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CONTEXTE Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Etudes & Développement, Développeur Spécialités technologiques : Intelligence artificielle, IA generative MISSIONS Au sein du Digital Lab de notre client, vous participerez à la création et à la construction de solutions en réalité étendue couplées à l'intelligence artificielle. Expertise souhaitée Compétences ou connaissances indispensables : - Maîtrise des logiciels XR (Unity, C#), avec une expérience en développement d’applications immersives - Bonne connaissance des méthodes RAD (Rapid Application Development) et des pratiques de développement Agile - Familiarité avec les équipements XR (casques VR, lunettes connectées, capteurs) - Connaissance pratique des outils d’Intelligence Artificielle Générative (LLM, RAG), des solutions du marché, et de l’implémentation locale de modèles IA - Capacité d’analyse des besoins utilisateurs et de transformation en solutions techniques adaptées - Maîtrise des outils et méthodes pédagogiques dans un contexte digital ou immersif - Anglais courant à l’oral et à l’écrit - capacité à réaliser des présentations en anglais Innovation, créativité Compétences ou connaissances souhaitées : - Expérience en modélisation 3D d’environnements immersifs - Connaissance des cas d’usage industriels de la XR et des IA génératives - Aptitude à acculturer des publics variés aux nouvelles technologies et à former des utilisateurs Compétences ou connaissances qui seraient un plus : - Connaissances en Machine Learning et Deep Learning appliqués aux usages XR ou IAG - Sensibilisation aux enjeux éthiques de l’IA et à l’IA responsable - Expérience en développement cross-plateformes pour des solutions IA générative - Bases en sciences cognitives et compréhension des mécanismes d’apprentissage humain - Compétences en UX/UI design et en Game Design

Le consultant interviendra en tant que Data Scientist pour accompagner les travaux de consolidation et d'industrialisation de nouveaux services pour les directions métier. Le terrain de jeux sera les technologies IA Gen, les RAG et les chaines d'ingestions de corpus documentaires hétérogènes. Le DS sera en responsabilité de la conception (en collaboration avec les interlocuteurs métiers, Data et DSI) et le développement de solutions répondant aux besoins métier. Il réalisera les études de faisabilité, de risque et de performance nécessaire pour la maturation du Use Case à travers le cycle de vie (incubation, industrialisation, run). Livrables : Pipeline d'acquisition, préparation et traitement de données (structurées et non structurées) Pipeline d'entrainement, test et validation, Composants d'inférence Automatisation de pipeline et workflow Mécanismes et process de monitoring de la performance API Prototypes et démonstrateurs Plan d'experiences et de tests Documentation technique et fonctionnelle Rapport de veille technologique et technique

En tant que Deep learning researcher (Python), vous jouerez un rôle clé dans la recherche et le développement d'algorithmes avancés d'apprentissage profond afin d'améliorer les solutions innovantes de notre département R&D. Vos principales responsabilités seront : • Concevoir et expérimenter des modèles de deep learning adaptés aux problématiques métiers. • Développer des prototypes robustes en Python pour valider les concepts. • Collaborer étroitement avec les équipes data science et ingénierie logicielle. • Analyser et optimiser les performances des modèles déployés. • Participer à la rédaction de publications et de rapports techniques. • Veiller à la veille technologique dans le domaine de l'intelligence artificielle.

Contexte de la mission Projets innovants depuis la R&D jusqu’au packaging pour industrialisation de modèles de ML appliquées aux problématiques de maîtrise de la charge de sinistres, de lutte anti-fraude et de maîtrise des risques climatiques. Un environnement de travail dans le DataLab Groupe sous Databricks et données puisées dans le DataLake Groupe et mises à disposition dans le DataLab. Objectifs et livrables Objet de la mission Le portefeuille projets de l’équipe est constitué de plusieurs projets de Data Science sur les sujets suivants : - Lutte contre la fraude - Analyse et réaction post-event sinistres, en particulier sur les périls climatiques - Prévention des sinistres graves Le consultant sera responsable de la cohérence technique des développements sur les projets de Data Science de l'équipe, du cadrage au déploiement en production. Principaux volets de la mission : - Superviser techniquement les travaux des Data Scientist junior et stagiaires de l'équipe (cadrage technique, challenge et optimisation du code, méthodologie modélisation) - Être le référent technique de l'équipe concernant les travaux d'industrialisation des modèles effectués par l'IT de L'organisation, en challengeant notamment leurs approches - Contribuer ponctuellement sur quelques projets de Data Science - Rédiger et/ou superviser la documentation en conformité avec les normes et standards de l'équipe - Proposer des nouveaux outils, méthodes pour faire monter en compétence l'équipe - Apporter un œil nouveau dans l'amélioration continue des modèles développés par l'équipe (utilisation de données non structurées, données externes…) En fonction des projets, les travaux vont du cadrage des sujets, préparation des bases de données, engineering des features, écritures et tuning des modèles de ML, préparation à l’industrialisation sous forme de projets.

Le Groupe voit dans l'arrivée des technologies d'IA Générative une opportunité majeure pour améliorer la productivité et la créativité de ses collaborateurs. Le Groupe a atteint un niveau de maturité sur le sujet qui l'amène à renforcer son dispositif intervenant sur les IA Génératives. Ce renfort doit permettre d'étendre le périmètre du projet à tous les métiers du groupe (maitrise de l'ingéniérie et de la performance) et de lancer les prochaines incubations (agents, graphrag, etc.) Nature de prestation : Le renfort interviendra en tant que Data Scientist pour accompagner les explorations et mise en service de pilote de nouveaux services pour nos directions métier. Le terrain de jeux sera les IA génératives et l'écosystème de technologies autour. Il sera en responsabilité de la conception (en collaboration avec les interlocuteurs métiers, Data et DSI) et le développement de solutions répondant aux besoins métier. Il réalisera les études de faisabilité, de risque et de performance nécessaire pour la maturation du Use Case à travers le cycle de vie (exploration, incubation, industrialisation, run) Livrables : Pipeline d'acquisition, préparation et traitement de données (structurées et non structurées) Pipeline d'entrainement, test et validation, Composants d'inférence Automatisation de pipeline et workflow Prototypes et démonstrateurs Plan d'experiences et de tests Documentation technique et fonctionnelle Rapport de veille technologique et technique

skiils recrute un(e) Data Engineer / Python & Machine Learning confirmé(e) (H/F) pour rejoindre une équipe Data et accompagner les projets de déploiement et industrialisation de modèles ML ! Au cœur d’une mission transverse, tu participeras à l’amélioration et à l’industrialisation des workflows ML, en apportant ton expertise Python et en accompagnant les équipes DataScience dans les bonnes pratiques de développement. En tant que tel(le), ton rôle consistera à : Assister et déboguer les équipes DataScience , pour garantir la stabilité et la performance des modèles. Concevoir et industrialiser les processus de déploiement des modèles de Machine Learning , en appliquant les bonnes pratiques de CI/CD . Former et accompagner les Data Scientists aux bonnes pratiques de développement (Clean Code, SOLID, refactoring…). Automatiser les tests fonctionnels et optimiser le code Python pour améliorer fiabilité et performance. Participer à l’industrialisation du déploiement des applications , en maîtrisant l’ensemble du cycle de développement, du build jusqu’à la production. Proposer des améliorations techniques et accompagner les équipes dans l’adoption des solutions. Ton environnement Tu évolueras au sein d’une équipe Data, sur des projets Machine Learning et Python, en interaction directe avec les Data Scientists pour diffuser les bonnes pratiques et optimiser l’industrialisation des modèles.

Data Scientist Expérience souhaitée : 3 ans minimum 2 à 3 jours sur site Compétences requises Expérience confirmée en Machine Learning / Deep Learning et IA Générative. Bonne maîtrise de Python, SQL, Pandas, Scikit-learn, Numpy, Jupyter Notebook, Streamlit. Maîtrise des frameworks : TensorFlow, PyTorch. Connaissance du cycle de vie complet des modèles IA (conception, mise en prod, suivi). Curiosité, autonomie, capacité à faire de la veille technologique. Esprit d'équipe et envie de partager vos connaissances. Missions Analyser les problématiques métiers et démontrer la valeur ajoutée d’approches ML/DL ou IA Générative. Concevoir et mettre en production des modèles d’apprentissage automatique. Traiter de grandes quantités de données pour créer des jeux d'entraînement. Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et assurer l’explicabilité des modèles. Présenter les résultats de façon claire aux parties prenantes et suivre la performance des modèles dans le temps. Réaliser du prompt engineering pour les modèles d’IA Générative. Effectuer des benchmarks pour évaluer les modèles IA Gen. Optimiser les modèles (paramétrage, ajustements).

Au sein de l’équipe Digital Data , vous contribuerez en mettant la donnée et l’IA au service de la performance opérationnelle et de l’expérience client. Localisation : Lille ou Paris (hybride possible) Langue : Anglais requis (communication quotidienne dans un contexte international) Démarrage : dès que possible Type de mission : longue durée / temps plein Vos missions En tant que Senior Machine Learning Engineer , vous serez en première ligne pour concevoir, construire et déployer des produits IA de nouvelle génération pour les magasins Decathlon à l’échelle mondiale. Vous interviendrez notamment sur des problématiques de vision par ordinateur, LLMs, prévisions et détection d’anomalies . Responsabilités principales : Concevoir, développer et déployer des modèles ML de bout en bout (MVP et production). Piloter des projets en Computer Vision, LLM, séries temporelles, détection d’anomalies . Collaborer avec les Product Managers, ingénieurs et experts métier pour transformer les besoins en solutions IA robustes et scalables. Travailler sur des jeux de données massifs , en garantissant la qualité, le prétraitement et le feature engineering. Optimiser la performance des modèles et les déployer en production selon les bonnes pratiques MLOps . Explorer et tester de nouveaux algorithmes et outils du monde IA/ML. Encadrer et accompagner des profils plus juniors (Data Scientists / AI Engineers).

Description: Prestation de Data Scientist en IA Générative - Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen - Prompt engineering - Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen - Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences : - Expérience solide sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails - Expérience significative en Machine/Deep Learning serait appréciée : pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch

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.

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Scientist sur Paris Fonctions et responsabilités En tant que Data Scientist confirmé(e), vous disposez d’une expérience avérée dans la conception et le développement de solutions centrées Machine Learning / Deep Learning. Vous souhaitez développer et approfondir cette expertise. Vous rejoignez notre pôle d’expertise Data & IA pour accompagner nos clients dans la valorisation de leurs données et le déploiement de solutions d’intelligence artificielle à impact. Vous interviendrez sur des projets variés, de l’idéation à l’industrialisation, en apportant votre expertise technique et votre capacité à créer de la valeur métier. Vous pourrez développer vos compétences clés dans la résolution de problèmes, le passage à l’échelle et l’industrialisation des solutions, le déploiement de solutions dans le cloud, …etc. Vous pourrez également développer vos compétences autour des technologiques et des cas d’usage de l’IA Genarative. Vos missions seront les suivantes : Comprendre les enjeux métiers et les traduire en cas d’usage pertinents Collecter, explorer, nettoyer et structurer des données hétérogènes Concevoir et entraîner des modèles de machine learning et deep learning (classification, NLP, vision, séries temporelles…) Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires (consultants, data engineers, architectes…) Participer à la mise en production des modèles (MLOps, monitoring, robustesse) Contribuer au cadrage, à la méthodologie et à l’innovation continue sur les projets IA Mais aussi : Déployer des solutions d’IA générative (LLMs, RAG, embeddings, agentique) dans des cas concrets : copilotes métiers, assistants intelligents, extraction d’information, etc. Qualités requises pour réussir dans ce rôle De formation Bac+5 (école d’Ingénieurs/ Université), vous avec une expérience d’au moins 3 ans en tant que Data Scientist. Vos compétences sont les suivantes : Une première expérience en ESN ou en cabinet de conseil Autonomie, esprit d’équipe, proactivité et curiosité technologique Capacité à vulgariser les concepts techniques et à co-construire des solutions IA avec les métiers Expérience en méthodologies Agile (Scrum, Kanban, SAFe…)

Data Scientist en IA Générative - Expérience solide sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails - Expérience significative en Machine/Deep Learning serait appréciée : pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen - Prompt engineering - Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen - Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) - Expérience solide sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails - Expérience significative en Machine/Deep Learning serait appréciée : pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch

Nous recherchons un Ingénieur IA / ML Ops senior pour renforcer notre équipe IT Data & IA en charge des projets Data & IA stratégiques d'un grand groupe international. 📍 Localisation : Saint Quentin en Yvelines / 2J de TT 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Durée : Longue mission ✅Piloter le portefeuille de cas d’usage IA (ML, deep learning, IA générative, agentique) ✅Être le référent IA auprès des chefs de projet, architectes, métiers et partenaires ✅Mettre en place les bonnes pratiques de Feature Engineering, validation des données & QA ✅Challenger les modèles et garantir leur robustesse, explicabilité et conformité (IA Act, RGPD) ✅Définir et appliquer le cadre ML Ops du groupe (CI/CD, versioning, monitoring, reproductibilité) ✅Concevoir et implémenter des architectures IA modulaires et industrialisables ✅Auditer, valider et documenter les modèles / cas d’usage avant mise en production ✅Encadrer et accompagner les juniors, diffuser les bonnes pratiques et vulgariser auprès des métiers ✅Assurer une veille technologique active et anticiper les évolutions réglementaires

u sein de la tribu Data & IA, la squad DataLab contribue de manière significative à l'ambition stratégique de notre clinet pour devenir une entreprise axée sur l’analytics. Le rôle de la squad Datalab est de piloter la plateforme Domino Datalab permettant aux data scientists des différentes filiales de Cardif en France et à l’internationale (30 pays, une centaine d’utilisateurs) de travailler sur toutes les étapes du cycle de vie d’un modèle d’IA (Design, Training, Evaluation, Deployment Monitoring) et de maintenir en condition opérationnelles tous les use cases IA publiés (environ 100 de modèles en dev, staging et production). Avec le renforcement des ambitions IA dans un cadre d’amélioration continue, la squad Datalab doit répondre aux nouveaux besoins des data scientists et nouveaux usecases IA, tout en renforçant l’automatisation, la sécurisation et l’intégration de notre plateforme au sein du SI. La prestation doit délivrer les expertises suivantes : • Expérience MLOPS • Machine Learning/Deep learning • Très bonne maitrise du langage Python • Expérience dans les méthodes agiles • Excellentes compétences en communication écrite et orale (clarté, synthèse, pédagogie) associées à un excellent esprit d'équipe • Compréhension des concepts informatiques (API, authentification, workflow, données) • Capacité à comprendre les besoins métier et à les traduire en exigences informatiques. • Connaisse de la solution Domino Datalab • Maitrise des outils : GitLab CI/CD, Artifactory, SonarQB, NexusIQ, Fortify • Intégration de composants techniques avec flux de données associés, notamment architecture à 3 niveaux, authentification SAML, services web et HTTPS. • Pipelines de données • Modélisation statistique

Contexte Notr client recherche un Data Scientist confirmé pour rejoindre son Tech Accelerator et contribuer à des projets innovants autour de l’IA, du NLP et des solutions GenAI. Missions principales Extraction, traitement et analyse de données complexes. Développement et optimisation de modèles statistiques et algorithmiques. Conception et mise en œuvre de solutions basées sur le Machine Learning et Deep Learning . Participation à l’application, au fine-tuning et au développement de solutions LLM / Gen AI . Communication des résultats et vulgarisation des analyses auprès des équipes métiers. Compétences requises Langues : Japonais courant Anglais niveau B2+ Français : un plus, mais non obligatoire Techniques : Python, SQL, Git Deep Learning & NLP Algorithms Machine Learning & Statistical Modeling Fine-tuning et développement de modèles LLM / Gen AI Profil recherché 5 à 7 ans d’expérience minimum en tant que Data Scientist ou poste équivalent. Solides compétences en modélisation, algorithmes et exploitation de données. Capacité à collaborer avec des équipes internationales et à communiquer efficacement les résultats.

Métier : Data Management, Machine Learning Engineer Spécialités technologiques : Cloud, Deep Learning, Machine Learning, Big Data, Simulation Type de facturation : Assistance Technique (facturation avec un taux journalier) Compétences : Technologies et Outils : GIT, CI/CD, Pytorch, Python (5 ans), Xarray, AWS (5 ans), Docker Soft skills : Bonne pédagogie pour accompagner/coach l’équipe Secteur d'activité : Assurance Description de la prestation : Projet dans le secteur de l’assurance pour un Machine Learning Engineer Lead Expert spécialisé en recherche appliquée sur les événements climatiques extrêmes utilisant des modèles d’IA. Travail sur des simulations météo pour identifier les risques de catastrophes et développer des modèles de Machine Learning avec gestion de big data et code Python. Responsabilités principales : Fournir et gérer du code et des données de qualité pour l’équipe R&D. Refactoriser, structurer et documenter la bibliothèque Python pour les simulations, inférence et analyse. Développer des pipelines robustes pour la simulation, la détection d’événements extrêmes, l’entraînement et l’évaluation des modèles, notamment sur GPU. Appliquer les meilleures pratiques de développement logiciel scientifique : tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité. Optimiser l’utilisation de serveurs multi-GPU pour des entraînements IA à grande échelle. Former et accompagner l’équipe sur les bonnes pratiques de développement scientifique et l’utilisation des GPU.