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Our government client is looking for candidates who have at least one production AI/ML implementation, recent experience with AWS data services, Terraform, CI/CD, Python, and SQL. Candidates should have more than five years of overall experience and meet the other requirements outlined in the attached JD. Inside IR35 Monthly travel to Swindon, mostly remote Initial 6 months + extensions Job Purpose: The BI Engineer will be responsible for the requirements analysis and design of solutions for data platform, ETL, integration and analysis solutions. Our toolset includes AWS hosted databases (postgres, S3 based data lake, MySQL, Athena), integration services (AWS API gateway, lambda functions), ETL services (AWS Glue, Step functions, AWS Batch), infrastructure a management tool such as Terraform and extensive use of SQLs and python. Key Responsibilities and Accountabilities: The BI Engineer will be a hands-on data developer to develop and construct complete solution designs to complex application requirements across platforms and data sources: 1. Infrastructure Management: a. Set up and manage data infrastructure, including clusters, servers, and cloud-based resources using Terraform. b. Monitor and optimize system performance, troubleshoot issues, and ensure system availability. 2. Data Architecture and Design: a. Design and implement scalable and efficient data pipelines, databases, and data warehouses. b. Collaborate with data visualization and analysts' teams to understand data requirements and translate them into technical specifications. 3. Data Processing: a. Develop and maintain ETL (Extract, Transform, Load) processes for ingesting data from various sources into the data infrastructure. b. Optimize data processing and storage for performance and cost-effectiveness. 4. AI: a. Develop and deploy AI/ML models into production environments. b. Build scalable inference pipelines and AI APIs. c. Implement MLOps workflows for model versioning, monitoring, and retraining. d. Collaborate with data scientists to productionize machine learning solutions. e. Evaluate and optimize AI model performance and operational efficiency. 5. Database Management: a. Manage and maintain databases, ensuring data integrity, security, and availability. b. Implement database schema changes and optimizations as needed. 6. Collaboration: a. Collaborate with cross-functional teams, including data scientists, analysts, and software engineers, to meet data requirements. b. Communicate effectively with stakeholders to gather requirements and provide updates on data engineering projects. To Achieve this, you will have the following skills: * Comfortable working in an Agile rapidly changing environment * You will be an accomplished developer and BI Engineer, with excellent python skills. * Experience with the infrastructure deployment tool such as terraform, CDK or cloud formation. * Experience developing API based data integration. * Excellent analytic skills associated with working on structured and unstructured datasets. * Excellent SQL experience on various platforms (SQL, PostgresSQL, PL/SQL etc) * Experience of several of MySQL, Oracle, SQL, Postgres, RDS, Aurora, Athena or other similar large scale database technologies. * Experience working with AI framework such as LangChain / LlamaIndex * Experience with Vector databases (Pinecone, Weaviate, FAISS) This is an outline description of the key responsibilities and accountabilities involved in the job. This is not an exhaustive list and the post-holder might be expected to undertake any other duties across the wider directorate, commensurate with the Band and level of responsibility of this post, for which the post holder has the necessary experience and/or training. LA International is an award-winning partner of choice for many of the world's most influential companies and government organisations. Holding Enhanced Government Security Accreditation, we are recognised as the European market leader in the delivery of Security Cleared talent to organisations that demand the very highest levels of security, compliance and assurance. A multiple award-winning organisation, having secured the prestigious Queens Award for Enterprise: International Trade over consecutive years. We are committed to fostering an inclusive, equitable and accessible workplace where everyone feels valued and supported. We welcome applications from all individuals, regardless of background or identity, and we encourage candidates who may not meet every listed requirement to still apply. If you require any adjustments or support during the recruitment process, please let us know and we will work with you to ensure a fair and accessible experience. Please Note: If a high volume of applications is received, only candidates shortlisted will be contacted.

En tant que Tech Lead Machine Learning Engineer, vous aurez la charge de : • Accompagner nos clients : cadrage et support technique ; aide à l'amélioration des performances et de l'industrialisation sur le code ; aide à l'évolution de leur AI plateforme • Assurer le support et le développement applicatif interne : opérer le développement de l'infrastructure Datalab (git, installation de packages, outils,...) ; contribuer à la pérennité et à la diffusion des projets internes • Industrialiser : mettre en production les modèles de ML développés (optimisation des scripts développés par les Data Scientist) et maintenir les scripts en production ; développer une CI/CD avec l'infrastructure développée jusqu'en production ; mettre en place une gouvernance viable ; rédiger des documents projets (design, réalisation, déploiement, ...) Référence de l'offre : 3ohfkwvksa

Tu rejoins une équipe pluridisciplinaire, en tant que ML Engineer, tu interviens sur l'ensemble du cycle de vie des features ML — de l'idée à la mise en production — en collaboration étroite avec les équipes back-end, front-end et produit. Parmi les sujets sur lesquels tu pourras contribuer : personnalisation des résultats de recherche / recommandations (nouveaux signaux, nouvelles architectures de modèles, A/B tests), refonte du système d'auto-complétion, amélioration des pipelines ML (automatisation, monitoring, observabilité), ou encore exploration proactive de nouvelles approches ML pour résoudre des problèmes utilisateurs concrets. Le poste est volontairement équilibré entre modélisation et industrialisation , dans un stack moderne : Python, PyTorch, TensorFlow, MLflow, Kubeflow, Airflow, KServe, AWS, FastAPI, Kubernetes

Pour l'un de nos clients nous recherchons un Développeur Golang Confirmé ou Sénior : • Travailler sur des sujets à fort impact et à forte criticité • Collaborer étroitement avec des ML Engineers sur la révolution de l'IA • Monter en compétences sur des sujets Machine Learning et GenAI, appliqués à des cas concrets • Monter en compétences sur le domaine de la Recherche & de la Recommandation • Environnement technique riche et stimulant • Participer à des conférences Machine Learning / Tech

En tant que Tech Lead Machine Learning Engineer, vous aurez la charge de : • Accompagner nos clients : cadrage et support technique ; aide à l'amélioration des performances et de l'industrialisation sur le code ; aide à l'évolution de leur AI plateforme • Assurer le support et le développement applicatif interne : opérer le développement de l'infrastructure Datalab (git, installation de packages, outils,...) ; contribuer à la pérennité et à la diffusion des projets internes • Industrialiser : mettre en production les modèles de ML développés (optimisation des scripts développés par les Data Scientist) et maintenir les scripts en production ; développer une CI/CD avec l'infrastructure développée jusqu'en production ; mettre en place une gouvernance viable ; rédiger des documents projets (design, réalisation, déploiement, ...) Référence de l'offre : jqn36ynwbh

ContexteIntégrer l'équipe d'une banque d'investissement et contribuer aux activités clés de l'équipe. Missions :Maintien de la production actuelle des KPI/KRI en suivant les potentielles modifications de formule de calcul. Automatisation de la collecte des données et la production des nouveaux KPI/KRIs. Revalidation des formules de calcul de KPIs IAMs existants, et intégration au dashboard global. Création d'un tableau de bord destiné aux utilisateurs finaux des tests d'intrusion, incluant le pentest assisté par l'IA (mesures déjà affinées à présenter, DORT, périmètre vital, niveau de conformité global). Extension des mesures de contrôle sur la production de dashboard, incluant une couche additionnelle de reporting et d'envoi de mail pour alerte de mauvaise qualité de données. Renforcement du processus de scoring global et maintenance opérationnelle pour la Cyber Threat Intelligence afin de prioriser les vulnérabilités. Évolution du scoring à partir des apports CTI. Maintien en conditions opérationnelles de la consommation de cette information de priorisation par les équipes Production Security et Application Security. Amélioration de la fréquence de génération de cette information et mise en œuvre de vérifications de qualité de données avec des dashboards. Évaluation dédiée des CVE : interface web à la demande + API permettant l'auto-évaluation d'une CVE selon l'algorithme implémenté.

Nous recherchons un(e) Data Scientist pour renforcer une équipe spécialisée en Data Science / Recherche Opérationnelle, sur des sujets de prédiction et de modélisation. Missions : Développer et améliorer des modèles de prédiction Travailler sur des problématiques de Machine Learning et Time Series Réaliser des analyses et modélisations statistiques Participer ponctuellement à des projets exploratoires Stack : Python, Machine Learning, Time Series, Spark, Git Compétences appréciées : GCP / BigQuery, statistiques bayésiennes, prévision et optimisation de la demande, REST, Unix/Linux, Terraform, GitHub Actions

Notre client dans le secteur Automobile recherche un/une Ingénieur Cybersécurité Embarquée - Conception et Validation Fonction Detect React Forensic (DRF) H/F Description de la mission : Fiche de Mission – Ingénieur Cybersécurité Embarquée – Conception et Validation Fonction Detect React Forensic (DRF) Contexte et objectif de la mission La mission consiste en la conception et la validation d'une fonction de cybersécurité embarquée de type Detect React Forensic (DRF), dans un contexte automobile. Informations pratiques • Lieu d'exécution : dans les locaux du prestataire, avec possibilité d'intervention sur site client selon une organisation hybride • Mode de fonctionnement : méthode Agile, avec participation à des réunions périodiques avec l'ensemble des parties prenantes du périmètre technique Missions principales et livrables Conception • Recueil du besoin et des cas d'usage associés à la fonction DRF • Élaboration du dossier d'architecture système et logicielle de la fonction DRF • Élaboration du plan de validation de la fonction DRF • Production d'un dossier de capitalisation de la phase de conception Validation • Élaboration du planning des activités de validation • Élaboration du plan de validation détaillé • Conception et réalisation du dossier du banc de validation • Production des rapports de validation pour chaque plan de validation exécuté • Création et mise à jour des rapports d'anomalies (RA) dans l'outil Jira • Production d'un dossier de capitalisation des validations • Production d'une synthèse d'avancement des validations à chaque jalon Profil recherché Domaine métier • Expertise en cybersécurité de l'embarqué, notamment dans le secteur automobile • Expertise en ingénierie système et logicielle • Maîtrise des méthodes et outils d'ingénierie système et logicielle • Maîtrise de la méthode de développement Agile • Compréhension de documents techniques rédigés en langue anglaise Intelligence artificielle • Connaissance des concepts de Machine Learning, d'IA générative, de RAG, de corpus, de LLM, d'agent, d'assistant, de prompt, d'hallucination et de modèle d'IA • Capacité à formuler des requêtes efficaces pour interagir avec des IA génératives et obtenir les résultats souhaités • Usage critique de l'IA, en tenant compte de ses limites et de ses biais • Connaissance des exigences RGPD et des aspects éthiques liés à l'usage de l'IA Certification • Certification SAFe requise Compétences / Qualités indispensables : Cybersécurité embarquée automobile, Ingénierie système et logicielle, Validation système, Méthode Agile, Jira, Anglais technique Compétences / Qualités qui seraient un + : - Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine