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Vos missions **Exploitation & Administration OpenShift AI** - Administration et maintien en conditions opérationnelles des plateformes OpenShift AI - Traitement des incidents et demandes de support - Supervision de l'environnement Kubernetes/OpenShift - Patching et montées de version - Gestion des workloads, namespaces, quotas et déploiements - Gestion des certificats, accès et configurations de la plateforme **Infrastructure & Plateforme** - Administration des clusters OpenShift sur infrastructures VMware et BareMetal - Gestion des ressources GPU - Administration du stockage et de la persistance des données - Gestion des composants réseau OpenShift (Ingress, Network Policies, exposition des services) **OpenShift AI & MLOps** - Administration des Data Science Projects et Workbenches - Gestion des services de Model Serving (ModelMesh) - Déploiement et exploitation de pipelines ML - Optimisation des ressources GPU pour les usages IA - Accompagnement des équipes Data Science et IA **Automatisation & Industrialisation** - Mise en œuvre des pratiques GitOps et CI/CD - Déploiement d'applications via Helm - Administration d'ArgoCD et des pipelines Tekton - Automatisation des opérations récurrentes - Participation aux projets de transformation de la plateforme **Formation & Accompagnement** - Formation des équipes en charge du RUN - Montée en compétence du Service Owner - Documentation des procédures et bonnes pratiques - Transfert de connaissances vers les équipes d'exploitation

Vous serez en charge d'accompagner des projets Data Science et IA, avec un focus prioritaire sur les sujets marketing, connaissance client et personnalisation CRM. La prestation portera notamment sur le projet de moteur d'offres personnalisées / personnalisation CRM, ainsi que sur d'autres cas d'usage marketing pouvant inclure les scores, la segmentation, la recommandation, la personnalisation des offres, le ciblage de campagnes ou l'optimisation du parcours client. Vos missions consisteront à contribuer: Expérience Data Science : capacité à intervenir de manière autonome sur des cas d'usage complexes, du cadrage métier à l'industrialisation. Analyse et préparation des données : maîtrise de l'exploration, de la qualité des données, des analyses statistiques et de la constitution des jeux d'apprentissage, de validation et de test. Modélisation Data Science et IA : capacité à concevoir, entraîner, comparer et évaluer des modèles de Machine Learning, statistiques ou d'IA, avec des métriques adaptées. Marketing analytique et personnalisation CRM : expérience souhaitée sur des cas d'usage de moteur d'offres personnalisées, scoring d'appétence, ciblage de campagnes, segmentation client, recommandation produit, next best action / next best offer, mesure de performance marketing et optimisation de la conversion des leads. Industrialisation et MLOps : capacité à produire du code structuré, maintenable et documenté, à préparer les modèles pour la mise en production et à mettre en place des indicateurs de monitoring. Passage à l'échelle et appropriation métier : capacité à concevoir des solutions réutilisables, documentées et industrialisables, intégrables dans des processus CRM ou commerciaux, avec une attention particulière portée à l'appropriation par les équipes internes et les utilisateurs métier. Explicabilité, gouvernance IA et conformité : connaissance des bonnes pratiques d'explicabilité, de traçabilité, d'auditabilité, d'identification des biais, de suivi des dérives et de conformité aux standards internes. Collaboration et communication : aptitude à travailler avec les métiers, Product Owners, Data Engineers, Architectes, équipes IT, Gouvernance et Sécurité, et à restituer clairement les résultats, limites et recommandations. Les livrables attendus sont les suivants: analyses et diagnostics de données ; scripts, notebooks, traitements ou composants analytiques documentés ; modèles Data Science / IA entraînés, évalués et documentés ; éléments d'explicabilité, de monitoring et de suivi des risques modèles lorsque pertinent ; supports d'industrialisation, de mise en production et de suivi ; documentation de transfert de compétences et recommandations d'amélioration continue ; supports de restitution aux parties prenantes métier et techniques. Les livrables destinés à être partagés avec des pays ou utilisés dans un contexte international devront également pouvoir être remis en anglais

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-haves: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-haves :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.

Contexte de la mission : Dans le cadre d'un projet stratégique Data pour un acteur majeur du secteur du Luxe, nous recherchons un Data Scientist confirmé pour rejoindre une équipe travaillant sur des problématiques de prévision et d'aide à la décision. La mission porte notamment sur des enjeux de forecast de nouveaux produits, avec des prévisions réalisées à une maille fine, notamment au niveau SKU. L'objectif est à la fois de développer des modèles performants et de travailler dans une véritable logique d'industrialisation, afin de permettre leur utilisation à grande échelle dans un environnement Data moderne. La connaissance des problématiques propres au Retail est particulièrement importante pour comprendre les enjeux métiers associés aux prévisions de ventes et aux nouveaux produits. Avantages de la mission : • Mission longue au sein d'un acteur majeur du Luxe • Problématiques Data Science concrètes avec un fort impact métier • Sujets de forecasting à grande échelle et à une granularité fine • Environnement technique moderne autour de Databricks et Spark • Travail sur l'ensemble du cycle de vie des modèles, de leur conception jusqu'à leur industrialisation • Volumes de données importants et problématiques Data complexes • Environnement combinant Data Science, Retail et enjeux business • Organisation hybride avec 2 à 3 jours de télétravail par semaine • Mission basée à Paris

Votre mission Vous serez un acteur clé de l'industrialisation des solutions d'Intelligence Artificielle chez notre client. À l'interface entre les équipes Data Science, Infrastructure et Développement, vous assurerez le déploiement, l'automatisation, la surveillance et la gouvernance des modèles d'IA en production. Principales responsabilités Industrialiser les modèles de Machine Learning et d'IA générative Concevoir et maintenir les pipelines MLOps Mettre en place les processus CI/CD pour les modèles Assurer le déploiement et la supervision des modèles en production Gérer le versioning des modèles et des données Mettre en œuvre les outils de monitoring de performance et de détection de dérive Collaborer avec les équipes Data Science et Data Engineering Garantir la conformité, la sécurité et la résilience des plateformes IA

MissionRecueillir et analyser les besoins métiers afin de proposer des solutions data adaptées. Concevoir, développer et maintenir des tableaux de bord et rapports décisionnels sous Power BI. Réaliser des analyses avancées pour identifier des tendances et faciliter la prise de décision. Exploiter et transformer les données sur Google Cloud Platform, notamment avec BigQuery, Composer et DBT. Modéliser, structurer et organiser les différents gisements de données. Concevoir et industrialiser des traitements et algorithmes d'analyse de données. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données utilisées. Restituer les résultats de manière claire auprès des équipes métiers et du management. Contribuer au développement de nouveaux usages mêlant Business Intelligence et Data Science. Mission basée à Aix-en-Provence, prévue jusqu'au 31 décembre 2026

Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Product Owner Solutions IA pour l'un de nos clients. Vous interviendrez sur le site client situé à proximité de la métropole lilloise (59). À ce titre, vos missions quotidiennes seront les suivantes : - Définir la vision produit, construire et prioriser le backlog, rédiger les User Stories et piloter la roadmap des produits IA de bout en bout ; - Animer les cérémonies Agile / Scrum et Kanban (Sprint Planning, Sprint Review, Rétrospective) et assurer le delivery en coordination avec les équipes Data Science, IT et métiers ; - Piloter des cas d'usage IA intégrant des notions de Machine Learning, IA Générative, LLM, RAG, Agents IA et modèles prédictifs, en lien avec les problématiques de scoring crédit et de risque ; - Assurer l'interface entre les équipes techniques (MLOps, Data Engineering) et les métiers, en vulgarisant les sujets techniques auprès des parties prenantes.

Nous recherchons un Data Analyst Senior pour rejoindre une équipe Data au sein d'un environnement Produit / Risk Management, avec un fort enjeu autour de l'analyse de données, du monitoring et de l'amélioration de processus de recouvrement. Vos principales missions : • Monitorer quotidiennement les produits, services et jobs en production • Construire des reportings et dashboards pertinents • Analyser les comportements clients et identifier des pistes d'amélioration • Investiguer les anomalies, rechercher leurs causes et faire remonter les alertes • Travailler en étroite collaboration avec les équipes Produit, Métier, Tech et Data Science • Restituer des analyses complexes de manière simple, claire et compréhensible • Participer aux rituels Agile : Daily, Demos, Refinements… Environnement technique : • Power BI – expertise attendue • SQL – expertise attendue • Python – véritable plus pour réaliser des analyses poussées • Snowflake • Excel / PowerPoint • Environnement Agile

Nous recherchons un(e) Data Scientist pour renforcer une équipe spécialisée en Data Science / Recherche Opérationnelle, sur des sujets de prédiction et de modélisation. Missions : Développer et améliorer des modèles de prédiction Travailler sur des problématiques de Machine Learning et Time Series Réaliser des analyses et modélisations statistiques Participer ponctuellement à des projets exploratoires Stack : Python, Machine Learning, Time Series, Spark, Git Compétences appréciées : GCP / BigQuery, statistiques bayésiennes, prévision et optimisation de la demande, REST, Unix/Linux, Terraform, GitHub Actions

Mission sur site à Aix en Provence, 3 jours de télétravail / semaine Dans le cadre du renforcement de l'équipe Performance & Run, nous recherchons un(e) Data Analyst disposant également de compétences en Data Science. L'objectif est de concevoir et produire des analyses, des rapports BI (Power BI) et des analyses avancées sur Google Cloud Platform (GCP), afin de répondre aux besoins métiers et de développer de nouveaux usages data au sein de l'organisation. Missions principales Mettre en œuvre des outils informatiques, des techniques et des méthodes statistiques pour organiser, synthétiser et traduire efficacement les données Fournir un appui analytique à la conduite d'exploration et à l'analyse complexe de données Créer des algorithmes de recherche de données permettant d'explorer les données utiles Industrialiser le traitement des données les plus pertinentes, et organiser/synthétiser/traduire l'information pour faciliter la prise de décision Gérer les opérations, l'administration, la modélisation et l'architecture des gisements de données ; s'assurer du bon fonctionnement et de la cohérence des bases existantes Donner du sens aux données à l'aide de connaissances analytiques (SQL, analytics/BI, statistiques) Travailler en collaboration avec le management pour répondre aux questions business, en s'appuyant sur l'analyse des données historiques

Missions principalesData Science & AnalyticsConcevoir et développer des modèles analytiques avancés. Construire des algorithmes prédictifs et prescriptifs. Réaliser des analyses exploratoires sur des volumes importants de données. Identifier des leviers d'optimisation des opérations logistiques. Développer des modèles de prévision des volumes, de la charge entrepôt et de la performance transport. Data Warehouse & Data EngineeringExploiter et enrichir le Data Warehouse Snowflake. Structurer, nettoyer et transformer les données issues de différentes sources. Participer à l'amélioration de la qualité des données. Concevoir et optimiser les modèles de données analytiques. Business IntelligenceParticiper à la conception des tableaux de bord Power BI. Produire des KPI et indicateurs métier. Accompagner les directions Supply Chain et Opérations dans l'exploitation de la donnée. Construire des reportings stratégiques et opérationnels. Intégration des données métierExploiter les données provenant des systèmes : SAP WMS TMS Applications métiers logistiques Comprendre les flux opérationnels : Réception Préparation de commandes Stockage Expédition Transport Cas d'usage attendusPrévision d'activité entrepôt. Forecast des volumes logistiques. Optimisation des stocks. Analyse des performances opérationnelles. Détection d'anomalies sur les flux. Analyse de la productivité des sites. Aide à la décision Supply Chain. Construction d'indicateurs de pilotage groupe. Environnement TechniqueData PlatformSnowflake SQL avancé Data Warehouse Data Lake Data SciencePython Pandas NumPy Scikit-Learn Matplotlib Jupyter Notebook Business IntelligencePower BI DAX Power Query ERP & Applications MétiersSAP WMS TMS Solutions logistiques diverses Cloud & Data EngineeringAzure (apprécié) ETL / ELT APIs Modélisation de données Profil recherchéBac+5 Informatique, Data Science, Statistiques ou équivalent. Minimum 5 ans d'expérience en Data Science. Solide expertise Snowflake. Très bonne maîtrise de SQL. Excellente maîtrise de Python. Expérience significative sur Power BI. Expérience dans la gestion de grands volumes de données. Bonne compréhension des flux Supply Chain et logistiques. Pourquoi rejoindre cette mission ? Participation à la transformation Data d'un acteur majeur de la logistique. Projets à fort impact métier. Données volumineuses et complexes. Environnement moderne autour de Snowflake et Power BI. Collaboration avec les équipes Data, Supply Chain et Direction.

ous recherchons pour un de nos clients, spécialisé dans le domaine de l'assurance un Data Governance Lead H/F pour une mission à pourvoir dès que possible sur le secteur de Luxembourg ville. Vous rejoindrez l'équipe Data Studio sous la responsabilité directe du Chief Data, Analytics & AI Officer (CDAO). Cette mission stratégique sera au coeur de la mise en place des fondations de gouvernance des données, garantissant la fiabilité, la conformité et l'exploitation optimale des données pour soutenir les activités d'assurance, de santé et de gestion de patrimoine. Vous serez responsable de concevoir et d'opérationnaliser le modèle de gouvernance des données du Groupe, en favorisant une culture data centric et en collaborant avec les équipes BI, IA & Data Science pour permettre une utilisation responsable et innovante des données. Vos missions : • Définir et déployer le cadre de gouvernance des données à l'échelle du Groupe. • Mettre en place les modèles de responsabilité et de propriété des données, alignés sur les principes du Data Mesh. • Établir des standards de qualité, de documentation et des indicateurs clés pour la gouvernance. • Développer des pratiques robustes pour la gestion des métadonnées, la traçabilité et le cycle de vie des données. • Garantir la conformité avec les réglementations (CAA, Solvabilité II, RGPD, CSSF) et les exigences liées aux données sensibles. • Animer des comités de gouvernance et influencer les parties prenantes métiers et IT. • Collaborer avec les équipes IA & Machine Learning pour assurer une exploitation éthique et conforme des données. • Promouvoir une culture forte de la donnée au sein de l'organisation.

Dans le cadre du renforcement de sa Data Factory, nous recherchons actuellement un.e Lead Tech Data & IA pour intervenir chez l'un de nos clients du secteur bancaire. Vous intégrerez une squad technique en charge de la conception, du déploiement et de l'évolution des plateformes permettant aux utilisateurs de développer et d'industrialiser des cas d'usage avancés en Data Science, Machine Learning, MLOps, IA Générative et LLMOps. La mission s'inscrit dans un contexte stratégique de transformation avec plusieurs enjeux majeurs : modernisation de l'offre Data Science et MLOps existante ; construction d'une nouvelle plateforme cible Studio IA ; évolution du portail de services Data & IA ; industrialisation des usages IA dans un environnement sécurisé et à grande échelle. Vous interviendrez comme référent technique de la squad afin de définir les architectures cibles, sécuriser les choix technologiques et accompagner les équipes dans la mise en œuvre des solutions. 🎯 Votre rôle En tant que Lead Tech Data & IA, vous êtes garant.e de la vision technique de la plateforme Studio IA. Vous accompagnez les équipes dans la conception, l'industrialisation et l'évolution des solutions Data et IA, depuis les phases de cadrage jusqu'au déploiement en production. Vous jouez un rôle clé dans : la définition des architectures techniques ; la mise en place des pratiques MLOps / LLMOps ; l'industrialisation des cas d'usage IA ; l'accompagnement des équipes internes ; la construction de la roadmap technique. Vos missions🏗 Architecture et conception technique Vous définissez les solutions techniques permettant de construire une plateforme Data & IA scalable, sécurisée et industrialisée. Vos principales responsabilités seront de : Concevoir les architectures applicatives, techniques et infrastructure ; Traduire les besoins métiers en solutions techniques réalistes ; Définir les patterns d'architecture et bonnes pratiques ; Garantir la conformité avec les standards SI, sécurité et urbanisation ; Concevoir des solutions évolutives, maintenables et résilientes ; Accompagner les squads dans leurs choix techniques. 🚀 Construction de la plateforme Studio IA Vous participez activement à la définition et à la construction de la plateforme cible. Vous serez amené.e à : Concevoir l'architecture technique du Studio IA ; Définir les composants nécessaires à l'industrialisation des cas d'usage IA ; Étudier l'intégration des frameworks Machine Learning et IA Générative ; Participer à l'intégration de modèles LLM, APIs IA et bases vectorielles ; Définir les besoins en calcul, stockage, orchestration et supervision ; Accompagner les choix technologiques de la plateforme. 🤖 MLOps, LLMOps et industrialisation Vous contribuez à la mise en place d'une chaîne complète d'industrialisation des modèles. Vos missions incluent : Définir et améliorer les processus MLOps et LLMOps ; Structurer les pipelines de développement, tests, déploiement et supervision ; Garantir la reproductibilité et la traçabilité des modèles ; Industrialiser les workflows Machine Learning ; Mettre en place les pratiques CI/CD adaptées aux environnements Data et IA ; Évaluer de nouvelles technologies et approches. 🧭 Pilotage technique et roadmap Vous contribuez aux orientations techniques de la Data Factory. À ce titre, vous serez chargé.e de : Participer à la construction de la roadmap Data Science, MLOps, IA et LLMOps ; Réaliser des études d'opportunité et analyses de faisabilité ; Identifier les impacts techniques, coûts, risques et dépendances ; Accompagner le Product Owner dans les choix de priorisation ; Faciliter les arbitrages entre vision cible et contraintes opérationnelles. 🔎 Qualité, gouvernance et accompagnement des équipes Vous êtes garant.e de la qualité technique des solutions développées. Vous intervenez sur : Les revues d'architecture et de conception ; Les revues de code ; L'amélioration des pratiques de développement ; La définition des standards techniques ; L'identification des risques techniques et sécurité ; La montée en compétence des équipes internes ; Le partage des connaissances. 📚 Documentation technique Vous assurez la capitalisation des connaissances. Vous serez amené.e à produire et maintenir : Dossiers d'architecture ; Schémas techniques et applicatifs ; Documentation des flux ; Standards et patterns ; Documentation MLOps / LLMOps ; Procédures d'exploitation. 🧭 Environnement technique🛠 Data & IA Dataiku Data Science Machine Learning MLOps LLMOps IA Générative Hugging Face OpenAI / Anthropic APIs RAG Bases vectorielles ☁️ Cloud & Infrastructure AWS (services Data Science / IA) Google Cloud Platform Kubernetes Docker Kubeflow Linux Stockage objet type S3 Sécurité Réseaux Supervision Haute disponibilité 🔄 Data Engineering Hadoop Kafka Elasticsearch Logstash Kibana Airflow MLflow 💻 Développement & DevOps Python SQL Bash Scala GitLab Jenkins Artifactory CI/CD

Dans le cadre du développement de ses plateformes Data & IA, notre client recherche un Data Engineer Databricks Senior capable de concevoir, développer et industrialiser des pipelines de données à grande échelle. Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des projets Data, en lien avec les équipes métiers, Data Scientists, Architectes et équipes Cloud. MissionsRecueillir et analyser les besoins métiers. Concevoir des architectures Data modernes sur Databricks. Développer et maintenir des pipelines d'ingestion et de transformation. Optimiser les performances et la qualité des traitements. Participer à la mise en place des bonnes pratiques Data Engineering. Assurer les phases de tests, recette et mise en production. Collaborer avec les équipes Data Science, BI et Architecture. Contribuer aux sujets IA et valorisation des données. Documenter les solutions et accompagner les utilisateurs. Compétences requisesTechniquesDatabricks (indispensable) Apache Spark / PySpark Python SQL avancé Azure Data Factory ou équivalent Azure Synapse / Microsoft Fabric (apprécié) Git CI/CD Data Lake / Lakehouse Modélisation de données FonctionnellesAnalyse des besoins métiers Animation d'ateliers Rédaction de spécifications Communication avec des interlocuteurs non techniques