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PROPULSE IT recherche un Techlead Fullstack Java Angular avec plus de 10 ans d'expériences. Prise de connaissance de l'architecture technico-fonctionnelle Participation aux Daily Meeting, à l'estimation et la priorisation du backlog Prise en charge des études, conception, et réalisation de l'architecture avec prise en compte des exigences et contraintes Chiffrage des User Stories et participation à la roadmap produit ; participation aux ateliers UX-DESIGN Prise en charge des User Stories Développement des fonctionnalités priorisées et des améliorations techniques ; code review ; merge request ; commit Développement des tests unitaires, fonctionnels, d'intégration et de performance Démonstration des fonctionnalités développées lors des réunions d'itérations Rédaction de la documentation technique Revue de code, refactoring, optimisation Diagnostic et analyse de dysfonctionnements, support aux équipes Tierces, pour être garant des performances et de la haute disponibilité de la solution Accompagnement et communication, partage des concepts, et formation Co-assurer (avec le PPO et le DL) de manière générale la communication transverse et faciliter les échanges entre le PPO et les développeurs ; échanger avec les parties prenantes du projet (fournisseurs et consommateurs de flux de données, équipes transverses de la DSI telles que : exploitant, supervision, intégrateur, monitoring) ; participer à la communauté des DEV Déploiement des Release et versions pour les divers environnements ; Livraison finale ; Mise en Service (MeS) ; REX fin de projet Maintien en condition opérationnelle (MCO) de la solution et des produits Co-assurer (avec le PPO et le DL) la communication avec le Client jusqu'à résolution effective d'un incident ; co-participation au REX incident

Contexte : Dans le cadre du développement de solutions innovantes en Intelligence Artificielle, nous recherchons un Ingénieur IA pour renforcer nos équipes techniques. Missions : Concevoir, développer et entraîner des modèles (ML / DL / GenAI) Déployer et industrialiser les solutions IA Optimiser les performances et la qualité des modèles Travailler en collaboration avec les équipes data et IT Compétences techniques : Python, TensorFlow / PyTorch / scikit-learn Traitement de données & pipelines Déploiement de modèles, API, MLOps Environnements Cloud Connaissance NLP / LLM appréciée

Detail Solution Architecte expérimenté avec une double compétence Python/IA et maîtrise du vibe coding, capable de concevoir des architectures innovantes tout en accompagnant une équipe de développeurs dans un contexte agile et international. 1. Description de la mission Dans le cadre des projets IT Innovation, il s'agira d'intégrer et de renforcer l'équipe AI Factory/Innovation en tant que Solution Architecte et Tech Lead IA Python. Vous serez en charge des spécifications, conceptions architecturales et réalisations des différents modules nécessaires à la mise en production des solutions IA. Cette équipe travaille en mode agile en proximité avec les métiers Products & Innovation ainsi que les équipes métier et IT des autres filières du client. En tant que Tech Lead, vous aurez la responsabilité de développer les solutions tout en accompagnant et en montant en compétences les développeurs Python/IA de l'équipe. Vous jouerez un rôle clé dans l'architecture des solutions IA, l'intégration des LLMs et technologies ML/DL, et dans la mise en place des meilleures pratiques de développement assisté par IA. Expert reconnu en vibe coding, vous maîtrisez parfaitement l'utilisation des outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer le développement tout en garantissant la qualité architecturale et la maintenabilité du code. Vous êtes capable de former et guider l'équipe dans l'adoption de ces nouvelles méthodes de travail. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire.

Detail Solution Architecte expérimenté avec une double compétence Python/IA et maîtrise du vibe coding, capable de concevoir des architectures innovantes tout en accompagnant une équipe de développeurs dans un contexte agile et international. 1. Description de la mission Dans le cadre des projets IT Innovation, il s'agira d'intégrer et de renforcer l'équipe AI Factory/Innovation en tant que Solution Architecte et Tech Lead IA Python. Vous serez en charge des spécifications, conceptions architecturales et réalisations des différents modules nécessaires à la mise en production des solutions IA. Cette équipe travaille en mode agile en proximité avec les métiers Products & Innovation ainsi que les équipes métier et IT des autres filières du client. En tant que Tech Lead, vous aurez la responsabilité de développer les solutions tout en accompagnant et en montant en compétences les développeurs Python/IA de l'équipe. Vous jouerez un rôle clé dans l'architecture des solutions IA, l'intégration des LLMs et technologies ML/DL, et dans la mise en place des meilleures pratiques de développement assisté par IA. Expert reconnu en vibe coding, vous maîtrisez parfaitement l'utilisation des outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer le développement tout en garantissant la qualité architecturale et la maintenabilité du code. Vous êtes capable de former et guider l'équipe dans l'adoption de ces nouvelles méthodes de travail. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire.

Solution Architecte expérimenté avec une double compétence Python/IA et maîtrise du vibe coding, capable de concevoir des architectures innovantes tout en accompagnant une équipe de développeurs dans un contexte agile et international. 1. Description de la mission Dans le cadre des projets IT Innovation, il s'agira d'intégrer et de renforcer l'équipe, en tant que Solution Architecte et Tech Lead IA Python . Vous serez en charge des spécifications, conceptions architecturales et réalisations des différents modules nécessaires à la mise en production des solutions IA. Cette équipe travaille en mode agile en proximité avec les métiers Products & Innovation ainsi que les équipes métier et IT des autres filières du client. En tant que Tech Lead, vous aurez la responsabilité de développer les solutions tout en accompagnant et en montant en compétences les développeurs Python/IA de l'équipe . Vous jouerez un rôle clé dans l 'architecture des solutions IA, l'intégration des LLMs et technologies ML/DL, et dans la mise en place des meilleures pratiques de développement assisté par IA. Expert reconnu en vibe coding , vous maîtrisez parfaitement l'utilisation des outils d 'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer le développement tout en garantissant la qualité architecturale et la maintenabilité du code. Vous êtes capable de former et guider l'équipe dans l'adoption de ces nouvelles méthodes de travail. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire . Résultats attendus (Livrables) • Participation active aux workshops avec les équipes IT/métiers du client et contribution aux décisions architecturales • Conception et design d'architectures de solutions IA scalables et robustes (LLMs, ML/DL, data pipelines) • Prise en charge des modules critiques du projet : Architecture, Conception, Développement, Tests, mise en production • Accompagnement et mentorat des développeurs Python/IA de l'équipe (code reviews, pair programming, transfert de compétences) • Formation et coaching de l'équipe sur les techniques de vibe coding et utilisation optimale des outils IA • Création d'une bibliothèque de prompts réutilisables et de best practices pour le développement assisté par IA • Définition et mise en place des standards de développement Python et des best practices IA • Échanges et communications techniques avec les autres membres de l'équipe et les parties prenantes • Documentation architecturale complète (ADR - Architecture Decision Records, diagrammes, patterns, choix techniques) • Documentation des best practices techniques et méthodologiques détaillée • Mise en place et automatisation des tests (pytest, unittest, tests d'intégration, tests de modèles IA) • Contribution à la stratégie MLOps et à l'industrialisation des solutions IA • Optimisation des performances et des coûts des solutions IA (latence, throughput, coûts API) • Veille technologique et recommandations sur les évolutions techniques de la stack Python et IA • Évaluation et benchmark des nouveaux outils, frameworks et modèles IA pour améliorer la productivité • Animation de sessions de partage de connaissances sur l'IA et le vibe coding

Contexte Dans le cadre des projets IT Innovation, vous intégrerez l'équipe AI Factory/Innovation en tant que Data Scientist Senior avec une double mission stratégique : veille technologique et développement de modèles IA. Vous serez le référent technique sur les nouvelles approches IA/ML (LLMs, nouvelles architectures, techniques émergentes). Vous évaluerez la faisabilité technique des use cases métiers, benchmarkerez les solutions du marché (vendors, open-source) et réaliserez des quick POCs (2-3 jours) pour valider des hypothèses avant investissement. Vous concevrez et développerez les modèles ML/DL pour les use cases retenus, du choix des algorithmes à l'optimisation finale. Vous réaliserez des prototypes rapides (POC en 2-4 semaines) et accompagnerez un Data Scientist junior dans sa montée en compétences. Expert en vibe coding, vous utilisez les outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer l'exploration de données, le prototypage de modèles, la génération de code d'analyse et la documentation, tout en gardant un esprit critique sur les résultats. Vous travaillerez en mode agile en proximité avec les équipes métier Products & Innovation, les développeurs IA, les architectes et les autres Data Scientists. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire.

Bonjour a tous ,actuellement je suis a la recherche d'un profil , Data Scientist Senior - Veille & Développement Modèles Profil recherché : Data Scientist Senior avec expérience banking/finance, expert en ML/DL et maîtrisant le vibe coding, capable d'évaluer rapidement la faisabilité technique des use cases IA, de développer des POCs et de rester à la pointe des avancées technologiques. Compétences requises Hard Skills : • 7 ans d'expérience minimum en Data Science / Machine Learning • Expérience confirmée dans le secteur banking/finance (compréhension des enjeux métier) • Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA pour prototypage rapide • Expertise en ML/DL : apprentissage supervisé, non-supervisé, deep learning, NLP, séries temporelles • Maîtrise des frameworks Python : scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM • Connaissance approfondie des LLMs et techniques modernes (fine-tuning, RAG, prompt engineering, agents) • Expertise en feature engineering et sélection de variables • Maîtrise de l'analyse exploratoire de données et statistiques • Expérience en évaluation et optimisation de modèles (hyperparameter tuning, cross-validation) • Connaissance des plateformes Cloud ML (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) • Maîtrise de SQL et manipulation de grands volumes de données • Connaissance des outils de versioning (Git) et notebooks (Jupyter, Databricks) • Un plus : Expérience en Computer Vision, Reinforcement Learning ou Graph ML Soft Skills : • Curiosité intellectuelle insatiable et veille technologique active • Capacité de synthèse et de recommandation (traduire la complexité technique en insights actionnables) • Esprit critique face aux résultats de modèles et au code généré par IA • Pragmatisme : capacité à évaluer rapidement le ROI d'une approche technique • Rigueur scientifique dans l'expérimentation et la validation • Excellente communication technique et métier • Capacité à travailler dans l'incertitude et l'ambiguïté • Esprit d'initiative et force de proposition • Pédagogie et mentorat (accompagnement du Data Scientist junior) • Esprit agile et adaptatif Anglais courant.

Vous intégrerez une équipe Data Science d’envergure (50+ personnes) au sein d’une entreprise tech internationale, leader dans son domaine. Votre mission : prototyper, itérer et mettre en production des modèles de Machine Learning à fort impact business, en étroite collaboration avec les équipes Produit, Data Engineering et Développement. Les projets menés visent à exploiter la richesse de larges volumes de données afin d’ optimiser les performances commerciales, la gestion opérationnelle et la sécurité des utilisateurs sur une plateforme utilisée par des centaines de grandes marques et des milliers de vendeurs dans le monde . Exemples de sujets traités Détection d’anomalies sur les prix ou les comportements vendeurs Analyse de sentiment sur les échanges client / vendeur Estimation des délais de livraison et anticipation des ruptures de stock Développement d’ agents IA pour assister la prise de décision Prédiction et modélisation de phénomènes liés à la supply chain Vos missions Analyser, nettoyer et préparer les données pour la modélisation Concevoir, tester et mettre en production des algorithmes ML / DL Collaborer avec les Data Engineers pour l’industrialisation des modèles Créer des dashboards de suivi et d’analyse de performance Présenter vos travaux en interne et contribuer à la veille scientifique de l’équipe Stack technique Langages & Frameworks : Python, TensorFlow, PyTorch, Keras Data & Cloud : Databricks, Spark, AWS (Redshift, S3), SQL, Airflow, Delta Lake Approches : Time Series, NLP, LLMs, Deep Learning, Heuristiques

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise 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 Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA 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 demandées : - Expérience +2 ans 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 (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise 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 - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

Secteur : Grande Banque d'Investissement / Asset Servicing Localisation : Montrouge (92) - Hybride possible stack technique : Python, LLMs, LangChain, Cursor, AWS, MLOps 🌟 Le Challenge : L'IA au cœur de la production Vous n'allez pas simplement "coder en Python". Vous rejoignez une AI Factory de pointe pour transformer les métiers de la finance grâce à l'Intelligence Artificielle Générative. En tant qu' AI-Native Developer , votre mission est double : construire des solutions IA robustes (RAG, Agents, Fine-tuning) et révolutionner votre propre manière de produire du code en utilisant les outils les plus avancés de Vibe Coding . 🛠️ Vos Missions (Le "Build") Conception IA : Développer et optimiser des modèles ML/DL et des architectures de LLM (Hugging Face, LangChain) pour des cas d'usage métiers concrets. Vibe Coding Expert : Piloter le développement via des outils d'IA générative ( Cursor, GitHub Copilot, Claude ) pour accélérer le delivery sans jamais sacrifier la qualité. Industrialisation (MLOps) : Déployer vos modèles en production via des microservices ( FastAPI, Docker, Kubernetes ) et assurer leur monitoring. Qualité & Rigueur : Garantir la robustesse du code (Pytest) et auditer les suggestions de l'IA avec un esprit critique aiguisé. Collaboration Agile : Travailler en proximité avec les Data Scientists et les architectes dans un environnement international (Anglais requis). 🎯 Votre Profil (Le "Matching") Expérience : Minimum 5 ans en développement Python avec une spécialisation forte en IA/ML. Maîtrise GenAI : Vous savez manipuler les LLMs, faire du Prompt Engineering complexe et mettre en place des bases de données vectorielles. Productivité augmentée : Vous êtes un adepte du "Vibe Coding" et maîtrisez parfaitement les assistants de code IA. Stack Technique : Expert en frameworks (PyTorch, Scikit-Learn) et à l'aise avec les plateformes Cloud ( AWS SageMaker ou équivalent). Mindset : Esprit critique, pragmatisme et capacité à décomposer des problèmes complexes en instructions claires.

Data Scientist IA GEN, Python, Machine Learning, Prompt engineering, MLOPS Nantes (2 jours TT) - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA 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) Notre client attend de la candidature que vous proposerez : - qu'elle soit autonome sur l'IA Gen (prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails) - qu'elle dispose d'une expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur) Enfin qu'elle ait : - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch

Data Scientist/IA Gen/Machine Learning / Deep Learning - Nantes Compétences et expériences demandées : Expérience +2 ans 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 (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise 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 Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe Objectifs et livrables Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA 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 demandées Compétences Niveau de compétence machine learning Confirmé python Confirmé IA générative Confirmé

Bonjour, Actuellement je suis a la recherche d'un profil , Développeur IA Python (AI-Native Developer) Profil recherché : Développeur Python expérimenté, expert en IA/ML et maîtrisant le vibe coding, capable de développer rapidement des solutions innovantes avec assistance IA tout en garantissant la qualité et la maintenabilité du code. Compétences requises Hard Skills : • 5 ans d'expérience minimum en développement Python avec focus IA/ML • Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) • Expertise en frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain • Expérience confirmée avec les LLMs (fine-tuning, prompt engineering, RAG, agents) • Maîtrise des plateformes Cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) • Connaissance des technologies MLOps et pipelines CI/CD pour modèles IA • Compétences en data engineering (preprocessing, feature engineering, pipelines de données) • Maîtrise des bases de données (SQL, NoSQL, Vector DBs) • Expérience en développement d'APIs (FastAPI, Flask, REST) • Bonne connaissance de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) • Expertise en testing et qualité du code (pytest, unittest, code coverage) • Connaissance des outils de versioning (Git, GitLab/GitHub) • Un plus : Expérience en Computer Vision et/ou NLP Soft Skills : • Esprit critique développé face au code généré par IA • Capacité à décomposer des problèmes complexes et à formuler des prompts efficaces • Curiosité intellectuelle et veille technologique active sur l'IA • Pragmatisme : équilibre entre vitesse de développement et qualité • Rigueur dans la validation et l'optimisation du code • Autonomie et force de proposition • Excellent relationnel et capacité à travailler en équipe • Esprit agile et adaptatif • Capacité à partager ses connaissances et best practices Résultats attendus (Livrables) • Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists • Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers • Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) • Utilisation experte du vibe coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité • Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) • Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) • Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) • Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) • Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA • Partage des best practices de vibe coding avec l'équipe Un anglais courant!

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise 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 Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA 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 demandées : - Expérience +2 ans 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 (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise 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 - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

Bonjour a tous je suis a la recherche d'un profil DevOps Engineer IA pour l'un de mes clients, Profil recherché : DevOps Engineer avec expertise en MLOps et maîtrise du vibe coding, capable de construire et maintenir des infrastructures robustes pour l'IA tout en automatisant les déploiements et en garantissant la performance des solutions en production. Compétences requises Hard Skills : • 5 ans d'expérience minimum en développement Python avec focus IA/ML • Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) • Expertise en frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain • Expérience confirmée avec les LLMs (fine-tuning, prompt engineering, RAG, agents) • Maîtrise des plateformes Cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) • Connaissance des technologies MLOps et pipelines CI/CD pour modèles IA • Compétences en data engineering (preprocessing, feature engineering, pipelines de données) • Maîtrise des bases de données (SQL, NoSQL, Vector DBs) • Expérience en développement d'APIs (FastAPI, Flask, REST) • Bonne connaissance de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) • Expertise en testing et qualité du code (pytest, unittest, code coverage) • Connaissance des outils de versioning (Git, GitLab/GitHub) • Un plus : Expérience en Computer Vision et/ou NLP Soft Skills : • Esprit critique développé face au code généré par IA • Capacité à décomposer des problèmes complexes et à formuler des prompts efficaces • Curiosité intellectuelle et veille technologique active sur l'IA • Pragmatisme : équilibre entre vitesse de développement et qualité • Rigueur dans la validation et l'optimisation du code • Autonomie et force de proposition • Excellent relationnel et capacité à travailler en équipe • Esprit agile et adaptatif • Capacité à partager ses connaissances et best practices Résultats attendus (Livrables) • Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists • Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers • Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) • Utilisation experte du vibe coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité • Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) • Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) • Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) • Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) • Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA • Partage des best practices de vibe coding avec l'équipe