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

Data Engineer / MLops expérimenté ou sénior Python, Pydantic, PymuPDF Compétences attendues : Pipeline de données et de machine learning Compétences en programmation (Python, Pydantic, PymuPDF) Compétences sur les services d’IA d’AWS (sagemaker) et des services AWS (StepFunction, Lambda, SQS, CloudWatch, Textract…) Compétences en computer Vision par réseaux de neurones Outils de DevOps et de Cloud Computing (Terraform) Processus CI / CD Outils d’automatisation Méthodologies agiles (Jira, Confluence, Kanban, Scrum…) Connaissance des principaux LLM dont les modèles Gemini Compétences en optimisation sous contraintes et connaissance d’outils comme ORTools Localisation de la mission : Lyon 2 jours de présence sur site Date de démarrage : Début janvier Minimum 3 ans d’expérience Profils expérimentés (3 à 7 ans d’expérience) Profils senior (7 ans et +) Missions : Détection d’opportunités IA/ML et contribution à des preuves de concept (POC) (Identifier et analyser des opportunités IA/ML, concevoir et documenter des POC fonctionnels, puis présenter et évaluer leur valeur métier et robustesse auprès des parties prenantes.) Développement de fonctionnalités de Machine Learning et d'IA (Concevoir et valider l’architecture SI, collaborer avec l’équipe produit pour intégrer des fonctionnalités IA/ML, livrer des incréments industrialisables et contribuer à la documentation technique et produit.) Industrialisation et standardisation des pratiques IA / MLOps (Intégrer et déployer des modèles IA avec des formats standard, optimiser leur performance et coût, assurer le monitoring et les mises à jour, contribuer aux pratiques MLOps et réaliser une veille technologique en ML/IA.)

Experts IA ML/LLM/Devops/Cloud/CI/CD Lyon Compétences attendues sur les profils : Compétences en programmation Architecture et technologies IA (modèles IA/IA génératives, outils, frameworks) Modèles de Machine Learning / Deep Learning / LLM. Outils de DevOps et de Cloud Computing Processus CI/CD Traduction des enjeux métiers en solutions opérationnelles Communication et vulgarisation : capacité à expliquer des concepts complexes au sein d’une équipe pluridisciplinaire Collaboration interdisciplinaire : capacité à travailler étroitement avec différentes parties prenantes (métiers et IT) Méthodologies agiles Localisation de la mission : Lyon 2 jours de présence sur site Date de démarrage : Début janvier Séniorité : Minimum 7 ans d’expérience Missions : Détection d’opportunités IA (Analyser les besoins métiers, identifier et prioriser les opportunités IA, estimer leur ROI et évaluer les risques pour garantir la pertinence et la conformité des solutions.) Etude de faisabilité technique (Concevoir des prototypes et réaliser des PoC en environnement contrôlé afin de valider les hypothèses et évaluer leurs performances sur des métriques clés.) Définition de la solution technique (Évaluer la pertinence des technologies IA, identifier les contraintes techniques, et collaborer avec la DivNum pour définir l’infrastructure et les outils nécessaires à l’intégration.)

Cette mission, basée à Lyon avec une présence requise de deux jours par semaine sur site, vise à accompagner une organisation dans l’intégration avancée de solutions d’Intelligence Artificielle. D’une durée de six mois, du 2 janvier au 30 juin 2026, elle s’adresse à un profil Senior disposant de 5 à 7 années d’expérience et maîtrisant l’ensemble des enjeux Data et IA. Le tarif d’achat maximum est fixé à 576 euros. L’expert Data IA aura pour principale responsabilité de comprendre et d’analyser les besoins métiers afin d’identifier les opportunités de création de valeur grâce à l’IA. Il interviendra dans la conception, le développement et la mise en œuvre de prototypes et de Proofs of Concept, en évaluant rigoureusement leurs performances pour garantir leur pertinence et leur efficacité. Il devra également formuler des recommandations techniques et stratégiques pour orienter le choix des solutions IA à déployer. Les compétences attendues couvrent un large spectre : connaissance approfondie des modèles d’IA, des frameworks et des LLM, maîtrise de la programmation, du Machine Learning et du Deep Learning, ainsi que des environnements DevOps et Cloud. La capacité à communiquer clairement, à vulgariser des concepts complexes et à travailler selon les méthodologies agiles est également essentielle pour mener à bien cette mission.

Notre client, acteur majeur du secteur [énergie / distribution], recherche un.e Data Engineer confirmé.e pour renforcer ses équipes Data. Le poste combine Data Engineering et MLOps , avec une implication sur l’ensemble du cycle de vie des pipelines de données et modèles ML. Missions principales : Data Engineering (intervention sur 2 projets) Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données pour 2 applications disctinctes. Assurer l’ingestion, la transformation et le stockage de données à grande échelle. Optimiser les traitements pour garantir des performances adaptées aux volumes traités. Mettre en place des mécanismes de qualité des données (contrôles, alertes, monitoring). Collaborer avec le pôle Développement pour définir les interfaces de données (API, bases de données). Documenter les flux de données et maintenir le catalogue de données. MLOps (Intervention sur 1 des 2 projets) Industrialiser l’entraînement des modèles ML pour l’optimisation du dimensionnement des groupes électrogènes. Déployer des pipelines CI/CD pour les modèles ML (versioning des données et modèles, automatisation de l’entraînement). Assurer le monitoring des performances des modèles en production (drift detection, métriques de performance). Collaborer avec les Data Scientists pour faciliter le passage des modèles du développement à la production.

🎯 Contexte du stage Dans le cadre du développement de nouveaux outils internes et de projets innovants autour de la donnée, nous recherchons un stagiaire Développeur Python , avec idéalement une première sensibilité aux sujets d’ Intelligence Artificielle . Vous évoluerez au sein d’une équipe technique dynamique, accompagnée pour monter en compétence sur des technologies modernes. 🧩 Missions principales Développer des scripts, outils ou micro-services en Python Participer à la conception et l’optimisation de pipelines ou traitements de données Contribuer à l’amélioration ou au développement d’algorithmes Réaliser de la veille technique et proposer des améliorations Participer à des projets IA / ML (selon profil) : entraînement de modèles création de POC automatisation de tâches Rédiger de la documentation technique 🛠️ Compétences recherchées Techniques Maîtrise de Python (obligatoire) Bases en : gestion de données (Pandas, NumPy…) API / scripts Bonus apprécié (non obligatoire) : IA / Machine Learning (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow…) Notions de LLM / IA générative

Déployer et configurer Splunk et Splunk Enterprise Security (ES) Créer des règles de détection, scheduled searches et drilldowns Gérer les droits via Risk-Based Alerting (RBA) Concevoir et mettre en place des dashboards adaptés aux besoins métier Exploiter le Machine Learning Toolkit (MLTK) pour améliorer la détection Assurer la planification et le suivi des projets de sécurité Travailler en autonomie et prendre en charge les sujets de bout en bout Collaborer avec l’équipe et partager les connaissances