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Localisation : Paris 13e Démarrage : Asap Type de mission : Longue durée Contexte de la missionDans le cadre de l'accélération de sa transformation Data et Intelligence Artificielle, une organisation recherche un ML Engineer spécialisé en industrialisation de solutions IA sur Dataiku. Vous interviendrez sur la transformation de modèles de Machine Learning développés par les Data Scientists en solutions robustes, performantes et exploitables en production, tout en contribuant à la mise en place des bonnes pratiques MLOps. Missions principalesIndustrialiser les modèles de Machine Learning et transformer les prototypes en solutions prêtes pour la production. Concevoir, développer et maintenir des workflows sur Dataiku : recettes, scénarios d'automatisation et API endpoints. Mettre en place des pipelines CI/CD pour automatiser le déploiement des modèles IA. Assurer le monitoring des modèles en production : performances, détection de dérive (model drift) et suivi de leur fiabilité. Garantir la scalabilité, la maintenabilité et la qualité des solutions déployées. Intégrer les modèles dans les systèmes d'information en collaboration avec les équipes Data, IT et métiers. Documenter les solutions et contribuer à la standardisation des pratiques MLOps. Compétences recherchéesExpérience confirmée en Machine Learning Engineering et MLOps. Très bonne maîtrise de Dataiku DSS, notamment en conception de workflows, automatisation et déploiement. Maîtrise des pratiques CI/CD appliquées aux projets IA. Bonne connaissance des architectures Data et des flux ETL/ELT. Connaissance des environnements Cloud et des technologies de conteneurisation, notamment Docker et Kubernetes. Capacité à déployer et maintenir des modèles de Machine Learning en environnement de production.

Informations sur la mission Localisation : Guyancourt Présence sur site : 3 jours par semaine Télétravail : 2 jours par semaine TJM : 510 € Démarrage : ASAP Date de fin : 07/09/2029 Contexte et missions Dans le cadre de cette mission, vous interviendrez sur l'ensemble des étapes de mise à disposition des données issues d'environnements On-Premise et Cloud, afin de répondre aux besoins en datamarts, datavisualisation et analyses. À ce titre, vos principales responsabilités seront les suivantes : Concevoir, développer et maintenir des flux de données robustes et évolutifs. Mettre en œuvre les processus d'ingestion, de transformation et d'optimisation de la qualité des données. Traiter des données provenant de sources hétérogènes. Concevoir et implémenter des modèles de données adaptés aux usages analytiques : Data Lake, Data Warehouse et Datamarts. Collaborer avec les Data Analysts pour répondre efficacement aux besoins métiers. Concevoir des tableaux de bord alimentés par les flux de données développés. Piloter et coordonner de manière autonome la mise en œuvre des projets confiés. Appliquer les bonnes pratiques en matière de sécurité, de gouvernance, de documentation et d'industrialisation des traitements. Assurer une veille technologique et proposer des évolutions d'architecture. Développer des maquettes et prototypes reposant sur des algorithmes de Machine Learning afin d'exploiter des modèles de données prédictifs. Prendre en charge les activités de RUN et les évolutions des processus et modèles de données en environnement de production.

Afin d'accompagner le développement de ses technologies, notre client souhaite intégrer un ingénieur spécialisé en Intelligence Artificielle capable de concevoir des algorithmes exploitables dans des environnements opérationnels à fortes contraintes. Le poste s'inscrit dans un contexte mêlant traitement de données, vision par ordinateur, simulation numérique et prise de décision automatisée. Les développements réalisés auront vocation à être intégrés au cœur de systèmes autonomes destinés à fonctionner dans des conditions réelles. Vos missions : Au sein d'une équipe regroupant des experts logiciels, systèmes et traitements de données, vous contribuerez au développement de fonctionnalités intelligentes permettant d'améliorer les capacités d'analyse et d'autonomie de systèmes industriels. Vous interviendrez sur la conception, l'entraînement et l'évaluation de modèles d'intelligence artificielle dédiés à des problématiques telles que l'interprétation d'images, la localisation d'objets, la détection d'événements inhabituels, la génération de stratégies d'évolution dans un environnement dynamique. Vous participerez également à la création d'environnements de simulation permettant de produire des scénarios représentatifs des conditions réelles d'exploitation. Ces outils serviront aussi bien aux phases d'apprentissage qu'à la validation des performances des algorithmes développés. Une partie du poste sera consacrée à l'intégration logicielle des modèles au sein d'architectures existantes, avec un travail d'optimisation visant à garantir des temps de réponse compatibles avec les contraintes de calcul embarqué. Vous prendrez part aux activités de qualification et de validation des solutions en collaboration avec les équipes développement, simulation, contrôle-commande et systèmes. Les compétences techniques Machine Learning et Deep Learning Python et C++ PyTorch ou TensorFlow Vision par ordinateur Traitement de données et pipelines d'entraînement Simulation numérique Développement logiciel orienté systèmes complexes Déploiement et optimisation de modèles IA Compétences appréciées

Nous recherchons un(e) Data Scientist confirmé(e) disposant d'un socle technique robuste, d'une solide capacité d'analyse et d'une bonne compréhension des enjeux métiers des secteurs bancaire et assurantiel. Nous recherchons un profil capable d'intervenir sur des problématiques complexes de valorisation de la donnée, de modélisation statistique et de machine learning, tout en étant en mesure de collaborer efficacement avec les équipes métiers, data et IT de nos clients. Une expérience en gestion ou en contribution à des projets data constitue un véritable atout.

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Proxy Product Owner pour piloter une plateforme de détection de blanchiment d'argent (AML) fondée sur l'IA et le machine learning. Le produit passe du POC à une plateforme industrialisée : vous en définissez la trajectoire. Vos missions : - Définir et faire vivre la vision, la stratégie et la roadmap du produit, en lien avec les objectifs de lutte anti-blanchiment. - Traduire les priorités métier et les exigences réglementaires en fonctionnalités et jalons de livraison. - Piloter le backlog : epics, features, user stories et critères d'acceptation, puis animer les cérémonies Agile avec l'équipe. - Travailler avec les Data Scientists et ML Engineers pour transformer les approches analytiques en capacités déployables (expérimentation, comparaison et mise en production de modèles). - Définir les métriques d'évaluation (précision, rappel, faux positifs) et veiller à la transparence, à l'explicabilité et à la supervision humaine des modèles. - Coordonner les dépendances entre ingénierie, data, IA/ML et systèmes amont/aval, et suivre risques et blocages. - Servir d'interface entre Compliance, métiers, ingénieurs et architectes, et rendre compte à la direction. Vous rejoignez Ingéniance en CDI cadre, au sein d'une communauté d'experts qui vous accompagne dans votre parcours. Ref : O-OTIUH

Participer aux réunions de cadrage des équipes techniques des lignes produit : analyse des contraintes, choix d'architecture et plan de mise en oeuvre des composants IA identifiés. Développer des composants et widgets d'intégration au service des lignes produit (ex. : transfert de données Sharepoint, connecteurs API, briques LLM dans des applications existantes). Contribuer directement aux développements des équipes Fabrique IA pour accélérer l'intégration de fonctionnalités IA sur les produits en cours. Accompagner et acculturer les équipes techniques à l'IA : bonnes pratiques d'intégration des LLM depuis le code, art du prompting, en collaboration avec les prompt engineers de l'équipe. Documenter les processus, les pratiques d'intégration IA et les éléments de l'offre de service Merlin, pour capitaliser sur les missions réalisées et faciliter la montée en compétences des équipes. Travailler en mode agile au sein d'équipes pluridisciplinaires.

Au sein du SOC d'un grand groupe international, vous renforcez la capacité de détection des menaces. Vous concevez et faites évoluer les règles de détection et portez les cas d'usage avancés, notamment autour de l'IA. Vos missions : Concevoir, optimiser et maintenir les règles de détection du SOC pour améliorer la qualité des alertes et réduire les faux positifs Étendre la couverture de détection en s'appuyant sur le référentiel MITRE ATT&CK Piloter les initiatives IA et les cas d'usage avancés dans l'écosystème SIEM / XDR, notamment via des POC Contribuer à l'automatisation SOAR et documenter les procédures Collaborer avec les équipes cyber et accompagner les profils juniors

1. Pilotage technique & leadership Assurer le rôle de référence technique sur les sujets ML/LLM (RAG, IA générative, agents, orchestration de workflows). Animer le chapter technique de l'équipe : Organisation de rituels (tech talks, BBL, sessions de partage de bonnes pratiques). Diffusion de standards d'architecture, de qualité de code et de sécurité. Participer activement aux revues de PR (Pull Requests) et garantir un niveau élevé de qualité logicielle (lisibilité, tests, performance, sécurité). 2. Conception & industrialisation des solutions IA Concevoir, développer et industrialiser des pipelines ML/LLM robustes et scalables : Solutions RAG (indexation, vector stores, retrieval, re-ranking). Agents et workflows complexes (orchestration, gestion de contexte) Mettre en œuvre une architecture logicielle solide, adaptée aux enjeux d'IA en production (patterns de microservices, event-driven, modularisation, etc.). Structurer et maintenir un socle technologique d'innovation autour de l'IA (bibliothèques, templates de projets, guidelines, exemples réutilisables). 3. MLOps / LLMOps & Cloud Définir et mettre en œuvre les pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD pour modèles et services d'IA. Monitoring, observabilité, gestion de dérive, suivi de performance des modèles. Industrialiser les solutions sur des environnements containerisés : Docker, Kubernetes et OpenShift (déploiement, scaling, gestion des ressources). Contribuer à la mise en place d'un environnement Cloud cohérent avec les standards groupe. 4. Performance, sécurité & intégration Optimiser la performance des services IA : Latence, throughput, coût, consommation de ressources. Benchmark des modèles et des différents backends (LLM, embeddings, vector stores). Implémenter et/ou intégrer des mécanismes d'authentification et d'autorisation : OIDC / OAuth 2.0, gestion des tokens, intégration avec l'écosystème IAM. Veiller au respect des bonnes pratiques de sécurité, de confidentialité et d'IA responsable (gestion des données sensibles, traçabilité, explicabilité). 5. Accompagnement des Data Scientists & des métiers Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists pour : Transformer les prototypes en produits industrialisés. Co-construire des API et services utilisables par les applications métiers. Accompagner les équipes métier dans la compréhension et l'adoption des solutions IA : Vulgarisation des solutions. Intégration dans les processus d'aide à la décision.