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Merci de contacter Sumi Delplanque directement via LinkedInCet emploi de ML engineer: Pricing vise à soutenir la stratégie commerciale d'un groupe mondial en développant des modèles machine learning pour optimiser la tarification des produits annexes. Responsabilités :Développer, mettre en œuvre et maintenir des modèles d'apprentissage automatique pour la tarification des produits annexes comme les sièges, les bagages, et les surclassements. Concevoir et implémenter l'ensemble du pipeline d'apprentissage automatique, allant du reclassement au déploiement et à la surveillance des modèles. Surveiller et améliorer continuellement les modèles d'apprentissage automatique en production. Travailler dans l'écosystème Google Cloud Platform (GCP) et utiliser des outils comme BigQuery et VertexAI. Utiliser Terraform, Docker et Github Actions pour assurer des solutions robustes et évolutives. Participer à des projets d'innovation et partager des apprentissages lors d'événements communautaires. Must-haves:Master en Informatique, Data Science, Intelligence Artificielle ou domaine connexe. 3+ années d'expérience dans le développement logiciel. Minimum 1 an d'expérience avec des équipes de Data Science/Machine Learning. Expérience prouvée dans le développement de pipelines MLOps. Compétences solides en programmation orientée objet et en Python. Expérience avec GCP et des outils tels que BigQuery et la suite VertexAI. Anglais courant Nice-to-haves :Expérience avec des technologies comme Terraform, Docker, et Github Actions. Connaissance des API REST et de Git. Intérêt pour l'apprentissage continu des nouvelles technologies en machine learning. Détails supplémentaires :Contexte : Début prévu au Septembre 2026, mission longue durée. Localisation : Île-de-France Présence sur site attendue : 2 à 3 jours par semaine. Taille de l'équipe : 5 personnes, avec un équilibre entre innovation et continuité.

Le consultant interviendra au sein d'une équipe IT d'un grand groupe bancaire pour le compte de la CEGC. La mission portera sur le suivi de POC Machine Learning et la proposition de solution d'intégration / industrialisation des modèles algorithmiques développés par les équipes Risques CEGC : • Accompagnement des équipes • Préconisations de bonnes pratiques de développement Python orienté ML • Structuration de projet de type ML/DL • Intégration de containers Docker • Relais technique envers les interlocuteurs (francophone / anglophone) • Participation aux projets suivant les sollicitations • Gestion de l'environnement de DEV (Serveurs, BDD, etc.) • Préconisations CI/CD • Préconisations Cloud (AWS, Azure) - langage Python - pratiques Machine Learning / Deep Learning. - web service - Cloud - Docker Rôle clé au sein des entités IT de la CEGC. Expertise technique, rigueur et sens de l'engagement et du service sont des atouts indispensables pour ce poste.

Nous recherchons un(e) formateur/formatrice expérimenté(e) pour concevoir et animer un programme de formation avancée en Intelligence Artificielle, Machine Learning et Grands Modèles de Langage (LLM), à destination de 10 agents techniques. La formation combinera apports théoriques, travaux pratiques, études de cas et projets appliqués, adaptés au contexte métier des douanes (ciblage, gestion des risques, dédouanement). Modules concernés : Machine Learning généraliste, Deep Learning, Python Data Science, LLM/NLP/Transformers, Prompt Engineering avancé, Fine-tuning de LLM, Déploiement/intégration API (LangChain, etc.).

Dans le cadre d'un projet stratégique autour de l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un AI Engineer pour intervenir sur des sujets mêlant IA Générative, Machine Learning et industrialisation de modèles. Vos missionsConcevoir et développer des solutions d'IA Générative (LLM, RAG, Agents IA). Développer des architectures multi-agents et des systèmes conversationnels. Industrialiser les modèles via des API et mettre en œuvre les pratiques MLOps / LLMOps. Concevoir et optimiser des modèles de Machine Learning (scoring, prédiction, fraude...). Assurer le monitoring et l'amélioration continue des modèles en production. Collaborer avec les équipes Data, IT et Métier sur des projets à fort impact.

"Nous recherchons un consultant Data Scientist orienté ML Engineering, alliant une solide expertise en science des données et de fortes compétences en ingénierie logicielle et infrastructure. Le consultant interviendra sur des sujets variés au sein de la direction DATA, couvrant aussi bien le développement de modèles de machine learning que leur industrialisation et leur mise en production à grande échelle. Le profil recherché est capable de naviguer entre la conception de modèles IA/ML, la construction de pipelines de données robustes, et le déploiement de solutions scalables dans un environnement cloud moderne."

🔎 ContexteDans le cadre d'un programme de transformation et de migration dans le domaine du Transaction Monitoring, nous recherchons un Project Manager Senior pour piloter la migration d'un workflow existant de TM Case Management vers une nouvelle plateforme/version. Le consultant sera le point de contact central entre les équipes Business, IT, Risk & Compliance et assurera la gouvernance, la coordination, le suivi et la documentation du programme. 🎯 ResponsabilitésPiloter la gouvernance et la structuration du programme de migration. Coordonner les équipes Business et Technology. Accompagner la migration du workflow Transaction Monitoring Case Management. Être un interlocuteur clé auprès des différentes parties prenantes. Identifier les problématiques opérationnelles et proposer des solutions. Produire les reportings à destination du management. Accompagner les équipes TM dans la conduite du changement. Garantir la qualité et la conformité des livrables. Conseiller les équipes métier et le management senior.

Dans le cadre du développement de son pôle Intelligence Artificielle, notre client recherche un Tech Lead Machine Learning / IA capable de garantir l'excellence technique des solutions IA développées et industrialisées. Véritable référent technique, vous définirez les standards d'architecture et de développement, piloterez les choix technologiques et accompagnerez les équipes Data Science, Data Engineering et Software dans la conception et la mise en production de solutions IA robustes, scalables et sécurisées. Vous interviendrez sur des projets innovants autour de l'IA Générative, des LLM et des architectures MLOps dans un environnement Cloud. Vos missionsArchitecture & Engineering IADéfinir les standards d'architecture Machine Learning et IA. Concevoir des architectures robustes, évolutives et sécurisées. Concevoir et valider les pipelines ML de bout en bout : Data ingestion Entraînement Validation Déploiement Monitoring Garantir la qualité technique des solutions mises en production. Industrialiser les modèles IA via les meilleures pratiques MLOps. Leadership techniqueÊtre le référent technique du pôle IA. Encadrer les équipes Data Science, Data Engineering et Software Engineering. Diffuser les bonnes pratiques de développement. Réaliser des revues de code et audits techniques. Accompagner la montée en compétence des équipes. Choix technologiquesDéfinir les standards techniques de la plateforme IA. Superviser les choix des frameworks et outils : Frameworks Machine Learning Outils MLOps Cloud Azure / Google Cloud Garantir la cohérence globale de l'écosystème technique. Gouvernance & QualitéAuditer les solutions IA sur les aspects : Performance Robustesse Scalabilité Sécurité Maintenabilité Coûts (FinOps) Définir les standards de gouvernance des modèles et des données. Assurer le suivi de la qualité des modèles en production. Contribution produitParticiper aux phases de cadrage des projets IA. Contribuer à la roadmap technologique IA. Collaborer étroitement avec : Product Owner IA Data Scientists Data Engineers Développeurs Software Innovation & VeilleAssurer une veille permanente sur les innovations autour de : IA Générative LLM RAG Agents IA MLOps Cloud Architectures Data Compétences techniques recherchéesIntelligence ArtificielleMachine Learning Deep Learning IA Générative Large Language Models (LLM) Prompt Engineering RAG (Retrieval-Augmented Generation) Évaluation de modèles Systèmes agentiques (Agents IA) DéveloppementPython (expert) Programmation orientée objet Développement logiciel MLOps / DevOpsGit Docker Kubernetes CI/CD MLflow CloudMicrosoft Azure Google Cloud Platform (GCP) InfrastructureTerraform Infrastructure as Code (IaC) ArchitectureAPI REST Microservices Architectures distribuées Architectures scalables Déploiement de modèles en production Exploitation des modèlesMonitoring des modèles IA Optimisation des performances Scalabilité Gouvernance des données Sécurité des modèles Compétences comportementalesLeadership technique reconnu. Excellentes capacités de communication. Esprit de mentoring et de transmission. Forte capacité à structurer des standards de développement. Sens de l'innovation. Esprit d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à prendre des décisions techniques structurantes. Orientation résultats et qualité.

Le consultant interviendra au sein d'une équipe IT. La mission portera sur le suivi de POC Machine Learning et la proposition de solution d'intégration / industrialisation des modèles algorithmiques développés par les équipes Risques : • Accompagnement des équipes • Préconisations de bonnes pratiques de développement Python orienté ML • Structuration de projet de type ML/DL • Intégration de containers Docker • Relais technique envers les interlocuteurs (francophone / anglophone) • Participation aux projets suivant les sollicitations • Gestion de l'environnement de DEV (Serveurs, BDD, etc.) • Préconisations CI/CD • Préconisations Cloud (AWS, Azure) - langage Python - pratiques Machine Learning / Deep Learning. - web service - Cloud - Docker Rôle clé au sein des entités IT. Expertise technique, rigueur et sens de l'engagement et du service sont des atouts indispensables pour ce poste.

Dans le cadre de l'accélération de sa stratégie Data & IA, un grand groupe français renforce son équipe afin de développer et industrialiser de nouveaux produits d'intelligence artificielle. Vous intégrerez une DSI engagée dans une transformation ambitieuse des usages métiers grâce à l'IA, avec un fort niveau d'innovation autour de l'IA générative, de l'agentique et du Machine Learning. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir, développer et déployer des solutions d'IA Générative et des systèmes agentiques. Développer des modèles de Machine Learning et Deep Learning répondant aux besoins métiers. Industrialiser les solutions IA en appliquant les bonnes pratiques DevOps et MLOps. Optimiser les déploiements sur Google Cloud Platform et Kubernetes afin de garantir performance, fiabilité et maîtrise des coûts. Développer de nouvelles fonctionnalités pour un portail interne dédié à l'IA. Accompagner les Data Scientists et les équipes de développement dans l'utilisation de l'écosystème GCP. Participer à l'évolution des standards, frameworks et bonnes pratiques autour de la plateforme Data & IA.

Contribuer à la recherche, au prototypage et à la mise en production de nouvelles fonctionnalités d'IA et de ML au sein de notre portefeuille de produits. Collaborer avec les chefs de produit et les équipes d'ingénierie pour concevoir et déployer des améliorations à fort impact fondées sur les données. Acquérir une compréhension approfondie des produits et des actifs de données existants afin d'identifier des opportunités d'amélioration grâce à l'IA. Concevoir et mener des expérimentations pour valider de nouvelles pistes de recherche et évaluer les performances des modèles. Entraîner, affiner (fine-tuning) et optimiser des modèles de LLM et de ML à partir de données structurées et non structurées issues d'API et de flux de travail clients. Élaborer des stratégies pour l'inférence de modèles en temps réel et un déploiement à grande échelle. Collaborer avec des prestataires externes pour la collecte de données, l'annotation et les initiatives de recherche. Échanger avec les clients et les équipes régionales de services professionnels pour comprendre l'évolution des schémas de fraude et intégrer ces enseignements au développement des produits.

Dans le cadre d'une mission transverse, vous interviendrez auprès d'équipes DataScience pour industrialiser et fiabiliser la mise en production de leurs modèles. À ce titre, vous serez notamment amené(e) à : - Concevoir techniquement et industrialiser les processus de déploiement des modèles de datascience en appliquant les bonnes pratiques CI/CD - Automatiser les tests fonctionnels - Optimiser le code Python - Assurer le débogage et l'assistance auprès des équipes DataScience - Assurer la maintenance applicative (migration Python, MCO) - Former et accompagner les data scientists aux bonnes pratiques de développement (Clean Code, SOLID, Refactoring…) - Concevoir et animer des formations auprès des Data Scientists - Exploiter l'IA générative (Claude) pour assister la conception et le développement (génération et revue de code, tests, documentation) et en diffuser les bonnes pratiques auprès des équipes DataScience

ACCROCHE SI POUR TOI, CHAQUE DONNEES A SA PLACE, CETTE ANNONCE TE METTRA SUR LA BONNE VOIE ... CE QUE TU RECHERCHES : Travailler sur des architectures Data performantes et scalables Participer à des projets innovants de valorisation des données Relever des défis autour du Big Data, du Cloud et de l'IA Donner un nouveau souffle à ta carrière Alors nous avons la mission idéale pour toi. Au sein d'un acteur majeur du secteur de l'assurance, tu participeras à la mise en place et à l'optimisation des architectures data pour une exploitation stratégique et innovante : Analyse des besoins métier et data, tu feras Modélisation et structuration des données, tu assureras Solutions d'ingestion et d'exploitation, tu concevras Bonnes pratiques Data, tu instaureras Veille sur les innovations Data, tu réaliseras Les équipes, tu accompagneras Aux instances de pilotage, tu participeras QUI TU ES : Diplômé(e) de la formation qui va bien Expérience de 10 ans minimum dans l'architecture Data Expert(e) des plateformes Data Lake, Data Platform, Data Gouvernance, Data Virtualisation, Cloud Habile avec les outils : Cloudera, Power BI AU-DELÀ DES COMPÉTENCES TECHNIQUES, TU ES / AS : Dynamique : tu n'aimes pas rester les deux pieds dans le même sabot Autonome : un guide du Routard te suffira Esprit de synthèse : tu sais aller à l'essentiel Rigoureux(se) : chaque donnée doit être bien placée Curieux(se) : tu suis les tendances Data et IA Visionnaire : tu anticipes les besoins Data des entreprises Pédagogue : tu sais expliquer la valeur des données Organisé(e) : tu aimes structurer et optimiser Communicant(e) : tu fais le lien entre métier et technique

Au sein de la Direction Data, IA et Innovation de Covéa, le centre d'excellence SMART IA développe des solutions d'IA conversationnelle pour les métiers de l'assurance (relation client, sinistres, assistance, etc.). Nous recherchons un Machine Learning Engineer spécialisé en NLP / IA Générative pour concevoir, entraîner et déployer des voicebots et chatbots de nouvelle génération, de bout en bout (du besoin métier à la mise en production). Mission Cadrage & conception * Recueillir et formaliser les besoins métiers (parcours vocaux, scénarios de conversation, KPIs). * Concevoir les architectures conversationnelles (voicebot, chatbot). Modélisation & entraînement * Entraîner, adapter et évaluer des modèles NLP * Travailler avec les briques voix (ASR / TTS) et les intégrer dans la chaîne conversationnelle. Industrialisation & déploiement * Mettre en place les pipelines MLOps (préparation des données, entraînement, évaluation, CI/CD). * Assurer le suivi en run : monitoring qualité, dérive, optimisation continue. Amélioration continue * Analyser les logs de conversations, identifier les axes d'amélioration. * Proposer et implémenter des améliorations de modèles, de prompts, de flux conversationnels. * Collaborer étroitement avec les équipes métiers, IT et relation client.

ContexteAu sein du Data Office de Coface, le consultant intervient dans un contexte international pour développer et industrialiser des solutions autour de la Data Management, Data Quality, Data Governance et de l'IA générative. Missions 1. Data Management, Data Governance & Data QualityConcevoir, développer et maintenir des applications et services Python destinés à automatiser les processus de Data Governance et Data Quality. Développer des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de détection d'anomalies et de monitoring. Industrialiser les traitements de collecte, d'analyse et de reporting liés à la qualité des données. Développer des APIs REST et services MCP permettant d'interconnecter les outils du Data Office, Data Marketplace, catalogues de données, plateformes data et outils BI. Automatiser et optimiser les processus de gestion des données. Contribuer à la mise en place de solutions robustes, maintenables et conformes aux standards d'architecture et de sécurité du Groupe. 2. IA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des assistants IA spécialisés pour les besoins du Data Office. Développer des solutions de Text-to-SQL permettant d'interroger des bases de données en langage naturel. Concevoir des architectures Agentic AI basées sur des LLM, avec mécanismes d'orchestration, raisonnement et accès aux différentes sources d'information. Développer des connecteurs et intégrations via le Model Context Protocol (MCP). Mettre en œuvre des architectures de type RAG et intégrer différentes sources de données et de connaissances. Participer à l'industrialisation et au déploiement des solutions IA en environnement de production. Veiller au respect des exigences de sécurité, gouvernance, architecture et exploitation. Contribuer aux initiatives IA existantes du Data Office, notamment : l'agent Jira permettant d'évaluer la qualité des tickets entrants et d'anticiper leur criticité ; l'agent de requêtage de bases de données en Text-to-SQL. 3. Industrialisation & accompagnementProduire du code, packages Python, APIs et services documentés, testés et maintenables. Mettre en place les pipelines d'intégration et de déploiement nécessaires à l'industrialisation des solutions. Rédiger la documentation technique et d'exploitation ainsi que les procédures de déploiement. Participer aux phases de tests, mise en production et maintien en conditions opérationnelles. Assurer un reporting régulier sur l'avancement, les risques, les dépendances et les arbitrages nécessaires. Communiquer efficacement les résultats et sujets techniques auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.

Contexte : Dans le cadre du développement de son Centre d'Excellence IA, notre client, acteur majeur du secteur de l'assurance, recherche un Machine Learning Engineer spécialisé en IA Conversationnelle, NLP et IA Générative. Vous interviendrez sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions de chatbots et voicebots destinées à améliorer l'expérience client et les parcours métiers (relation client, gestion des sinistres, assistance, etc.). Vous accompagnerez les projets de bout en bout, depuis la compréhension des besoins métiers jusqu'à la mise en production des modèles. Missions : Recueillir et formaliser les besoins métiers ainsi que les parcours conversationnels. Concevoir des architectures de chatbots et voicebots adaptées aux usages. Développer, entraîner, ajuster et évaluer des modèles de Machine Learning et de NLP. Intégrer des briques vocales (ASR, TTS) dans les solutions conversationnelles. Mettre en place des pipelines MLOps pour l'entraînement, le déploiement et le suivi des modèles. Assurer le monitoring des performances, détecter les dérives et optimiser les modèles en continu. Analyser les conversations utilisateurs afin d'améliorer les parcours, les prompts et la qualité des réponses. Collaborer avec les équipes Data, IA, IT et les métiers dans une approche agile.