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Ce qu’il faut savoir sur Machine Learning
Machine Learning (ou apprentissage automatique) est une discipline de l’intelligence artificielle qui permet aux systèmes informatiques d’apprendre à partir de données et de s’améliorer sans intervention humaine directe. Le Machine Learning utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour détecter des motifs, effectuer des prédictions ou proposer des recommandations. Il peut fonctionner de différentes manières : avec apprentissage supervisé, où le modèle est entraîné sur des données étiquetées pour prédire des résultats spécifiques, avec apprentissage non supervisé, où il explore des données non étiquetées pour identifier des structures ou des regroupements, ou encore avec apprentissage par renforcement, où le système apprend par essais et erreurs pour maximiser une récompense. Cette technologie est utilisée dans de nombreux secteurs, comme la reconnaissance d’images, les assistants virtuels, les systèmes de recommandation ou l’automatisation industrielle, et elle joue un rôle clé dans l’exploitation des données et l’innovation technologique.

Mission freelance
95630/Data Scientist en IA Générative Nantes
Data Scientist en IA Générative - Expérience solide 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 serait appréciée : 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 - 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) - Expérience solide 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 serait appréciée : 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

Mission freelance
Un Data Scientist (Développement,Implémentation Algorithmes IA,Intégration Solutions IA) sur Nantes
Smarteo recherche pour un de ses clients, Un Data Scientist ( Développement, Implémentation d'Algorithmes IA, Intégration Solutions IA ) sur Nantes Description: Nous client nous soumet une prestation de Data Scientist pour intervenir sur les domaines analyse de données, modélisation,Ia Gen prompting et ingénierie data. Au sein d'une équipe agile composée d'une douzaine de personnes le candidat contribuera à la conception et la réalisation de solutions IA. Activités : - Développement et Implémentation d'Algorithmes IA: Concevoir, développer et déployer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle. - Analyse de Données: Explorer et analyser les données pertinentes pour extraire des insights exploitables et améliorer les algorithmes existants. - Intégration des Solutions IA: Collaborer avec les équipes produits pour intégrer les solutions IA dans leurs produits et répondre à leurs besoins spécifiques. - Maintenance des Solutions en Production: Assurer le suivi et l'amélioration continue des solutions IA en production (RUN), incluant la gestion des incidents et la mise à jour des modèles. - Prototypageet Testing: Réaliser des prototypes de nouvelles solutions IA et conduire des tests pour valider leur utilité et leur performance. - Prompting: Réaliser des prompts robustes pour les différents cas d'usage Le candidat devra disposer des compétences adéquates pour réaliser les tâches en autonomie ce qui requiert une expérience Compétences Requises : - Analyse de Données: Expertise en techniques d?analyse et de visualisation de données. - Modélisation et Machine Learning: Compréhension avancée des algorithmes de machine learning et d'intelligence artificielle. - Prompting: Compétence dans la génération et l'optimisation de prompts pour améliorer l'interaction utilisateur et la pertinence des résultats. - Ingénierie Data: Connaissances en gestion de bases de données et manipulation de données en grande quantité. - Langages de Programmation: Maîtrise des langages comme Python, SQL, et des outils comme TensorFlow, PyTorch. - DevOps: Compréhension des pratiques DevOps, incluant l'intégration et la déploiement continu (CI/CD). Machine Learning Operations (ML Ops), Google TensorFlow, Python, SQL, PyTorch,

Mission freelance
95043/Mission de développement JAVA JEE applicatif NANTES.
Mission de développement JAVA JEE applicatif NANTES. • Maîtrise du langage Java et d'un framework JEE (Quarkus, SpringBoot...) • Maîtrise des outils de test dans l'univers Java (Junit, Mockito, Wiremock...) • Connaissance des pratiques craft (clean code, archi hexagonale) • Des connaissances en Python seraient un plus • Expérience avére avec Docker et Kubernetes • Connaissances en CI/CD et automatisation des dÈploiements (Gitlab CI, Concourse... • Appétence pour les technologies et la technique de manière générale (veille techno, API). • Compétences opérationnelles sur Kafka (admin ,param), Machine Learning • Maîtrise de Git, POO Mission de développement JAVA JEE applicatif NANTES Les tâches demandées sont : - Participer à la conception des produits avec les membres de l'équipe - Assurer le développement des US en tenant compte des bonnes pratiques et des spécificités du client - Déployer les composants dans un contexte Kubernetes ‡ l'aide d'outils de CI/CD - Veiller au maintien opérationnel des produits une fois qu'ils sont déployés en prod Compétences demandées: • Maîtrise du langage Java et d'un framework JEE (Quarkus, SpringBoot...) • Maîtrise des outils de test dans l'univers Java (Junit, Mockito, Wiremock...) • Connaissance des pratiques craft (clean code, archi hexagonale) • Des connaissances en Python seraient un plus • Expérience avére avec Docker et Kubernetes • Connaissances en CI/CD et automatisation des dÈploiements (Gitlab CI, Concourse... • Appétence pour les technologies et la technique de manière générale (veille techno, API). • Compétences opérationnelles sur Kafka (admin ,param), Machine Learning • Maîtrise de Git, POO Qualifications demandées : DIG Digital Transformation Consulting, Apache Kafka, Kubernetes, Java EE (J2EE), Spring Boot.
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