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

Concevoir, développer et industrialiser des modèles de Machine Learning et d’IA, du prototype à la production Construire et maintenir les pipelines de données et de MLOps (entraînement, évaluation, déploiement) Participer à l’architecture et au développement des produits IA (plateforme MLOps, solutions LLM comme RAGGA, GPT interne) Garantir la scalabilité, la robustesse et la performance des solutions IA Assurer la qualité du code via des tests automatisés, des revues et du monitoring Participer à la CI/CD sur GCP et GitHub selon les pratiques DevOps/MLOps Documenter les modèles, pipelines et configurations Gérer le cycle de vie complet des modèles (build & run)

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

En tant que BI engineer Looker/LookML, vous serez en charge de concevoir, développer et d'optimiser des solutions de reporting adaptées aux besoins de nos différents métiers. Votre expertise avancée en LookML/Looker, vos connaissances et compétences sur d'autres outils de visualisation telles que MicroStrategy et/ou QlikView, combinée à une solide maîtrise de SQL, sera un atout essentiel pour réussir dans ce rôle. Ø Missions principales : · Concevoir, développer et maintenir les modèles de données et couche sémantique dans LookML. · Concevoir et développer des tableaux de bord et rapports à l'aide des outils Looker, MicroStrategy et QlikView. · Intégrer différentes sources de données. · Collaborer avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins et les traduire en solutions de reporting performantes. · Assurer la maintenance, la résilience et l'évolution des solutions existantes. · Effectuer les recettes techniques et fonctionnelles des traitements développés. · Mettre en place des mécanismes de monitoring pour assurer le bon fonctionnement et la fiabilité des solutions. · Participer à l'optimisation des modèles de données et à la création d'infrastructures de reporting. · Garantir la qualité, la fiabilité et la précision des données présentées. · Rédiger les livrables et la documentation technique associée pour faciliter la pérennité et la transmission des connaissances. · Participer à la gouvernance des couches sémantiques et des reportings. · Former les utilisateurs finaux et leur fournir un support technique lorsque nécessaire.

Qui sommes-nous ? Clostera est une société de conseil & intégration de solutions IT à taille humaine et localisée à Paris, résolument tournée vers l'humain et l’innovation : l’innovation génératrice de valeur ! CLOSTERA place le bien-être de ses CONSULTANTS au cœur de la stratégie de réussite des projets IT sur lesquels nous intervenons au travers d’une approche « employee centric » individualisée. Nos domaines d’expertise : Cloud et Infrastructures Systèmes, Réseaux & Cybersécurité ; Service Management & ITSM ; Project management ; Data & IA ; Services Applicatifs métiers & Digitaux. Rejoignez nous ! Aujourd’hui, nous recherchons un(e) Développeur DBA / Javascript / Data engineer / data analyst pour intervenir sur une mission stratégique au sein de la Direction Infrastructure d’un grand acteur de la distribution. Ce que vous ferez : Rattaché(e) à l’équipe Performance Opérationnelle , vous contribuerez à la mise à disposition et à l’exploitation des indicateurs de performance et rapports de production pour l’ensemble des départements de la Direction Infrastructure . Vos missions principales seront : Collecter, consolider et fiabiliser les données de production et d’exploitation IT ; Concevoir et automatiser des tableaux de bord et rapports de performance destinés aux managers et directions opérationnelles ; Analyser les indicateurs pour mesurer les résultats versus les objectifs stratégiques de la direction ; Identifier les leviers d’ amélioration de la performance et de la qualité de service ; Accompagner les équipes techniques dans la mise en place de plans d’action pour optimiser les opérations ; Participer à l’évolution des outils de reporting, d’analyse et de suivi de la performance. Ce rôle clé vous permettra de contribuer activement à la transformation et à l’excellence opérationnelle des infrastructures IT, au service de la performance globale des métiers de notre client.

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).

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.

Métier : Études & Développement Fonction : Ingénieur Spécialités technologiques : Monitoring, RGPD, Automatisation des tests, Versionning et Gestion de configuration, ML Type de facturation : Assistance Technique (taux journalier) Compétences Techniques : GIT, GitHub, CI/CD Description et livrables : Rôle d’un(e) ingénieur(e) IA / ML Ops senior : gestion du portefeuille de cas d’usage d’IA (ML, Deep Learning, IA Générative, Agentique) pour plusieurs départements. Interlocuteur référent IA : communication avec chefs de projets, développeurs, architectes, métiers et partenaires internes/externes. Support aux directions : cadrage des cas d’usage, traduction des besoins métiers en spécifications techniques. Contributions à la modélisation : assurer performance, robustesse, explicabilité, conformité des modèles, et leur industrialisation. Mise en place de bonnes pratiques : Feature Engineering, validation de données, challenges aux approches Data Science, pilotage de l’industrialisation et déploiement des modèles. Gestion du cadre ML Ops : reproductibilité, versioning, automatisation, gouvernance, architecture modulaire, mutualisation des solutions. Construction et déploiement des pipelines, CI/CD, monitoring, respect des normes RGPD et réglementaires. Organisation et diffusion des bonnes pratiques : gestion du code, qualité, tests, ML Ops, sécurité, gouvernance, documentation et traçabilité. Validation et audit : contrôle de la qualité des modèles et livrables avant mise en production, validation technique auprès des instances. Encadrement et montée en compétences des juniors : formation, accompagnement et vulgarisation des concepts IA auprès des métiers. Veille technologique : recherche et proposition de nouvelles architectures et outils IA en phase avec les évolutions réglementaires et les enjeux responsables.

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…)

Descriptif du poste Dans le cadre de l'accélération de l'IA d'une grande banque commerciale en France, au sein de l'IA Factory, nous recherchons un ML Engineer pour permettre la mise en production des algorithmes élaborés par les Data Scientists. Objectifs de la Mission Contribuer à la mise en production d'algorithmes de Machine Learning Optimiser le déploiement et le cycle de vie des modèles IA Compétences et Qualités Attendues Compétences DevOps : GitLab Gitlab-CI Docker Pipeline CICD Services cloud Python Outils de code quality : Ruff Black MyPy Sonarqube

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

VOTRE QUOTIDIEN RESSEMBLERA A… Vous rejoignez notre client au sein d'une équipe de spécialistes et interviendrez sur des sujets variés (risques, fraudes, commerce, etc.). Dans le cadre de votre mission, vous serez en charge de : Analyser les données Créer et utiliser des modèles mathématiques et de Machine Learning Environnement Technique : Python, R, ML Le poste est basé à Nantes (44) . Dans le cadre de vos fonctions, vous pourrez bénéficier de 1 jour de télétravail par semaine après votre période d'intégration.

Je recherche un Azure Cloud Administrateur et Architectl pour l'un de mes clients. Profil recherché: Seniorité recherchée : 8 - 10 ans min Maîtrise d'Azure Excellente maîtrise d'Iac et Terraform Excellente maîtrise de l'IA et de Marchine Learning en utilisant Azure La mission: Démarrage: Asap Durée: Mission longue sur un schéma de 6 mois renouvelables sur plusieurs années Localisation: Ile-de-France Langue: Français et anglais impératif Fréquence: 3 jours sur site et 2 jours de remote Si vous êtes intéressé ou connaissez des personnes qui pourraient l’être, merci de m’envoyer votre/ leur candidature à mon adresse email ci-jointe.

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 ML Engineer confirmé pour une mission de 3 à 6 mois au sein de l’entité Data Analyse & Data Science de la Data Factory Omnicanal. Objectif : accompagner la montée en puissance des cas d’usage marketing via l’IA, tout en respectant la stratégie de jeu responsable, avec un fort focus sur l’industrialisation et la robustesse des modèles ML. Missions principales Le/la ML Engineer interviendra notamment sur : Migration de l’existant Data Science d’Hadoop vers AWS S3 et Dataiku Portage, optimisation et industrialisation des pipelines de données Mise en place et suivi des bonnes pratiques MLOps (CI/CD, monitoring, amélioration continue) Développement et déploiement de modèles ML avancés adaptés aux enjeux marketing digital Documentation et partage de bonnes pratiques Infos pratiques 📍 Lieu : île de France – 2 jours de TT / semaine 📅 Démarrage : 29/09/2025

Définir l’architecture et développer les composants nécessaires à la mise à disposition homogène des modèles LLM. Développer des solutions pour qualifier, exposer et instancier les modèles, en assurant leur supervision. Assister les squads métiers sur la conception des solutions bancaires en utilisant les outils développés par la squad socle. Contribuer au suivi de production et à la résolution des incidents. Prendre en charge des tickets de développement et de support. Être force de proposition pour l’amélioration continue des produits, dans le respect des normes d’architecture du SI.