Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Machine Learning à Bordeaux

🎯 ML Engineer – Industrialisation & Agents IA Nous accompagnons actuellement un de nos clients dans le cadre du renforcement de ses équipes Data / IA, avec un enjeu fort autour de l’industrialisation des modèles et du développement d’agents basés sur les LLM. Dans ce contexte, nous recherchons un ML Engineer , avec un niveau d’expérience ouvert (à partir de 4 ans jusqu’à expert), pour intervenir sur des sujets à forte valeur ajoutée. Missions Concevoir et développer des agents IA basés sur des LLM Participer à l’ industrialisation des modèles de Machine Learning Mettre en place et optimiser des pipelines MLOps Assurer le déploiement, le monitoring et la performance des modèles en production Collaborer avec les équipes Data, IT et métiers pour intégrer les solutions IA dans les outils existants Contribuer aux bonnes pratiques CI/CD, automatisation et GitOps 🛠️ Environnement technique IA / LLM : LangChain, LangGraph, LLM MLOps : MLflow, Kubeflow DevOps / Industrialisation : CI/CD, GitOps Data / ML : Machine Learning (profil ex Data Scientist apprécié)

Conception et optimisation des invites Concevoir, améliorer et maintenir des invites de haute qualité (système, instructions, exemples, etc.). Développer des stratégies d'invites avancées : enchaînement de pensées, interactions multiples, routage, utilisation d'outils. Créer et gérer un référentiel d'invites standardisées pour les principaux cas d'usage du secteur bancaire. Intégration aux produits Collaborer avec les équipes Données et Informatique pour intégrer des invites optimisées aux assistants conversationnels. Gérer le versionnage et le suivi du cycle de vie des invites. Accompagner les équipes métiers dans la définition de leurs besoins et l'identification des cas d'usage d'IA à forte valeur ajoutée. Évaluation et assurance qualité Mettre en œuvre des cadres de test robustes : analyse comparative, analyse des hallucinations, contrôles de précision. Réaliser des tests A/B et mettre en place des outils d'évaluation semi-supervisée. Surveiller et améliorer en continu les performances conversationnelles. Conformité, Sécurité et Gouvernance Garantir la conformité aux exigences réglementaires (secteur bancaire, RGPD, loi sur l'IA). Créer et diffuser des bonnes pratiques pour les équipes métiers.

Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles ML et nécessite une expertise externe pour sécuriser leur mise en production, leur exploitation dans le temps et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre l’équipe Data Science et l’équipe Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation d’industrialisation (build & run). OBJECTIFS DE LA MISSION · Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS · Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable · Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku · Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps · Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data PERIMETRE D’INTERVENTION • Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS • Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) • Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise • Environnements DEV / TEST / PROD LIVRABLES ATTENDUS · Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés · Modèles ML déployés et supervisés en production · Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels · Documentation d’exploitation MLOps & DataOps · Recommandations de standardisation et d’amélioration continue INTERACTIONS · Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet · Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation COMPETENCES · Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) · Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML · Python, SQL · CI/CD, Git · Très bonne compréhension des architectures Data · Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) · Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation

Objectifs de la mission Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data Périmètre d’intervention Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise Environnements DEV / TEST / PROD Livrables attendus Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés Modèles ML déployés et supervisés en production Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels Documentation d’exploitation MLOps & DataOps Recommandations de standardisation et d’amélioration continue Interactions Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation Compétences Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML Python, SQL CI/CD, Git Très bonne compréhension des architectures Data Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation

Contexte Rattaché(e) à l'équipe Data au sein de la R&D d'un ERP Commerce d'un groupe de grande distribution, le/la Data Analyst aura pour mission de manipuler, mettre en qualité et exposer les données aux centrales d'achat du groupe. La mission s'inscrit dans un environnement technologique Cloud (GCP) utilisant des bases de données volumineuses. Description La mission inclut l'écriture et l'optimisation de requêtes SQL complexes pour l'extraction de données. Le consultant participera à la mise en qualité des données lors du déploiement de nouvelles Centrales et assurera une veille sur les outils BI et les principes d'IA générative. Livrables Requêtes SQL optimisées, jeux de données qualifiés pour les reprises de données, et tableaux de bord de visualisation (Looker, Power BI). Compétences Maîtrise avancée de SQL, connaissance de Google Cloud Platform (BigQuery), outils de Business Intelligence, programmation Python et familiarité avec l'IA/Machine Learning.

Développeur .NET Full Backend – Orientation Intelligence Artificielle - Bordeaux Démarrage ASAP. 2 jours de déplacement sur site toutes les deux semaines. Longue mission. Je recherche un Développeur .NET Full Backend passionné par l’Intelligence Artificielle pour concevoir et développer des solutions backend robustes intégrant des capacités d’IA modernes. Vous participerez à la création de services intelligents, APIs scalables et architectures cloud capables d’exploiter des modèles d’IA pour automatiser, analyser et optimiser des processus métiers. Missions : Concevoir et développer des APIs backend performantes en .NET (C#, Core) Concevoir des architectures microservices scalables Intégrer des modèles d’IA / Machine Learning / LLM dans les applications backend Développer des pipelines de données pour alimenter les modèles d’IA Mettre en place des services d’automatisation intelligente Participer à la conception technique et à l’architecture logicielle Optimiser les performances et la sécurité des services Collaborer avec les équipes produit et data Stack technique : Backend : .NET 6/7/8, C#, Core Architecture : Microservices, Clean Architecture, DDD Data : SQL Server, PostgreSQL, Redis Cloud / DevOps : Azure / AWS, Docker, CI/CD IA / Data : intégration d’API d’IA (LLM, NLP) pipelines ML traitement de données API : REST, GraphQL Messaging : RabbitMQ / Kafka Profil recherché : Profil sénior en développement backend .NET Excellente maîtrise de C# et Core Bonne connaissance des architectures backend modernes Intérêt marqué pour l’Intelligence Artificielle et les systèmes intelligents Expérience avec APIs, microservices et cloud Capacité à concevoir des systèmes évolutifs et maintenables