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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

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.

Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Machine Learning Ops. Le rôle consiste à garantir l'industrialisation, la fiabilisation, et la mise en production robuste et sécurisée de l'ensemble de nos modèles d'Intelligence Artificielle. Vous serez un pilier dans l'établissement des bonnes pratiques MLOps (Monitoring, Sécurité, Reproductibilité) et collaborerez en étroite collaboration avec les Data Scientists, Ingénieurs ML, le Product Owner, et l'équipe DevOps. Cette prestation est essentielle pour transformer la recherche en solutions opérationnelles à forte valeur ajoutée. Expertises requises dans le cadre de la réalisation de la prestation - 3 ans minimum d'expérience prouvée en développement/industrialisation IA/ML/DL ciblant des environnements de production. - Maitrise Avancée de Python et des librairies clés de Data Science/ML (e.g., NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow). - Maîtrise de SQL pour l'accès et la manipulation des sources de données. - Pipeline MLOps et Outils : - Conception et Implémentation de Pipelines CI/CD dédiés aux modèles ML (GitLab CI ou équivalent), incluant le versioning des modèles et des datasets. - Conteneurisation Maîtrisée : Capacité à packager, déployer et maintenir des services IA via Docker. - Tracking et Registre de Modèles : Expérience obligatoire avec des outils de gestion du cycle de vie des modèles comme MLflow ou équivalent (p. ex. Comet ML). - Expertise Modèles de Langage (LLM/NLP) - Maîtrise de l'architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) et de son industrialisation. - Mise en place et intégration d'outils d'orchestration de LLM (e.g., LangChain/LangSmith, Semantic Kernel, ou équivalent) dans un contexte de production. - Cloud et Déploiement : Maîtrise avérée d'un Cloud Provider avec une expérience significative en déploiement de services serverless ou conteneurisés - Optimisation et Feedback : capacité à intégrer des boucles de feedback continu pour l'amélioration des modèles (Monitoring de la dérive, Retraining automatique, concepts de Human-in-the-Loop). C ompétences souhaitées : - Orchestration et Scalabilité : expérience pratique du déploiement de charges d’activité IA sur Kubernetes (K8s) et des concepts d'opérateurs MLOps (KubeFlow, Argo). - Expérience dans la mise en place de tests de performance et de montée en charge spécifiques aux services d'inférence ML/LLM (benchmarking, stress testing, choix du hardware). - Techniques de Modélisation Avancées : - Connaissance des techniques d'optimisation de modèles pour la production (Quantization, Distillation, Pruning) ou de Fine-Tuning/PEFT (LoRA). - Expérience en Computer Vision (déploiement de modèles de détection/classification) ou en SLM (Small Language Models). - Qualité et Assurance IA : - Mise en œuvre de métriques d'évaluation non-traditionnelles pour les LLM (e.g., AI as a Judge, évaluation du Hallucination Rate, Grounding Score).

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

CONTEXTE : Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Pilotage de projet ou de programme, Chef de projet Spécialités technologiques : AI, Machine learning, RGPD MISSIONS En tant que Chef de Projets, vos principales missions sont : - Assistance à la définition du besoin métier - Organiser et piloter un portefeuille de projets, dont les interlocuteurs sont soient internes, soient des prestataires externes - Garant du respect du planning général, de l’étude d’opportunité à la mise en œuvre, en passant par le Cadrage Détaillé - Garant des fonctionnalités mises en œuvre, permettant de répondre complètement aux besoins exprimés par les directions - Garant du respect du budget : Suivi mensuel des consommés / du reste à faire - Garant du respect des procédures d’assurance qualité (instances, documentation, …) - Etre le référent auprès des différents interlocuteurs (architectes, infra, Techlead. . .) - Préparer, animer, réaliser le compte rendu de l’ensemble des instances projet (Comité de projet / Ateliers / . . . ) - Être autonome dans la prise en charge des projets, de leur lancement à leur mise en production. - Être force de proposition sur l’amélioration des processus internes du service. Expertise souhaitée - Expérience significative (3+) en conduite de projet IT en milieu bancaire - Leadership d’influence : bon relationnel, rigueur, sens de l'organisation, autonomie, avec capacité à faire avancer des équipes sans lien hiérarchique - Excellente capacité à comprendre et maîtriser les besoins métiers et les impératifs IT - Esprit d'initiative et capacité d'anticipation - Pensée systémique et esprit facilitateur : capacité à anticiper les dépendances et à remonter rapidement les risques, proposer des solutions en partenariat avec l’ensemble des interlocuteurs. Savoir poser les bonnes questions et débloquer les frictions. - Capacités à communiquer avec aisance (écrit et oral) et à faire passer les messages (à l’écrit comme à l’oral) de manière ferme et diplomatique. - Excellente culture de l’IA et des frameworks back / front associés : - Langage de programmation : Python, en DevOps et en MLOps. - Environnement IA AWS : Sagemaker, bedrock, agentcore (…). - Algorithmes de Machine Learning, DL et d’AI Générative, cycle de vie des modèles - Technologies Front-End (Figma, Angular, React etc.) et technologies Back-end (Java SprintBoot, NodeJS, Python etc.). - Bases de données (SQL, NoSQL, graphiques) et des frameworks distribués (Spark, pySpark, SparkSQL, etc.). - Pipelines d'intégration continue/ livraison continue (CI/CD). - Principes de containérisation (Docker, Kubernates) - Connaissance règlementaire (RGPD, IA Act, cadre normatif, gouvernance interne…) - Maîtrise complète impérative des outils bureautiques du pack MS Office - Anglais technique opérationnelle