétravail : 2 jours / semaine.

Au sein de la Direction Data, IA et Innovation, le centre d'excellence développe des solutions d'IA conversationnelle pour les métiers de l'assurance (relation client, sinistres, assistance, etc.). Nous recherchons un Machine Learning Engineer spécialisé en NLP / IA Générative pour concevoir, entraîner et déployer des voicebots et chatbots de nouvelle génération, de bout en bout (du besoin métier à la mise en production). Missions Cadrage & conception Recueillir et formaliser les besoins métiers (parcours vocaux, scénarios de conversation, KPIs). Concevoir les architectures conversationnelles (voicebot, chatbot). Modélisation & entraînement Entraîner, adapter et évaluer des modèles NLP Travailler avec les briques voix (ASR / TTS) et les intégrer dans la chaîne conversationnelle. Industrialisation & déploiement Mettre en place les pipelines MLOps (préparation des données, entraînement, évaluation, CI/CD). Assurer le suivi en run : monitoring qualité, dérive, optimisation continue. Amélioration continue Analyser les logs de conversations, identifier les axes d'amélioration. Proposer et implémenter des améliorations de modèles, de prompts, de flux conversationnels. Collaborer étroitement avec les équipes métiers, IT et relation client. Profil recherché - minimum 3 années d'expérience Compétences techniques Solide expérience en Machine Learning / NLP. Connaissance des LLM et de l'IA générative appliqués à la conversation. Maîtrise de Python et des principaux frameworks Une expérience avec des plateformes voicebot / ASR / TTS est un plus. Compétences fonctionnelles / soft skills Capacité à travailler du besoin métier jusqu'à la prod. Sens de la qualité de l'expérience utilisateur (parcours client, tonalité, clarté des réponses). Aisance en environnement pluridisciplinaire (métiers, IT, data). Une expérience en banque/assurance ou environnement réglementé est appréciée.

· Vous contribuerez à la mise en œuvre du processus MLOps pour maintenir les modèles de ML en production. · Vous collaborerez avec l'équipe pour déployer ou améliorer des pipelines ML évolutifs et efficaces en utilisant les meilleures pratiques MLOps. · Vous collaborerez avec l'équipe au développement de services de qualité production avec des tests unitaires et d'intégration, CI/CD et devOps pour ces services. · Vous identifierez de nouvelles opportunités pour améliorer les processus de go-to-production et MLOps. · Vous appliquerez des pratiques et des normes de développement logiciel pour améliorer et garantir la qualité du code de nos applications. · Vous maintiendrez un rôle actif à chaque étape du cycle de vie du développement logiciel.

Pour l'un de nos clients nous recherchons un Développeur Golang Confirmé ou Sénior : • Travailler sur des sujets à fort impact et à forte criticité • Collaborer étroitement avec des ML Engineers sur la révolution de l'IA • Monter en compétences sur des sujets Machine Learning et GenAI, appliqués à des cas concrets • Monter en compétences sur le domaine de la Recherche & de la Recommandation • Environnement technique riche et stimulant • Participer à des conférences Machine Learning / Tech

🚀 Opportunité – MLOps / AI Platform Engineer (AWS | GCP | Terraform | Kubernetes) Dans le cadre du renforcement d'une équipe dédiée aux plateformes IA, nous recherchons un(e) MLOps / AI Platform Engineer passionné(e) par les environnements Cloud, l'automatisation et les technologies d'Intelligence Artificielle. 📍 Localisation À définir (mode hybride selon le client) 📅 Démarrage ASAP 🎯 Vos missions En tant que MLOps / AI Platform Engineer, vous contribuerez à la conception, l'industrialisation et l'évolution d'une plateforme IA moderne. Vos principales responsabilités : Concevoir et faire évoluer des architectures IA robustes sur des environnements AWS et Google Cloud Platform (GCP). Déployer et maintenir les infrastructures via Terraform (Infrastructure as Code). Industrialiser les environnements IA et garantir leur cohérence entre les différents Clouds. Concevoir, maintenir et optimiser les pipelines CI/CD afin d'automatiser les déploiements. Administrer et optimiser les plateformes conteneurisées basées sur Docker et Kubernetes. Participer à la mise en œuvre des solutions MLOps autour de Databricks, MLflow et Airflow. Définir les standards techniques, bonnes pratiques, templates et documentations de la plateforme. Assurer une veille technologique active autour du Cloud, de l'IA et de l'IA Générative. Accompagner les équipes techniques et métiers dans l'adoption des solutions et partager votre expertise. 🛠 Stack technique Cloud AWS Google Cloud Platform (GCP) Infrastructure & DevOps Terraform Git CI/CD Docker Kubernetes Data & MLOps Databricks MLflow Apache Airflow 👤 Profil recherché Minimum 4 ans d'expérience sur un poste de : MLOps Engineer ML Engineer Platform Engineer DevOps Engineer Solide expérience sur AWS et/ou GCP. Maîtrise de Terraform et des approches Infrastructure as Code. Expérience significative avec les pipelines CI/CD. Bonne connaissance des environnements Kubernetes et Docker. Expérience des outils MLOps (MLflow, Databricks, Airflow) appréciée. Excellentes capacités de communication et de vulgarisation technique. Esprit collaboratif, autonomie et sens du service. Anglais professionnel indispensable. ⭐ Les plus Expérience sur des plateformes IA à grande échelle. Connaissances en IA Générative (GenAI). Forte culture DevOps et automatisation. Goût pour la veille technologique et l'innovation.

Contexte : Dans le cadre du développement de solutions autour de l'IA (LLM, agents IA, industrialisation des modèles), notre client renforce ses équipes et recherche un PM IA pour piloter des produits innovants à forte valeur métier. Cette mission se réalise auprès des équipes comptabilité et finance du groupe. 🎯 Missions Recueillir, challenger et prioriser les besoins métiers autour des cas d'usage IA (LLM, agents intelligents) Définir la vision produit et construire la roadmap en lien avec les équipes techniques et data Rédiger les user stories et piloter le backlog (Agile / Scrum) Suivre le delivery des équipes (Data, ML Engineer, Data Engineer) et garantir la valeur délivrée Assurer la coordination entre équipes techniques, métiers et parties prenantes Suivre la performance des solutions IA mises en place et piloter leur amélioration continue Accompagner l'industrialisation des produits IA (MLOps, passage à l'échelle)

En tant que Tech Lead, vous êtes l'expert Data Engineering et le référent technique dans vos missions. Vous intervenez principalement sur les problématiques d'ingestion, de traitement et d'industrialisation des données sur la data plateforme. Sans être responsable de l'architecture Data globale, vous avez un rôle clé dans la qualité des livrables, la standardisation des pratiques et la montée en compétence des Data Engineers. Expérience attendue : 7 à 12+ ans en Data Engineering avec une expérience dans un rôle de référent technique Vous correspondez au/à la Tech Lead que nous recherchons si : Vous disposez d'un leadership technique, reconnu et légitime auprès des équipes Vous savez animer, encadrer et fédérer une équipe autour de bonnes pratiques techniques et d'objectifs communs Vous faites preuve d'une excellente communication, associée à une forte capacité pédagogique Vous adoptez un esprit critique constructif et savez challenger les choix techniques dans une logique d'amélioration continue Vous êtes capable de prendre du recul sur des problématiques techniques afin de proposer des solutions pertinentes et durables Vous êtes autonome, proactif et doté d'un fort sens des responsabilités Vous favorisez le partage de connaissances et la montée en compétence collective Vous savez collaborer efficacement avec des rôles transverses (Architectes, Product Owners, DevOps, ML Engineers) Vous maîtrisez Python et SQL à un niveau avancé, avec une forte sensibilité aux bonnes pratiques de software engineering (qualité, maintenabilité, testabilité) Vous êtes capable de définir, documenter et faire appliquer des standards de développement, incluant la structuration des projets, les conventions de code et les stratégies de tests Vous avez une expérience significative dans la mise en place et la maintenance de chaînes CI/CD appliquées aux pipelines Data Vous portez une attention particulière à la qualité des données, à la testabilité et à l'observabilité des pipelines en production Vous pratiquez régulièrement les revues de code, le mentoring et l'accompagnement technique des Data Engineers Vous êtes en mesure de concevoir des frameworks internes et des briques techniques réutilisables afin d'industrialiser et standardiser les développements Vous comprenez les enjeux de performance, de scalabilité et de maîtrise des coûts, et savez les intégrer dans vos choix techniques

En tant que Tech Lead, vous êtes l'expert Data Engineering et le référent technique dans vos missions. Vous intervenez principalement sur les problématiques d'ingestion, de traitement et d'industrialisation des données sur la data plateforme. Sans être responsable de l'architecture Data globale, vous avez un rôle clé dans la qualité des livrables, la standardisation des pratiques et la montée en compétence des Data Engineers. Expérience attendue : 7 à 12+ ans en Data Engineering avec une expérience dans un rôle de référent technique Vous correspondez au/à la Tech Lead que nous recherchons si : Vous disposez d'un leadership technique, reconnu et légitime auprès des équipes Vous savez animer, encadrer et fédérer une équipe autour de bonnes pratiques techniques et d'objectifs communs Vous faites preuve d'une excellente communication, associée à une forte capacité pédagogique Vous adoptez un esprit critique constructif et savez challenger les choix techniques dans une logique d'amélioration continue Vous êtes capable de prendre du recul sur des problématiques techniques afin de proposer des solutions pertinentes et durables Vous êtes autonome, proactif et doté d'un fort sens des responsabilités Vous favorisez le partage de connaissances et la montée en compétence collective Vous savez collaborer efficacement avec des rôles transverses (Architectes, Product Owners, DevOps, ML Engineers) Vous maîtrisez Python et SQL à un niveau avancé, avec une forte sensibilité aux bonnes pratiques de software engineering (qualité, maintenabilité, testabilité) Vous êtes capable de définir, documenter et faire appliquer des standards de développement, incluant la structuration des projets, les conventions de code et les stratégies de tests Vous avez une expérience significative dans la mise en place et la maintenance de chaînes CI/CD appliquées aux pipelines Data Vous portez une attention particulière à la qualité des données, à la testabilité et à l'observabilité des pipelines en production Vous pratiquez régulièrement les revues de code, le mentoring et l'accompagnement technique des Data Engineers Vous êtes en mesure de concevoir des frameworks internes et des briques techniques réutilisables afin d'industrialiser et standardiser les développements Vous comprenez les enjeux de performance, de scalabilité et de maîtrise des coûts, et savez les intégrer dans vos choix techniques