Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Computer vision

1. Un poste stratégique au cœur de l’innovation aéronautique Vous intégrez une équipe R&D de haut niveau pour participer au développement de systèmes embarqués intelligents de nouvelle génération. Vous travaillerez sur des projets mêlant C++, traitement de signal, fusion multi-capteurs (radar, lidar, vidéo, IMU) et intelligence artificielle, avec une forte exigence en robustesse et en performance temps réel. 2. Un environnement technique de pointe, entre IA et ingénierie système Vous développez des algorithmes d’interprétation de données capteurs, d’analyse d’images et d’optimisation logicielle pour des plateformes embarquées. Vous collaborez avec des experts systèmes, capteurs et IA pour créer des solutions de perception autonome. Vous appliquez des méthodes rigoureuses de system engineering (SysML, exigences, MBSE...). 3. Des projets concrets, des perspectives d’évolution Poste basé dans le sud-est de la France, avec des livrables à forte visibilité pour des clients de référence dans l’aéronautique. Selon vos compétences et votre appétence, vous pourrez évoluer vers des rôles de référent technique IA, ingénierie système ou architecte logiciel embarqué.

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

Client : Organisation de transport ferroviaire Poste : Responsable technique en Data Nombre de postes : 1 Expérience : > 7 ans Localisation : Commune de la banlieue parisienne Deadline réponse : 05/12/2025 Démarrage : 05/01/2026, mission d'un an Type de contrat : Salarié ou Freelance L’Ingénierie des équipements de l’organisation de transport a identifié de nombreuses zones d’usage des technologies d’intelligence artificielle pour son domaine d’activité. On peut notamment citer : La maintenance prédictive (séries temporelle et événementielles), L’aide à l’organisation de la maintenance (tri, priorisation et regroupement d’opérations, en gérant diverses contraintes d’exploitation), La vision artificielle pour le contrôle qualité ciblé, l’exploitation des véhicules… Mais aussi la gestion et l’utilisation de l’information, qui touchent l’aide aux techniciens (historique des pannes, préconisations de maintenance…) et encore plus les processus d’ingénierie : extraction d’information, comparaison, résumé, aide à la génération et à la transformation de documents. Missions : Au sein du département développement, le prestataire devra apporter une expertise en intelligence artificielle (IA) et en intégration de l’IA (IAG) pour répondre aux besoins de l’Ingénierie des équipements et de ses partenaires : Évaluation des solutions innovantes pour répondre à un cas d’usage précis : solutions open source ou propriétaires / disponibilité d’un ensemble de briques technologiques permettant de réaliser la fonction / développement spécifique nécessaire. Prototypage d’applications et briques applicatives simples, notamment pour l’accélération des processus documentaires (plus qu’un MVP, un prototype fonctionnel et au-delà). Aide à l’orientation stratégique pour le développement des capacités techniques en IA de l’Ingénierie. Il collaborera avec le responsable de la feuille de route IA, la communauté interne en intelligence artificielle, ainsi que divers chefs de projets.

Profil recherché: - Organisé(e) et structuré(e) dans votre travail - A l'aise à l'oral et à l'écrit en trançais et en anglais - Force de proposition et esprit d'initiative - Excellente communication (slides, gestion de projets, ...) - Expérience dans les domaines opérations Supply Chain / Industrie) est un plus Environnement technique à maîtriser - Maîtrise de l'écriture de requêtes SQL - Excellent niveau en Python - Bonnes connaissances Terraform capacite a construire et deployer des modeles en production avec VertexA - Expérience en Computer Vision est un plus - Expérience avec Dataiku est un plus

Nous sommes à la recherche d'un Ingénieur MLOps expérimenté pour une mission stratégique de six mois, débutant le 2 janvier 2026 sur le site de Lyon (avec une flexibilité de deux jours par semaine sur place). Cette opportunité unique s'adresse à un professionnel doté d'une expertise reconnue dans la mise en production et la standardisation des modèles de Machine Learning et de Vision par Ordinateur. Le cœur de cette mission réside dans l' industrialisation complète du cycle de vie des modèles d'IA, depuis la détection de nouvelles opportunités (POC) jusqu'au déploiement sécurisé en production. Le profil recherché sera le moteur de la standardisation des pipelines ML et Data, garantissant ainsi la robustesse et l'évolutivité de la plateforme IA de notre client. Une maîtrise des technologies cloud AWS (notamment Sagemaker, Textract et Comprehend), associée à une solide expérience DevOps ( Terraform, Docker, GitLab CI/CD ), est absolument indispensable. L'expertise en Computer Vision et l'utilisation de librairies Python spécialisées (Pydantic, PymuPDF) sont des atouts majeurs. Prestations attendues : Détection d’opportunités IA/ML & POC Développement de fonctionnalités IA/ML Industrialisation & standardisation MLOps

Data Engineer / MLops expérimenté ou sénior Lyon (2 jours TT) Python, Pydantic, PymuPDF Compétences attendues : Pipeline de données et de machine learning Compétences en programmation (Python, Pydantic, PymuPDF) Compétences sur les services d’IA d’AWS (sagemaker) et des services AWS (StepFunction, Lambda, SQS, CloudWatch, Textract…) Compétences en computer Vision par réseaux de neurones Outils de DevOps et de Cloud Computing (Terraform) Processus CI / CD Outils d’automatisation Méthodologies agiles (Jira, Confluence, Kanban, Scrum…) Connaissance des principaux LLM dont les modèles Gemini Compétences en optimisation sous contraintes et connaissance d’outils comme ORTools Localisation de la mission : Lyon 2 jours de présence sur site Date de démarrage : Début janvier Minimum 3 ans d’expérience Profils expérimentés (3 à 7 ans d’expérience) Profils senior (7 ans et +) Missions : Détection d’opportunités IA/ML et contribution à des preuves de concept (POC) (Identifier et analyser des opportunités IA/ML, concevoir et documenter des POC fonctionnels, puis présenter et évaluer leur valeur métier et robustesse auprès des parties prenantes.) Développement de fonctionnalités de Machine Learning et d'IA (Concevoir et valider l’architecture SI, collaborer avec l’équipe produit pour intégrer des fonctionnalités IA/ML, livrer des incréments industrialisables et contribuer à la documentation technique et produit.) Industrialisation et standardisation des pratiques IA / MLOps (Intégrer et déployer des modèles IA avec des formats standard, optimiser leur performance et coût, assurer le monitoring et les mises à jour, contribuer aux pratiques MLOps et réaliser une veille technologique en ML/IA.)

Data Engineer / MLops expérimenté ou sénior Python, Pydantic, PymuPDF Compétences attendues : Pipeline de données et de machine learning Compétences en programmation (Python, Pydantic, PymuPDF) Compétences sur les services d’IA d’AWS (sagemaker) et des services AWS (StepFunction, Lambda, SQS, CloudWatch, Textract…) Compétences en computer Vision par réseaux de neurones Outils de DevOps et de Cloud Computing (Terraform) Processus CI / CD Outils d’automatisation Méthodologies agiles (Jira, Confluence, Kanban, Scrum…) Connaissance des principaux LLM dont les modèles Gemini Compétences en optimisation sous contraintes et connaissance d’outils comme ORTools Localisation de la mission : Lyon 2 jours de présence sur site Date de démarrage : Début janvier Minimum 3 ans d’expérience Profils expérimentés (3 à 7 ans d’expérience) Profils senior (7 ans et +) Missions : Détection d’opportunités IA/ML et contribution à des preuves de concept (POC) (Identifier et analyser des opportunités IA/ML, concevoir et documenter des POC fonctionnels, puis présenter et évaluer leur valeur métier et robustesse auprès des parties prenantes.) Développement de fonctionnalités de Machine Learning et d'IA (Concevoir et valider l’architecture SI, collaborer avec l’équipe produit pour intégrer des fonctionnalités IA/ML, livrer des incréments industrialisables et contribuer à la documentation technique et produit.) Industrialisation et standardisation des pratiques IA / MLOps (Intégrer et déployer des modèles IA avec des formats standard, optimiser leur performance et coût, assurer le monitoring et les mises à jour, contribuer aux pratiques MLOps et réaliser une veille technologique en ML/IA.)

Contexte et objectifs de la mission : Le client recherche un Data Scientist / Data Engineer confirmé disposant d’une expérience éprouvée en Data Science, en Large Language Models (LLMs) et dans l’utilisation avancée de LangChain et LangGraph. Le candidat participera à la conception, l’optimisation et l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle sur une stack Azure Fabric, Docker et App Container Services, incluant des modèles multimodaux et de Computer vision. Missions : • Concevoir, entraîner et déployer des modèles prédictifs et explicatifs (Machine Learning, Deep Learning). • Développer et maintenir des pipelines de données performants sur Azure Fabric. • Conteneuriser et orchestrer les modèles via Docker et App Container Services. • Implémenter et automatiser des workflows complexes via n8n. • Intégrer et exploiter des LLMs (fine-tuning, RAG, GraphRAG) dans des environnements de production. • Développer des solutions avancées à l’aide de LangChain et LangGraph pour la création d’agents intelligents et d’applications IA. • Mettre en œuvre des modèles multimodaux (texte, image, audio, vidéo) et de computer vision. • Concevoir des interfaces de visualisation et d’interaction via Streamlit. • Exploiter des LLMs Azure OpenAI et des modèles open source (Mistral, Llama, etc.) via Hugging Face. • Garantir la qualité, la robustesse et la documentation du code et des modèles. Compétences essentielles et expérience • Automatisation & Orchestration : n8n • LLMs & IA Générative : fine-tuning, RAG, GraphRAG, LangChain, LangGraph, modèles multimodaux, Azure OpenAI, Hugging Face, LLMs open source • Machine Learning / Deep Learning : Régression linéaire et non linéaire, Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting, CNN, RNN, Transformers, Computer Vision • Cloud & Conteneurisation : Azure Fabric, Docker, App Container Services • Langages : Python, SQL • Frameworks & Outils : Streamlit, FastAPI, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow Profil recherché • Bac+5 (Master / Ingénieur) en Data Science • Minimum 5 ans d’expérience en Data Science et Data Engineering. • Expérience éprouvée dans la mise en production de LLMs et l’usage de LangChain / LangGraph. • Bonne maîtrise des LLMs open source et Azure OpenAI via Hugging Face. • Solides compétences en modélisation prédictive, automatisation et industrialisation de modèles IA. • Esprit analytique, rigueur et autonomie.