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

Dans le cadre d'une création de poste chez l'un de nos clients grand compte dans l'industrie, nous recherchons un(e) data scientist sénior ayant de l'expérience sur le traitement de signal acoustique. Notre client souhaite moderniser ses pratiques dans le cadre de ses opérations de maintenance de son matériel. Vous aurez comme objectif : Etude du besoin, analyse du système et compréhension des données Rédaction de MEMO retraçant les besoins, l'état de l'art, l'approche utilisée, les performances... Echange avec les métiers pour cadrer le besoin, comprendre le métier, les systèmes... Apporter la vision data science pour permettre aux métiers de comprendre la valeur de la donnée Analyse, mise au point, visualisations et validation de la pertinence des données d'aide à la maintenance issues des équipements embarqués et débarqués Définition et implémentation de modèles statistiques. Simulation des résultats Définition et implémentation de modèles de Machine Learning. Simulation des résultats Rédaction des spécifications fonctionnelles détaillées (code source des modèles et règles de pronostics) Définition et implémentation de réseau neuronaux. Simulation des résultats Définition et implémentation de traitement d'image et acoustique. Simulation des résultats Validation et qualification des données issues des équipements de diagnostics Interface avec les équipes de maitrise d'œuvre pour l'industrialisation des algorithmes Organisation et conduite des réunions dont il a la charge sous le pilotage du chef de projet Supports de présentation destinés à la communication interne sur l'avancement des projets; tenue des tableaux de bord Rédaction des comptes rendus des réunions auxquelles vous participez

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

Redlab cherche pour son client parisien , un Data scientist confirmé ( 4-6 ans d'expérience ) pour un démarrage en début d'année 2026 , le consultant interviendra sur : Rôle Modélise, développe et optimise des algorithmes d’IA : ML, Deep Learning, LLM, optimisation et pipelines cloud. Missions clés Concevoir pipelines de données (Azure/GCP/AWS). Développer modèles ML/DL/LLM (TensorFlow, PyTorch). Fine-tuning (BERT, LLaMA, etc.). Optimiser modèles (pruning, quantification). Collaborer avec équipes Data & Dev pour intégration.

Ingénieur IA | Python-RAG • Développement d’algorithmes : concevoir et développer des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning), d’apprentissage profond (deep learning) et d’autres techniques d’IA. • Analyse de données : collecter, nettoyer et analyser les données pour entraîner les modèles d’IA. • Optimisation des modèles : améliorer la précision et l’efficacité des modèles d’IA existants. • Intégration de solutions IA : intégrer les solutions d’IA dans les systèmes existants ou développer de nouvelles applications basées sur l’IA. • Recherche et innovation : mener des recherches pour explorer de nouvelles techniques et technologies en IA. • Collaboration interdisciplinaire : travailler avec des équipes multidisciplinaires, y compris des experts en données, des développeurs de logiciels et des chercheurs. • Veille technologique : suivre les avancées et les tendances dans le domaine de l’IA pour anticiper les évolutions et proposer des améliorations. • Documentation et reporting : rédiger des documents techniques, des rapports d’avancement et des publications scientifiques pour partager les résultats et les connaissances acquises. Profil Recherché BAC+4/+5 3 – 5 ans d’expérience en IA, Machine Learning ou Data Science Très bon niveau en Python & RAG, SQL, NoSQL

Contexte: Vous rejoindrez une équipe dynamique dédiée au développement et à l’évolution d’une solution de prédiction d’arrivée des colis déployée à l’échelle mondiale. Au cœur d’un environnement international et exigeant, vous aurez pour mission de garantir la robustesse, la disponibilité et la performance d’un produit critique, tout en contribuant activement à son amélioration continue. Missions : Industrialisation & Run Assurer la gestion de la production au quotidien et le maintien en conditions opérationnelles de la solution. Piloter le déploiement des évolutions via des pipelines CI/CD fiables et scalables. Mettre en place et optimiser les systèmes de monitoring et d’alerting pour garantir la qualité de service. Expertise technique Intervenir en tant que référent technique sur des environnements custom complexes. Résoudre des problématiques de performance, scalabilité et optimisation sur des architectures distribuées. Polyvalence & R&D Apporter un support transversal sur d’autres produits de l’écosystème Data/ML du groupe. Participer à une démarche de veille technologique sur des sujets innovants : NLP, Deep Learning, IA générative, automatisation… Proposer de nouvelles pistes d’amélioration, d’industrialisation et d’innovation

Contexte : Dans le cadre du développement de nos projets IA, nous recherchons un Data Scientist expérimenté maîtrisant Vertex AI et les technologies modernes de modélisation et d’industrialisation. Missions : Développement et entraînement de modèles ML/IA (supervisé, non supervisé, deep learning). Utilisation avancée de Vertex AI (training, pipelines, model registry, monitoring). Participation à la construction de solutions génératives ou prédictives (LLM, NLP, time series, recommendation…). Préparation, exploration et structuration de datasets à grande échelle. Déploiement, optimisation et suivi des modèles en production. Compétences recherchées : Très bonne maîtrise de Python , Scikit-Learn, TensorFlow ou PyTorch. Expertise Vertex AI (training, notebooks, pipelines, endpoints). Connaissance des environnements GCP (BigQuery, Storage, Pub/Sub). Solides compétences en statistiques, math appliquée et optimisation. Expérience avec LangChain / LangGraph / LLM (souhaitée). Profil attendu : 3 à 8 ans d’expérience en Data Science ou ML Engineering. Capacité à vulgariser et à proposer des solutions adaptées au besoin métier. Forte autonomie et sens du delivery.

la prestation consistera à : • Définir l'architecture et la feuille de route technique, en tenant compte des exigences de performance, de scalabilité et de sécurité • Accompagner les membres de l’équipe pour garantir la qualité du code et du modèle • Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l’exposition des modèles via des API Rest • Organiser et structurer le stockage des données • Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements • Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données • Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists • Construire et maintenir les workflows de la CI/CD • Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Expertises requises pour réaliser la prestation de Lead Machine Learning Ingenieur : • Au moins 5 ans d’expérience dans un environnement data/machine learning • Expériences dans le développement de modèles de machine learning • Expériences dans le déploiement en production de modèles de machine learning • Expériences sur la Google Cloud Platform : Composer/CloudSQL/CloudRun/IAM • Expériences avec des technologies de type Flask, FastAPI, SQLalchemy, Pgvector, Pandas, Hugging face • Expériences intégrant les langages Python et SQL • Expériences intégrant Terraform et Terragrunt • Solides expériences intégrant du Machine Learning, Deep Learning et des concepts liés à l’IA • Solides connaissances des modèles et systèmes de recommandation • Solides connaissances en data : structures de données, code, architecture • Expériences utilisant Gitlab et Gitlab CI/CD • Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques • Capacité à accompagner et à motiver une équipe technique • Expériences en méthodes Agile : de préférence Scrum ou Kanban