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

Contexte Au sein de la Direction Data de notre client, vous rejoindrez une équipe dédiée au développement de solutions d'Intelligence Artificielle et d'IA Générative visant à améliorer l'expérience utilisateur, personnaliser les contenus numériques et optimiser les processus internes. Vous intégrerez une équipe composée d'un Product Owner, d'un Tech Lead, d'un ML Engineer et de plusieurs Data Scientists dans un environnement innovant et orienté produit. Missions Définir et piloter la roadmap des produits IA en collaboration avec les équipes métiers et techniques Recueillir, analyser et formaliser les besoins sous forme de User Stories Prioriser le backlog en fonction de la valeur métier et des enjeux stratégiques Accompagner les équipes Data Science et Engineering dans la conception et le déploiement des solutions IA Assurer la coordination entre les différentes parties prenantes (Produit, CRM, Édito, Data, Tech) Identifier de nouveaux cas d'usage IA et IA Générative Définir et suivre les indicateurs de performance des produits IA Analyser les résultats et piloter l'amélioration continue des solutions Assurer une veille technologique sur les évolutions de l'IA et de l'IA Générative Environnement Intelligence Artificielle & IA Générative Machine Learning Agile (Scrum / Kanban) SQL Python Cloud (GCP apprécié) Data Science & MLOps RGPD & IA Ac

Contexte Dans le cadre du déploiement de plusieurs cas d'usage IA à forte valeur métier, nous recherchons un Data Scientist Senior capable d'intervenir de bout en bout, du cadrage jusqu'à la mise en production. L'environnement est orienté Dataiku avec une forte ambition autour de l'IA générative et des systèmes agentiques. Les projets sont menés dans un contexte industriel exigeant où les enjeux de sécurité, de traçabilité et de gouvernance des données sont particulièrement importants. Vos missions Au sein de l'équipe Data & IA, vous serez en charge de : Concevoir et déployer des cas d'usage IA sur Dataiku ; Développer des agents IA répondant à des besoins métiers concrets avec un fort enjeu de time-to-market ; Collecter, analyser et exploiter des données structurées et non structurées ; Construire, entraîner, évaluer et industrialiser des modèles de Machine Learning ; Intégrer les développements dans les environnements de production ; Collaborer avec les équipes métiers afin de comprendre leurs problématiques et transformer leurs besoins en solutions opérationnelles ; Assurer le reporting d'avancement et le suivi des livrables en lien avec le PMO ; Participer au transfert de compétences vers les équipes internes ; Contribuer à la veille technologique autour de l'IA, du Machine Learning et des systèmes agentiques. Environnement technique Compétences impératives Dataiku (niveau confirmé à expert) Python (expert) SQL (expert) Français courant Compétences recherchées IA Générative Systèmes agentiques / Agents IA Machine Learning Traitement de données structurées et non structurées Industrialisation de modèles IA

Dans le cadre d’une transformation ambitieuse autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Directeur de projets IA chargé d’assurer la coordination opérationnelle d’un centre d’expertise IA transverse. Véritable facilitateur et orchestrateur , le poste s’inscrit au cœur d’une gouvernance structurée et multi-niveaux, en lien étroit avec les équipes métiers, les directions IT et les instances de pilotage. Le Directeur de projets IA intervient comme point central de synchronisation entre les projets IA et les ressources expertes mobilisées (Data Engineers, Data Scientists, AI Engineers, ML Engineers, équipes Infrastructure & Production, Chefs de Projet). Missions principales Coordonner les équipes pluridisciplinaires mobilisées sur les projets IA prioritaires. Assurer l’alignement des expertises et des ressources avec les jalons projets. Piloter les affectations et ajuster les priorités en temps réel selon les besoins. Identifier, anticiper et lever les points de blocage techniques ou organisationnels. Garantir la bonne préparation des déploiements en lien avec les équipes de production et d’infrastructure. Préparer les supports et dossiers d’arbitrage à destination des comités de gouvernance. Traduire les orientations stratégiques en plans d’actions opérationnels. Maintenir et mettre à jour la feuille de route des projets IA. Structurer les revues techniques et le suivi des indicateurs de performance. Favoriser la capitalisation des bonnes pratiques, des méthodes et des retours d’expérience. Assurer la fluidité entre les besoins métiers et les contraintes techniques. Ce rôle requiert une forte capacité à coordonner sans lien hiérarchique direct , en embarquant des équipes issues de différentes directions autour d’objectifs communs.

Pour l’un de nos clients du secteur bancaire, nous recherchons un(e) Data Scientist confirmé(e) pour accompagner le développement des usages Data Science, IA Générative et LLM auprès des métiers. 🎯 Votre mission : Piloter et réaliser des projets Data Science & IA de bout en bout (préparation des données, modélisation, visualisation, industrialisation) Accompagner les métiers dans l’usage des LLM, agents IA et assistants intelligents Participer au déploiement des solutions IA et à leur maintien en conditions opérationnelles Concevoir et animer des ateliers d’acculturation Data & IA Coacher des étudiants et accompagner la réalisation de POC innovants Contribuer à la mise en place des environnements techniques et des bonnes pratiques projets Participer à l’amélioration continue des méthodes, outils et processus du département Veiller au respect des exigences réglementaires : RGPD, IA Act, sécurité et éthique

Permettre à des chercheurs de tester, entraîner et industrialiser rapidement des modèles de machine learning à grande échelle, dans un environnement hybride : neocloud pour la recherche AWS (MLOps / prod) Gérer des entraînements de modèles à grande échelle (GPU / distribué) Assurer la reproductibilité des expériences Optimiser les ressources (GPU, compute) Créer des outils internes pour la recherche ML Faire le lien entre recherche académique ↔ production industrielle Avoir déjà travaillé : soit dans une boîte très technique (type scale-up / deeptech) soit dans un environnement de recherche / labo Parler Anglais

Crolles (38) sur site · mission 2 à 3 jours/semaine en longue durée - Début août 2026(flexible) Nous recherchons un·e consultant·e pour accompagner l'équipe Data & Analytics du client dans son exploration IA et data science et l’accélération de sa transformation grâce à ces leviers. L'approche est pragmatique et séquencée : comprendre le besoin métier, le valider par l'expérimentation — y compris en Machine learning custom si nécessaire — puis orienter vers la solution marché (COTS) la plus adaptée dès lors que la valeur est prouvée. Missions : 1. Cadrage & validation des besoins Animer des workshops avec les métiers pour qualifier les besoins analytiques et IA Structurer chaque cas d'usage avant tout développement Prioriser les sujets selon leur potentiel impact/effort et construire un backlog exploratoire partagé avec le Head of DATA 2. Exploration & validation par le ML custom (≈ 50%) Conduire des analyses exploratoires et prototyper des modèles ML en Python/SQL pour valider la valeur d'un cas d'usage : classification, prévision, détection d'anomalies, NLP, etc. Cas d'usage prioritaires identifiés : o Analyse du portefeuille produit : classification volume/profitabilité, identification de tendances, recommandations intelligentes. o Etude des impacts marketing : explication et prévision des impacts de nos campagnes marketing. Documenter rigoureusement chaque PoC 3. Recommandation & orientation vers des solutions COTS (Commercial Off The Shelf) (≈50%) Une fois la valeur prouvée, identifier les solutions marché capables d'industrialiser le cas d'usage sans maintenir du code custom : Microsoft Fabric, Copilot Studio, Snowflake Cortex, AI Studio, Make, ou équivalents. Conduire les benchmarks et tests de ces solutions en conditions réelles sur nos données ; produire une recommandation claire Accompagner le déploiement des solutions retenues : configuration, intégration aux flux existants (M365, SAC, Snowflake, ODI), validation fonctionnelle avec les équipes métiers. 4. Gouvernance & Transfert Alerter sur les risques à chaque étape Communiquer régulièrement avec le métier et le département IT sur l’avancement des projets Documenter les travaux de manière accessible et transférable à l'équipe interne Contribuer à l’élaboration de la roadmap IA/ML outillée sur 12 mois : cas d'usage priorisés, solutions recommandées (custom ou COTS), budge estimé et indicateurs de succès. Définir et établir une méthodologie MLOps pour le client, dans le but de cadrer et accélérer les futurs sujets ML

Rejoignez une entreprise innovante dans le secteur des logiciels d'automatisation web à Bordeaux. Nous transformons notre produit phare avec une nouvelle version conversationnelle IA, intégrant des agents avancés. Intégrez une équipe dédiée composée du CTO, du CEO, et d'ingénieurs Fullstack et backend, pour travailler sur un projet de développement d'une V1 fonctionnelle de notre nouvelle plateforme IA, à réaliser en quelques semaines. Ce poste de ML Engineer est essentiel pour établir de nouvelles normes techniques et concevoir l'infrastructure IA de demain. Initialement basé à Bordeaux pour 6 mois, ce poste a la flexibilité de devenir remote en cas d'embauche en CDI. Missions Principales : - Concevoir, entraîner et adapter des modèles NLP et LLM hautement performants. - Mettre en place et superviser l'infrastructure ML (suivi de modèles, déploiement). - Collaborer avec l'équipe Fullstack AI pour intégrer vos modèles dans les produits finals. Annexes : - Soutenir l'introduction et l'utilisation de LLMs et de diverses techniques pour améliorer les systèmes IA. - Surveiller et améliorer en continu les modèles déployés, en assurant leur performance optimale.

En tant qu' Ingénieur ML au sein de l'équipe ML Platform, vous mettrez à profit votre solide expérience en industrialisation , votre maîtrise de Python et votre expertise pratique de l'entraînement de modèles. Votre rôle sera de faciliter le travail quotidien du ML Lab sur (leur "neocloud" de choix) et d'assurer la liaison avec l'outillage MLOps (principalement sur AWS ), en étroite collaboration avec un ingénieur DevOps dédié. Responsabilités Clés Favoriser l'expérimentation rapide : Créer et maintenir les outils permettant aux chercheurs d'itérer rapidement sur de nouvelles approches ML. Gérer des expériences de recherche à grande échelle : Concevoir et superviser des cycles d'entraînement massifs sur l'infrastructure , en implémentant le suivi des expériences ( experiment tracking ) et la reproductibilité. Faciliter la collaboration externe : Permettre une collaboration sécurisée avec des partenaires académiques et l'accès aux ressources open-source tout en respectant les protocoles de sécurité. Optimisation des performances et des ressources : Profiler et optimiser les pipelines d'entraînement ; gérer efficacement les ressources GPU. Développement d'outils de recherche : Développer des bibliothèques et utilitaires spécifiques aux domaines du Lab (nouvelles architectures, techniques d'entraînement, frameworks d'évaluation). Transfert de connaissances : Partager les enseignements issus de la recherche expérimentale avec l'ensemble de l'équipe ML Platform et les chercheurs

Contexte Développement de solutions agentique pour soutenir le programme IA et nos ambitions sur des sujets structurants : automatisation des process, parcours de vente, augmentation des fonctions commerciales, ... Parmis les principaux chantiers identifiés : Worflow AI et Agentic AI pour les process Assistants et agents sur les parcours de nos espaces clients et vente pour nos assurés Bases de connaissances, RAG Factory, ... Socle et process LLMOps et evaluation de performance, ... Description Leadership technique, conception des solutions, encadrement des équipes de développement IA, arbitrage technique, revue de code et qualité

Contexte de la mission Amundi Technology recherche un profil Data Engineer Senior orienté plateformes Data & IA afin d’accompagner la montée en puissance de son socle Data/ML. La mission s’inscrit au sein de l’équipe DAT, responsable des plateformes Data, IA/ML et des environnements Kubernetes du groupe. Le consultant interviendra dans un contexte très orienté production et scalabilité, avec une forte proximité avec les équipes d’ingénierie de production. L’objectif n’est pas uniquement de conseiller, mais d’intervenir concrètement sur les problématiques techniques, les optimisations de plateformes et l’industrialisation des usages Data/IA. Informations clés • Localisation : Paris 15e • Démarrage : ASAP / Mai 2026 • Durée : longue visibilité (3 ans) • Présence : 100% • Horaires : HO uniquement • Télétravail : non précisé • Type de mission : expertise opérationnelle / engineering plateforme Responsabilités principales Plateformes Data & IA • Optimisation et amélioration des plateformes Dagster et Trino en production • Analyse de performances, tuning, optimisation des usages et configurations • Conception et optimisation de pipelines Spark à forte volumétrie • Gestion des problématiques de partitionnement, formats Delta Lake / Iceberg et performance des traitements • Participation à l’évolution du socle Data/IA et aux choix d’architecture techniques • Contribution à la gouvernance technique et aux standards d’engineering Industrialisation & Scalabilité • Industrialisation des pipelines Data & ML • Mise en place des mécanismes de monitoring, observabilité et alerting • Construction des patterns de déploiement à l’échelle • Gestion des problématiques de montée en charge et de robustesse plateforme • Support niveau 3 sur les incidents complexes Data/IA Accompagnement technique • Accompagnement des équipes Data Science et Développement • Pair-working et rôle de référent technique opérationnel • Réalisation de POCs et veille technologique autour des plateformes Data & IA Environnement technique Data / Big Data • Dagster • Trino • Apache Spark • Hive • Delta Lake / Iceberg • Superset • OpenMetadata Cloud / Infra • Kubernetes • Rancher RKE • AKS Azure • Docker DevOps / Observabilité • ArgoCD • Jenkins • Grafana • Prometheus • Sysdig Langages • Python • Go Versioning / Storage • GitLab • Artifactory • S3 Compétences indispensables • Très forte expertise sur des plateformes Data en production • Expertise Dagster (ou équivalent orchestration Data) • Expertise Trino / moteurs distribués • Solide maîtrise Apache Spark et optimisation de pipelines Big Data • Bonne connaissance Delta Lake / Iceberg / Hive • Expérience réelle de problématiques de scaling plateforme • Très bon niveau Python • Bonne maîtrise Linux / Unix Compétences appréciées • Kubernetes / Docker • Azure AKS • GitOps / Infrastructure as Code • MLOps • Go ou Java

AI Architect — Agentic AI, Secure AI Delivery & Business Automation (Luxembourg) We are looking for an AI Architect to design and build the foundation of a company-wide AI capability, starting with the delivery of our first production-grade AI application: an AI-enabled Data Hub for file ingestion, transformation, and intelligent automation. This is a hands-on architecture role in a regulated environment where AI must be secure, governed, and business-driven from day one.You will design and implement an enterprise AI architecture based on agentic AI , enabling automation, orchestration, and decision support across business processes. You will define: Where AI adds real business value vs. where existing systems remain How AI agents interact with enterprise data, APIs, and workflows The secure and scalable integration model for production use The governance and guardrails for responsible AI adoption Your first priority will be to deliver the AI-enabled Data Hub in production , in close collaboration with Product, DevSecOps, Business, Risk, and Compliance teams. 🤝 What you will do Design and deliver the first production AI application (Data Hub) Define reusable AI architecture patterns for the organisation Build secure, scalable AI delivery pipelines Work closely with business to identify high-value AI use cases Establish governance, guardrails, and compliance-by-design practices Support experimentation and transition to production at scale

Présentation du contexte L’ Analytics Factory conçoit et développe des services analytiques avancés pour fournir aux équipes métier des données et des analyses fiables. L'objectif est de soutenir la transformation analytique et d'appuyer la prise de décision stratégique dans tous les domaines de l'entreprise. Dans le cadre de la digitalisation du processus promotionnel PGC via un portail amont collaboratif intégrant directement les fournisseurs, nous recherchons un(e) Data Scientist Python Senior pour concevoir et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle de pointe. 🚀 Missions et Périmètre Fonctionnel (IA) Le projet s'articule autour du déploiement de 3 agents intelligents (IA Agentique) : Agent Négo : Automatisation des demandes, simulations d'impact (CA / marge) et formulation de contre-propositions. Agent Pilotage : Ajustement dynamique des catalogues sous contraintes et système d'alertes en temps réel. Agent Admin : Génération automatisée des Appels d'Offres (AO) et des mandats. Intégration & Écosystème : Connexion et intégration obligatoires des modèles au sein de l'écosystème Data interne. 🗺️ Roadmap du projet S1 2027 : Déploiement du socle collaboratif de base. S2 2027 : Déploiement complet et mise en production des agents IA. Conditions de la mission Date de démarrage : ASAP Date de fin prévisionnelle : 02/07/2029 (Mission longue visibilité) Localisation : Massy (Essonne) Rythme de travail : Hybride (2 jours par semaine sur site obligatoires) Tarif Journalier Maximum (Prix d'achat max) : 510 € / jour

Contexte La mission s’inscrit au sein d’une direction de la sécurité informatique (DIS) d’un grand groupe bancaire, dans un contexte de montée en puissance des usages de l’Intelligence Artificielle et des enjeux de sécurisation associés. Le consultant assurera le pilotage et la coordination des projets sécurité IA (IA4Sec et Sécurité IA), en lien avec les équipes développement IA, Data Science, experts cybersécurité et responsables métiers. Il interviendra également en coaching sécurité auprès des projets IA portés par l’organisation. Interactions avec plusieurs entités internes et externes. Déplacements prévus en France et à l’international. Présence sur site : 4 jours/semaine. Rôle et responsabilités principales Animer les réunions de projet, rédiger les comptes-rendus et assurer le reporting au comité de direction Gérer le cycle de vie des projets de bout en bout : planification, exécution, suivi, contrôle et clôture Définir les objectifs, le périmètre, le planning et le budget des projets Sécurité IA en collaboration avec les parties prenantes Coordonner les équipes projet (développeurs IA, experts cybersécurité, responsables métiers) au sein de la DIS Identifier, suivre et gérer les risques, problèmes et dépendances des projets Coordonner les chantiers IA4Sec et Sécurité IA ; recueillir les besoins sécurité des projets métiers IA Assurer le coaching sécurité des projets IA et la conformité des solutions Communiquer avec les intervenants internes et externes (entités groupe, LoD1/LoD2) ; sensibiliser les équipes aux enjeux de la sécurité IA Livrables attendus Comptes-rendus de réunions et reporting d’avancement projet Plans de projet : périmètre, planning, budget, risques Livrables de clôture de projet (recette, mise en production) Supports de restitution au comité de direction Documentation de coaching sécurité et de conformité des solutions IA

Contexte Développement de solutions agentique pour soutenir le programme IA et nos ambitions sur des sujets structurants : automatisation des process, parcours de vente, augmentation des fonctions commerciales, ... Parmis les principaux chantiers identifiés : Worflow AI et Agentic AI pour les process Assistants et agents sur les parcours de nos espaces clients et vente pour nos assurés Bases de connaissances, RAG Factory, ... Socle et process LLMOps et evaluation de performance, ... Description Intégration des modèles IA dans des solutions applicatives, Développement de prototype, démonstrateurs, pilotes. Industrialisation et optimisation pour la production, développement d'APIs et services ML

Dans le cadre d’un programme de transformation digitale à forte composante IA, une équipe Digital Innovation recherche un(e) ingénieur(e) AI / ML / LLM très orienté(e) prototypage. Le rôle vise à explorer, concevoir et tester des démonstrateurs d’agents IA capables de transformer des signaux complexes (retours clients, données marché, paramètres de procédés) en insights exploitables et leviers d’innovation concrets. Le poste s’inscrit dans un environnement à forts enjeux technologiques et réglementaires, avec un lien étroit aux bioprocédés industriels. L’objectif n’est pas l’industrialisation immédiate, mais la validation rapide de concepts à forte valeur ajoutée, afin d’éclairer des décisions produit et d’investissement. Le/la consultant(e) interviendra sur l’ensemble du cycle d’exploration : identification de cas d’usage, sélection d’outils et d’APIs IA approuvés en environnement entreprise, conception de workflows agentiques explicables, prototypage rapide et évaluation qualitative avec les experts métiers. Le poste requiert une forte autonomie, une capacité à collaborer avec des profils variés (produit, IT, experts procédés) ainsi qu’une aptitude à vulgariser des concepts IA complexes. La valeur business, la pertinence des résultats et le ROI priment sur la sophistication technique pure.

Contexte de la mission Nous recherchons pour l’un de nos clients, acteur majeur du secteur bancaire, un AI Engineer expérimenté pour intervenir sur des projets d’intelligence artificielle à forts enjeux techniques et métiers. La mission s’inscrit dans un environnement IT exigeant, structuré autour de projets IA nécessitant la conception, l’industrialisation, le déploiement et l’exploitation de solutions robustes, scalables et sécurisées. Le consultant interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des produits IA, depuis les phases de cadrage et de preuve de concept jusqu’à la mise en production et au maintien en conditions opérationnelles. Missions principales En tant qu’ AI Engineer / MLOps , vous serez en charge de concevoir, industrialiser et opérer des solutions d’IA fiables, performantes et responsables. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Architecture et industrialisation IA / MLOps Concevoir les architectures techniques des produits IA en collaboration avec les Data Scientists et les équipes IT. Identifier les technologies, design patterns et architectures adaptés aux besoins : services temps réel, traitements batch, architectures cloud, solutions distribuées. Participer à la validation des choix d’architecture technique. Mettre en œuvre, maintenir et améliorer les pipelines CI/CD pour automatiser la livraison des modèles, du code et de l’infrastructure. Industrialiser les modèles IA afin de garantir leur passage à l’échelle, leur supervision et leur maintien en production. Déploiement et exploitation Contribuer au déploiement des applications IA en production. Gérer les infrastructures de déploiement, notamment autour de Kubernetes et de services cloud managés. Optimiser l’usage des ressources techniques, notamment dans des environnements nécessitant des capacités de calcul importantes. Participer au maintien en conditions opérationnelles des solutions déployées. Produire et maintenir la documentation technique associée. Sécurité et robustesse des solutions IA Intégrer les principes de sécurité “by design” dans les applications IA. Contribuer à la protection des modèles et des données contre les risques spécifiques aux environnements IA. Prendre en compte les enjeux de sécurité liés aux modèles, aux pipelines et aux données manipulées. IA générative et LLM Participer au déploiement d’applications basées sur des LLM. Intervenir sur des architectures de type RAG. Industrialiser le cycle de vie des composants GenAI : prompts, bases vectorielles, fine-tuning, monitoring. Contribuer à l’identification et à la gestion des risques associés aux usages IA générative.