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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

Pour un poste en cDI sur PAris , nous recherchons un développeur de Solutions IA Salaire Fixe + différentes primes de performance Le Développeur de Solutions IA sera responsable du développement de solutions basées sur l’intelligence artificielle afin de renforcer les solutions et processus de sécurité de la Production IT. Ce poste implique une collaboration étroite avec des experts métiers afin d’adapter les outils et de les améliorer en continu. Le développeur utilisera Python ainsi que les bibliothèques associées pour concevoir et déployer des modèles de machine learning et des interfaces utilisateurs. MissionsResponsabilités principales Développer et déployer des solutions basées sur l’IA en utilisant Python. Concevoir des interfaces utilisateurs avec Streamlit, Gradio, Flask et d’autres frameworks pertinents. Collaborer avec des experts métiers afin de comprendre les besoins et adapter les outils en conséquence. Mettre en œuvre des processus ETL (Extract, Transform, Load) pour gérer et transformer les données. Utiliser des bibliothèques telles que pandas et scikit-learn pour la manipulation de données et les tâches de machine learning. Améliorer continuellement les outils en fonction des retours utilisateurs et des analyses de données. Une bonne culture en cybersécurité est attendue.

Vous êtes un ingénieur de données IA expérimenté et possédez une expertise pratique approfondie de Microsoft Fabric et de l'ingénierie de données Azure moderne ? emagine vous offre l'opportunité de participer au développement, à l'optimisation et à la mise à l'échelle de pipelines de données et d'architectures lakehouse qui permettent la mise en œuvre d'initiatives avancées en matière d'analyse et d'IA au sein d'une équipe internationale. Are you an experienced AI Data Engineer with deep hands‑on expertise in Microsoft Fabric and modern Azure data engineering? emagine has an opportunity for you to support the development, optimisation, and scaling of data pipelines and lakehouse architectures that enable advanced analytics and AI initiatives across a global team. Skills & Experience 10+ years’ experience as a Data Engineer, AI Engineer, or similar role. Strong hands‑on experience with Microsoft Fabric (Lakehouse, Data Engineering, Data Factory, Data Pipelines). Deep expertise across Azure Data Services: Azure Data Factory Azure Databricks / Spark Azure Synapse Analytics (SQL Pools) Azure Storage / ADLS Gen2 Azure Functions Azure Machine Learning Proficiency in Python and SQL for data processing and transformation. Strong experience building lakehouse architectures and Delta Lake pipelines. Knowledge of modern DevOps/MLOps practices including testing, version control, and automated deployment. Familiarity with governance solutions such as Azure Purview or Fabric governance. Key Tasks & Deliverables You will play a pivotal role in designing and running data engineering capabilities that enable analytics, AI, and ML use cases. Responsibilities include: Data Engineering & Architecture Design, build, and maintain scalable data pipelines on Microsoft Fabric (Data Factory, Dataflows, Lakehouse, Warehouse, OneLake). Develop ingestion, transformation, and orchestration workflows using Azure Data Factory, Azure Databricks, Azure Synapse, and Azure Functions. Implement and optimize Delta Lake architectures for both structured and unstructured datasets. Build reusable, production-grade data products supporting analytics, ML, and AI workloads. AI & Advanced Analytics Integration Collaborate with Data Scientists and ML Engineers to operationalize models via Azure Machine Learning, Fabric Data Science, or Databricks. Prepare feature‑engineered datasets for machine learning workloads. Implement MLOps workflows including automated deployments, model monitoring, and pipeline observability. Governance, Quality & Security Implement data quality, observability, monitoring, and lineage frameworks using Fabric and Azure Purview. Ensure compliance with governance, privacy, and security standards. Manage CI/CD pipelines and version‑controlled data code via Azure DevOps or GitHub. Collaboration & Stakeholder Engagement Work closely with business analysts, product owners, and domain experts to define data requirements and deliver high‑value solutions. Maintain documentation of data models, sources, pipelines, and best practices. Provide technical leadership and mentoring across the engineering team. Why join this project? You’ll be joining a collaborative, enabling environment that values innovation while giving you autonomy to architect modern data solutions at scale. Apply with your latest CV or reach out to Brendan to find out more.

Nous recrutons un(e) Data Engineer confirmé(e) pour rejoindre notre équipe et travailler en étroite collaboration avec nos experts Data Science (profil ingénieur ML/Data), spécialisé dans les pipelines IA, le NLP, les LLM, le RAG et AWS Bedrock. Le poste est basé à Paris, avec possibilité de télétravail, au sein d’une équipe dynamique orientée IA générative et analyse intelligente de documents. 💼📍 🎯 Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes (ETL, SQL / NoSQL). Intégrer, déployer et optimiser des modèles de Machine Learning et LLM (Scikit-learn, Transformers, LangChain). Mettre en œuvre des architectures cloud AWS : S3, Bedrock, EC2, ECR / ECS Fargate. ☁️ Développer des APIs (Flask / FastAPI), des chatbots RAG et des outils de matching CV / offres. Collaborer sur des projets OCR, NLP et de visualisation de données (Power BI). 📊 Animer des formations et interventions publiques sur l’IA (ateliers, webinaires) afin de partager l’expertise et vulgariser les avancées ML/LLM auprès de clients et partenaires. 🎓

Missions : Analyse, investigation et traitement des incidents de sécurité N2/N3 (SOC) Identification des causes racines et coordination des actions correctives Mise en place, pilotage et suivi des plans de remédiation Optimisation continue des règles de détection Splunk et des outils SOC Automatisation des processus de sécurité via scripting Réalisation de projets avancés Splunk (RBA, Machine Learning Toolkit) Conduite de campagnes de Threat Hunting avec formalisation d’hypothèses Veille active sur les menaces, vulnérabilités et TTPs attaquants Partage de la CTI et documentation via MISP, OpenCTI, Confluence et Git

La DSI du client recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l'exploitation des données par les analystes métiers et data scientists. A ce titre, vos principales missions consisteront à : Mener les projets d'intégration (temps réel) et data (big data & insights) Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, domain managers, architecte, data analystes et scientists) Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d'optimiser les performances des modèles Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation Collaborer avec les équipes basées à l'étranger pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d'optimiser les architectures Contribuer à l'amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données. Toute activité en dehors de celles énumérées au titre des fonctions principales pourra être confiée au collaborateur dans le cadre de son activité en fonction de son évolution au sein du service et des besoins de l'entreprise.

Nous recherchons un(e) Analyste SOC SPLUNK pour le compte de notre client . Vos missions Vous interviendrez au sein d'une équipe CyberSOC pour analyser, investiguer et traiter les incidents de sécurité. Vous serez chargé(e ) de fournir et appliquer des plans de remédiation, de contribuer à l’amélioration continue et à l’optimisation des outils, règles de détection et scripts d’automatisation. Vous participerez à la mise en place de projets innovants sur Splunk (RBA, Machine Learning ToolKit) afin d’optimiser la couverture de détection. Le/ la consultante assurera une veille sur les menaces et vulnérabilités, participera au partage de renseignements fiables et contextualisés, exécutera des activités régulières de « Threat Hunting » et développera de nouvelles hypothèses de recherche. Il/ elle produira des rapports réguliers sur ses activités et maintiendra les bases de connaissances (Confluence, Git, SharePoint). Tâches à réaliser : Analyse, investigation et traitement des incidents de sécurité Fourniture et application de plans de remédiation Amélioration continue et optimisation des outils, règles de détection et scripting pour automatisation Participation et/ou mise en place de projets innovants sur Splunk (RBA, Machine Learning ToolKit) Veille sur les menaces et vulnérabilités, partage de renseignements fiables et contextualisés Exécution de « Threat Hunting » régulier, développement et documentation de nouvelles hypothèses de recherche Production de rapports réguliers sur les activités Maintien des bases de connaissances (Confluence, Git, SharePoint) Compétences requises : Compétences solides sur Splunk (certification PowerUser appréciée) Maîtrise de MITRE DETECT & DEFEND Bonnes connaissances des solutions EDR (Crowdstrike, XDR PA, MDE) Maîtrise des bases en analyse de malwares, rétro-conception et analyse post-mortem Connaissance du renseignement cyber et des formats de partage (STIX, OpenIOC) Connaissances sur les TIP (MISP, OpenCTI, ThreatQuotient, etc.) Connaissances sur les tactiques, techniques et procédures (TTPs) des attaquants Anglais (bon niveau) Avantages & Perspectives · Mission de longue durée · Date de démarrage : le plus rapidement possible · Localisation : Paris, des déplacements sont à prévoir à Cesson et Marseille Modalité de réalisation : en présentiel · Rémunération : package global +/- 55 K selon profil (Politique d’intéressement en place depuis 2015) TJM : +/- 550 € Vos atouts

Contexte du projet Le projet s’inscrit au sein d’une fonction IT transverse , dans un environnement international, avec une montée en puissance des usages Data, Machine Learning et Intelligence Artificielle Générative . L’objectif est de structurer, sécuriser et industrialiser les développements IA, tout en garantissant la continuité opérationnelle, la création de valeur business et l’adoption des solutions par les métiers. Mission En tant que Senior Consultant AI / ML Development & Operations , vous interviendrez au cœur des activités IA, MLOps et plateforme Data , avec un rôle clé à l’interface entre les équipes techniques et les métiers. Vous contribuerez à la structuration des processus MLOps, au pilotage des projets IA et à l’industrialisation des déploiements dans une logique Agile et orientée produit . Responsabilités Pilotage projets & valeur business Assurer l’exécution des projets IA et GenAI dans le respect des délais, des coûts et de la qualité. Structurer et prioriser un portefeuille de demandes IA en lien avec les équipes métiers. Suivre et communiquer la valeur business des solutions IA via des KPIs et dashboards. Contribuer à l’acculturation IA des parties prenantes (IT et métiers). Process, MLOps & Run Définir et formaliser les processus de gouvernance et de Machine Learning Operations (MLOps) . Intégrer les développements IA dans les pipelines CI/CD existants. Piloter les activités RUN et le monitoring de la plateforme IA interne. Optimiser la performance, la fiabilité et les coûts des solutions déployées.

Polyvalent.e, vous travaillerez sur des problématiques d'analyse de données, de traitements d'informations pour l'ensemble des directions métiers Vous participerez à la mise en place de solutions innovantes et pérennes en utilisant vos compétences en Data. En charge d'exploiter et d'analyser les données du groupe afin de suivre les performances business, de parfaire la connaissance de nos données et de contribuer aux actions métier. Missions principales : Vos principales missions seront : · Développer des indicateurs de pilotage à destination de différentes directions du groupe, · En lien avec le métier, analyser les données et spécifier aux développeurs les données et règles de gestion à appliquer · Mettre en place des reportings (Cockpit, Scorecard ...) via nos solutions de data visualisation, · Accompagner les projets transverses afin d'anticiper les impacts et enjeux à venir, · Accompagner les projets d'architecture Data/ couche sémantique sur Look ML · Réaliser des analyses et restituer les enseignements via des dashboards et supports clairs, · Être force de proposition pour déployer des suivis d'indicateurs pertinents, · Participer au développement de la culture Data du groupe

Nous recherchons un/e Data Scientist pour rejoindre une équipe dynamique en Région parisienne (onsite 1x par semaine). Vous participerez à la conception et à la mise en œuvre de solutions de data science et d’apprentissage automatique à fort impact, contribuant directement à la création de valeur pour l’entreprise. Missions principales Concevoir et implémenter des solutions de data science de bout en bout pour résoudre des problématiques métier. Extraire, nettoyer et analyser de grands volumes de données, notamment à l’aide de Teradata Vantage et SQL . Construire et déployer des modèles de machine learning en Python . Exploiter des feature stores pour le développement et la mise en production des modèles. Explorer et appliquer des approches en IA générative (LLM, transformers) selon les cas d’usage. Définir des stratégies de data science alignées avec les objectifs métier et la feuille de route data de long terme. Communiquer méthodologies, résultats et recommandations à des publics variés (techniques et non techniques). Préparer et présenter des analyses et recommandations claires à différents niveaux (direction, opérationnel, technique). Collaborer avec les data engineers, analystes et experts métier pour intégrer les solutions en production. Contribuer à l’amélioration continue des outils, processus et bonnes pratiques en data science.

Contexte L'équipe du client 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 CND. Soft skills Votre esprit est rigoureux, créatif et méticuleux. Vous avez un bon esprit critique, ainsi que de bonnes capacités d'analyse des résultats et de prise de recul. Vous avez une bonne capacité à travailler en équipe, et de bonnes compétences en communication. Vous êtes pragmatique, et orienté résultat.

Secteur bancaire. Résumé Compétences techniques requises Orchestration GPU : Expérience avec des solutions d'orchestration GPU (Run.ai, ClearML, Volcano...) Containerisation : Docker, Kubernetes, OpenShift (5+ ans) Infrastructure : OpenShift, infrastructure on-premise, notions AWS/GCP Automatisation : GitLab CI/CD, Jenkins, Kestra est un + Monitoring : Prometheus, Grafana, ELK Stack Scripting : Python, Bash, Go est un + Compétences souhaitées : Expérience avec Run.ai ou KAI Scheduler serait un plus Expérience et intérêt à la gestion de plateforme en production (MCO/MCS) Connaissance des architectures IA/ML et des frameworks (Transformers, TensorFlow, PyTorch) Expérience en environnement bancaire ou secteur régulé Certification Kubernetes (CKA/CKAD) ou Openshift serait un plus Maîtrise des outils Atlassian (Jira, Wiki) Maitrise de l’agilité Soft skills Autonomie et proactivité dans un environnement complexe Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire Excellent relationnel pour accompagner les utilisateurs métier Rigueur et respect des procédures de sécurité Expérience : expérimenté ou + • Les astreintes (HNO, etc…) : oui • La possibilité de renouvellement : Oui • Type de besoin : nouvelle position • Type de projet (support / maintenance / implementation /…) : Implémentation • Type de prestation (Client / Hybrid / Remote) : Client • Nombre de jours/semaine ou par mois (à préciser : /s ou /m) chez le client : 3 jours / semaine

Notre client recherche un expert DevOps cloud qui sera intégré à une équipe ML Platform de haut niveau (chercheurs et ML Engineers) au sein d'un acteur majeur de la finance. L'objectif est de gérer la puissance de calcul ( GPU/FLOPs ) et d'industrialiser les environnements de recherche. Missions : Ingénierie du Compute & GPU Orchestrer et optimiser la puissance de calcul ( FLOPs ) mise à disposition des chercheurs. Gérer les défis liés à la stack IA sous Docker : optimisation d'images lourdes (plusieurs Go), réduction du Cold Start et configuration avancée des drivers GPU/NVIDIA. Collaborer avec les équipes SRE et Cloud transverses pour la consommation des ressources (environnement avec VPC managé). 2. Architecture Cloud Hybride & FinOps Piloter les outils d'interface permettant de basculer les calculs vers le Cloud public ( AWS ) pour gérer les pics de charge. Instaurer une culture FinOps : monitoring précis de la consommation GPU et optimisation des ressources pour garantir un ROI maximal. 3. Gouvernance et Sécurisation de la donnée Concevoir un circuit de validation automatisé pour l'export sécurisé de données propriétaires. Développer des CI/CD sécurisées capables d'analyser les dépôts de code et de gérer finement les droits d'exposition des données. Créer des environnements "Sandbox" (POC) agiles pour les besoins externes tout en maintenant l'étanchéité des assets critiques. 4. Leadership & Cadrage Technique Apporter une structure "Ops" aux travaux de recherche tout en respectant la flexibilité nécessaire aux chercheurs. Prendre du recul technique pour traiter le legacy et industrialiser les processus.

Rejoignez une équipe dédiée à la conception et au déploiement d'applications et d'outils data innovants, fiables et scalables, intégrant des algorithmes avancés de Machine Learning (ML) et d'IA Générative (LLM). Votre rôle contribuera à la transformation des plateformes technologiques en exploitant le potentiel de l'IA et de la GenAI pour identifier de nouveaux cas d'usage et optimiser des solutions pratiques. Environnement technique Langages et technologies clés : Python (expertise requise) Go (notions appréciées) PL/SQL (maîtrise requise) Technologies émergentes : Modèles de langage (LLM) Unités de traitement graphique (GPU) Méthodologie : Développement agile (analyse technique, documentation, tests, revues de code, collaboration avec les équipes infrastructure). Responsabilités principales Développement et intégration : Concevoir des applications traditionnelles intégrant des services d'IA Générative. Participer à la construction de plateformes IA scalables et applicables à divers domaines métiers. Assurer la maintenance et l'amélioration continue d'une plateforme basée sur des LLM (ex : conseil ESG). Coordination et adaptation : Travailler dans un environnement dynamique et international (équipes réparties entre plusieurs sites). Gérer les défis techniques, fonctionnels et organisationnels au quotidien. Collaborer activement dans un cycle de développement logiciel agile.

Intégrez une équipe dédiée à la conception et au déploiement d'applications data innovantes, fiables et scalables, exploitant des algorithmes de pointe en Machine Learning (ML) et IA Générative (LLM). Votre mission : contribuer à la transformation technologique en explorant le potentiel de l'IA et de la GenAI pour identifier de nouveaux cas d'usage et optimiser des solutions concrètes. Environnement technique Langages et compétences clés : Python (expertise requise) Go (notions souhaitables) PL/SQL (maîtrise requise) Technologies associées : Modèles de langage (LLM) Unités de traitement graphique (GPU) Méthodologie : Développement en mode Agile (analyse technique, documentation, tests, revues de code, collaboration avec les équipes infrastructure). Missions principales Développement et innovation : Concevoir des applications traditionnelles intégrant des services d'IA Générative. Participer à la construction de plateformes IA scalables et adaptables à divers domaines métiers. Intégrer des solutions IA robustes pour créer de la valeur ajoutée. Maintenance et amélioration : Assurer le support et l'évolution d'une plateforme basée sur des LLM (ex : outil de conseil ESG). Veiller à son disponibilité et à son enrichissement continu (nouveaux modèles, techniques, cas d'usage). Coordination et collaboration : Travailler au sein d'une équipe internationale (répartie sur plusieurs sites). Gérer les défis techniques, fonctionnels et organisationnels au quotidien. Participer activement à un cycle de développement logiciel Agile.