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Mission Garantir l’excellence technologique du pôle IA en définissant les standards d’architecture et de développement, en sécurisant la mise en production de solutions d’intelligence artificielle complexes et en accompagnant la montée en compétence des équipes techniques. Le Tech Lead ML joue un rôle clé dans la conception, la robustesse et la scalabilité des produits IA tout en contribuant aux décisions stratégiques liées à la roadmap technologique. Responsabilités principalesArchitecture & Engineering IA Définir et maintenir les standards d’architecture ML/IA dans des environnements multi-cloud . Concevoir et valider les pipelines ML / IA end-to-end (data → training → évaluation → déploiement → monitoring). Mettre en place les bonnes pratiques de MLOps et industrialisation des modèles . Choix technologiques Superviser les choix d’outils et frameworks : frameworks ML solutions cloud (Google Cloud, Microsoft Azure) outils MLOps Garantir la cohérence technologique de l’écosystème IA. Qualité technique & gouvernance Auditer et challenger la qualité technique des produits IA : performance robustesse sécurité coûts (FinOps) maintenabilité Mettre en place des standards de gouvernance des modèles et des données . Leadership technique Jouer un rôle d’ expert et de mentor auprès des équipes Data Science et Data Engineering. Accompagner la montée en compétence technique des équipes. Définir et diffuser les bonnes pratiques de développement . Contribution stratégique Participer aux phases de cadrage et de conception des produits IA . Contribuer à la définition de la roadmap produit IA . Collaborer étroitement avec : le Product Owner IA les Data Scientists les Data Engineers les équipes software. Innovation & veille Assurer une veille technologique active sur les innovations IA : IA générative MLOps architectures data outils et frameworks émergents.

Qui sommes-nous ? Chez AMD Blue , l'innovation est notre passion, et nous sommes fiers de présenter Blue Data . Avec une présence établie sur l'ensemble du territoire français et une récente expansion aux États-Unis, nous sommes résolument tournés vers l'avenir. Dans le cadre d’un besoin client, nous avons l'opportunité d'accueillir un nouveau membre au sein de notre Tribu Data . Contexte de la mission : Notre client développe et maintient des modèles de prévision de la demande et des ventes à l'échelle internationale. L'enjeu de 2026 est d'étendre la couverture de ces pipelines de production à de nouvelles zones géographiques mondiales (SEA, LATAM, NA et MEA). Dans ce cadre, nous recherchons un(e) Senior Machine Learning Engineer pour industrialiser, déployer et fiabiliser ces modèles de forecast à grande échelle. Descriptif de la mission : Les missions sont : Industrialisation et déploiement : Transformer les prototypes Data Science en pipelines robustes, orchestrer la mise en production et optimiser les performances de run. MLOps & Robustesse : Renforcer la CI/CD ML, versionner les modèles/datasets et implémenter le monitoring (drift, stabilité). Collaboration technique : Challenger la conception des modèles pour faciliter l'industrialisation et améliorer la qualité du code (structure, tests). Scalabilité internationale : Adapter les pipelines pour supporter de fortes volumétries multi-régions. Coordination : Structurer et prioriser les activités de Run & Stabilisation dans un environnement Agile (Scrum).

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d’une première version (V0) d’une solution de détection pour des applications dans le secteur naval, notre client, acteur industriel majeur dans le domaine de la défense et des technologies, recherche un Data Scientist Senior spécialisé en Computer Vision . Le projet porte sur l’analyse d’images et de flux vidéo avec des enjeux forts de précision, de robustesse et de mise en production rapide. Missions Participer au cadrage fonctionnel et technique avec les équipes métiers Concevoir et développer des modèles de Computer Vision (détection, reconnaissance, identification) Développer, entraîner et valider des modèles Machine Learning / Deep Learning Assurer le déploiement et le cycle de vie des modèles (MLOps) Contribuer activement à la livraison d’une V0 dans un environnement en sprint court Animer des workshops techniques avec les équipes projet (PO, DevOps, Architectes, Développeurs) Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité des solutions développées

Contexte L'équipe travaille sur le développement des algorithmes de détection d'anomalie sur des pièces industrielles. L'équipe est composée d'une dizaine de personnes (Data scientist, deep learning ingénieur, ML engénieur) et travaille sur une dizaine de projet par an pour développer des solutions d'aide au contrôle industriel. Les données traitées sont des images sous des formes variées (ultrasons, rayons X, tomographie, images visibles, vidéo, etc...) Pour produire les détecteurs (ou algorithme), l'équipe s'appuie sur une stack d'outils internes permettant l'industrialisation du travail des Deep Learning Scientist. La stack se divise en : une stack d'outils génériques (AI Platform) servant toutes nos lignes de produit, développée par l'équipe AI engineering. une stack d'outils spécifiques à l'équipe contrôle non destructif, développée par l'équipe CND elle-même. Pour faire face à une augmentation de la charge, nous avons besoin de renforcer l'équipe pour contribuer à plusieurs projets.

Descriptif du poste Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans l'objectif d'assurer un service d'expertise en Machine Learning appliqué à la publicité, la détection de fraude et la maintenance prédictive. Les tâches sont : Développement des modèles de scoring et de détection d'événements rares. Travail avec des jeux de données déséquilibrés et développer des stratégies pour les traiter efficacement. Usage des outils d'analyse de données low-code/no-code avancés issus de la suite logicielle d'une plateforme d'analyse de données pour faciliter le processus de modélisation. Collaboration avec les équipes métier pour comprendre leurs besoins et intégrer des solutions de Machine Learning adaptées.

Missions principales Encadrer et accompagner les Data Scientists du pôle IA Concevoir, développer et optimiser des modèles de Data Science, Machine Learning et Deep Learning Participer à la mise en place d’algorithmes créateurs de valeur à partir des données de l’entreprise Développer des scénarios prédictifs Améliorer les modèles NLP utilisés pour la compréhension des messages utilisateurs Réaliser le nettoyage, la structuration et l’enrichissement des données et des intentions Mettre en œuvre des modèles de classification de type BERT ou équivalent Travailler sur des approches de word embeddings Mesurer et analyser les performances théoriques et réelles des modèles développés Intégrer les contraintes réglementaires et les exigences de conformité dans les propositions de valeur Contribuer à la veille technologique et à l’innovation sur les sujets IA Compétences attendues Très bonne maîtrise des concepts de statistique, machine learning et deep learning Solide expérience dans la mise en œuvre de modèles de Data Science performants et industrialisables Bonne compréhension des enjeux stratégiques et métiers Capacité d’analyse, de synthèse, d’autonomie et forte force de proposition Maîtrise de Python, Pandas, Hugging Face, PyTorch et Git Connaissance des techniques de réduction de dimension telles que t-SNE ou UMAP Connaissance des environnements AWS , notamment SageMaker Sensibilité forte aux sujets d’innovation, de qualité et de performance des modèles Livrables attendus Scénarios prédictifs Modèles NLP optimisés pour la compréhension des messages utilisateurs Modèles de classification entraînés et évalués Analyses de performances et recommandations d’amélioration Solutions conformes aux exigences techniques, métier et réglementaires

Mission La mission d'une institution financière majeure est de contribuer à une croissance responsable et durable par un financement de l'économie dans le respect des plus hauts standards éthiques, en particulier dans les domaines de l'anti-blanchiment d'argent, de la lutte contre le terrorisme, et de la lutte contre la fraude et l'ingénierie sociale. L'optimisation des services opérationnels via la science des données représente une opportunité majeure pour notre entreprise de se démarquer sur le marché. Descriptif du Poste Assurer la recherche de données et la mise au point de modèles performants afin d'assister de nombreuses équipes de la banque commerciale dans leur effort d'identification et d'analyse des comportements suspects. Déployer et intégrer ces modèles dans les infrastructures et flux de travail de l'entreprise en assurant un impact positif et maîtrisé. Profil Recherché Nous cherchons un profil capable de développer et intégrer des solutions avancées de data science appliquée à des données structurées en priorité. Des compétences en traitement du langage naturel (NLP traditionnelle, voire GenAI) seraient un plus permettant de proposer à nos clients internes des fonctionnalités différenciantes et l'évolution en interne du profil vers d'autres projets. Ce profil doit connaître en détail le fonctionnement de nombreux algorithmes d'apprentissage, supervisé comme non supervisé, et être en pleine possession des méthodologies d'évaluation de modèles. Idéalement, le candidat devrait avoir une expérience pratique dans des projets similaires et démontrer une capacité à traduire un problème concret en problème mathématique au moyen des données. Une excellente maîtrise de Python et de SQL est en outre nécessaire. Des compétences de type "soft skills" seront également incontournables, comme la gestion de projet, une écoute de qualité avec les interlocuteurs métier ainsi qu'une bonne communication, et un goût de la collaboration et le partage des connaissances, notamment avec les autres data scientists et les équipes techniques et opérationnelles (MLE, MLOPS, OPS).

Afin de mener à bien notre mission l’équipe est composée de Data Engineer, de Data Scientist, de développeurs Python et d’un data analyst. L’équipe se veut jeune dynamique, motivée et très pro-active, l’entraide et la bonne ambiance sont présentes. Le candidat devra donc avoir la personnalité permettant de conserver cette dynamique intacte. Les softs skills sont donc autant essentielles que la technique : bon communiquant, motivé, force de proposition et sociable. La mission : Un programme visant à traiter l’ensemble des uses cases nécessitant l’utilisation d’IA à destination de la Finance a été lancé. Dans le cadre de notre activité nous avons pour mission d’accompagner la phase de cadrage faite par les Product Owner et d’implémenter des solutions adaptées aux besoins exprimés. Pour se faire nous cherchons à renforcer l’équipe actuelle constituée de développeur Full stack (Python\Angular) de data engineer et de data scientist avec un Data Engineer possédant de bonnes compétences en IA générative. La mission principale du profil retenu sera : Concevoir et développer des solutions de traitement de données complexes Implémenter solutions exploitant des modèles d'IA générative Participer à la mise en place de prompts et de RAG Collaborer étroitement avec les Product owner, les autres membres de l’équipe et d’autres DSI afin garantir l'efficacité et la fiabilité des solutions mises en œuvre. Si vous êtes passionné par les défis liés à la manipulation de données non structurées, que vous maîtrisez le Python et que vous avez une solide expérience en Data Engineering et en Ia générative, nous serions ravis de recevoir votre candidature. L’environnement de travail se veut stimulant, il offre des opportunités d'apprentissage continu et des projets innovants au sein d'une équipe dynamique et passionnée par les technologies émergentes. Durant votre intervention vous serez rattaché au responsable de l’équipe de développements tactiques et vous serez supervisé par un membre de l’équipe maitrisant les outils de data science. Vous serez fréquemment au contact du métier, des équipes innovation et d’autres développeurs.

Dans le cadre du développement d’une start-up très ambitieuse , nous recherchons un(e) Principal ML / AI Engineer (Freelance) pour concevoir et structurer un système de recherche et de recommandation nouvelle génération basé sur des modèles de langage. La mission est stratégique et structurante : vous interviendrez sur l’architecture backend d’un moteur combinant recherche sémantique, contraintes structurées et orchestration LLM. Le périmètre couvre l’ensemble de la chaîne : Transformation de requêtes en langage naturel en requêtes structurées exploitables. Génération de candidats, filtrage et ranking multi-étapes. Re-ranking via LLM et amélioration continue de la pertinence. Mise en place de mécanismes d’explicabilité. Responsabilités principales Recherche & Retrieval Conception et exploitation de pipelines basés sur des embeddings. Sélection et évaluation de modèles d’embeddings. Structuration et normalisation des données pour optimiser performance et pertinence. Ranking & Pertinence Conception de flux multi-étapes (candidate generation → filtering → re-ranking). Définition de signaux de scoring hybrides (structurés + sémantiques). Itération continue à partir de données réelles. Architecture agentique Mise en place de systèmes où l’IA sélectionne et appelle dynamiquement des outils. Implémentation de boucles d’exploration et d’affinement. Arbitrage entre autonomie des modèles et contrôle déterministe. Intégration LLM Orchestration d’appels LLM pour compréhension, extraction d’intention et ranking. Définition de sorties structurées robustes (JSON schemas). Intégration de patterns RAG et recherche hybride. Évaluation & Performance Mise en place de frameworks d’évaluation de la pertinence. Analyse et amélioration des décisions de ranking. Optimisation des pipelines pour garantir une latence faible.

Pour le département Digital, nous recherchons un(e) Product Manager IA compétent(e), motivé(e) et opérationnel(le), afin de piloter le développement de produits digitaux au sein de la division Taste & Wellbeing. Le/la candidat(e) idéal(e) dispose d’un fort sens du produit (discovery, delivery, run), d’une bonne compréhension des enjeux liés à l’IA et à la data science, ainsi que d’une expérience confirmée dans la gestion de produits digitaux au sein d’environnements complexes et orientés consommateurs. Vous travaillerez en étroite collaboration avec des parties prenantes internationales et des équipes transverses, en prenant la responsabilité de l’ensemble du cycle de vie du produit, tout en garantissant une qualité de delivery élevée, l’alignement business et une performance produit mesurable.

Dans le cadre d’un renforcement urgent de notre équipe dédiée à l'intelligence artificielle, nous lançons une procédure de recrutement suite à une erreur précédente qui a conduit à l’absence de livraison sur la mission attendue. Nous recherchons dès à présent un(e) Ingénieur(e) IA opérationnel(le) immédiatement, capable de produire rapidement des résultats concrets, des livrables exploitables et des solutions immédiates. Missions principales En tant qu’Ingénieur(e) IA, votre objectif sera de concevoir, développer et déployer des solutions IA performantes, en mettant l’accent sur l’efficacité et l’impact. Développer et mettre en production des modèles IA / ML (NLP, vision, prédiction, classification, selon les besoins) Concevoir des pipelines de traitement des données et entraîner des modèles Optimiser les performances en termes d’exactitude, de latence et de coût Industrialiser les solutions : effectuer des tests, assurer le monitoring, gérer le versioning et appliquer les pratiques MLOps Participer à la définition des cas d’usage en collaboration avec les équipes métier et produit Assurer une livraison rapide de POC (Proof of Concept), MVP (Minimum Viable Product) et de la mise en production Rédiger la documentation, transmettre les compétences et assurer le suivi des avancées

En tant qu’AI Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’Intelligence Artificielle, allant du Machine Learning classique aux cas d’usage de GenAI. Vous travaillez au cœur des plateformes Data et ML afin de garantir la robustesse, la performance, la scalabilité et la maintenabilité des modèles et services IA mis en production, au service des équipes métiers et produits. Expérience attendue : 3+ ans en ingénierie IA / ML / Data, avec une forte orientation production. Vous correspondez au/à la AI Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires , en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d’un fort esprit analytique , de rigueur et de pragmatisme Vous êtes autonome, proactif et doté d’un solide sens des responsabilités Vous savez communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques, et vulgariser des sujets complexes Vous savez prioriser vos tâches , gérer les contraintes (qualité, délais, coûts) et respecter vos engagements Vous disposez d’un solide bagage en software engineering , vous permettant de développer des solutions IA robustes, lisibles, maintenables et testables , principalement en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes à l’aise avec les outils de versioning (Git) et les workflows collaboratifs associés Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data / ML Cloud (ex. Databricks ou équivalent) Vous comprenez les enjeux de préparation des données , de feature engineering et de qualité des datasets pour les usages ML / AI Vous avez une experience dans l’ industrialisation des modèles ML , incluant entraînement, validation, versioning et déploiement Vous êtes sensibilisé aux pratiques MLOps (gestion du cycle de vie des modèles, reproductibilité, monitoring) Vous avez une appétence pour les cas d’usage GenAI (LLM, RAG, embeddings, agents) et savez concevoir et mettre en œuvre de frameworks d’évaluation pour les systèmes GenAI incluant : évaluation de la qualité des réponses (relevance, faithfulness, completeness), validation des chaînes de retrieval et d’embeddings, comparaison de prompts, modèles ou configurations

Contexte et enjeux Notre client en assurance s’est engagé dans un projet stratégique majeur visant à accélérer et industrialiser le déploiement des cas d’usage de la Data Science et de l’Intelligence Artificielle (Machine Learning et LLM). Ce programme ambitieux repose sur la mise en œuvre de socles technologiques robustes, sécurisés et scalables : MLOps LLMOps Environnements Python industrialisés L’objectif est de fournir une plateforme mutualisée et standardisée permettant le développement, l’entraînement, le déploiement et le monitoring des modèles d’IA, utilisable par l’ensemble des équipes Data & IA du client. Dans ce cadre, notre client en assurance recherche un Consultant expert pour prendre en charge la gestion et l’animation de l’équipe dédiée à la plateforme MLOps . Ce rôle est stratégique pour la réussite du projet et la pérennisation des socles en mode RUN. Responsabilités principales 1. Management et animation de l’équipe MLOps Structurer et encadrer l’équipe MLOps (MLOps Engineers, Data Engineers, etc.) Définir les rôles et responsabilités Organiser et planifier les activités, répartir les charges et suivre l’avancement Mettre en place et animer les rituels agiles (daily stand-ups, sprint reviews, rétrospectives) Favoriser la montée en compétences et la diffusion des bonnes pratiques 2. Pilotage technique de la plateforme MLOps / LLMOps Définir l’architecture technique de la plateforme en collaboration avec les architectes et les équipes Data & IA Sélectionner et intégrer les outils et technologies MLOps / LLMOps pertinents Garantir la disponibilité, la scalabilité, la sécurité et la performance de la plateforme Assurer la conformité aux normes de sécurité, de gouvernance des données et de réglementation (RGPD) Définir, suivre et analyser les KPIs de la plateforme et des modèles déployés 3. Delivery du socle MLOps et des cas d’usage Garantir le déploiement des composants du socle MLOps industriel , en lien avec l’ensemble des parties prenantes DSI Organiser la réintégration des cas d’usage déjà en production dans le nouveau socle (compatibilité ascendante) Piloter le déploiement et la gestion opérationnelle de la plateforme MLOps, en autonomie et en coordination avec la DSI Accompagner l’industrialisation et la mise en production des cas d’usage IA 4. Roadmap, gouvernance et pilotage Définir et mettre en œuvre la roadmap MLOps / LLMOps , en adéquation avec les besoins des équipes Data & IA Piloter un portefeuille de projets techniques Gérer les budgets et l’allocation des ressources Animer les instances de pilotage (Comité Projet, Comité de Pilotage) S’appuyer sur les outils de suivi : SCIFORMA (planning et suivi budgétaire), JIRA (suivi des tâches) 5. Communication et coordination Interagir avec les équipes Data Scientists, Data Analysts, Architectes, Sécurité et Opérations Présenter l’avancement et les résultats aux parties prenantes internes (direction, métiers) Animer des ateliers de partage de connaissances et de bonnes pratiques Accompagner l’adoption de la plateforme par les équipes Data & IA Livrables attendus Organisation cible et plan de charge de l’équipe MLOps Roadmap détaillée de la plateforme MLOps / LLMOps Documentation technique et fonctionnelle Rapports d’activité et tableaux de bord de suivi Propositions d’architecture et de choix technologiques Processus et procédures MLOps / LLMOps formalisés Supports de formation et de sensibilisation

Contexte Dans le cadre des projets IT Innovation, vous intégrerez l'équipe AI Factory/Innovation en tant que Data Scientist Senior avec une double mission stratégique : veille technologique et développement de modèles IA. Vous serez le référent technique sur les nouvelles approches IA/ML (LLMs, nouvelles architectures, techniques émergentes). Vous évaluerez la faisabilité technique des use cases métiers, benchmarkerez les solutions du marché (vendors, open-source) et réaliserez des quick POCs (2-3 jours) pour valider des hypothèses avant investissement. Vous concevrez et développerez les modèles ML/DL pour les use cases retenus, du choix des algorithmes à l'optimisation finale. Vous réaliserez des prototypes rapides (POC en 2-4 semaines) et accompagnerez un Data Scientist junior dans sa montée en compétences. Expert en vibe coding, vous utilisez les outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer l'exploration de données, le prototypage de modèles, la génération de code d'analyse et la documentation, tout en gardant un esprit critique sur les résultats. Vous travaillerez en mode agile en proximité avec les équipes métier Products & Innovation, les développeurs IA, les architectes et les autres Data Scientists. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire.

Contexte : Dans le cadre du développement de solutions innovantes en Intelligence Artificielle, nous recherchons un Ingénieur IA pour renforcer nos équipes techniques. Missions : Concevoir, développer et entraîner des modèles (ML / DL / GenAI) Déployer et industrialiser les solutions IA Optimiser les performances et la qualité des modèles Travailler en collaboration avec les équipes data et IT Compétences techniques : Python, TensorFlow / PyTorch / scikit-learn Traitement de données & pipelines Déploiement de modèles, API, MLOps Environnements Cloud Connaissance NLP / LLM appréciée