Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance IA Générative à Nantes

Nous recherchons un(e) Tech Lead Data et IA Générative capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Assurer la mise en œuvre de l'accès, du référencement et de la qualité de la donnée • Assurer l'industrialisation, la supervision et l'intégration des solutions • Rédiger les normes de développement • Participer à la rédaction du manuel d'exploitation En tant que Tech Lead, vous savez : • Vous présenter et promouvoir des architectures data face au client • Identifier et comprendre les besoins métiers • Former, encadrer et faire évoluer les consultants juniors • Participer à la réponse aux appels d'offres (avant-vente) Référence de l'offre : 0gx80jpk7l

🌟 Quel sera ton poste ? 🌟 📍Lieu : Nantes (44) 🏠 Télétravail : 2 jours par semaine ✔ Démarrage ASAP ✏ CDI client final (pré-embauche) 👉 Contexte client : Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un Data Scientist et IA H/F afin d'intégrer la Data Factory de notre client. Au sein d'un équipe composée de 2 Data Scientists, tes missions sont : Accompagner la transformation digitale numérique, data et IA du client Gérer les projets IA / Data adaptés à l'entreprise Participer aux projets qui concernent tous les domaines fonctionnels (finance, supply chain, ressources humaines...) Comprendre les enjeux métiers des projets Participer aux lancements des nouveaux projets et assurer les RUN des projets déjà livrés Effectuer de la veille technique et documentaire ( bon niveau en anglais écrit et lu demandé )

Dans le cadre du développement de projets innovants autour de l’ IA Générative , nous recherchons un Ingénieur DevOps confirmé pour renforcer les équipes techniques. 📍 Poste basé à Nantes (44) – profils locaux fortement privilégiés. Vous interviendrez sur la mise en place et l’industrialisation d’environnements techniques permettant de déployer des solutions d’IA à grande échelle. Missions principales Mise en place et gestion des infrastructures Cloud & On-Premise Industrialisation des déploiements (CI/CD) Déploiement et maintenance d’architectures IA Mise en place des outils de monitoring et d’observabilité Participation à la construction d’un socle technique réutilisable (“components on shelf”) Collaboration avec les équipes de développement et data

Description de la mission Dans le cadre d'une transformation numérique d'envergure pour un acteur public majeur, nous recherchons un Chef de Projet MOE Senior pour piloter le déploiement opérationnel de l’IA Générative. Après une phase d'expérimentation réussie, le projet entre dans sa phase de généralisation (2 ans, 3 lots successifs). Votre rôle sera de transformer l'essai en déployant des solutions concrètes (Copilot, Swiftask, Jalios JNLP) auprès de plus de 1000 agents, tout en structurant l'offre d'accompagnement et de formation. Vos principales responsabilités : Pilotage Opérationnel : Cadrage des lots, gestion du planning, suivi des tâches et coordination des comités de suivi. Déploiement Technique & Fonctionnel : Paramétrage des solutions IA, phases de recette et mise en œuvre des outils cibles. Conduite du Changement : Construction et animation du dispositif d’accompagnement (ateliers, formations, ressources digitales). Communication Institutionnelle : Interventions en CODIR pour présenter l'avancement et les enjeux stratégiques. Animation d’Écosystème : Mobilisation des expertises internes et participation à l'observatoire des usages IA.

Contexte de la mission Ce profil senior jouera un rôle stratégique et opérationnel en tant que pont entre l’ Intelligence Artificielle (IA) Fet et les Directions métiers , afin d’assurer une coordination efficace avec les Services Support concernés. Détection et Cadrage Accélérer l’identification des besoins métiers et repérer les opportunités de projets IA à forte valeur ajoutée, en vue de les relayer à l’ IA Factory . Acculturation Sensibiliser et former les Chefs de Projet (CP) et Product Owners (PO) des directions opérationnelles aux enjeux et aux capacités de l’IA. Accompagnement Opérationnel Soutenir et sécuriser le développement ainsi que le déploiement des solutions IA au sein des équipes concernées. Levée de Freins Identifier les obstacles à l’appropriation des outils IA par les utilisateurs finaux et proposer des plans d’action correctifs adaptés. Synergies et Collaboration Favoriser le développement de synergies efficaces entre l’ IA Factory et les directions opérationnelles afin de maximiser la performance collective. Production de Documents Rédiger des études d’opportunités, élaborer des schémas fonctionnels, concevoir des solutions technologiques, rédiger des cahiers des charges, et préparer des comptes rendus synthétiques.

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, 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