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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

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.

Nous recherchons un Machine Learning Engineer spécialisé en NLP, IA générative et IA conversationnelle pour intervenir au sein d'une direction Data, IA et Innovation, dans un centre d'excellence dédié au développement de solutions conversationnelles. La mission consiste à concevoir, entraîner, industrialiser et déployer des voicebots et chatbots de nouvelle génération, destinés à accompagner les métiers dans leurs interactions avec les utilisateurs, notamment sur des parcours de relation client, d'assistance ou de gestion de demandes. Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions conversationnelles, depuis le cadrage du besoin métier jusqu'à la mise en production et l'amélioration continue. Les principales missions seront les suivantes : Recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers liés aux parcours conversationnels. Concevoir des architectures de chatbots et voicebots adaptées aux cas d'usage. Définir les scénarios de conversation, les parcours vocaux et les indicateurs de performance. Entraîner, adapter et évaluer des modèles NLP et IA générative. Intégrer des briques voix telles que l'ASR et le TTS dans la chaîne conversationnelle. Mettre en place des pipelines MLOps pour la préparation des données, l'entraînement, l'évaluation et le déploiement. Participer à l'industrialisation des modèles et à leur mise en production. Assurer le monitoring des solutions en run, notamment sur la qualité, la dérive des modèles et l'optimisation continue. Analyser les logs de conversations afin d'identifier les axes d'amélioration. Proposer et implémenter des améliorations sur les modèles, les prompts et les flux conversationnels. Collaborer avec les équipes métiers, IT, data et relation client.

Nous recherchons un Machine Learning Engineer expérimenté pour une mission stratégique chez un client grand compte. Stack et compétences clés : Python 3.12 (expertise attendue) Kubernetes / Helm / Docker (maîtrise technique au-delà de l'utilisation) Azure SDK FastAPI GitLab (CI/CD, évolution de pipelines) OpenAPI, multithreading, ajout de routes pour UI gérant l'orchestration des déploiements jusqu'en UAT Tests unitaires obligatoires, monitoring des performances Organisation Agile en Squads et Chapters (partage des bonnes pratiques) Matrice RACI déjà en place, capacité à la faire évoluer Jenkins pour la production (géré par les équipes Ops) Certification KAD : un plus fortement apprécié, possibilité de la passer pendant la mission Contexte métier : Projet dans le secteur assurance autour de la modélisation de données, extraction d'informations depuis des contrats, comparaison avec des référentiels, vérification de cohérence, automatisation, recherche sémantique

· 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.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe R&D spécialisée en innovation numérique et design computationnel, nous recherchons un(e) AI/ML Engineer pour intervenir sur des projets à forte composante scientifique et simulation numérique. Vous contribuerez au développement de solutions d'intelligence artificielle appliquées à la modélisation physique, à la prédiction de résultats de simulation et à l'accélération des processus de conception assistée par calcul. Vos missionsDévelopper des modèles d'IA et de Machine Learning appliqués aux simulations physiques. Concevoir et industrialiser des pipelines d'entraînement, de validation et d'évaluation des modèles. Mettre en œuvre des approches de surrogate modeling afin de réduire les temps de calcul des simulations. Participer à la construction de solutions de Scientific Machine Learning. Travailler sur des modèles basés sur les Physics-Informed Neural Networks (PINNs). Structurer, préparer et exploiter des datasets issus de simulations numériques et de données géométriques. Collaborer étroitement avec des équipes multidisciplinaires composées d'ingénieurs, chercheurs et experts métier.

Rejoignez une entreprise innovante dans le secteur des logiciels d'automatisation web à Bordeaux. Nous transformons notre produit phare avec une nouvelle version conversationnelle IA, intégrant des agents avancés. Intégrez une équipe dédiée composée du CTO, du CEO, et d'ingénieurs Fullstack et backend, pour travailler sur un projet de développement d'une V1 fonctionnelle de notre nouvelle plateforme IA, à réaliser en quelques semaines. Ce poste de ML Engineer est essentiel pour établir de nouvelles normes techniques et concevoir l'infrastructure IA de demain. Initialement basé à Bordeaux pour 6 mois, ce poste a la flexibilité de devenir remote en cas d'embauche en CDI. Missions Principales : - Concevoir, entraîner et adapter des modèles NLP et LLM hautement performants. - Mettre en place et superviser l'infrastructure ML (suivi de modèles, déploiement). - Collaborer avec l'équipe Fullstack AI pour intégrer vos modèles dans les produits finals. Annexes : - Soutenir l'introduction et l'utilisation de LLMs et de diverses techniques pour améliorer les systèmes IA. - Surveiller et améliorer en continu les modèles déployés, en assurant leur performance optimale.

ContexteDans le cadre du développement de solutions d'Intelligence Artificielle appliquées au traitement documentaire, nous recherchons un Data Scientist spécialisé en NLP pour renforcer une équipe Data & IA. Le consultant interviendra sur des problématiques d'analyse et d'extraction d'informations à partir de documents contractuels (contrats clients, fournisseurs, NDA, conventions, marchés publics, avenants, etc.) afin d'automatiser leur traitement et leur exploitation. L'environnement est fortement orienté vers les technologies de traitement du langage naturel (NLP), l'IA générative et les modèles de langage (LLM). MissionsAnalyse documentaireComprendre la structure et les spécificités des documents contractuels. Identifier les informations métier à extraire (parties prenantes, dates, montants, échéances, clauses, pénalités, obligations, renouvellements, etc.). Participer à la définition des modèles de données cibles. Développement NLPConcevoir et développer des pipelines de traitement documentaire. Mettre en œuvre des modèles de : Classification de documents Extraction d'entités nommées (NER) Extraction de clauses contractuelles Résumé automatique Recherche sémantique Fine-tuner des modèles NLP adaptés aux besoins métier. Évaluer et améliorer les performances des modèles. IA GénérativeConcevoir des solutions basées sur les LLM. Développer des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation). Optimiser les prompts et les chaînes de traitement. Évaluer les performances et limiter les hallucinations. IndustrialisationDévelopper des services Python robustes et maintenables. Participer aux revues de code. Mettre en place des tests et métriques de qualité. Contribuer à l'industrialisation des modèles en environnement cloud. CollaborationTravailler en étroite collaboration avec : Product Owner Experts métier Data Engineers ML Engineers Architectes Data Compétences Techniques RequisesLangagesPython (expert) NLP & Machine LearningSpaCy Hugging Face Transformers NLTK Scikit-Learn PyTorch ou TensorFlow IA GénérativeOpenAI / Azure OpenAI LangChain LlamaIndex RAG Embeddings Vector Search Traitement documentaireOCR Azure Document Intelligence Tesseract Extraction PDF Parsing documentaire Bases de donnéesSQL PostgreSQL MongoDB (apprécié) MLOps & CloudGit Docker Kubernetes (apprécié) Azure Azure Machine Learning Azure AI Foundry CI/CD

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

Dans le cadre de sa stratégie de transformation autour de l'IA générative et agentique, notre client recherche un Développeur Full Stack IA afin de concevoir et industrialiser de nouvelles solutions intégrées aux outils métiers. Vous intégrerez une équipe de 6 personnes composée de : 3 MLOps Engineers 1 DevOps Engineer 1 Platform Owner 1 Engineering Leader Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes métiers (relation client, support après-vente…), les Data Scientists et les ML Engineers. Missions : Concevoir, développer et mettre en production des applications et POC basés sur l'IA générative et agentique, depuis l'intégration des LLM jusqu'au déploiement des solutions. Responsabilités principales : Développer des applications Full Stack autour de l'IA générative et agentique Intégrer des modèles LLM via une gateway dédiée Concevoir et développer des API REST, BFF et interfaces Front-End Participer à l'industrialisation des solutions IA et au passage des POC en production Contribuer aux briques transverses de la plateforme IA (registre de prompts, composants réutilisables, outils d'évaluation des LLM) Participer aux ateliers de cadrage avec les équipes métiers ainsi qu'aux cérémonies Agile (daily, refinements, COPIL…) Produire et maintenir la documentation technique (ADR, spécifications, guides d'intégration) Améliorer en continu la qualité du code, les tests, la sécurité des LLM (prompt injection, garde-fous) ainsi que l'optimisation des coûts (FinOps IA) Présence sur site obligatoire les lundis, mardis et jeudis.

🚀 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.