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Missions principales Participer au développement, au déploiement et au suivi des services d'IA, impliquant l'utilisation de modèles NLP et leur intégration dans les applications de gestion des risques : Réalisation des POC IA Mise en place d'une pipeline MLOps Industrialisation des Use Cases en production (avec intégration complète aux processus métier et applications existantes) Garantir la qualité et la performance des solutions délivrées en production, en respectant les normes et bonnes pratiques en matière d'IA Maintenir une veille technologique sur les solutions d'IA dans le périmètre défini Participer au maintien et aux évolutions des solutions IA déployées : monitoring et calibrage des modèles en production

Dans le cadre d'une création de poste chez l'un de nos clients grand compte dans l'industrie, nous recherchons un(e) data scientist sénior ayant de l'expérience sur le traitement de signal acoustique. Notre client souhaite moderniser ses pratiques dans le cadre de ses opérations de maintenance de son matériel. Vous aurez comme objectif : Etude du besoin, analyse du système et compréhension des données Rédaction de MEMO retraçant les besoins, l'état de l'art, l'approche utilisée, les performances... Echange avec les métiers pour cadrer le besoin, comprendre le métier, les systèmes... Apporter la vision data science pour permettre aux métiers de comprendre la valeur de la donnée Analyse, mise au point, visualisations et validation de la pertinence des données d'aide à la maintenance issues des équipements embarqués et débarqués Définition et implémentation de modèles statistiques. Simulation des résultats Définition et implémentation de modèles de Machine Learning. Simulation des résultats Rédaction des spécifications fonctionnelles détaillées (code source des modèles et règles de pronostics) Définition et implémentation de réseau neuronaux. Simulation des résultats Définition et implémentation de traitement d'image et acoustique. Simulation des résultats Validation et qualification des données issues des équipements de diagnostics Interface avec les équipes de maitrise d'œuvre pour l'industrialisation des algorithmes Organisation et conduite des réunions dont il a la charge sous le pilotage du chef de projet Supports de présentation destinés à la communication interne sur l'avancement des projets; tenue des tableaux de bord Rédaction des comptes rendus des réunions auxquelles vous participez

En tant que Data Scientist, vous intégrerez l’équipe projet IA d'un de nos client et participerez aux activités suivantes : Mettre en œuvre la numérisation et la structuration du portefeuille de traités (traités et polices). Développer des analyses de wording et des analyses de tendances à partir des données contractuelles. Créer des jumeaux numériques alignés avec le modèle de données établi. Mettre en place des contrôles qualité et validation pour assurer l’intégrité des données. Produire une documentation technique complète pour l’intégration des données dans les modèles analytiques. Travailler en mode agile, avec des livrables versionnés sous GitLab (gitflow / mlflow).

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Scientist sur Paris Fonctions et responsabilités En tant que Data Scientist confirmé(e), vous disposez d’une expérience avérée dans la conception et le développement de solutions centrées Machine Learning / Deep Learning. Vous souhaitez développer et approfondir cette expertise. Vous rejoignez notre pôle d’expertise Data & IA pour accompagner nos clients dans la valorisation de leurs données et le déploiement de solutions d’intelligence artificielle à impact. Vous interviendrez sur des projets variés, de l’idéation à l’industrialisation, en apportant votre expertise technique et votre capacité à créer de la valeur métier. Vous pourrez développer vos compétences clés dans la résolution de problèmes, le passage à l’échelle et l’industrialisation des solutions, le déploiement de solutions dans le cloud, …etc. Vous pourrez également développer vos compétences autour des technologiques et des cas d’usage de l’IA Genarative. Vos missions seront les suivantes : Comprendre les enjeux métiers et les traduire en cas d’usage pertinents Collecter, explorer, nettoyer et structurer des données hétérogènes Concevoir et entraîner des modèles de machine learning et deep learning (classification, NLP, vision, séries temporelles…) Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires (consultants, data engineers, architectes…) Participer à la mise en production des modèles (MLOps, monitoring, robustesse) Contribuer au cadrage, à la méthodologie et à l’innovation continue sur les projets IA Mais aussi : Déployer des solutions d’IA générative (LLMs, RAG, embeddings, agentique) dans des cas concrets : copilotes métiers, assistants intelligents, extraction d’information, etc. Qualités requises pour réussir dans ce rôle De formation Bac+5 (école d’Ingénieurs/ Université), vous avec une expérience d’au moins 3 ans en tant que Data Scientist. Vos compétences sont les suivantes : Une première expérience en ESN ou en cabinet de conseil Autonomie, esprit d’équipe, proactivité et curiosité technologique Capacité à vulgariser les concepts techniques et à co-construire des solutions IA avec les métiers Expérience en méthodologies Agile (Scrum, Kanban, SAFe…)

Nous recherchons un Product Owner à forte sensibilité technique pour piloter : Le développement d’applications de gouvernance des modèles de Machine Learning La plateforme interne de mise à disposition de fonctionnalités d’IA générative (LLM Hub) Votre rôle sera clé pour orienter le produit, suivre sa construction, garantir la cohérence technique et maximiser la valeur pour les utilisateurs internes. Périmètre fonctionnel 1. Applications de gouvernance AI/ML Objectif : inventorier et suivre les modèles IA déployés sur différentes plateformes (Azure Machine Learning, Azure Databricks, AWS Databricks, AWS Sagemaker). Fonctionnalités principales : Récupération automatique des modèles et de leurs métriques Exposition des données via API Dashboard React dédié au suivi des modèles (mises à jour, performance, usage…) Application complémentaire de collecte des métriques d’inférence 2. Plateforme LLM Hub Objectif : centraliser l’accès et la consommation de LLMs (OpenAI, Mistral, Claude, via Azure OpenAI / AI Foundry et AWS Bedrock). Fonctionnalités actuelles : Mutualisation, supervision et optimisation de la consommation LLM (finops, reporting, provisioned throughput) Mise à disposition de briques IA clé en main (RAG, Text-to-SQL, WebSearch…) Application interne type ChatGPT Projections : Plateforme de création d’agents Élargissement des outils et plugins Nouvelles features dans le ChatGPT interne

Contexte & Enjeux Notre client est un acteur international reconnu du e-commerce B2B et B2C , proposant une suite logicielle innovante qui aide les entreprises à transformer leur activité digitale, optimiser leur performance et accélérer leur croissance durablement. L’équipe Tech & Data conçoit des solutions robustes, sécurisées et évolutives, permettant la création de marketplaces, la gestion intelligente des catalogues et des paiements, ainsi que l’intégration de nouvelles briques IA au service de la performance et de l’expérience utilisateur. Dans le cadre du renforcement de sa stratégie Data & Intelligence Artificielle , l’entreprise recherche un(e) AI Engineer pour intégrer la direction Data et jouer un rôle clé dans l’intégration de l’IA au sein des produits et des processus internes. Le poste est ouvert en CDI ou freelance , en full remote depuis la France ou basé à Paris . Votre rôle En tant qu’ AI Engineer , vous serez au cœur de l’innovation IA de l’entreprise. Vous interviendrez sur la conception, le développement et le déploiement d’agents intelligents visant à automatiser les processus métiers, à améliorer l’efficacité des équipes et à soutenir la création de nouvelles fonctionnalités à forte valeur ajoutée. Vos principales missions : Concevoir et développer des agents IA capables d’automatiser des workflows internes et d’optimiser la performance opérationnelle. Collaborer étroitement avec les équipes tech, produit, data, sales et customer success pour identifier, expérimenter et industrialiser des cas d’usage concrets. Gérer le cycle complet du projet , de la phase de discovery jusqu’au déploiement de MVPs et leurs itérations successives. Développer des frameworks et outils réutilisables afin d’accélérer les développements tout en garantissant la scalabilité et la fiabilité des solutions (évaluation, monitoring, tests, déploiement). Effectuer une veille technologique active sur les approches émergentes (LLMs, RAG, MCP, agents autonomes, frameworks d’orchestration, etc.) et proposer des pistes d’amélioration continues.

Nous recherchons un Machine Learning Engineer expérimenté pour une mission stratégique chez un client grand compte. Stack et compétences clés : Python 3.12 (expertise attendue) Kubernetes / Helm / Docker (maîtrise technique au-delà de l'utilisation) Azure SDK FastAPI GitLab (CI/CD, évolution de pipelines) OpenAPI, multithreading, ajout de routes pour UI gérant l’orchestration des déploiements jusqu’en UAT Tests unitaires obligatoires, monitoring des performances Organisation Agile en Squads et Chapters (partage des bonnes pratiques) Matrice RACI déjà en place, capacité à la faire évoluer Jenkins pour la production (géré par les équipes Ops) Certification KAD : un plus fortement apprécié, possibilité de la passer pendant la mission Contexte métier : Projet dans le secteur assurance autour de la modélisation de données, extraction d’informations depuis des contrats, comparaison avec des référentiels, vérification de cohérence, automatisation, recherche sémantique

Contexte : Dans le cadre du plan stratégique du Groupe BNP Paribas, Growth, Technology, Sustainability le Groupe joue un rôle clé dans la modernisation des Systèmes d'Information et l'accélération de la digitalisation. Pour répondre aux défis de l'innovation et de la sécurité, a été créé le département AI & IT Innovation, chargé de libérer le plein potentiel de l'Intelligence Artificielle pour le Groupe. Le département est composé de six équipes : • L'équipe Innovation Exposition crée et maintient des plateformes d'innovation destinées aux lancements des Proof of Concept (POC) exprimés par les Métiers et les Fonctions. • L'équipe Innovation Factory intervient en support des Métiers et des Fonctions pour accélérer les projets fonctionnels et garantir la bonne gestion et la mutualisation des données. • L'équipe APEX expose les produits autour des solutions collaboratives et assure leur déploiement dans l'ensemble du Groupe. • L’équipe Smart Auto Factory crée et maintient les plateformes nécessaires pour promouvoir et acculturer l'utilisation du RPA, de l’Intelligent Document Processing et du Process Mining tout en maintenant les plates-formes correspondantes. • L’équipe Data Analytics and Management Platforms fournit des plates-formes pour l'analyse, la préparation et la visualisation des données, en soutenant le story-telling et une organisation orientée données. • Le Centre de Compétence en IA (AICC) est chargé de développer et de maintenir les compétences en Intelligence Artificielle. Responsabilités : • Conception et développement des modèles de Machine Learning et Deep Learning adaptés aux besoins métiers. • Mise en place des pipelines d’entraînement et de déploiement robustes et scalables. • Optimisation et industrialisation des modèles en intégrant les meilleures pratiques de MLOps. • Garanti de la qualité, la frugalité et la conformité des modèles développés. • Collaboration avec les équipes de recherche et développement pour intégration des avancées en IA dans les systèmes existants. • Communication et collaboration avec les autres départements et équipes du groupe pour promouvoir l'utilisation de l'IA. Technologies : • Maîtrise des langages et frameworks IA/ML : o Python, Rust, Julia (langages pour IA et performance computationnelle). o Frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers. o Libraries pour le fine-tuning et l’optimisation : PEFT, LoRA, QLoRA, DeepSpeed. • Expérience en NLP et modèles génératifs : o LLMs et agents IA : LLaMA, GPT, Mistral, Mixtral. o Frameworks d’intégration : LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy. o Orchestration d’agents : CrewAI, AutoGen, AgentGPT. o Recherche d’informations augmentée (RAG) : Elasticsearch, OpenSearch, FAISS, Weaviate. • Compétences en MLOps et industrialisation : o CI/CD pour IA : MLflow, DVC, Kubeflow. o Versioning et déploiement de modèles : ONNX. o Monitoring et observabilité : WhyLabs, Arize AI, Prometheus pour l'IA Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Data Science, IT et métiers afin d'industrialiser les solutions d'intelligence artificielle et d'assurer leur performance en production. Missions clés : 1. Conception et entraînemen des modèles IA • Sélection des algorithmes adaptés (ML/DL) • Préparation des données d'entraînement • Optimisation des performances des modèles 2. Mise en production des solutions IA • Intégration des modèles dans des applications ou services • Déployement via des pipelines MLOps (CI/CD, monitoring, versioning) 3. Collaboration avec les équipes métiers et techniques • Comprehension des besoins fonctionnels • Traduction des cas d’usage en solutions IA concrètes 4. Garanti de la qualité et de l’éthique des modèles • Évalution des biais, de la robustesse et de la transparence • Documentation des choix techniques et des limites 5. Veille technologique et amélioration continue • Suivi des évolutions en IA (modèles, frameworks, outils) • Testage de nouvelles approches ou architectures

Pour notre client basés en IDF , nous cherchons un TechLead IA / ML Ops Sénior, Missions principales Pilotage des cas d’usage IA : accompagner les équipes métiers dans le cadrage, traduire leurs besoins en spécifications techniques, challenger les approches proposées par les Data Scientists. Modélisation et industrialisation : garantir la performance, la robustesse, l’explicabilité et la conformité des modèles IA ; assurer leur industrialisation et déploiement. ML Ops & Architecture : définir le cadre ML Ops du groupe (reproductibilité, automatisation, versioning, gouvernance des modèles) ; mettre en place pipelines CI/CD, monitoring et bonnes pratiques de développement. Qualité & conformité : contrôler la traçabilité, la documentation et la conformité (IA Act, RGPD, normes internes). Auditer et valider les modèles avant mise en production.

CONTEXTE EXPERIENCE : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Machine Learning Engineer Spécialités technologiques: Cloud, Machine learning, Big Data, Simulation Deep learning Description et livrables de la prestation Notre client, dans le secteur de l’assurance, est à la recherche d’un Machine Learning Engineer Lead Expert pour un projet de recherche appliquée sur les événements climatiques extrêmes à l’aide de modèles d’IA. Les équipes travaillent sur des simulations météo afin d’identifier les risques de catastrophes, avec pour objectif de développer et d’entraîner des modèles de Machine Learning dédiés. Il s’agit de gestion de big data sur de très gros modèles, avec un code intégralement en Python. La maîtrise du cloud AWS et des environnements on-premise est indispensable. - Permettre à l’équipe R&D de développer et d’évaluer des modèles en fournissant et en gérant du code et des données de qualité. - Refactoriser, structurer et documenter la bibliothèque existante en Python pour les simulations, l’inférence de modèles et l’analyse. - Développer des pipelines robustes pour la simulation, la détection d’événements extrêmes, l’entraînement et l’évaluation des modèles (y compris sur GPU). L’accent sera mis sur le développement logiciel (les modèles seront fournis par l’équipe). - Mettre en œuvre et appliquer les meilleures pratiques de développement logiciel scientifique (tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité). - Optimiser l’utilisation d’un serveur (multi-)GPU pour les simulations et entraînements IA à grande échelle (I/O, planification, parallélisme). - Former et accompagner l’équipe sur les bonnes pratiques de développement scientifique et d’utilisation des GPU. Expertise souhaitée Obligatoires : - Python avancé et meilleures pratiques de développement logiciel - Pipelines scientifiques : orchestration, traitement en lots, suivi d’expérimentations - Outils : Git, Docker - Cloud AWS et environnements on-premise Souhaitées : - Gestion de données climatiques ou géospatiales : xarray, Zarr, S3 - Deep learning sur GPU : PyTorch, entraînement multi-GPU, optimisation des performances - Ingénierie logicielle scientifique, MLOps ou infrastructures de données en environnement R&D - Expérience avérée en collaboration sur des bases de code robustes, performantes et scalables - Familiarité ou fort intérêt pour les sciences du climat, la simulation ou la modélisation physique est un plus - Solides compétences en transmission de connaissances et en communication - Exigence élevée en termes de qualité et de clarté du code

Product Owner Technique IA / Machine Learning / GénérativeContexte de la mission Nous recherchons un Product Owner technique pour piloter le développement d’applications de gouvernance des modèles de Machine Learning , ainsi que l’évolution d’une plateforme interne d’IA Générative (LLM Hub) . Ce rôle combine vision produit , leadership technique et collaboration étroite avec des équipes pluridisciplinaires (data, cloud, ML, IA générative). mission de : Structurer et faire évoluer les applications de gouvernance des modèles ML (inventaire, suivi des performances, intégration multi-cloud). Piloter le développement d’une plateforme centralisée de LLMs permettant l’accès à différents modèles (OpenAI, Mistral, Claude, etc.) via Azure et AWS. Définir la roadmap produit , prioriser les évolutions et garantir la cohérence technique et fonctionnelle des produits IA. Périmètres applicatifs1. Applications de gouvernance des modèles ML Objectif : inventorier et suivre les modèles de Machine Learning déployés sur différentes plateformes cloud (Azure ML, Databricks, AWS Sagemaker). Les principales fonctionnalités concernent : L’inventaire automatique des modèles hébergés sur les environnements cloud. La collecte et la restitution des métriques techniques et de performance. L’exposition des données via une API backend et un dashboard frontend en React. 2. Plateforme LLM Hub Objectif : offrir un accès unifié à plusieurs modèles de langage (LLMs) et des outils facilitant l’intégration de l’IA générative dans les applications internes. La plateforme comprend : La centralisation de l’accès aux LLMs via Azure OpenAI, AI Foundry et AWS Bedrock. Le suivi et le reporting de la consommation des modèles, avec une logique d’optimisation des coûts. Le développement de plugins et fonctionnalités clé en main (RAG, Text-to-SQL, WebSearch, chatbot interne, etc.). Le design de futures fonctionnalités : création d’agents, prompts library, guardrails, chatbot low code, packaging d’intégration. Responsabilités principalesVolet Product Owner Identifier et cadrer les besoins des utilisateurs et parties prenantes. Prioriser les sujets et piloter le backlog produit. Définir la vision long terme et les objectifs (OKRs, roadmap). Rédiger et clarifier les besoins fonctionnels pour l’équipe technique. Coordonner les échanges avec les autres PO et le management. Assurer le suivi du budget et des livrables. Volet Technique Participer aux ateliers de conception et aux refinements techniques . Challenger les choix d’architecture et les designs techniques. Garantir la qualité, la sécurité et la résilience des solutions. Assurer une veille technologique continue sur les outils IA, cloud et LLMs. Accompagner les nouveaux arrivants et promouvoir le partage de connaissances.

Au sein de l’équipe Digital Data , vous contribuerez en mettant la donnée et l’IA au service de la performance opérationnelle et de l’expérience client. Localisation : Lille ou Paris (hybride possible) Langue : Anglais requis (communication quotidienne dans un contexte international) Démarrage : dès que possible Type de mission : longue durée / temps plein Vos missions En tant que Senior Machine Learning Engineer , vous serez en première ligne pour concevoir, construire et déployer des produits IA de nouvelle génération pour les magasins Decathlon à l’échelle mondiale. Vous interviendrez notamment sur des problématiques de vision par ordinateur, LLMs, prévisions et détection d’anomalies . Responsabilités principales : Concevoir, développer et déployer des modèles ML de bout en bout (MVP et production). Piloter des projets en Computer Vision, LLM, séries temporelles, détection d’anomalies . Collaborer avec les Product Managers, ingénieurs et experts métier pour transformer les besoins en solutions IA robustes et scalables. Travailler sur des jeux de données massifs , en garantissant la qualité, le prétraitement et le feature engineering. Optimiser la performance des modèles et les déployer en production selon les bonnes pratiques MLOps . Explorer et tester de nouveaux algorithmes et outils du monde IA/ML. Encadrer et accompagner des profils plus juniors (Data Scientists / AI Engineers).

Taleo Consulting est un groupe de conseil en management présent à Luxembourg, Paris, Bruxelles, Amsterdam, Genève, Barcelone, Singapour et Lisbonne. Nos valeurs sont : Famille, Fun et Excellence et font partie intégrante de l’ADN de Taleo. Nous comptons aujourd'hui plus de 500 employés à travers nos 8 bureaux internationaux ! Notre expertise financière permet d’apporter à nos clients les meilleures pratiques, des solutions sur mesure et innovantes. Nous intervenons auprès des banques, des assets managers et des assurances. Votre rôle Nous recherchons un(e) Architecte Data & IA (FH) pour accompagner l’un de nos clients, acteur majeur du secteur assurantiel. Le poste est à pourvoir ASAP pour une durée de 6 mois dans le cadre d’un contrat CDD / Freelance chez TALEO , et est situé à Paris . Suite à cela, un recrutement interne en CDI chez notre client est privilégié. Contexte Vous intégrez un environnement dynamique traitant de la Data, de l'IA et adressant l'ensemble des métiers de l'entreprise. Vous travaillerez dans un écosystème Data comportant, entre autres, les meilleurs outils Data modernes du marché. Vous serez au cœur de projets de transformation, qui ont démarré fin 2023 et vont s'opérer sur les années à venir dans le cadre d'un plan stratégique très ambitieux. Responsabilités : Vous exercerez les missions d'Architecte Data : · Prendre en charge les dossiers d'architecture des projets en garantissant la cohérence avec la stratégie, le cadre d'architecture et la Roadmap du Patrimoine Data. · Accompagner les Product Owners/Managers et les équipes métiers dans l'évolution du Patrimoine Data. · Identifier les évolutions d'architecture induites par les nouveaux usages métiers. · Alimenter et porter les décisions d'architecture en Instance Architecture Data, ou dans les instances ad-hoc de la DSI groupe. · Alimenter la Roadmap Data dans sa dimension architecture. · Apporter une expertise technique et fonctionnelle sur les sujets IA / MLOps dans le contexte des transformations liées à la migration cloud (GCP) du Patrimoine Data. · Apporter une expertise d'intégration des outils Data et de leur gouvernance dans l'écosystème Data groupe. · Référencer et tenir à jour les patterns d'architecture Data. · Promouvoir le cadre d'architecture Data auprès du Data Office, des Architectes de la DSI et des équipes métiers. · Être en veille sur les tendances et les nouveautés technologiques des solutions Data. · Vous êtes un(e) interlocuteur(trice) privilégié(e) des métiers et par votre rôle, participez à l'éclairage des décisions stratégiques du Groupe pour l'amélioration de sa performance grâce, entre autres, à une meilleure exploitation, fiabilisation et un cheminement de qualité de la Data.

La mission s’inscrit dans le cadre du projet « Artificial Intelligence Engineering », au sein de la division GDAI du Groupe. Ce projet vise à accompagner les entités dans leur montée en compétence, en définissant et en appliquant les meilleures pratiques en matière d’ingénierie ML / LLM. Nous déployons un parcours de formation en ML/LLM Engineering à l’échelle mondiale du Groupe, et nous recherchons une personne pour soutenir cette initiative. Améliorer le référentiel de formation MLOps / ML Engineering utilisé à l’échelle mondiale au sein du groupe Faire évoluer le parcours vers des pipelines ML sur AWS et Databricks (actuellement sur Azure)

🎯 Contexte du poste Dans le cadre du renforcement des équipes Cloud & Data, nous recherchons un Cloud Engineer Azure expérimenté, capable de concevoir, déployer et industrialiser les infrastructures Azure supportant la plateforme Microsoft Fabric et les services Azure Machine Learning . Ce poste s’adresse à un expert Cloud orienté infrastructure et automatisation , et non à un Data Engineer (sauf double compétence). 🚀 Missions principales Concevoir et déployer l’infrastructure Cloud Azure supportant Microsoft Fabric et les services Azure ML Mettre en œuvre des composants Infrastructure as Code (IaC) (Terraform ou équivalent) pour automatiser les déploiements Gérer les landing zones et environnements ( production / non-production ) Administrer la sécurité , le réseau et la supervision des ressources Azure Garantir la scalabilité , la performance et la résilience des services Fabric et Azure ML Collaborer avec les équipes Data, BI, Sécurité et FinOps pour assurer la conformité et l’optimisation des coûts Mettre en place des outils d’ observabilité , de monitoring et des pratiques FinOps

Résumé : Nous recherchons un « AI / Analytics Software Engineer » pour concevoir, développer et déployer des solutions logicielles autour de l’AI et de la GenAI. Le candidat idéal aura une solide expérience en développement logiciel avec le langage Python, en Machine Learning et en DevOps. Responsabilités : Concevoir, développer et maintenir des applications logicielles Python orientées machine Learning et IA. Industrialiser et mettre à l'échelle les solutions autour de l’IA. Rédiger un code propre, maintenable et efficace pour diverses applications logicielles. Mettre en œuvre les meilleures pratiques en matière de développement logiciel et de machine Learning. Développer des API et des services pour l'exposition des services autour de l’IA. Utiliser des technologies de conteneurisation telles que Docker pour le déploiement et la gestion des applications. Participer à la mise en œuvre des pratiques DevOps pour assurer la fiabilité, la scalabilité et la sécurité des systèmes. Travailler en étroite collaboration avec les « Data Scientists » lors de la conception et la réalisation des modèles. Compétences : Diplôme d’ingénieur ou master en informatique. Minimum 5 ans d’expérience. Forte expérience en développement logiciel avec Python. Expérience en DevOps. Expérience en Machine Learning. Forte maîtrise des Frameworks de développement web tels que Flask et FastAPI. Solides compétences en bases de données SQL et NoSQL. Connaissance des bases de données vectorielles. Anglais courant. Autres Détails : Localisation: Paris 17 - 2 jours TT/semaine