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

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.

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).

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…)

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.

Métiers et Fonctions : Data Management Machine Learning Engineer Spécialités technologiques : Cloud Big Data Machine Learning Simulation Deep Learning Type de facturation : Assistance Technique (facturation au taux journalier) Compétences clés : Technologies et outils : AWS (5 ans), Docker, Pytorch, GIT, CI/CD, Xarray, Python (5 ans) Soft skills : Bonne pédagogie pour accompagner/coach l’équipe Langues : Anglais (courant / professionnel) Secteur d'activité : Assurance Description et livrables de la prestation : Projet dans le secteur de l'assurance visant à développer des modèles d'IA pour analyser les événements climatiques extrêmes, notamment par la simulation météo pour évaluer les risques de catastrophes. La mission implique : Produire, gérer et optimiser le code et les données pour l'équipe R&D Refactoriser, structurer et documenter une bibliothèque Python existante pour simulations, inférence et analyse Développer des pipelines pour la simulation, la détection d’événements extrêmes, l’entraînement et l’évaluation des modèles, y compris sur GPU Appliquer les bonnes pratiques de développement logiciel scientifique (tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité) Optimiser l’utilisation de serveurs multi-GPU pour les simulations et entraînements IA à grande échelle Former et accompagner l’équipe sur le développement scientifique et l’usage des GPU

CONTEXTE EXPERIENCE : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Machine Learning Engineer Spécialités technologiques: Cloud, Machine learning, Big Data, Simulation Deep learning Description et livrables de la prestation Notre client, dans le secteur de l’assurance, est à la recherche d’un Machine Learning Engineer Lead Expert pour un projet de recherche appliquée sur les événements climatiques extrêmes à l’aide de modèles d’IA. Les équipes travaillent sur des simulations météo afin d’identifier les risques de catastrophes, avec pour objectif de développer et d’entraîner des modèles de Machine Learning dédiés. Il s’agit de gestion de big data sur de très gros modèles, avec un code intégralement en Python. La maîtrise du cloud AWS et des environnements on-premise est indispensable. - Permettre à l’équipe R&D de développer et d’évaluer des modèles en fournissant et en gérant du code et des données de qualité. - Refactoriser, structurer et documenter la bibliothèque existante en Python pour les simulations, l’inférence de modèles et l’analyse. - Développer des pipelines robustes pour la simulation, la détection d’événements extrêmes, l’entraînement et l’évaluation des modèles (y compris sur GPU). L’accent sera mis sur le développement logiciel (les modèles seront fournis par l’équipe). - Mettre en œuvre et appliquer les meilleures pratiques de développement logiciel scientifique (tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité). - Optimiser l’utilisation d’un serveur (multi-)GPU pour les simulations et entraînements IA à grande échelle (I/O, planification, parallélisme). - Former et accompagner l’équipe sur les bonnes pratiques de développement scientifique et d’utilisation des GPU. Expertise souhaitée Obligatoires : - Python avancé et meilleures pratiques de développement logiciel - Pipelines scientifiques : orchestration, traitement en lots, suivi d’expérimentations - Outils : Git, Docker - Cloud AWS et environnements on-premise Souhaitées : - Gestion de données climatiques ou géospatiales : xarray, Zarr, S3 - Deep learning sur GPU : PyTorch, entraînement multi-GPU, optimisation des performances - Ingénierie logicielle scientifique, MLOps ou infrastructures de données en environnement R&D - Expérience avérée en collaboration sur des bases de code robustes, performantes et scalables - Familiarité ou fort intérêt pour les sciences du climat, la simulation ou la modélisation physique est un plus - Solides compétences en transmission de connaissances et en communication - Exigence élevée en termes de qualité et de clarté du code

Pour répondre aux défis de l'innovation et de la sécurité, a été créé le département, chargé de libérer le plein potentiel de l'Intelligence Artificielle pour le Groupe. Le Département est composé de six équipes : Innovation Exposition, Innovation Factory, APEX, Smart Auto Factory, Data Analytics and Management Platforms et le Centre de Compétence en IA. Ce dernier est chargé de développer et de maintenir les compétences en Intelligence Artificielle au sein du département. Il recherche un consultant expert pour appuyer l'AICC dans la définition et le pilotage de son plan projet : diagnostic de l'existant, la définition de la feuille de route ou du plan projet (comitologie, besoins et livrables) nécessaires au pilotage des opérations sur le périmètre des activités de l'AICC . Mission: diagnostic de l'existant, définition de la feuille de route et du plan projet (comitologie, besoins et livrables) nécessaires au pilotage des opérations sur le périmètre des activités de l'AICC. Tâches et responsabilités : Collecter et analyser les besoins IA des différentes entités Métiers du Groupe BNPP Apporter une connaissance technique et/ou fonctionnelle des spécificités des applications, environnements et processus Construire l'architecture fonctionnelle ou technique adaptée aux besoins identifiés Proposer des solutions innovantes en réponse à des problématiques précises Maîtriser les aspects fonctionnels métiers complexes pour garantir la pertinence des trajectoires IA Collaborer avec les équipes de l'AICC pour construire les trajectoires et le plan projet Compétences attendues : Maîtrise des technologies et concepts liés à l'intelligence artificielle Connaissance approfondie des architectures fonctionnelles et techniques Expérience dans la conduite de projets IA en environnement complexe Capacité à identifier et proposer des solutions innovantes Compétences en modélisation et formalisation des besoins Livrables : Cartographie des besoins IA des Métiers Documentation des architectures fonctionnelles ou techniques proposées Plan projet détaillé avec trajectoires IA Recommandations sur les solutions IA à mettre en œuvre Rapports d'analyse et de synthèse des besoins et des solutions Le consultant devra démontrer une maîtrise des technologies suivantes, en lien avec les travaux de l’AICC : Fondamentaux IA / Machine Learning Machine Learning et Deep Learning Architectures de modèles LLM (transformers, fine-tuning, Retrieval-Augmented Generation - RAG) Expérience avec des solutions de type RAGaaS, LLMaaS, AgentaaS Outils et plateformes : HuggingFace, LangChain, MLFlow Docker, Git, Streamlit Domino Data Lab (pour le déploiement et les tests utilisateurs) CI/CD pour les pipelines de modèles Monitoring et versioning des modèles