Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Algorithmique à Paris

📑 CDI ou Freelance - 📍 Paris - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Vous rejoindrez une équipe experte qui développe des solutions avancées de réseaux intelligents et de réflecteurs reconfigurables (RIS). Votre rôle : concevoir, intégrer et valider les briques logicielles et algorithmiques permettant d’exploiter pleinement ces technologies dans les réseaux 5G et futurs. L’objectif global : rationaliser et unifier les architectures historiques (mobile, fibre, fixe) afin de gagner en cohérence, simplicité et capacité d’évolution. Votre mission : - Intégration d’algorithmes de beamforming Vous implémentez et intégrez des algorithmes avancés sur des plateformes telles qu’OpenAirInterface, réalisez le débogage et la validation via démonstrateurs complets, adaptez les solutions aux besoins clients et contribuez à l’évolution des spécifications techniques. - Développement logiciel pour la couche physique Vous concevez et implémentez les briques logicielles permettant d’intégrer les RIS et antennes dans une architecture O-RAN (RU/DU). Vous testez et validez les fonctions radio/RIS en environnement simulé et réel (srsRAN), tout en développant les outils internes et la documentation associée. - Documentation, industrialisation & collaboration technique Vous développez de nouveaux modules, documentez les codes et procédures, automatisez les tests, et travaillez en étroite collaboration avec l’équipe Algorithmes & Modélisation pour assurer la fiabilité et la conformité des algorithmes 5G/5G+. Vous participez également aux présentations d’avancement et à la production de la documentation technique.

Vous venez en renfort des équipes Hardwares et Algorithmie. La mission aura deux grands axes : Le développement de briques logicielles bas niveau ainsi que l’intégration d’algorithmes dédiés au traitement du signal. Dans un premier temps, vous devrez développer de nouvelles fonctionnalités et maintenir les logiciels bas niveau et les protocoles de communication rattachés afin de garantir l’interopérabilité avec le Hardware. Votre périmètre inclut également la réalisation des tests et leur automatisation pour la partie Radio et RIS. Dans un deuxième temps, vous collaborerez avec l’équipe Algorithmie pour assurer l’intégration des algorithmes et leurs conformités avec les protocoles 5G. Vous devrez identifier les incidents potentiels et anticiper les bugs en prenant en compte les contraintes spécifiques aux produits du client.

Ingénieur IA | Python-RAG • Développement d’algorithmes : concevoir et développer des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning), d’apprentissage profond (deep learning) et d’autres techniques d’IA. • Analyse de données : collecter, nettoyer et analyser les données pour entraîner les modèles d’IA. • Optimisation des modèles : améliorer la précision et l’efficacité des modèles d’IA existants. • Intégration de solutions IA : intégrer les solutions d’IA dans les systèmes existants ou développer de nouvelles applications basées sur l’IA. • Recherche et innovation : mener des recherches pour explorer de nouvelles techniques et technologies en IA. • Collaboration interdisciplinaire : travailler avec des équipes multidisciplinaires, y compris des experts en données, des développeurs de logiciels et des chercheurs. • Veille technologique : suivre les avancées et les tendances dans le domaine de l’IA pour anticiper les évolutions et proposer des améliorations. • Documentation et reporting : rédiger des documents techniques, des rapports d’avancement et des publications scientifiques pour partager les résultats et les connaissances acquises. Profil Recherché BAC+4/+5 3 – 5 ans d’expérience en IA, Machine Learning ou Data Science Très bon niveau en Python & RAG, SQL, NoSQL

Redlab cherche pour son client parisien , un Data scientist confirmé ( 4-6 ans d'expérience ) pour un démarrage en début d'année 2026 , le consultant interviendra sur : Rôle Modélise, développe et optimise des algorithmes d’IA : ML, Deep Learning, LLM, optimisation et pipelines cloud. Missions clés Concevoir pipelines de données (Azure/GCP/AWS). Développer modèles ML/DL/LLM (TensorFlow, PyTorch). Fine-tuning (BERT, LLaMA, etc.). Optimiser modèles (pruning, quantification). Collaborer avec équipes Data & Dev pour intégration.

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : Projet de calibration de la volatilité locale, de la corrélation locale • Marquage de l'asymétrie de corrélation et calcul de ses impacts • Révision de l'algorithme d'asymétrie de corrélation pour les options multi-actifs afin de s'adapter au marché • Création d'un service API pour l'étalonnage LVLC pour les options multi-actifs (Autocall, Dispersion,) • Calibrage de la volatilité entropique et vérification gratuite de l'arbitrage • Correction des prix TRS et des calibrations Repos adaptées aux différentes régions, optimisant ainsi l'efficacité du trading desk • Intégration d'un nouveau tarificateur dans le système pour améliorer la précision des prix multidevises et résoudre les problèmes • Construction de conventions de devises et de références de courbes d'actualisation avec TRO et Swappers • Amélioration du calcul du système P&L : Epsilon, VegaSabr • Calcul des contributions des actions pour les indices propriétaires • Contributions calculées pour la valorisation des indices Propriertary

Nous recherchons un développeur passionné par les systèmes temps réel, maîtrisant C# .Net et Angular, et souhaitant participer à une architecture microservices robuste et scalable, déployée sur Azure AKS. Vos missions : * Concevoir et optimiser des applications de trading temps réel. * Permettre aux traders de développer et de backtester leurs algorithmes en toute sécurité. * Travailler avec les outils DevOps/ALM sur des environnements Unix. * Contribuer à un système moderne basé sur une architecture microservices. Profil recherché : * Solide expérience sur les frameworks C# .Net. * Bonne maîtrise des services REST. * Compétences obligatoires en développement front-end Angular. * Une expérience dans le trading électronique/algorithmique est un atout majeur. * Familiarité avec l’architecture microservices.

TON CHALLENGE: Intégrer une grande banque d’investissement européenne pour résoudre les problématiques quantitatives complexes liées aux risques et à la tarification. Tu travailleras sur des sujets stratégiques, notamment : Développement et optimisation des algorithmes quantitatifs Implémentation de nouvelles méthodes de tarification innovantes (pricing des produits financiers complexes) Conception de méthodologies avancées pour l’analyse des risques financiers Validation des modèles : tests unitaires, analyse d’intégrité et assurance qualité des solutions développées Contribution à des projets de grande envergure, avec une capacité démontrée à concevoir et livrer des systèmes quantitatifs robustes et performants Rédaction de documents clés : guides utilisateurs, documentations techniques et fonctionnelles Packaging et livraison des solutions dans un environnement critique

Nous recherchons un(e) Machine Learning Engineer . Vous intégrerez l’équipe Data et participerez au déploiement d’algorithmes de Machine Learning et de Generative AI sur la plateforme de données (Google Cloud Platform). En étroite collaboration avec le responsable Data, les Product Owners et les équipes métiers, vous serez impliqué(e) dans toutes les étapes de réflexion et de mise en œuvre des solutions IA/ML Missions : Sensibiliser les équipes aux concepts et bénéfices du Machine Learning et de la Generative AI Recueillir et analyser les besoins métiers pour des solutions IA/ML Étudier et évaluer les solutions du marché répondant aux besoins métiers Préparer et transformer les données pour les algorithmes Tester, valider et sélectionner les algorithmes de Machine Learning et d’intelligence artificielle Mettre en place un système de monitoring des résultats des algorithmes (ML Ops) Développer des modules de code réutilisables (préprocessing, entraînement, postprocessing, déploiement) Créer des interfaces utilisateurs pour exploiter les modèles développés Rédiger la documentation technique et fonctionnelle

Nous recherchons un Expert Genesys capable de concevoir, intégrer et optimiser des solutions de centre de contacts (Genesys Cloud / PureConnect / Enterprise), avec une forte orientation IA / GenAI : chatbots, NLP, assistants virtuels, routage prédictif, automatisation intelligente. Missions principales Concevoir et optimiser les parcours clients, flux IVR, routage omnicanal et workflows automatisés. Intégrer Genesys avec la téléphonie, les CRM et les plateformes d’IA (Google, Azure, IBM Watson…). Déployer et améliorer des chatbots, assistants virtuels, algorithmes de ML et solutions de routage prédictif. Piloter des initiatives d’innovation IA (nouveaux modules, fonctionnalités, automatisations). Suivre les KPI, analyser les performances et optimiser les modèles IA. Accompagner plusieurs pays dans la transformation des centres de contacts. Assurer formation, documentation et transfert de compétences aux équipes locales. Garantir conformité, sécurité et standards globaux.

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.

Description du poste : Nous recherchons un(e) Développeur/Ingénieur spécialisé(e) en informatique quantique pour concevoir, développer et tester des algorithmes et applications sur des simulateurs et ordinateurs quantiques. Vous participerez à des projets innovants exploitant le potentiel de la technologie quantique pour résoudre des problématiques complexes dans différents domaines. Missions principales : Concevoir et développer des algorithmes quantiques pour des applications métier. Tester et simuler des circuits quantiques sur des plateformes comme Qiskit, Cirq, ou Azure Quantum. Collaborer avec les équipes R&D pour intégrer les solutions quantiques aux systèmes existants. Suivre les avancées de la recherche en informatique quantique et proposer des innovations. Documenter les développements et produire des rapports techniques pour l’équipe et la direction. Profil recherché : Bac+5 en informatique, physique, mathématiques appliquées ou équivalent. Expérience ou forte connaissance en informatique quantique et programmation de circuits quantiques. Maîtrise des frameworks quantiques (Qiskit, Cirq, Forest/pyQuil, Azure Quantum…). Compétences en Python et en algorithmique. Curiosité scientifique, rigueur et esprit d’innovation. Atouts supplémentaires : Connaissance des principes de cryptographie quantique ou optimisation quantique. Expérience avec les systèmes hybrides classique/quantique. Environnement de travail : Projet R&D sur technologies quantiques. Équipe innovante et multidisciplinaire. Opportunités de formation et participation à la recherche académique ou industrielle.

Contexte : Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Data Scientist Spécialités technologiques : APIs, Simulation, Optimisation linéaire, Devops MISSIONS Dans le cadre du renforcement d’une équipe dédiée à la modélisation mathématique, le client recherche un Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience) pour intervenir sur un ensemble de sujets variés : optimisation, simulation, analyse de performance, développement de modèles et d’outils applicatifs. La prestation s’inscrit dans un environnement comprenant plusieurs applications et modèles, et non un produit unique, nécessitant une forte capacité d’adaptation et une compréhension technique rapide. Le consultant interviendra en tant que référent senior, encadrant un Data Scientist junior et garantissant la qualité méthodologique et scientifique des travaux. Livrables attendus : - Validation des algorithmes d’optimisation. - Approbation des tableaux de bord et outils d’aide à la décision. - Revue critique des recommandations stratégiques. - Validation des rapports d’analyse et des indicateurs de performance. - Documentation des standards de qualité appliqués. Missions détaillées: 1. Encadrement & supervision méthodologique - Accompagnement d’un Data Scientist junior. - Définition des standards méthodologiques, bonnes pratiques et règles de modélisation. - Validation des approches algorithmiques et statistiques. - Orientation des travaux et identification des risques techniques. - Garantie de la cohérence globale des modèles par rapport aux objectifs du programme. 2. Développement & modélisation - Développement Python. - Création d’APIs. - Intégration de modèles. - Manipulation des équations et formalismes mathématiques. Utilisation de la librairie HiGHS (optimisation mathématique) pour : - Gestion des contraintes. - Calculs d’optimisations. - Résolution de modèles linéaires / mixtes. - Capacité à comprendre et implémenter les modèles algorithmiques, pas seulement à les consommer. 3. Contrôle qualité & validation scientifique - Revue de code, audit d’architecture et bonnes pratiques Python. - Vérification de la qualité et de la cohérence des données utilisées. - Validation de la robustesse des modèles prédictifs, d’optimisation ou de simulation. - Challenge technique des résultats, scénarios et hypothèses. - Approbation finale des livrables avant diffusion. 4. Expertise & conseil : - Intervention en tant qu’expert sur les sujets complexes de modélisation. - Recommandations méthodologiques et proposition d’améliorations. - Veille technologique et scientifique sur l’optimisation, les modèles mathématiques et les outils Python. - Capitalisation des bonnes pratiques pour l’équipe. 5. Communication & coordination : - Présentation des validations et recommandations aux parties prenantes. - Interface entre les équipes techniques et la direction projet. - Participation aux comités et instances de pilotage. - Documentation des critères de qualité et des processus de validation. - Contribution à la montée en compétences du Data Scientist junior. Compétences requises : - Expertise en Python : développement d’APIs, structuration de librairies, manipulation d’équations. - Maîtrise de HiGHS ou autre solveur d’optimisation linéaire/quadratique. - Solide bagage scientifique : mathématiques, physique, modélisation, statistiques. - Capacité à travailler sur plusieurs modèles simultanément. - Très bonne communication orale et écrite. - Autonomie forte et posture de référent. Compétences appréciées : - Expérience sur des modèles mathématiques à grande échelle. - Aisance en revue méthodologique et en cadrage scientifique. - Aucun besoin de connaissance fonctionnelle métier spécifique. Expertise souhaitée Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience)

C ontexte & Objectif L'équipe First Line Risk (FLR) est responsable de la conception et de la mise en œuvre du cadre de gestion du risque de marché, ainsi que du suivi des risques. Elle intervient dans la conception des modèles et des dispositifs associés, ainsi que dans l'évaluation et la mise en œuvre des évolutions nécessaires au sein des systèmes de notre client pour cette activité. Un Business Analyst spécialisé en risque de marché est recherché pour renforcer l'équipe FLR. Il contribuera aux travaux en cours visant à consolider la bibliothèque Python de la FLR, et à développer des outils de suivi et de contrôle, des outils de test et des rapports d'analyses de risque. En outre, il participera à la mise en place, la planification et l'automatisation des scripts. Il sera également chargé d'analyser et de couvrir l'ensemble des impacts de ces projets métiers ou réglementaires sur le cadre de risque et sa mise en œuvre . Profil recherché Expertise en Python, incluant le développement collaboratif, la maintenance et la gestion de versions de code (GitLab) - compétence indispensable. Connaissance des Jupyter Notebooks et des environnements AWS/Snowflake - un atout. Capacité à communiquer couramment en français et en anglais, à l'oral comme à l'écrit. Expérience dans des projets, soit en tests, soit en tant que Business Analyst dans le secteur financier. Aptitude à trouver des solutions et à anticiper les problèmes. Capacité à prendre des initiatives dans son domaine de responsabilité. Compréhension des algorithmes de calcul de risque (bases en mathématiques financières fortement recommandées). Connaissances théoriques des produits dérivés également recommandées (principes généraux des modèles de valorisation d'options, Delta, Gamma, Vega, fondamentaux des sensibilités…).

Nous recherchons un·e Data Scientist confirmé·e / senior pour rejoindre une squad Supply Chain composée de 5 Data Scientists. L’objectif est de capitaliser sur des solutions IA déjà existantes et d’étendre leur périmètre afin de répondre à de nouveaux enjeux métiers. Missions principales 💡 Collection Structure & Assortment Concevoir des outils d’analyse avancée et/ou de simulation pour évaluer l’assortiment actuel (showroom, catalogue). Déterminer des quantités d’achat optimales permettant de couvrir les besoins du marché et d’atteindre les objectifs de ventes. 📉 Depletion Path Développer des modèles d’analyse pour identifier les produits à retirer progressivement de l’assortiment retail et définir les canaux de sortie adéquats. Analyser l’historique des assortiments afin de démontrer la possibilité de générer un revenu similaire avec un nombre réduit de références (SKUs). 🔀 Stock Rebalancing Concevoir des approches algorithmiques permettant de relocaliser les stocks sous-performants vers des points de vente à fort potentiel de vente. Responsabilités Explorer, analyser et modéliser des données complexes à fort volume. Construire des pipelines de données robustes et industrialisés. Améliorer et enrichir les briques IA existantes afin de traiter de nouveaux cas d’usage. Interagir avec les équipes métiers pour comprendre les enjeux opérationnels et proposer des solutions pragmatiques. Documenter et partager les résultats de manière claire, structurée et pédagogique.