Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Machine Learning à Paris

Contexte Nous recherchons un(e) Data Scientist expérimenté(e) pour rejoindre un DataLab et contribuer à des projets innovants allant de la R&D jusqu’à l’industrialisation de modèles de Machine Learning. Les problématiques traitées sont à fort impact : maîtrise de la charge de sinistres, lutte contre la fraude, anticipation et gestion des risques climatiques. Profil recherché Data Scientist senior avec 5 ans minimum d’expérience , dont des projets menés jusqu’à l’industrialisation. Idéalement : connaissance du secteur Assurance / IARD , conduite du changement et accompagnement utilisateurs. Bonus : maîtrise de R, SAS, QlikSense. Modalités Démarrage : Janvier 2026 Durée : 12 mois (renouvelable)

🎯 Contexte Dans le cadre d’un projet stratégique IA Générative , notre client met en place une infrastructure Data et IA pour un programme innovant de transcription d’appels en temps réel à grande échelle. L’objectif est de créer une plateforme robuste et scalable sur GCP , capable de traiter des flux massifs de données vocales clients via des modèles Speech-to-Text et d’intégrer ces données dans les applications métiers. 🛠️ Missions principales Concevoir et déployer l’ infrastructure Data et IA sur GCP pour supporter des charges massives. Développer des pipelines de données en Python pour l’ingestion, la transformation et l’exploitation temps réel. Collaborer avec les équipes IA/ML pour l’intégration des modèles de transcription vocale (Speech-to-Text) . Garantir la scalabilité , la résilience et les performances de la plateforme. Mettre en place les bonnes pratiques de monitoring, sécurité et optimisation des coûts (FinOps). Participer aux choix techniques structurants liés à l’IA générative et aux architectures temps réel.

CONTEXTE : Experience : 6 ans et plus Métiers Fonctions : Etudes & Développement,Expert Spécialités technologiques : Intelligence artificielle, Open Source,MLOps,AI,IA generative Cette mission stratégique s’inscrit dans un programme de sécurisation et d’industrialisation des solutions d’intelligence artificielle générative et agentique. L’objectif principal est de tester, évaluer et intégrer des garde-fous (AI guardrails) dans les pipelines d’IA et environnements MLOps, afin d’assurer la robustesse, la conformité et la sécurité des applications basées sur des LLMs (Large Language Models). Le poste s’adresse à un profil senior en ingénierie IA / sécurité ML, capable d’évoluer dans un contexte international et de collaborer avec des équipes pluridisciplinaires (sécurité, conformité, data science, développement). MISSIONS Responsabilités principales 1. Évaluation et test des solutions de garde-fous IA - Identifier, tester et comparer des solutions de sécurité applicables aux LLMs et aux applications agentiques (open source et commerciales). - Mettre en place un framework de test automatisé pour mesurer la performance, la latence et la robustesse des garde-fous. - Concevoir des scénarios d’attaque avancés (prompt injection, exfiltration de données, jailbreaks) pour évaluer la résilience des modèles. - Analyser les résultats et produire des rapports d’évaluation détaillés (accuracy, intégrabilité, impact sur la performance). 2. Intégration et industrialisation - Définir des blueprints d’intégration pour l’implémentation des garde-fous dans les pipelines d’IA et environnements MLOps. - Travailler à l’intégration de ces solutions dans les workflows LLM, RAG (Retrieval-Augmented Generation) et agentiques. - Collaborer avec les équipes IA et sécurité pour assurer la cohérence technique, la scalabilité et la conformité réglementaire. - Participer à la conception de workflows sécurisés pour les environnements cloud (Azure, AWS, GCP) et hybrides. 3. Conception de scénarios d’attaque et d’évaluation - Élaborer des batteries de tests adversariaux simulant des menaces réelles. - Documenter les résultats et proposer des mécanismes de mitigation. - Contribuer à la définition d’indicateurs de sécurité mesurables pour le suivi de la performance des garde-fous. 4. Partage de connaissances et contribution stratégique - Conduire des ateliers internes et former les équipes aux meilleures pratiques de sécurité IA. - Rédiger des whitepapers techniques sur la sécurité des systèmes IA et les approches de défense proactive. - Participer à la diffusion des bonnes pratiques au sein de la communauté interne IA et sécurité. Livrables attendus - Framework de test des garde-fous IA – outils et scripts pour évaluer la performance et la robustesse des solutions. - Rapports d’évaluation détaillés – comparatifs techniques entre outils (open source / commerciaux). - Blueprints d’intégration – recommandations d’architecture pour l’intégration dans les pipelines LLM, RAG et agents. - Livrables de knowledge sharing – supports d’ateliers, documentation technique et contribution à la base de connaissances IA Sécurité. Expertise souhaitée Expertise technique - Excellente compréhension des architectures LLM (GPT, Claude, Mistral, etc.) et des frameworks d’orchestration d’agents. - Solide expérience en IA générative et sécurité des modèles : guardrails, content filtering, prompt validation, data leakage prevention. -Maîtrise des outils et langages : Python, Docker, CI/CD, APIs cloud AI (Azure, AWS, GCP). - Connaissance approfondie des environnements MLOps et des pipelines de déploiement IA sécurisés. - Expérience en vulnerability testing, tests adversariaux et robustesse des modèles. - Bonne connaissance des principes de Responsible AI, des cadres de gouvernance et du AI Act européen. - Expérience avec les workflows Asiantech AI ou similaires (design d’architectures agentiques et intégration cloud). Compétences transverses - Solides capacités de communication et de rédaction technique (en anglais et français). - Capacité à interagir avec des équipes multiculturelles et à vulgariser des concepts techniques complexes. - Sens de la rigueur scientifique, esprit d’analyse et orientation résultats. - Capacité à travailler dans des environnements complexes et soumis à des contraintes réglementaires.

CONTEXTE : Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Architecture technique, Sécurité, Méthode, Expert technique Spécialités technologiques : Infrastructure, Cloud, API, Automatisation des tests QA Au sein d’un environnement international, la mission consiste à co-définir, expérimenter et déployer un cadre de développement logiciel sécurisé (SSDLC) intégrant les apports récents de l’intelligence artificielle et de l’automatisation. Le rôle requiert une solide expérience technique, une compréhension fine du cycle de vie logiciel et une capacité à accompagner la transformation des pratiques d’ingénierie logicielle dans un contexte complexe et distribué. MISSIONS : Responsabilités principales 1. Co-définition et consolidation du SSDLC - Collaborer avec les équipes sécurité, développement et architecture pour co-construire le futur cadre SSDLC. - Intégrer des outils d’assistance au codage (Copilot, etc.) et des pratiques de sécurité automatisées dans les différentes phases du cycle. - Définir les contrôles de sécurité et mécanismes de validation pour le code généré par IA. - Rédiger la documentation, les playbooks et supports de formation pour faciliter l’adoption du SSDLC.* - Contribuer à l’amélioration continue des processus de développement et de validation. 2. Expérimentation et innovation autour de l’IA et des agents logiciels - Piloter des proof-of-concepts sur les assistants de codage, la génération de code et les workflows agentiques. - Concevoir et exécuter des expérimentations pour mesurer les gains de productivité, l’impact sur la qualité du code et les implications sécurité - Construire des prototypes intégrant l’IA dans tout le cycle de développement (planification, codage, test, déploiement, maintenance). - Analyser les données issues de ces expérimentations et formuler des recommandations stratégiques. - Participer activement à la communauté interne des développeurs IA et au partage de connaissances. 3. Évolution et support des plateformes internes - Faire évoluer l’assistant de code interne en y intégrant des fonctionnalités avancées et des garde-fous de sécurité. - Intégrer les outils dans les IDE et pipelines CI/CD existants pour une adoption fluide. - Contribuer à l’évolution de la plateforme d’orchestration de sécurité : détection de vulnérabilités, automatisation des tests, Intégration IA. - Développer des mécanismes d’évaluation automatisée de la qualité du code et des tableaux de bord d’excellence technique. - Collaborer avec les équipes cloud et sécurité pour aligner les solutions sur les standards internes (AWS, Azure, Kubernetes, OpenShift/RedHat). Expertise souhaitée - Excellente maîtrise du développement web moderne (JavaScript/TypeScript, Python, Node.js, React/Vue/Angular). - Connaissance approfondie de plusieurs langages (Java, Go, C#, etc.) et des architectures microservices et cloud-native. - Maîtrise des pipelines CI/CD, du déploiement sur AWS et Azure, de la containerisation (Kubernetes, OpenShift) et de l’Infrastructure as Code. - Expérience avec les outils de sécurité : SAST/DAST, gestion des dépendances et des secrets, pratiques de codage sécurisé. - Familiarité avec les cadres de sécurité (NIST, OWASP SAMM, ISO 27001) et les outils de productivité développeur. - Connaissance pratique des LLM, frameworks d’agents IA, prompt engineering, et intégration de modèles via API. - Expertise ML appliquée à l’ingénierie logicielle (détection de vulnérabilités, analyse de code, scoring de qualité). - Compétences fonctionnelles et comportementales Une certification QA constitue un atout. Profil recherché - Tech Lead ou Expert Software Engineering avec une solide expérience du développement sécurisé et de l’intégration de l’IA dans les pratiques d’ingénierie. - Familiarité avec les outils d’assistance au développement (Copilot, CodeWhisperer, etc.). - Expérience dans la conception d’applications, le déploiement et la gestion du cycle de vie logiciel complet. - Capacité à interagir avec de multiples parties prenantes, à la croisée du développement, de la recherche et de la sécurité. Compétences Technologies et Outils Redhat JavaScript Kubernetes C# Angular AWS React Python CI/CD TypeScript Azure JS Méthodes / Normes ISO 27001