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Dans le cadre d’un projet autour de l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle, nous recherchons un Machine Learning Engineer capable de concevoir et déployer des solutions basées sur des LLM et architectures RAG dans un environnement Google Cloud Platform . Le consultant interviendra sur la conception, le développement et la mise en production de solutions d’IA intégrées dans des applications métiers. Missions : Conception et développement de solutions basées sur LLM et RAG Développement et optimisation de modèles de Machine Learning Mise en place de pipelines MLOps Mise en production de modèles ML et GenAI Déploiement de services ML dans un environnement GCP Développement d’API d’inférence et intégration dans des applications métiers Collaboration avec les équipes data, cloud et engineering Compétences techniques Machine Learning / GenAI Python TensorFlow / PyTorch ou équivalent LLM RAG LangChain ou frameworks similaires Cloud & Infrastructure Google Cloud Platform Vertex AI BigQuery Cloud Run ou GKE MLOps Docker Kubernetes CI/CD

Contexte de la mission Ce profil senior jouera un rôle stratégique et opérationnel en tant que pont entre l’ Intelligence Artificielle (IA) Fet et les Directions métiers , afin d’assurer une coordination efficace avec les Services Support concernés. Détection et Cadrage Accélérer l’identification des besoins métiers et repérer les opportunités de projets IA à forte valeur ajoutée, en vue de les relayer à l’ IA Factory . Acculturation Sensibiliser et former les Chefs de Projet (CP) et Product Owners (PO) des directions opérationnelles aux enjeux et aux capacités de l’IA. Accompagnement Opérationnel Soutenir et sécuriser le développement ainsi que le déploiement des solutions IA au sein des équipes concernées. Levée de Freins Identifier les obstacles à l’appropriation des outils IA par les utilisateurs finaux et proposer des plans d’action correctifs adaptés. Synergies et Collaboration Favoriser le développement de synergies efficaces entre l’ IA Factory et les directions opérationnelles afin de maximiser la performance collective. Production de Documents Rédiger des études d’opportunités, élaborer des schémas fonctionnels, concevoir des solutions technologiques, rédiger des cahiers des charges, et préparer des comptes rendus synthétiques.

Data Scientist IA GEN, Python, Machine Learning, Prompt engineering, MLOPS Nantes (2 jours TT) - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Notre client attend de la candidature que vous proposerez : - qu'elle soit autonome sur l'IA Gen (prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails) - qu'elle dispose d'une expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur) Enfin qu'elle ait : - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch

🎯 Nous recherchons un(e) Consultant(e) Senior en Intelligence Artificielle / Machine Learning pour accompagner des Business Units dans la conception, le développement et l’industrialisation de solutions IA appliquées aux enjeux énergétiques et de décarbonation. 🔍 Contexte de la mission Vous interviendrez sur des projets IA à destination de différents segments énergie (bâtiments, sites industriels, réseaux, production), avec pour objectif de : optimiser la performance énergétique, réduire l’empreinte carbone, transformer des problématiques opérationnelles en produits IA robustes et industrialisés . Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes métier, Data Science et IT , et contribuerez à l’intégration des solutions au sein d’une plateforme data groupe. 🛠️ Missions Vos principales responsabilités seront : Concevoir, développer et déployer des solutions IA / Machine Learning scalables et exploitables en production Transformer des problématiques métier liées à l’énergie en solutions IA concrètes et mesurables Industrialiser les modèles (du POC à la production) en garantissant la qualité des données, la robustesse et la maintenabilité Construire et maintenir une bibliothèque de composants IA explicables et réutilisables , intégrée à la plateforme data groupe Piloter des projets de bout en bout : cadrage, développement, déploiement, mesure d’impact Produire la documentation nécessaire (blueprints, guides, playbooks) afin de faciliter la réutilisation des solutions Faciliter la collaboration entre les différentes parties prenantes (Business Units, équipes Data, IT, fonctions centrales)

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences demandées : - Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

Dans le cadre d’un programme stratégique pour un grand compte du secteur bancaire , vous intégrerez une équipe en charge d’une plateforme de Log as a Service , en pleine évolution vers de l’ observabilité intelligente . L’objectif est d’exploiter les données de logs à grande échelle afin d’améliorer la gestion des incidents , la détection d’anomalies et la performance des systèmes IT grâce à l’intelligence artificielle. Vos missions : Développer des agents intelligents pour l’analyse automatisée des logs Concevoir et implémenter des use cases IA appliqués à la production IT Participer à la mise en place de solutions de détection d’anomalies Exploiter les données issues de la plateforme d’observabilité Contribuer au développement backend en Python Collaborer avec les équipes techniques pour intégrer les solutions en production Participer à des travaux exploratoires sur des sujets innovants autour de l’IA

Contexte Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un Data Scientist senior spécialisé en Deep Learning et NLP , avec une expérience significative dans le secteur retail . Mission longue durée : 12 mois renouvelables . Missions Concevoir, développer et optimiser des modèles de Deep Learning (PyTorch) appliqués à des cas d’usage retail Travailler sur des problématiques avancées de : Learning to Rank (LTR) Ranking / systèmes de recommandation Génération d’embeddings Fine-tuner et adapter des modèles existants : LLM (Large Language Models) autres modèles NLP Explorer, analyser et valoriser des données complexes pour améliorer la performance des modèles Réaliser des PoC / MVP pour valider les approches techniques Participer à l’industrialisation et à l’amélioration continue des modèles Collaborer avec les équipes métiers et techniques (Data, Produit, IT) Environnement technique Python (expert) Machine Learning / Deep Learning PyTorch NLP / LLM Google Cloud Platform (GCP) Soft skills Esprit analytique et orienté résultats Capacité à travailler en équipe transverse Autonomie et capacité à proposer des solutions Bonne communication

Nous recherchons un(e) AI Engineer hands-on pour concevoir, développer et déployer des solutions d’Intelligence Artificielle et d’IA générative à l’échelle du Groupe. Vous interviendrez sur des projets à fort impact métier autour des LLM, copilotes, agents intelligents et solutions d’automatisation , avec un focus sur le développement concret et la mise en production. Dans ce cadre, vous serez responsable de la conception et du déploiement de solutions GenAI (LLM, RAG, agents), du développement d’applications IA robustes en Python , ainsi que de leur intégration aux systèmes et données de l’entreprise (API, bases de données, outils métiers). Vous contribuerez également à la mise en place et à la gestion des API Data/IA, ainsi qu’au maintien d’un registre de modèles (MLflow). Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Data Science, Data Engineering et Plateforme afin d’industrialiser les modèles et garantir leur mise en production dans des environnements fiables et performants. Vous serez également impliqué(e) dans le monitoring, l’optimisation continue des solutions et le respect des standards de sécurité, de gouvernance des données et de conformité réglementaire (notamment AI Act). En lien avec les équipes métiers, vous participerez à l’identification et à la co-construction de cas d’usage IA à forte valeur ajoutée.

Contexte du poste Dans un environnement technologique en forte croissance, vous intervenez sur le développement et l’industrialisation de solutions d’Intelligence Artificielle. Les produits évoluent rapidement et nécessitent une forte capacité d’adaptation, de structuration et d’industrialisation des modèles. Objectif Concevoir, développer et déployer des solutions AI/ML robustes et scalables, tout en assurant leur intégration dans une chaîne CI/CD moderne et une plateforme MLOps structurée. Missions principalesDéveloppement & Industrialisation IA Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et solutions basées sur les LLM Implémenter des composants AI/ML (fonctions, classes, tests automatisés) Participer à la conception d’architectures orientées Data & IA Assurer le passage du prototype à la production MLOps & Data Engineering Construire et maintenir les pipelines d’entraînement, d’évaluation et de déploiement Automatiser les workflows via Github Actions Mettre en œuvre les bonnes pratiques CI/CD et DevOps Assurer le monitoring, la performance et la scalabilité des modèles Qualité & Documentation Garantir la qualité du code (tests unitaires, intégration) Réaliser des revues de code Documenter les développements et configurations (Github / Gitbook) Assurer le suivi du cycle de vie complet des modèles (build & run) Environnement technique Python (impératif), Github Actions (impératif), LangChain (souhaitable), GCP, Kubernetes, Kafka, Terraform, bases SQL/NoSQL.

Contexte du poste : Nous recherchons un Data Scientist confirmé, expert en Python et en Data Learning, pour intervenir sur un projet d’évolution d’outils d’Event Management vers une plateforme intégrant des capacités avancées d’AIOps. L’objectif est de renforcer l’automatisation, la corrélation d’incidents et la prédiction au sein d’un environnement de supervision IT. Missions principales : - Participer à la migration d’un outil d’Event Management vers une solution intégrant des modules AIOps. - Analyser les événements et concevoir des modèles de corrélation permettant d’identifier, regrouper et prioriser les incidents. - Développer des modèles de Data Learning / Machine Learning pour améliorer la détection et la prédiction d’incidents. - Implémenter des scripts d’auto‑remédiation et des mécanismes intelligents de traitement d’alertes. - Créer, enrichir et intégrer des situations / patterns d’événements dans la plateforme AIOps. - Collaborer avec les équipes d’exploitation, d’architecture et de développement pour assurer une intégration fluide des modèles. - Contribuer à l’évolution continue des outils et pipelines IA/ML.

Objet : Appel d'offres pour un(e) Data Scientist spécialisé(e) en Computer Vision - Alsace Notre entreprise, leader dans l'accompagnement à l'aménagement intérieur, souhaite renforcer ses capacités en intégrant des solutions basées sur l'intelligence artificielle et la vision par ordinateur. Afin de soutenir notre croissance, nous lançons un appel d'offres pour le recrutement d’un(e) Data Scientist spécialisé(e) en Computer Vision, ayant une expérience minimale de 2 ans. Contexte de la mission : Nous exploitons la donnée et les technologies d’intelligence artificielle pour révolutionner la manière dont nos équipes commerciales identifient les besoins clients, ainsi que la représentation et la configuration en temps réel de scènes d’ameublement. La personne recrutée jouera un rôle clé dans le développement et la déploiement de modèles de vision par ordinateur destinés à analyser des images et en extraire des insights opérationnels pertinents. Localisation : Alsace Vos missions principales : Développement de modèles de Computer Vision : Concevoir et entraîner des modèles capables d’identifier les objets, leurs fonctions et contenus à partir d’images. Support aux équipes commerciales : Accompagner les équipes dans l’exploitation des outils d’analyse visuelle, y compris la classification et l’interprétation des images. Déploiement et maintenance : Implémenter et assurer la maintenance des solutions de traitement d’images en production, en utilisant notamment Google Cloud Platform (GCP) et Vertex AI. Conception de pipelines : Développer des pipelines et des algorithmes permettant la visualisation en temps réel des scènes d’ameublement, facilitant ainsi la prise de décisions commerciales. Collaboration métier : Travailler étroitement avec les équipes métier pour traduire les enjeux business en solutions techniques concrètes, assurer leur déploiement efficace et leur adoption opérationnelle. Veille technologique : Maintenir une expertise à jour en matière de vision par ordinateur afin d’intégrer les dernières innovations dans nos solutions.

Data Scientist/IA Gen/Machine Learning / Deep Learning - Nantes Compétences et expériences demandées : Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. Connaissance de SQL Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe Objectifs et livrables Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen Prompt engineering Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences demandées Compétences Niveau de compétence machine learning Confirmé python Confirmé IA générative Confirmé

Contexte de la mission Support Business Units in designing, developing, and industrializing AI solutions across all Energy segments (buildings, industrial sites, networks, production). Leverage energy domain expertise and strong AI/ML technical skills to translate operational challenges into production-ready, scalable AI products. Focus on high-impact use cases that deliver measurable results in energy performance and decarbonization, creating robust, explainable, and reusable ML/AI components that integrate with the Group data platform and can be deployed across multiple BUs. Objectifs et livrables Design, develop, and deploy scalable AI/ML solutions that drive energy performance optimization and decarbonization across all Energy business units Transform operational energy challenges into production-ready AI products through hands-on collaboration with Data Science and IT teams Build and maintain a reusable library of explainable AI components integrated with the Group data platform for cross-BU deployment Orchestrate end-to-end solution delivery from POC to production, ensuring technical feasibility, data quality, and measurable business impact Enable knowledge sharing and solution replication through comprehensive documentation, blueprints, and implementation playbooks Facilitate cross-functional collaboration between Business Units, Data Science, IT, and central functions to prioritize and execute high-impact AI use cases Compétences demandées MLOps & Industrialization Confirmé Generative AI & Agents Expert Classical ML & Deep Learning Expert Energy Efficiency Avancé Data Engineering Avancé

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).

Mission basée à Lyon avec une présence sur site requise trois jours par semaine, ce rôle de Data Engineer Principal s’inscrit dans un contexte exigeant mêlant data engineering et machine learning. Démarrage ASAP pour une mission courant jusqu’au 31 décembre 2026. Au sein des équipes produit, le consultant interviendra sur la conception, la construction et la maintenance du data layer ainsi que des plateformes de données. Il sera responsable de la mise en œuvre d’architectures robustes permettant le traitement et l’analyse de volumes de données importants, en garantissant performance, scalabilité et fiabilité. Le poste implique également la gestion des flux de données et des interfaces associées, avec la création et l’intégration de structures optimisées pour l’exploitation analytique. Une attention particulière sera portée à l’industrialisation et au déploiement d’algorithmes performants, dans une logique d’optimisation continue. Le profil recherché justifie d’au moins 7 ans d’expérience, avec une expertise confirmée en data engineering, architecture data, data management et environnements data lake, ainsi qu’une bonne maîtrise des problématiques machine learning.

Nous recherchons un datascientist Machine Learning pour une mission en fullremote depuis la France. Nous recherchons un(e) Data Scientist pour contribuer au déploiement d’un Sales AI Copilot destiné à assister les équipes commerciales. ❇️ Comprendre les enjeux Sales (pipeline, forecast, CRM…) ❇️ Concevoir des solutions data-driven & modèles ML ❇️ Déployer des cas d’usage LLM (RAG, Q&A, génération de texte) ❇️ Industrialiser les modèles (pipelines, MLOps, monitoring) sur Azure ❇️ Interagir avec le business et vulgariser les insights