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🔍 Nous recherchons un Product Owner Technique spécialisé en IA Générative, avec une double casquette Scrum Master. Votre mission : piloter des projets IA en assurant le découpage des tâches, l’expression des besoins techniques, et le relais entre les équipes métiers et techniques. Vous serez en charge du change management et des choix techniques, avec une expérience avérée sur des sujets IA Générative. 🎯 Vos missions principales ✅ Piloter des projets IA en tant que PO Technique et Scrum Master. ✅ Découper les tâches et exprimer les besoins techniques pour les équipes. ✅ Assurer le relais technique entre les parties prenantes. ✅ Gérer le change management et les choix techniques liés à l’IA Générative. ✅ Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour livrer des solutions alignées avec les objectifs business.

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

Tu as le sens du détail, la qualité logicielle te passionne et tu aimes les environnements techniques exigeants ? Postule dès maintenant à cette offre d’ Ingénieur·e QA manuel et automatisation ! 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : Concevoir , développer et exécuter des tests automatisés pour garantir la qualité des nouvelles versions Maintenir et faire évoluer l es frameworks et scripts d’automatisation de tests Définir des scénarios de tests end-to-end en collaboration avec les équipes d’automatisation et de développement Identifier , qualifier et suivre les anomalies détectées lors des campagnes de tests (manuels et automatisés) Produire des reportings QA clairs ainsi que la documentation associée Exploiter des outils d’IA pour optimiser les tests, l’analyse d’anomalies et la documentation

HN Services recrute un.e Responsable Infrastructure IT afin de piloter et structurer l’ensemble des infrastructures IT (Cloud Azure & on-premise) dans un contexte industriel innovant chez l’un de nos clients situé sur Aix-en-Provence (13). Description du poste : Rattaché(e) à la Responsable SI, vous intervenez en tant que référent transverse sur l’ensemble des sujets liés à l’infrastructure IT et à sa sécurité, dans un environnement en pleine transformation (industrie 4.0, IA, machines connectées). À ce titre, vos missions sont les suivantes : Définir, piloter et faire évoluer l’architecture globale des infrastructures IT (cloud et on-premise) Garantir la cohérence, la performance et la disponibilité du système d’information Assurer la sécurité des infrastructures et la protection des données sensibles Superviser le maintien en conditions opérationnelles et de sécurité (MCO/MCS) Gérer les incidents critiques et intervenir en support N2/N3 sur les sujets complexes Accompagner les projets IT en apportant une expertise transverse infrastructure et cybersécurité Mettre en place et faire évoluer les standards, bonnes pratiques et politiques de sécurité Participer activement aux activités techniques (systèmes, réseaux, cloud, applicatif) Piloter et encadrer une équipe composée d’un ingénieur et d’un alternant Sensibiliser les équipes internes aux enjeux de cybersécurité et aux bonnes pratiques IT Vous évoluez dans un environnement technique comprenant notamment : Azure, infrastructures on-premise Windows et Linux, réseaux, virtualisation, solutions de sécurité.

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

Architecture portail Aix en Provence Une expérience significative de RAISE, ou de sa stack applicative dans un autre contexte, est un prérequis indispensable au démarrage de la mission (Python, React, Langchain, LangGraph, LangFuse, FastAPI, Celery/Redis, RAGAS, Docling (PDF/OCR), Docker). Mission ; De concevoir les évolutions fonctionnelles à apporter à l'architecture technique de la partie Front du portail IA permettant : De concevoir les évolutions fonctionnelles à apporter à l'architecture technique de la partie Back du portail IA permettant : De concevoir les évolutions fonctionnelles à apporter à l'architecture technique des mécanismes de RAG de la plateforme : Définir ou faire évoluer la chaîne CI/CD permettant de livrer les évolutions du portail IA dans ses quatres environnements (en lien avec les autres équipes en charge de cette problématique à la DSI) La conception et la réalisation de prototypes d’assistants IA "modèle" préconfigurés en fonction des besoins spécifiques remontés par les ambassadeurs IA et les utilisateurs non techniques L'assistance technique et la résolution d'incidents en cas de remontée de dysfonctionnements de la plateforme (support niveau 2 & 3) La mise à jour et l'amélioration de la documentation de la plateforme IA

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

🔍 Nous recherchons un AI Engineer pour participer à la construction d’une stack technique dédiée aux workflows agentiques. Votre mission : développer des serveurs MCP et contribuer aux choix techniques (validation, optimisation, design). Vous interviendrez sur des projets en phase de conception, avec un focus sur l’automatisation et l’intégration des agents IA. 🎯 Vos missions principales ✅ Développer et valider des serveurs MCP pour des workflows agentiques. ✅ Participer aux choix techniques (architecture, outils, intégration). ✅ Concevoir des workflows automatisés pour des agents IA. ✅ Collaborer avec les équipes pour industrialiser les solutions.