Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Deep Learning

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Data Scientist spécialisé en Machine Learning et Deep Learning Nous étudions - prioritairement - les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour en français Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d'indiquer la référence DSC/5344-5 dans l'objet de votre message Contexte de la prestation La prestation s'inscrit chez un grand compte du secteur des médias et de l'audiovisuel, engagé dans la plateformisation de son offre numérique et le développement de ses usages data et IA. Le besoin porte sur le développement de modèles prédictifs, descriptifs et prescriptifs, et la mise en production d'algorithmes d'IA adaptés aux besoins métier. Activités principales Analyser et exploiter des données structurées et non structurées pour développer des modèles prédictifs, descriptifs et prescriptifs. Créer et optimiser des algorithmes d'IA adaptés aux besoins business (recommandation, classification, segmentation, génération, analyse multimodale). Collaborer avec les équipes techniques et métier pour intégrer des approches innovantes combinant plusieurs techniques d'IA. Transformer les solutions d'IA en services et API puissants, évolutifs et maintenables. Garantir la conformité aux réglementations de protection des données et liées à l'IA (RGPD, Règlement sur l'IA) et intégrer les principes d'équité, d'explicabilité et d'IA éthique tout au long du cycle de vie du modèle. Surveiller les performances du modèle, la dérive et la qualité des données en production, réentraîner et mettre à jour les modèles de manière itérative selon les besoins.

Dans un contexte de transformation digitale accrue, la capacité à exploiter les données en temps réel est un levier majeur pour les acteurs du retail souhaitant optimiser leur performance opérationnelle et l'expérience client. La digitalisation des points de vente devient un enjeu stratégique, requérant des solutions innovantes où l'analytique avancée et la Computer Vision jouent un rôle clé. En intégrant une équipe dédiée à la data science dans une grande organisation internationale du secteur de la grande distribution, vous apporterez votre expertise technique pour concevoir et déployer des modèles analytiques en environnement Cloud, au service de la transformation digitale des magasins. Concevoir, développer et industrialiser des modèles de Computer Vision pour analyser en temps réel l'environnement physique des points de vente. Transformer les données visuelles des rayons physiques en informations exploitables pour les équipes métiers. Contribuer au projet stratégique de monitoring temps réel des étagères visant à améliorer la disponibilité et la conformité des stocks. Mettre en œuvre des algorithmes d'analyse d'image innovants intégrant des techniques de deep learning. Collaborer avec les équipes métiers et data pour aligner les solutions techniques sur les exigences opérationnelles. Assurer la qualité, la fiabilité et la scalabilité des solutions développées dans un environnement GCP avec Vertex AI . Participer à l'optimisation continue des modèles et processus en intégrant les retours terrain. Assurer la veille technologique sur les outils et méthodes liés à la vision par ordinateur et à l'IA. Documenter les livrables techniques et partager les bonnes pratiques au sein de l'équipe. Respecter les contraintes de sécurité et de conformité liées à l'utilisation des données et outils analytiques. Intervenir en mode collaboratif dans une équipe sénior de plus de 12 data scientists. Assurer une communication claire et efficace avec les parties prenantes techniques et métiers. Ce poste vous offre l'opportunité d'évoluer dans un environnement technique à la pointe, au cœur d'une stratégie d'innovation digitale majeure, avec de fortes perspectives d'évolution.

Contexte Dans le cadre d’un projet stratégique pour un client du secteur spatial/agricole, nous recherchons un Data Scientist expérimenté afin de reprendre et poursuivre des travaux en cours autour de la détection d’objets à grande échelle via imagerie satellite. La mission s’inscrit dans un environnement à forte dimension technique, combinant Computer Vision, traitement de données géospatiales et passage à l’échelle. Missions Reprise et amélioration de modèles de Computer Vision appliqués à l’imagerie satellite Implémentation et optimisation de modèles de segmentation d’instance et détection (type Mask R-CNN, U-Net) Traitement et fusion de données multi-sources ( optique Sentinel-2 & radar Sentinel-1 / SAR ) Industrialisation des pipelines de traitement et passage à l’échelle sur de larges zones géographiques (US, Brésil, Europe) Contribution aux bonnes pratiques MLOps (tracking, reproductibilité, déploiement) Déploiement et optimisation des modèles dans un environnement AWS

Vous intervenez au sein d’un programme stratégique majeur visant à optimiser les moteurs de recommandation client d’un grand groupe aérien international. Le projet « Offer Display Recommender » a pour objectif d’améliorer la personnalisation et la pertinence des offres grâce à l’adoption de technologies avancées, notamment : Apprentissage par renforcement (RL) Modèles de recommandation nouvelle génération Approches expérimentales et data‑driven Le Data Scientist senior jouera un rôle clé dans la conception, l’expérimentation, la modélisation et la mise en production des solutions. Objectifs & responsabilités Modélisation & Data Science Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de recommandation avancés. Proposer, challenger et prioriser les solutions data à tester. Appliquer des techniques de modélisation Data Science de niveau expert. Expérimenter des approches RL, bandits, ranking models, embeddings, etc. Communication & pilotage scientifique Présenter en anglais les travaux de modélisation aux stakeholders (produit, business, tech). Challenger les orientations stratégiques du projet. Vulgariser les choix algorithmiques et leurs impacts business. Mise en production & industrialisation Contribuer à la mise en production des modèles dans un environnement Cloud (GCP). Participer à l’optimisation des pipelines ML et à la fiabilité des modèles. Collaborer avec les équipes MLOps, Data Engineering et Produit.

Permettre à des chercheurs de tester, entraîner et industrialiser rapidement des modèles de machine learning à grande échelle, dans un environnement hybride : neocloud pour la recherche AWS (MLOps / prod) Gérer des entraînements de modèles à grande échelle (GPU / distribué) Assurer la reproductibilité des expériences Optimiser les ressources (GPU, compute) Créer des outils internes pour la recherche ML Faire le lien entre recherche académique ↔ production industrielle Avoir déjà travaillé : soit dans une boîte très technique (type scale-up / deeptech) soit dans un environnement de recherche / labo Parler Anglais

Missions Conception et développement de services Data et IA pour la connaissance clients et la performance business Pilotage de la performance commerciale Détection d’insights, recommandations, prédictions Détails techniques Machine Learning : IA générative et agentique : techniques de mises en œuvre de LLMs, architectures RAG et agentiques, … Techniques NLP / NLU : embeddings, transformers, BERT, … Machine learning : régression, classification, clustering, détection d’anomalies, moteur de recommandations, séries temporelles Deep learning (architectures, transfert learning, fine tuning, …) IA responsable et de confiance, IA explicable, maîtrise des biais Maîtrise de Python pour la data science (sklearn, pytorch, keras, LangChain, LangGraph, …) Bases vectorielles et d’indexation texte et embeddings : Elasticsearch, Faiss, … Expérience avec la plateforme Dataiku Outils informatiques Langage : Python Prototypage : Gradio, Streamlit Outil de versioning : git Cloud : AWS Bedrock Expérience avec une architecture On prem serait un plus Curiosité intellectuelle, autonomie et réactivité Capacité de communication : capacité à analyser et synthétiser, pédagogie Force de proposition : capacité à proposer des solutions innovantes

Contexte Au sein d'une équipe spécialisée dans la computer vision et l'intelligence artificielle, vous participerez au développement d'une solution de localisation et cartographie simultanée Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) reposant sur des modèles de Deep Learning déployés sur des plateformes embarquées à accélération matérielle. L'objectif est de remplacer les approches traditionnelles de vision par ordinateur par des algorithmes basés sur les réseaux de neurones afin d'améliorer les performances sur des systèmes Edge AI.

Nous recherchons un Data Engineer Expert pour intervenir au sein de l’entité Intelligence Artificielle (IA) et robotisation (RPA), d'un grand groupe du secteur des assurances. 🎯 Contexte de la mission : L’entité Intelligence Artificielle a pour objectif d’apporter de la valeur aux clients et collaborateurs via des services efficaces et responsables. Ses domaines d’intervention : Data Engineering Machine Learning Deep Learning Conversationnel / Chatbot Assistant virtuel Analyse multimédia et multicanaux (voix, vidéo, langage naturel…) 🎯 Objectifs de la mission : Développement Data CAS (Contrôle d’Activités Sinistre) Migration Cloud

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 📍 Strasbourg - 🛠 Expérience de 3 ans minimum Vous êtes passionné(e) par l’intelligence artificielle et souhaitez travailler sur des projets concrets liés à l’IA générative ? Cette opportunité est faite pour vous ! 🚀 Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un(e) Chef de Projet IA pour intervenir chez l’un de nos clients. 💻💼 Vous participerez à un programme structurant visant à intégrer l’IA générative dans les outils du quotidien des équipes, avec un objectif clair : améliorer l’efficacité et la qualité des livrables. 🎯 Ce que vous allez faire concrètement : - Recueillir et analyser les besoins des utilisateurs afin de faire évoluer les outils - Définir et porter la vision des produits et projets de votre périmètre - Coordonner plusieurs projets en environnement agile et favoriser la collaboration entre les équipes - Suivre la performance des solutions d’IA mises en place - Évaluer, tester et améliorer les modèles cognitifs - Définir les indicateurs de performance et critères de succès - Piloter la stratégie de déploiement des projets - Assurer une veille technologique active, notamment sur l’IA générative 🛠️L'environnement : - Projets autour du Machine Learning, Deep Learning et IA générative - Environnement agile et itératif - Projets centrés sur l’amélioration des outils internes et de la productivité 📍 Situation géographique : Strasbourg (67)

📋 RÉSUMÉ L'Ingénieur IA conçoit, développe, déploie et maintient des solutions d'intelligence artificielle robustes et performantes. Il/Elle travaille sur l'ensemble du cycle de vie des projets IA, de l'expérimentation à la mise en production. 🎯 MISSIONS Analyser les besoins fonctionnels et techniques pour définir les architectures IA appropriées. Développer et entraîner des modèles de Machine Learning et Deep Learning. Optimiser les performances des modèles et des algorithmes. Intégrer les solutions IA dans les systèmes existants. Mettre en place des pipelines de données et de MLOps. Réaliser des tests unitaires et d'intégration. Assurer une veille technologique constante sur les avancées en IA. 📦 LIVRABLES Modèles d'IA entraînés et validés. Pipelines de données et de déploiement automatisés. Documentation technique des architectures et des modèles. Rapports de performance et d'évaluation des solutions IA. Intégrations fonctionnelles des modules IA dans les applications cibles.

Au sein de l'équipe Data du client, vous serez le/la référent(e) technique sur l'ensemble du cycle de vie des projets data : Analyser des jeux de données complexes pour en extraire des insights stratégiques Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et de Deep Learning Appliquer des méthodes statistiques avancées d'analyse de survie et de fiabilité (Kaplan-Meier, Weibull) Déployer les modèles en production via GitLab (CI/CD) Visualiser et restituer les résultats auprès des équipes métiers Collaborer avec les équipes techniques et non-techniques pour garantir l'impact opérationnel des solutions

Nous recherchons un(e) Data Scientist senior habilitable pour intervenir sur une mission longue durée dans un environnement exigeant et à forte composante analytique. 🎯 Objectif : concevoir, développer et industrialiser des modèles avancés de data science et de machine learning. 🚀 Missions Développement de modèles de Machine Learning & analyses statistiques avancées Exploitation et traitement de données avec Python Conception et optimisation d’algorithmes analytiques Utilisation de librairies Data Science & Deep Learning Participation au déploiement et au versionning des développements Collaboration avec les équipes métiers et techniques Vulgarisation des sujets techniques auprès d’interlocuteurs non spécialistes

📌 Informations Clés Contrat / Mission : Prestation de services (Freelance) Localisation : Paris (Format hybride : sur site + quelques jours de télétravail) Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 450 € HT Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/12/2026 (Mission long terme) 🚀 Contexte et Mission Intégré(e) au sein d’une équipe IA internationale axée "produit", vous participerez au cycle de vie complet des systèmes d'intelligence artificielle à grande échelle : de la donnée brute au déploiement en production, jusqu'à la mesure de l'impact métier. Votre rôle consistera à concevoir, construire et optimiser des systèmes intelligents et composés pour répondre à des problématiques concrètes liées au secteur du voyage d'affaires (classement, recommandation, expériences LLM orientées clients). Principales responsabilités : Développement IA : Concevoir et implémenter des solutions basées sur l'apprentissage automatique, le deep learning et l'IA générative (classement, chatbots, reconnaissance d'intention, systèmes agentiques, NLQ). End-to-End Delivery : Gérer l'ingénierie des fonctionnalités, le pipeline de données, la modélisation, ainsi que l'évaluation (en ligne/hors ligne) et le monitoring des modèles. Analyse & Data : Manipuler de grands ensembles de données réelles (structurées et non structurées) pour extraire des insights exploitables. Collaboration & Communication : Vulgariser des concepts de Data Science complexes pour les restituer de manière simple à la direction et aux partenaires métiers, au sein d'une équipe multisite et multiculturelle.

La : a mission Vous rejoignez une équipe Tech et Data pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle à fort impact métier. Votre rôle ne se limite pas à l'entraînement de modèles : vous concevez des systèmes IA complets, robustes et maintenables, intégrés directement aux produits et aux processus de l'entreprise. Les solutions que vous développez sont utilisées en production et contribuent directement à la performance opérationnelle. Vous collaborez étroitement avec les équipes Produit, Data et Engineering. Vos responsabilités : Développer et déployer des solutions IA Identifier et adresser des cas d'usage à forte valeur ajoutée grâce au machine learning, au deep learning ou aux technologies d'IA générative. Concevoir, entraîner, déployer et monitorer des modèles en production. Garantir la fiabilité, la performance et la scalabilité des solutions développées. Exploiter les données pour guider les décisions Analyser de grands volumes de données afin d'identifier tendances, anomalies et opportunités d'amélioration. Expérimenter rapidement de nouvelles approches et mesurer leur impact sur des données réelles. Apporter un regard critique sur les résultats et formuler des recommandations pragmatiques. Construire l'infrastructure de données Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs. Gérer la collecte, le stockage, la transformation et la mise à disposition des données. Optimiser les performances et la qualité des traitements de données. Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour répondre aux besoins opérationnels. Accompagner les équipes Co-construire les cas d'usage avec les parties prenantes. Présenter les résultats de manière claire à des interlocuteurs techniques et non techniques. Participer à la diffusion des bonnes pratiques IA au sein de l'organisation.