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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).

CONTEXTE Experience : 6 ans et plus Métiers Fonctions : Etudes & Développement, Ingénieur Spécialités technologiques : Versionning, Gestion de configuration ML, Monitoring, RGPD, Automatisation des test Compétences Technologies et Outils GitHub CI/CD GIT MISSIONS En tant qu’ingénieur(e) IA / ML Ops senior, vos principales missions sont de : - Gérer le portefeuille de cas d’usage d’IA (ML/deeplearning, IA Gen, agentique) pour un ou plusieurs départements. - Être le référent IA auprès de vos différents interlocuteurs : chef de projets, développeurs, architectes, métiers, partenaires internes et externes. - Accompagner les directions dans le cadrage de leurs cas d’usage et traduire les besoins métiers en spécifications techniques. - Contribuer à la modélisation de votre portefeuille de cas d’usage : - S’assurer que les modèles développés respectent les standards de performance, robustesse, explicabilité et conformité. Garantir que les modèles / cas d’usage développés soient parfaitement industrialisables. - Mettre en place les bonnes pratiques, méthodes de Feature Engineering et de validation des données. - Challenger les approches proposées par les Data Scientists. - Piloter l’industrialisation et le déploiement des modèles IA - Définir et appliquer le cadre ML Ops du groupe : reproductibilité, versioning, automatisation des tests, gouvernance des modèles - Concevoir des architectures IA modulaires, en évaluant en amont ce qui a déjà été développé et en favorisant la mutualisation plutôt que le redéveloppement systématique. Travailler en collaboration étroite avec les autres directions IA pour harmoniser les choix technologiques et accélérer l’industrialisation. - Construire et implémenter les pipelines, CI/CD, monitoring. - S’assurer de la conformité avec les normes internes techniques et réglementaires (cadre normatif / IA act / RGPD). - Garantir la qualité et la conformité - Structurer et diffuser les bonnes pratiques : organisation du code / worflow Git, qualité et tests, ML Ops et reproductibilité (tracking, versioning, CI/CD, orchestration, infra as code, …), sécurité, gouvernance et réutilisabilité, « definition of done », règles d’usage de GitHub Copilot - Auditer et valider les modèles / cas d’usage développés. - Garantir la qualité et la conformité des livrables avant mise en production. - Etablir la traçabilité : documentation, métadonnées, suivi des performances. - Être le point de contact technique privilégié pour les instances de validation. - Encadrer et accompagner les juniors et les collaborateurs dans le domaine de l’IA. - Organiser la montée en compétence progressive et objectivée des juniors. - Jouer un rôle de pédagogue vis-à-vis des métiers pour vulgariser les concepts, les choix technologiques et assurer leur adhésion. - Assurer une veille technologique active sur les outils, frameworks, et paradigmes IA. Proposer de nouvelles solutions / architectures adaptées aux besoins métiers. - Usage Interne / Internal Use - Anticiper les évolutions des réglementations et intégrer les enjeux de responsabilité de l’IA.

Redlab cherche un Leader technique de l’Usine IA de son client Il définit l’architecture des solutions IA/ML/LLM, organise les équipes techniques, garantit sécurité, performance et conformité (RGPD, AI Act). Missions clés Piloter les équipes techniques IA (développeurs, data scientists, ingénieurs). Concevoir des architectures scalables (microservices, event-driven). Encadrer l’industrialisation IA/ML/LLM (MLOps, GPU, cloud). Optimiser les processus métiers (AS-IS / TO-BE, BPMN). Coordonner les parties prenantes (métier, DSI, RSSI).

Nous recherchons un Platform Engineer Kubernetes senior , orienté Data , pour concevoir, industrialiser et opérer une plateforme Kubernetes from scratch dans un contexte bancaire critique . Le rôle est plateforme & RUN , avec une approche GitOps stricte : Git est l’unique source de vérité, aucune intervention manuelle en production . Vos missions principales : Conception et déploiement de clusters Kubernetes from scratch (cloud et/ou on-prem) Mise en œuvre et exploitation en GitOps (ArgoCD / FluxCD) Industrialisation de plateformes data sur Kubernetes (batch, ML, analytique) Sécurisation de la plateforme (SSO, gestion des secrets, RBAC, Vault) Mise en place du monitoring, de la résilience et du scaling Exploitation et RUN en environnement bancaire (SLA, ITIL, MCO)

Nous recherchons un expert opérationnel en cybersécurité pour accompagner l’évolution d’un socle technique GenAI dans un environnement Cloud et IA. La mission consiste à sécuriser des solutions basées sur Microsoft 365, Azure Cognitive Services, Copilot, Fabric, Power Platform, Azure ML , ainsi que des plateformes data/AI (Snowflake, Databricks, MS Fabric). Périmètre de la mission Assistance sécurité sur les projets GenAI (architecture, normes, standards). Sécurisation des implémentations et usages des services Cloud & IA. Production documentaire sécurité : dossiers de sécurité, blueprints, analyses de risques, recommandations d’architecture. Revue sécurité du code et intégration DevSecOps. Déclinaison sécurité des User Stories et reporting. Environnement Agile / anglophone. Compétences techniques requises Sécurité opérationnelle Microsoft : Microsoft 365 , Azure Cognitive Services , Copilot , Fabric , Power Platform , Azure ML . DevSecOps : CI/CD sécurisés, IaC (Terraform, Bicep), Sentinel, Defender for Cloud, Purview. Sécurisation Azure : tenants, subscriptions, RBAC, MFA, Conditional Access, PIM. Clouds : MS Azure (impératif), AWS (apprécié). Scripting & automatisation : PowerShell, Python ; analyse de logs, contrôles de sécurité automatisés. Anglais opérationnel. Livrables attendus Dossiers de sécurité & blueprints (analyse de risques, contre-mesures). Exigences & spécifications sécurité dérivées des User Stories. Revue sécurité du code / recommandations DevSecOps. Chapitres sécurité dans la documentation projet (DAT, DAH, LLD/HLD). Reporting & KPI.

Je recherche pour un de mes clients dans le domaine de la banque/Assurance un techLead IA : Mission Définir les standards, frameworks et guidelines pour la mise en production des modèles IA/ML sur GCP. Concevoir et superviser la mise en place de pipelines MLOps automatisés et scalables (Vertex AI, Cloud Functions, BigQuery, etc.). Encadrer les ingénieurs dans la réalisation des pipelines et des intégrations. Industrialiser et monitorer des chatbots IA et applications LLM en production. Mettre en place une démarche CI/CD & ML Collaborer avec les architectes cloud et équipes sécurité pour fiabiliser l’infrastructure IA. Assurer la performance, la conformité et la sécurité des solutions mises en production. Contribuer à la veille technologique IA/MLOps et à l’adoption de nouveaux outils (LangChain, MLFlow, Vertex Pipelines, etc.). Profil recherché Expérience : confirmé Expertise démontrée sur GCP et sa stack IA/ML (Vertex AI, GKE, Dataflow, BigQuery). Expérience confirmée en design d’architectures IA/ML et en gouvernance MLOps (mise en place de frameworks, monitoring, CI/CD ML). Maîtrise des environnements LLMs et des solutions de productionisation de modèles conversationnels (chatbots, agents IA). Leadership technique : accompagnement d’équipes, code review, standardisation, montée en compétence. Capacités de communication et de vulgarisation auprès des équipes techniques et métiers. Anglais professionnel (projets internationaux). Stack & environnement technique Cloud : Google Cloud Platform (GCP), Vertex AI, GKE, BigQuery, Dataflow Langages : Python (expertise requise), YAML, SQL Outils MLOps : MLFlow, Kubeflow, Vertex Pipelines, Airflow CI/CD : GitLab CI, Cloud Build, Terraform LLMs : OpenAI API, Vertex AI LLM, LangChain, HuggingFace Transformers Monitoring & Observabilité : Prometheus, Grafana, Cloud Monitoring Méthodologie : Agile / Scrum

Intégré(e) aux équipes Data (Data Engineers, Data Scientists, équipes Produit), vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne data & IA , de la construction des pipelines jusqu’à la mise en production et au suivi des modèles. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des pipelines data robustes (batch et streaming) Préparer, transformer et structurer les données pour les cas d’usage IA Entraîner, évaluer et industrialiser des modèles de Machine Learning Mettre en place le monitoring des données et des modèles Garantir la qualité, la traçabilité et la fiabilité des traitements Collaborer étroitement avec les Data Scientists et équipes produit 🛠️ Industrialisation & MLOps Mise en place des bonnes pratiques de versioning et CI/CD Industrialisation des pipelines et des modèles Contribution à la documentation technique Amélioration continue des performances et de la maintenabilité Participation aux phases de déploiement et de stabilisation

Redlab cherche pour le compte d'un grand acteur public , un développeur fullstack IA Rôle Conçoit des applications end-to-end intégrant des modèles IA (ML, NLP, LLM). Profil polyvalent : front + back + intégration IA + CI/CD + cloud. Missions clés Développer interfaces front React/Vue/Angular. Concevoir API backend (Node.js, Python, Java, C#). Intégrer des modèles IA via microservices. Déployer en cloud (AWS/GCP/Azure/Outscale). Assurer tests, monitoring, Documentation détaillée Assurer une bonne qualité de code

Bonjour, Pour le compte de notre client nous recherchons un Data Scientist 👽. Contexte Notre client a misé sur une plateforme Big Data sur Microsoft Azure pour centraliser ses flux data, stocker des pétaoctets de données dans des Data Lakes et industrialiser des cas d’usage IA stratégiques. La Data Science joue un rôle clé, notamment dans les projets de maintenance prédictive, d’information voyageurs et d’optimisation opérationnelle. Missions principales Développer des modèles de Machine Learning et d’IA sur des volumes massifs de données stockées sur Azure (Data Lake, Data Factory, Databricks). Construire des features temporelles , utiliser des séries temporelles ou des méthodes statistiques avancées pour modéliser des phénomènes (ex : retards, maintenance). Analyser les données météorologiques, de trafic, IoT, capteurs ou autres sources pour créer des prédictions (ex : retards, pannes) ou des systèmes d’alerte. Industrialiser les pipelines d’entrainement et d’inférence sur Azure (notamment via Azure Databricks, Azure ML, etc.). Monitorer les performances des modèles, mettre en place des métriques qualité, des alertes, des feedback loops. Collaborer avec les équipes infrastructure / Data Engineering pour garantir la scalabilité et la gouvernance des flux data. Accompagner les équipes métier (opération, maintenance, transport, marketing) dans l’exploitation des modèles prédictifs. Documenter les modèles, écrire des rapports, créer des visualisations et restituer les résultats de manière pédagogique. Cloud Azure : Data Lake, Data Factory, Databricks. Big Data : Spark (Scala ou Python) pour traitement distribué. Langages : Python (pandas, scikit-learn, ML frameworks), SQL / T-SQL. Machine Learning / IA : régression, classification, séries temporelles, modèles statistiques, ou algorithmes supervisés / non supervisés. Data Engineering / Pipeline : connaissance des pipelines ETL/ELT, ingestion de données, feature engineering. MLOps : pipelines de déploiement, scoring, orchestration, monitoring, versioning des modèles. Gouvernance des données : qualité, sécurité, catalogage. Architecture des données : conception de schémas, datalakes, modélisation. Compétences transverses Esprit analytique et méthodique . Capacité à vulgariser des concepts complexes auprès des équipes métier. Autonomie, rigueur, curiosité et force de proposition. Aisance relationnelle et collaboration interdisciplinaire (Data, produit, exploitation). Capacité à prioriser et structurer le travail sur des sujets long terme. Profil recherché Formation : Bac+5 (informatique, data, maths, statistique, IA…). Expérience : minimum 3 à 6 ans en data science / machine learning, idéalement sur des environnements cloud / Big Data. Langues : bon niveau d’anglais technique. Atout : expérience antérieure dans le transport, l’IoT, la maintenance, ou de lourdes infrastructures data.

Dans un contexte de scale et de renforcement de la roadmap , tu rejoins l’équipe Platform pour concevoir et faire évoluer une Media API stratégique. L’objectif : unifier l’accès aux caméras, flux vidéo/images et transformations média , dans un environnement IoT + serverless , sécurisé et scalable. Media API & Serverless Concevoir et développer une Media API pour interagir avec des caméras (IoT / Edge). Implémenter une architecture API Gateway on top of AWS Step Functions . Créer des endpoints manquants qui ne sont pas couverts par les APIs existantes. Unifier l’accès : caméras images flux vidéo transformations média (processing, déclenchements, workflows) Architecture & Platform Participer aux choix d’architecture cloud (patterns serverless, event-driven). Garantir scalabilité, sécurité et résilience des services. Travailler main dans la main avec les équipes Cloud, Data/ML, Produit et IoT . Sécurité & fiabilité Implémenter une approche Security by design : IAM / permissions secrets management politiques réseau Contribuer à la mise en place de : monitoring & observabilité runbooks gestion des incidents Automatisation Infrastructure as Code (Terraform ou CDK). CI/CD unifié et industrialisé. Participation à l’amélioration continue de la platform.

Ce rôle de Data Scientist est une nouvelle création de poste, avec un démarrage envisagé en janvier 2026 . Le Data Scientist rejoindra l'équipe pour travailler sur des projets d'analyse de données, d'apprentissage automatique (Machine Learning - ML), de collecte de données et de développement d'applications/solutions. Les principales responsabilités incluent : L'analyse approfondie de la donnée. La récolte et le traitement des jeux de données. Le développement et l'implémentation de modèles de Machine Learning. Le déploiement des solutions développées.

Nous recherchons un Expert Genesys capable de concevoir, intégrer et optimiser des solutions de centre de contacts (Genesys Cloud / PureConnect / Enterprise), avec une forte orientation IA / GenAI : chatbots, NLP, assistants virtuels, routage prédictif, automatisation intelligente. Missions principales Concevoir et optimiser les parcours clients, flux IVR, routage omnicanal et workflows automatisés. Intégrer Genesys avec la téléphonie, les CRM et les plateformes d’IA (Google, Azure, IBM Watson…). Déployer et améliorer des chatbots, assistants virtuels, algorithmes de ML et solutions de routage prédictif. Piloter des initiatives d’innovation IA (nouveaux modules, fonctionnalités, automatisations). Suivre les KPI, analyser les performances et optimiser les modèles IA. Accompagner plusieurs pays dans la transformation des centres de contacts. Assurer formation, documentation et transfert de compétences aux équipes locales. Garantir conformité, sécurité et standards globaux.

En tant que Tech Lead Python & IA, vous avez la responsabilité de porter la vision technique découlant de la stratégie business, de s'assurer de sa mise en œuvre dans le respect des meilleures pratiques de qualité, de sécurité, de maintenabilité et de scalabilité. Vous encadrez une équipe agile composée de DevOps, développeurs backend et ML Engineers qui travaillent au développement et au déploiement d'applications métiers pour couvrir le parcours du réassureur augmenté, en utilisant l'IA, et plus particulièrement la GenAI. Vos missions : Définir la stratégie technique, alignée sur la stratégie business, et être capable de la défendre auprès de toutes les parties prenantes Être le garant de la qualité, de la sécurité, de la maintenabilité et de la scalabilité des applications développées Encadrer, accompagner et être le référent de l'équipe technique Appliquer et diffuser les bonnes pratiques de développement et de DevOps Assurer la veille technique et être force de proposition pour rester à l'état de l'art Collaborer efficacement avec les départements métiers, développer l'acculturation aux nouvelles technologies que vous utilisez pour maximiser leur adoption à travers la conduite du changement

Dans le cadre d’un vaste programme de transformation du service client à l’échelle internationale, l’organisation souhaite renforcer ses capacités en matière d’automatisation intelligente et d’expérience omnicanale. Le prestataire interviendra en tant qu’expert Genesys pour accompagner les différentes entités dans la modernisation de leurs centres de contact, en intégrant des fonctionnalités avancées basées sur l’IA et le machine learning. L’objectif est de concevoir des parcours clients plus fluides, d’optimiser le routage des interactions, de réduire les temps de traitement et d’accroître la qualité de service tout en garantissant une cohérence globale entre les pays. La mission s’inscrit dans un contexte multiculturel exigeant, avec un fort niveau d’innovation et une volonté d’industrialiser l’usage de l’IA dans les interactions clients.

Consultant Expert SAP CO (PC / PA) – Projets & Roll-Out – Paris / Remote 📍 Localisation : 3 jours sur site / 2 jours remote ✈️ Déplacements potentiels : USA (en fonction des projets) 🚀 Démarrage : ASAP ⏳ Durée : Mission longue 🔎 Statut : Freelance uniquement 🌐 Langue : Anglais courant (Espagnol = plus, non obligatoire) Nous recherchons un Consultant SAP CO Expert (périmètre CO PC / CO PA , ML apprécié) pour intervenir sur différents projets et roll-out internationaux au sein d’un grand groupe industriel. Le consultant interviendra sur un périmètre mêlant ECC et S/4HANA , principalement sur des projets d’évolution, de déploiement et de mise en place de solutions nouvelles au sein des filiales du groupe. Une part très limitée de RUN est à prévoir. Contexte international & anglophone avec exposition aux équipes globales.