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En tant qu’AI Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’Intelligence Artificielle, allant du Machine Learning classique aux cas d’usage de GenAI. Vous travaillez au cœur des plateformes Data et ML afin de garantir la robustesse, la performance, la scalabilité et la maintenabilité des modèles et services IA mis en production, au service des équipes métiers et produits. Expérience attendue : 3+ ans en ingénierie IA / ML / Data, avec une forte orientation production. Vous correspondez au/à la AI Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires , en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d’un fort esprit analytique , de rigueur et de pragmatisme Vous êtes autonome, proactif et doté d’un solide sens des responsabilités Vous savez communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques, et vulgariser des sujets complexes Vous savez prioriser vos tâches , gérer les contraintes (qualité, délais, coûts) et respecter vos engagements Vous disposez d’un solide bagage en software engineering , vous permettant de développer des solutions IA robustes, lisibles, maintenables et testables , principalement en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes à l’aise avec les outils de versioning (Git) et les workflows collaboratifs associés Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data / ML Cloud (ex. Databricks ou équivalent) Vous comprenez les enjeux de préparation des données , de feature engineering et de qualité des datasets pour les usages ML / AI Vous avez une experience dans l’ industrialisation des modèles ML , incluant entraînement, validation, versioning et déploiement Vous êtes sensibilisé aux pratiques MLOps (gestion du cycle de vie des modèles, reproductibilité, monitoring) Vous avez une appétence pour les cas d’usage GenAI (LLM, RAG, embeddings, agents) et savez concevoir et mettre en œuvre de frameworks d’évaluation pour les systèmes GenAI incluant : évaluation de la qualité des réponses (relevance, faithfulness, completeness), validation des chaînes de retrieval et d’embeddings, comparaison de prompts, modèles ou configurations

En tant qu’AI Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’Intelligence Artificielle, allant du Machine Learning classique aux cas d’usage de GenAI. Vous travaillez au cœur des plateformes Data et ML afin de garantir la robustesse, la performance, la scalabilité et la maintenabilité des modèles et services IA mis en production, au service des équipes métiers et produits. Expérience attendue : 3+ ans en ingénierie IA / ML / Data, avec une forte orientation production. Vous correspondez au/à la AI Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires , en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d’un fort esprit analytique , de rigueur et de pragmatisme Vous êtes autonome, proactif et doté d’un solide sens des responsabilités Vous savez communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques, et vulgariser des sujets complexes Vous savez prioriser vos tâches , gérer les contraintes (qualité, délais, coûts) et respecter vos engagements Vous disposez d’un solide bagage en software engineering , vous permettant de développer des solutions IA robustes, lisibles, maintenables et testables , principalement en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes à l’aise avec les outils de versioning (Git) et les workflows collaboratifs associés Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data / ML Cloud (ex. Databricks ou équivalent) Vous comprenez les enjeux de préparation des données , de feature engineering et de qualité des datasets pour les usages ML / AI Vous avez une experience dans l’ industrialisation des modèles ML , incluant entraînement, validation, versioning et déploiement Vous êtes sensibilisé aux pratiques MLOps (gestion du cycle de vie des modèles, reproductibilité, monitoring) Vous avez une appétence pour les cas d’usage GenAI (LLM, RAG, embeddings, agents) et savez concevoir et mettre en œuvre de frameworks d’évaluation pour les systèmes GenAI incluant : évaluation de la qualité des réponses (relevance, faithfulness, completeness), validation des chaînes de retrieval et d’embeddings, comparaison de prompts, modèles ou configurations

Missions principales🔹 Administration & Exploitation Administration de l’orchestrateur Elastic Cloud Enterprise (ECE) Administration des clusters Elasticsearch du groupe Gestion des architectures Hot / Warm / Cold / Frozen Mise en œuvre de Datastream & Searchable Snapshots Supervision de la performance et optimisation des clusters à forte volumétrie 🔹 Performance & Résolution d’incidents Diagnostic et résolution des problèmes de performance complexes Analyse fine des indexations massives (>100k/sec) Intervention en production sur incidents critiques 🔹 Projets & Évolutions Participation à la migration ECE 3.5 et Elasticsearch 8.x Intégration du patrimoine applicatif dans l’offre Supervision DSI / AIOps Contribution à l’évolution de l’offre de service Data4Ops Intégration dans la chaîne CI/CD (Git, Jenkins, XL-Deploy, Bitbucket) 🔹 Architecture & Expertise Participation à la définition d’architectures techniques Conception technique (design) des infrastructures Middleware Études d’opportunité et analyses techniques stratégiques Veille technologique 🔹 Gouvernance & Qualité Application des normes qualité, sécurité et productivité Collaboration transverse (réseau, sécurité, systèmes) Rédaction de documentation technique Présentation des dossiers devant instances internes

Contexte Dans le cadre du renforcement d’un département Data & IA au sein d’un grand groupe bancaire, nous recherchons un Data Scientist expérimenté pour intervenir sur des projets d’IA générative et prédictive construits autour de la plateforme Dataiku. Missions Développement de cas d’usage IA générative et machine learning Conception et industrialisation de workflows sous Dataiku Préparation de données, feature engineering, entraînement de modèles Déploiement et suivi de modèles en production Intégration avec l’environnement GCP (BigQuery, GCS, IAM) Collaboration avec data engineers, architectes et équipes métiers Participation à l’amélioration de la gouvernance data Compétences requises Expertise Dataiku (conception, déploiement, industrialisation) Python data science (pandas, numpy, scikit-learn, XGBoost) SQL avancé Environnement Google Cloud Platform (BigQuery idéalement) Expérience en machine learning en production Connaissance MLOps / monitoring modèles Compétences appréciées Expérience IA générative (LLM, RAG, intégration API) Contexte bancaire Zeenea, Power BI ou Alteryx Mission longue avec forte visibilité dans un environnement data structuré.

Contexte et enjeux Notre client en assurance s’est engagé dans un projet stratégique majeur visant à accélérer et industrialiser le déploiement des cas d’usage de la Data Science et de l’Intelligence Artificielle (Machine Learning et LLM). Ce programme ambitieux repose sur la mise en œuvre de socles technologiques robustes, sécurisés et scalables : MLOps LLMOps Environnements Python industrialisés L’objectif est de fournir une plateforme mutualisée et standardisée permettant le développement, l’entraînement, le déploiement et le monitoring des modèles d’IA, utilisable par l’ensemble des équipes Data & IA du client. Dans ce cadre, notre client en assurance recherche un Consultant expert pour prendre en charge la gestion et l’animation de l’équipe dédiée à la plateforme MLOps . Ce rôle est stratégique pour la réussite du projet et la pérennisation des socles en mode RUN. Responsabilités principales 1. Management et animation de l’équipe MLOps Structurer et encadrer l’équipe MLOps (MLOps Engineers, Data Engineers, etc.) Définir les rôles et responsabilités Organiser et planifier les activités, répartir les charges et suivre l’avancement Mettre en place et animer les rituels agiles (daily stand-ups, sprint reviews, rétrospectives) Favoriser la montée en compétences et la diffusion des bonnes pratiques 2. Pilotage technique de la plateforme MLOps / LLMOps Définir l’architecture technique de la plateforme en collaboration avec les architectes et les équipes Data & IA Sélectionner et intégrer les outils et technologies MLOps / LLMOps pertinents Garantir la disponibilité, la scalabilité, la sécurité et la performance de la plateforme Assurer la conformité aux normes de sécurité, de gouvernance des données et de réglementation (RGPD) Définir, suivre et analyser les KPIs de la plateforme et des modèles déployés 3. Delivery du socle MLOps et des cas d’usage Garantir le déploiement des composants du socle MLOps industriel , en lien avec l’ensemble des parties prenantes DSI Organiser la réintégration des cas d’usage déjà en production dans le nouveau socle (compatibilité ascendante) Piloter le déploiement et la gestion opérationnelle de la plateforme MLOps, en autonomie et en coordination avec la DSI Accompagner l’industrialisation et la mise en production des cas d’usage IA 4. Roadmap, gouvernance et pilotage Définir et mettre en œuvre la roadmap MLOps / LLMOps , en adéquation avec les besoins des équipes Data & IA Piloter un portefeuille de projets techniques Gérer les budgets et l’allocation des ressources Animer les instances de pilotage (Comité Projet, Comité de Pilotage) S’appuyer sur les outils de suivi : SCIFORMA (planning et suivi budgétaire), JIRA (suivi des tâches) 5. Communication et coordination Interagir avec les équipes Data Scientists, Data Analysts, Architectes, Sécurité et Opérations Présenter l’avancement et les résultats aux parties prenantes internes (direction, métiers) Animer des ateliers de partage de connaissances et de bonnes pratiques Accompagner l’adoption de la plateforme par les équipes Data & IA Livrables attendus Organisation cible et plan de charge de l’équipe MLOps Roadmap détaillée de la plateforme MLOps / LLMOps Documentation technique et fonctionnelle Rapports d’activité et tableaux de bord de suivi Propositions d’architecture et de choix technologiques Processus et procédures MLOps / LLMOps formalisés Supports de formation et de sensibilisation

Nous recherchons, pour le compte de notre client dans le secteur de l’énergie , un(e) Data Engineer Cloud afin de renforcer ses équipes data et accompagner des projets stratégiques à forte valeur ajoutée. Compétences clés indispensables Excellente maîtrise de Python Solide expérience sur AWS , notamment Redshift Mise en place et orchestration de pipelines data avec Apache Airflow Infrastructure as Code avec Terraform Développement d’API avec FastAPI Conteneurisation avec Docker Très bonne maîtrise du SQL et de la modélisation de données Atouts majeurs Expérience sur Google Cloud Platform (GCP) Connaissances ou intérêt fort pour l’ IA Agentic (agents autonomes, workflows intelligents, LLMs) Sensibilité DataOps / MLOps Expérience sur des architectures data modernes Profil attendu Formation Bac+5 (école d’ingénieur, université ou équivalent) 3 à 6 ans d’expérience en Data Engineering (adaptable) Autonome, rigoureux(se) et orienté(e) solutions Bon relationnel et esprit d’équipe Curiosité technologique et goût pour l’innovation 📍 Localisation : Courbevoie

Bonjour, Actuellement je suis a la recherche d'un profil , Développeur IA Python (AI-Native Developer) Profil recherché : Développeur Python expérimenté, expert en IA/ML et maîtrisant le vibe coding, capable de développer rapidement des solutions innovantes avec assistance IA tout en garantissant la qualité et la maintenabilité du code. Compétences requises Hard Skills : • 5 ans d'expérience minimum en développement Python avec focus IA/ML • Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) • Expertise en frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain • Expérience confirmée avec les LLMs (fine-tuning, prompt engineering, RAG, agents) • Maîtrise des plateformes Cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) • Connaissance des technologies MLOps et pipelines CI/CD pour modèles IA • Compétences en data engineering (preprocessing, feature engineering, pipelines de données) • Maîtrise des bases de données (SQL, NoSQL, Vector DBs) • Expérience en développement d'APIs (FastAPI, Flask, REST) • Bonne connaissance de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) • Expertise en testing et qualité du code (pytest, unittest, code coverage) • Connaissance des outils de versioning (Git, GitLab/GitHub) • Un plus : Expérience en Computer Vision et/ou NLP Soft Skills : • Esprit critique développé face au code généré par IA • Capacité à décomposer des problèmes complexes et à formuler des prompts efficaces • Curiosité intellectuelle et veille technologique active sur l'IA • Pragmatisme : équilibre entre vitesse de développement et qualité • Rigueur dans la validation et l'optimisation du code • Autonomie et force de proposition • Excellent relationnel et capacité à travailler en équipe • Esprit agile et adaptatif • Capacité à partager ses connaissances et best practices Résultats attendus (Livrables) • Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists • Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers • Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) • Utilisation experte du vibe coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité • Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) • Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) • Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) • Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) • Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA • Partage des best practices de vibe coding avec l'équipe Un anglais courant!

Contexte Dans le cadre des projets IT Innovation, vous intégrerez l'équipe AI Factory/Innovation en tant que Data Scientist Senior avec une double mission stratégique : veille technologique et développement de modèles IA. Vous serez le référent technique sur les nouvelles approches IA/ML (LLMs, nouvelles architectures, techniques émergentes). Vous évaluerez la faisabilité technique des use cases métiers, benchmarkerez les solutions du marché (vendors, open-source) et réaliserez des quick POCs (2-3 jours) pour valider des hypothèses avant investissement. Vous concevrez et développerez les modèles ML/DL pour les use cases retenus, du choix des algorithmes à l'optimisation finale. Vous réaliserez des prototypes rapides (POC en 2-4 semaines) et accompagnerez un Data Scientist junior dans sa montée en compétences. Expert en vibe coding, vous utilisez les outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer l'exploration de données, le prototypage de modèles, la génération de code d'analyse et la documentation, tout en gardant un esprit critique sur les résultats. Vous travaillerez en mode agile en proximité avec les équipes métier Products & Innovation, les développeurs IA, les architectes et les autres Data Scientists. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire.

Bonjour a tous ,actuellement je suis a la recherche d'un profil , Data Scientist Senior - Veille & Développement Modèles Profil recherché : Data Scientist Senior avec expérience banking/finance, expert en ML/DL et maîtrisant le vibe coding, capable d'évaluer rapidement la faisabilité technique des use cases IA, de développer des POCs et de rester à la pointe des avancées technologiques. Compétences requises Hard Skills : • 7 ans d'expérience minimum en Data Science / Machine Learning • Expérience confirmée dans le secteur banking/finance (compréhension des enjeux métier) • Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA pour prototypage rapide • Expertise en ML/DL : apprentissage supervisé, non-supervisé, deep learning, NLP, séries temporelles • Maîtrise des frameworks Python : scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM • Connaissance approfondie des LLMs et techniques modernes (fine-tuning, RAG, prompt engineering, agents) • Expertise en feature engineering et sélection de variables • Maîtrise de l'analyse exploratoire de données et statistiques • Expérience en évaluation et optimisation de modèles (hyperparameter tuning, cross-validation) • Connaissance des plateformes Cloud ML (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) • Maîtrise de SQL et manipulation de grands volumes de données • Connaissance des outils de versioning (Git) et notebooks (Jupyter, Databricks) • Un plus : Expérience en Computer Vision, Reinforcement Learning ou Graph ML Soft Skills : • Curiosité intellectuelle insatiable et veille technologique active • Capacité de synthèse et de recommandation (traduire la complexité technique en insights actionnables) • Esprit critique face aux résultats de modèles et au code généré par IA • Pragmatisme : capacité à évaluer rapidement le ROI d'une approche technique • Rigueur scientifique dans l'expérimentation et la validation • Excellente communication technique et métier • Capacité à travailler dans l'incertitude et l'ambiguïté • Esprit d'initiative et force de proposition • Pédagogie et mentorat (accompagnement du Data Scientist junior) • Esprit agile et adaptatif Anglais courant.

Nous recherchons un Consultant IT Quant (6 ans d’expérience) pour développer, maintenir et supporter une bibliothèque interne de pricing de dérivés actions en C++ , utilisée en production par les équipes Front-Office, Risques et IT. Le poste inclut : Développement et intégration : implémenter des modèles de pricing conçus par les quants, les intégrer dans la librairie existante et les systèmes d’information, incluant Sophis, sur environnements Windows et Linux. Maintenance et optimisation : corriger des écarts de prix, améliorer les performances (calcul, parallélisation), maintenir les anciens pricers, outils ML et solutions cloud. Support technique et fonctionnel : assister les quants, traders, équipes Risques et IT sur le pricing, les bugs et les différences de valorisation (niveau 2/3). Ce poste n un poste hybride IT / Quant , fortement orienté production.

Bonjour a tous je suis a la recherche d'un profil DevOps Engineer IA pour l'un de mes clients, Profil recherché : DevOps Engineer avec expertise en MLOps et maîtrise du vibe coding, capable de construire et maintenir des infrastructures robustes pour l'IA tout en automatisant les déploiements et en garantissant la performance des solutions en production. Compétences requises Hard Skills : • 5 ans d'expérience minimum en développement Python avec focus IA/ML • Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) • Expertise en frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain • Expérience confirmée avec les LLMs (fine-tuning, prompt engineering, RAG, agents) • Maîtrise des plateformes Cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) • Connaissance des technologies MLOps et pipelines CI/CD pour modèles IA • Compétences en data engineering (preprocessing, feature engineering, pipelines de données) • Maîtrise des bases de données (SQL, NoSQL, Vector DBs) • Expérience en développement d'APIs (FastAPI, Flask, REST) • Bonne connaissance de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) • Expertise en testing et qualité du code (pytest, unittest, code coverage) • Connaissance des outils de versioning (Git, GitLab/GitHub) • Un plus : Expérience en Computer Vision et/ou NLP Soft Skills : • Esprit critique développé face au code généré par IA • Capacité à décomposer des problèmes complexes et à formuler des prompts efficaces • Curiosité intellectuelle et veille technologique active sur l'IA • Pragmatisme : équilibre entre vitesse de développement et qualité • Rigueur dans la validation et l'optimisation du code • Autonomie et force de proposition • Excellent relationnel et capacité à travailler en équipe • Esprit agile et adaptatif • Capacité à partager ses connaissances et best practices Résultats attendus (Livrables) • Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists • Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers • Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) • Utilisation experte du vibe coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité • Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) • Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) • Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) • Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) • Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA • Partage des best practices de vibe coding avec l'équipe

Contexte : Dans le cadre du développement de solutions innovantes en Intelligence Artificielle, nous recherchons un Ingénieur IA pour renforcer nos équipes techniques. Missions : Concevoir, développer et entraîner des modèles (ML / DL / GenAI) Déployer et industrialiser les solutions IA Optimiser les performances et la qualité des modèles Travailler en collaboration avec les équipes data et IT Compétences techniques : Python, TensorFlow / PyTorch / scikit-learn Traitement de données & pipelines Déploiement de modèles, API, MLOps Environnements Cloud Connaissance NLP / LLM appréciée