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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

Big APPS recrute un(e) Data & IA Engineer en CDI pour intervenir sur des projets Data & IA à forte valeur ajoutée. En tant que Data Engineer, vous aurez pour responsabilités de : Concevoir, développer et maintenir les plateformes de données de nos clients, en garantissant l’intégrité, la disponibilité et la sécurité des données Mettre en œuvre des pipelines de traitement de données : ingestion, stockage, transformation et analyse en temps réel Participer à la création et au déploiement de solutions d’intelligence artificielle (machine learning, systèmes de recommandation) Collaborer avec les équipes Data Science pour l’industrialisation des modèles prédictifs Exploiter les environnements Cloud (Azure, AWS, GCP) pour concevoir des solutions performantes et scalables Contribuer à la culture DevOps en automatisant les déploiements et en intégrant des pratiques CI/CD Profil recherché Pour réussir sur ce poste, vous disposez de : Une expérience ou de solides connaissances en Python, Spark, Scala, Kafka, Java Une forte appétence pour l’IA et la Data Science Une expérience avec au moins un Cloud Provider (Azure, AWS ou GCP) Des connaissances en orchestration de données (Airflow, Prefect) et en bases de données SQL / NoSQL Une sensibilité aux bonnes pratiques DevOps Des certifications Data & Cloud appréciées : Azure Data Engineer, AWS Big Data, Google Cloud Data Engineer, DBT, Snowflake, Databricks Environnement de travail - Une équipe soudée, motivée par le partage de connaissances et le développement des compétences. - Des projets variés touchant à des domaines tels que l'IA, la Big Data, le DevOps et le Cloud. - Un environnement stimulant, favorisant l’innovation et l’utilisation des dernières technologies. - La possibilité de travailler avec des experts et de se former en continu sur les technologies émergentes, notamment dans le domaine de l’intelligence artificielle. Si vous souhaitez rejoindre une entreprise où l'innovation et le développement sont au cœur des projets, envoyez-nous votre candidature dès aujourd’hui !

En tant que Data Analyst ou Data Scientist ou AI Ingineer , vous contribuez aux projets stratégiques de grands comptes bancaires en intervenant sur l’analyse, le traitement et la valorisation des données bancaires et financières. Vos principales missions : Recueillir et analyser les besoins métiers Collecter, structurer et traiter les données chiffrées issues de différentes sources Nettoyer les données (suppression des doublons, gestion des valeurs manquantes, etc.) Développer des algorithmes pour l’exploitation des données (analyse statistique, machine learning) Concevoir et construire des actifs informatiques dédiés à la préparation et à la visualisation des données Développer du code ou des scripts s’appuyant sur des données structurées et non structurées Participer aux phases de tests, recettes et validation des solutions déployées Installer et configurer les outils requis dans le respect du cadre de référence technique Assurer la maintenance évolutive et corrective des solutions déployées, intervenir en support si nécessaire Rédiger la documentation associée (use cases, développements, procédures) Lieu : Paris – Client : Grand établissement bancaire – Type de mission : CDI / Freelance / Portage Démarrage : ASAP – Durée : 3 ans

Mission de pilotage de socle industriel IA Contexte Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client en secteur d'assurance engage un programme structurant visant à industrialiser et accélérer le déploiement des cas d’usage de Data Science, Machine Learning et IA Générative (LLM) . Ce programme repose sur la mise en place de socles technologiques mutualisés, robustes, sécurisés et scalables , notamment : une plateforme MLOps , un socle LLMOps , un environnement Python standardisé . Ces socles doivent permettre aux équipes Data & IA de concevoir, entraîner, déployer et superviser des modèles d’IA de bout en bout, dans des conditions industrielles. Dans ce contexte, notre client recherche un Responsable Plateforme MLOps , en charge du pilotage, de la conception, de la mise en œuvre et de l’exploitation du socle MLOps . Responsable Plateforme MLOps (Mission pilote de socle IA) Rattachement fonctionnel Data Office / Direction Data & IA En collaboration étroite avec : équipes Data Scientists & ML Engineers équipes IT / DSI / Production équipes Architecture et Sécurité SI 🎯 MISSIONS PRINCIPALES1. Conception & Architecture Définir, maintenir et faire évoluer l’ architecture cible de la plateforme MLOps en cohérence avec les standards du client. Sélectionner et intégrer les outils MLOps les plus pertinents (orchestration, versioning, CI/CD IA, monitoring…), sur la base du cadrage réalisé. Garantir l’ interopérabilité avec les socles LLMOps existants et l’environnement Python à venir . Valider les choix techniques avec les instances d’architecture et de sécurité. 2. Mise en œuvre & Déploiement Piloter et contribuer activement à la mise en œuvre technique du socle MLOps. Compléter le socle CI/CD existant avec les composants spécifiques à l’IA et au ML. Définir et implémenter les processus de déploiement, de versioning et de mise à jour des modèles en production . Travailler en coordination avec les équipes DSI / Production Data. 3. Exploitation, RUN & Monitoring Garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et la scalabilité de la plateforme. Mettre en place un monitoring proactif des modèles (qualité, dérive, performance) et de l’infrastructure. Définir et suivre les KPIs, SLAs et indicateurs de service . Gérer les incidents et problèmes selon les pratiques ITIL. 4. Standardisation & Bonnes pratiques Définir et diffuser les bonnes pratiques MLOps auprès des équipes Data & IA. Mettre en place des standards de développement, de test, de packaging et de déploiement des modèles. Produire et maintenir une documentation technique et fonctionnelle complète. 5. Accompagnement & Support Accompagner les Data Scientists et ML Engineers dans l’appropriation de la plateforme. Fournir un support technique expert . Contribuer aux actions de formation, de conduite du changement et de partage de connaissances , en lien avec les équipes Change du Data Office. 6. Veille & amélioration continue Assurer une veille technologique active sur les outils et pratiques MLOps / LLMOps. Proposer des évolutions continues du socle en fonction des besoins métiers et des innovations du marché.

Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client dans le secteur bancaire renforce ses équipes pour concevoir, entraîner, déployer et monitorer des modèles de Machine Learning, et intégrer les solutions d’IA Générative dans ses parcours clients et processus métiers. Vous rejoignez une équipe Data innovante, à la croisée des enjeux opérationnels, réglementaires et technologiques. Environnement technique : Modélisation & IA : Logistic Regression, XGBoost / LightGBM, SHAP, LIME, LLM (OpenAI, HuggingFace), LangChain, LangGraph ML Engineering : Python, Scikit-learn, MLflow, FastAPI, Pytest, GitHub Actions, Docker, Kubernetes Cloud & Big Data : Azure ML, Databricks, pySpark, Azure DevOps, Snowflake (atout) MLOps : CI/CD, Feature Store, API ML, Monitoring Drift, Backtesting, RAGAS, LLM as a Judge

Profil : Data Scientist Séniorité : Junior Description de la mission : Rattaché.e au département Data, votre mission consistera à faire évoluer nos modèles de Machine Learning pour notre solution de maintenance prédictive. Vous serez amenés à travailler dans un environnement cloud de Google. Enfin, des sujets d'IA générative pourront vous être proposés au cour de votre mission. Responsabilités : Évoluer les modèles de Machine Learning pour la maintenance prédictive. Travailler dans un environnement cloud de Google. Mettre en place des solutions cloud. Participer à des projets d'IA générative. Collaborer avec l'équipe Data/AI. Prérequis : Machine Learning Python Pandas Scikit-learn Environnement cloud IA générative autres détails : 2 jours sur site. Mission longue durée

Contexte de la mission Nous recherchons un Data Scientist Senior pour intervenir sur des projets avancés autour de l’ IA générative et des LLM , en lien étroit avec les équipes techniques et produit. Responsabilités : Conception et optimisation de pipelines IA basés sur des LLM Développement de solutions de type RAG , agents et chaînes de raisonnement Utilisation de LangChain et LangGraph pour orchestrer les modèles Analyse et exploitation de données textuelles Évaluation des performances des modèles (qualité, biais, robustesse) Contribution aux choix d’architecture IA Stack technique : Python 3 Django (pour intégration applicative) LangChain LangGraph LLM & IA générative (embeddings, prompts, fine-tuning, RAG) Profil recherché : Expérience confirmée en Data Science / IA Forte appétence pour les LLM et l’IA générative Solide maîtrise de Python et des problématiques NLP Capacité à travailler sur des sujets complexes et exploratoires

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

Pour un poste en cDI sur PAris , nous recherchons un développeur de Solutions IA Salaire Fixe + différentes primes de performance Le Développeur de Solutions IA sera responsable du développement de solutions basées sur l’intelligence artificielle afin de renforcer les solutions et processus de sécurité de la Production IT. Ce poste implique une collaboration étroite avec des experts métiers afin d’adapter les outils et de les améliorer en continu. Le développeur utilisera Python ainsi que les bibliothèques associées pour concevoir et déployer des modèles de machine learning et des interfaces utilisateurs. MissionsResponsabilités principales Développer et déployer des solutions basées sur l’IA en utilisant Python. Concevoir des interfaces utilisateurs avec Streamlit, Gradio, Flask et d’autres frameworks pertinents. Collaborer avec des experts métiers afin de comprendre les besoins et adapter les outils en conséquence. Mettre en œuvre des processus ETL (Extract, Transform, Load) pour gérer et transformer les données. Utiliser des bibliothèques telles que pandas et scikit-learn pour la manipulation de données et les tâches de machine learning. Améliorer continuellement les outils en fonction des retours utilisateurs et des analyses de données. Une bonne culture en cybersécurité est attendue.

Vous êtes un ingénieur de données IA expérimenté et possédez une expertise pratique approfondie de Microsoft Fabric et de l'ingénierie de données Azure moderne ? emagine vous offre l'opportunité de participer au développement, à l'optimisation et à la mise à l'échelle de pipelines de données et d'architectures lakehouse qui permettent la mise en œuvre d'initiatives avancées en matière d'analyse et d'IA au sein d'une équipe internationale. Are you an experienced AI Data Engineer with deep hands‑on expertise in Microsoft Fabric and modern Azure data engineering? emagine has an opportunity for you to support the development, optimisation, and scaling of data pipelines and lakehouse architectures that enable advanced analytics and AI initiatives across a global team. Skills & Experience 10+ years’ experience as a Data Engineer, AI Engineer, or similar role. Strong hands‑on experience with Microsoft Fabric (Lakehouse, Data Engineering, Data Factory, Data Pipelines). Deep expertise across Azure Data Services: Azure Data Factory Azure Databricks / Spark Azure Synapse Analytics (SQL Pools) Azure Storage / ADLS Gen2 Azure Functions Azure Machine Learning Proficiency in Python and SQL for data processing and transformation. Strong experience building lakehouse architectures and Delta Lake pipelines. Knowledge of modern DevOps/MLOps practices including testing, version control, and automated deployment. Familiarity with governance solutions such as Azure Purview or Fabric governance. Key Tasks & Deliverables You will play a pivotal role in designing and running data engineering capabilities that enable analytics, AI, and ML use cases. Responsibilities include: Data Engineering & Architecture Design, build, and maintain scalable data pipelines on Microsoft Fabric (Data Factory, Dataflows, Lakehouse, Warehouse, OneLake). Develop ingestion, transformation, and orchestration workflows using Azure Data Factory, Azure Databricks, Azure Synapse, and Azure Functions. Implement and optimize Delta Lake architectures for both structured and unstructured datasets. Build reusable, production-grade data products supporting analytics, ML, and AI workloads. AI & Advanced Analytics Integration Collaborate with Data Scientists and ML Engineers to operationalize models via Azure Machine Learning, Fabric Data Science, or Databricks. Prepare feature‑engineered datasets for machine learning workloads. Implement MLOps workflows including automated deployments, model monitoring, and pipeline observability. Governance, Quality & Security Implement data quality, observability, monitoring, and lineage frameworks using Fabric and Azure Purview. Ensure compliance with governance, privacy, and security standards. Manage CI/CD pipelines and version‑controlled data code via Azure DevOps or GitHub. Collaboration & Stakeholder Engagement Work closely with business analysts, product owners, and domain experts to define data requirements and deliver high‑value solutions. Maintain documentation of data models, sources, pipelines, and best practices. Provide technical leadership and mentoring across the engineering team. Why join this project? You’ll be joining a collaborative, enabling environment that values innovation while giving you autonomy to architect modern data solutions at scale. Apply with your latest CV or reach out to Brendan to find out more.

Nous recrutons un(e) Data Engineer confirmé(e) pour rejoindre notre équipe et travailler en étroite collaboration avec nos experts Data Science (profil ingénieur ML/Data), spécialisé dans les pipelines IA, le NLP, les LLM, le RAG et AWS Bedrock. Le poste est basé à Paris, avec possibilité de télétravail, au sein d’une équipe dynamique orientée IA générative et analyse intelligente de documents. 💼📍 🎯 Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes (ETL, SQL / NoSQL). Intégrer, déployer et optimiser des modèles de Machine Learning et LLM (Scikit-learn, Transformers, LangChain). Mettre en œuvre des architectures cloud AWS : S3, Bedrock, EC2, ECR / ECS Fargate. ☁️ Développer des APIs (Flask / FastAPI), des chatbots RAG et des outils de matching CV / offres. Collaborer sur des projets OCR, NLP et de visualisation de données (Power BI). 📊 Animer des formations et interventions publiques sur l’IA (ateliers, webinaires) afin de partager l’expertise et vulgariser les avancées ML/LLM auprès de clients et partenaires. 🎓

● Prérequis techniques : ● Python, GCP(Vertex), Pytorch (+ Ultralytics), Docker, Terraform, Git, SQL Discuter avec les équipes opérationnelles et dirigeantes pour identifi er leurs besoins et leurs diffi cultés, raffi ner et prioriser les besoins avec l’ensemble de l’équipe ● Concevoir, développer, faire évoluer la solution logicielle de détection de fraude avec des traitements vidéo en temps réel, des processus d’apprentissage automatique et de labellisation de données, des services d’administration de la solution et de suivi de sa performance, ● Valider le comportement de la solution sur une infrastructure de test, identique aux magasins ● Contribuer itérativement au projet en tant que ML engineer : collecte des données et préparation, modélisation, développement, évaluation, revue de code, déploiement des solutions, suivi de l’impact; ● Communiquer sur les éventuels incidents des services en production ● Vous pourrez également participer aux échanges réguliers de notre communauté d’une quarantaine d'ingénieurs (data scientists, engineers, devops) : présentations, ● Partage de retours de conférences, débats sur les problématiques ML, de développement logiciel, ...

Introduction & Résumé : Ce poste est destiné à un architecte senior spécialisé en intelligence artificielle (IA), chargé de coordonner la conception et la mise en œuvre de solutions IA au sein de l'organisation, tant pour des propositions sur site qu'offshore. Les candidats doivent posséder une solide expérience en CI/CD et Azure Machine Learning pour être efficaces dans ce rôle. Responsabilités : Les principales responsabilités comprennent : Coordonner avec l'architecte IA pour la révision continue des conceptions de solutions IA. Effectuer du scouting technologique lié aux meilleures pratiques architecturales IA pour les composants clés. Gérer le MLOps et la productionnalisation incluant CI/CD pour l'apprentissage automatique, la version des modèles/données, l'enregistrement des modèles et l'orchestration des pipelines. Maîtriser l'infrastructure IA sur Azure, y compris Azure Machine Learning et Azure OpenAI. Développer des expertises spécifiques en LLM/RAG, notamment l'ingénierie des prompts et la mitigation des hallucinations. Prouver une expérience pertinente dans un rôle similaire. Key Requirements : Expérience avec CI/CD pour l'apprentissage automatique. Connaissance d'Azure Machine Learning et des services Azure associés. Expertise en MLOps et stratégies de déploiement. Compétences en ingénierie des prompts et fine-tuning. Nice to Have : Expérience avec Terraform/Bicep pour l'IaC. Connaissance de Cosmos DB et du stockage vectoriel. Expérience avec les sauvegardes de sécurité et le contrôle des coûts. Autres Détails : Lieu de travail : 93, avec une option de télétravail hybride. Durée estimée : plus de 12 mois, avec un démarrage ASAP.

Intervenir sur des programmes stratégiques Data et Intelligence Artificielle au sein de la DSI, sur un socle Cloud orienté Data Intelligence Apporter une expertise Data et Machine Learning Engineering pour concevoir, déployer et exploiter des solutions analytiques et IA à l’échelle Mettre en place des chaînes complètes de gestion de la donnée, depuis l’ingestion jusqu’à l’exposition des usages data et IA Développer et automatiser des flux de données distribués en s’appuyant sur les services Cloud AWS Construire et maintenir des pipelines robustes intégrant orchestration, traitement et stockage des données Participer à la structuration et à l’industrialisation des environnements MLOps et des cycles de vie des modèles ML et IA générative Déployer, superviser et automatiser les plateformes de Machine Learning (SageMaker) et les mécanismes de monitoring associés Réaliser des traitements analytiques, transformations de données et optimisations sur des plateformes de type data warehouse cloud Mettre en œuvre des processus CI/CD et des déploiements automatisés via des outils DevOps Développer des briques techniques Data/IA exploitables par les équipes internes (pipelines, services, composants applicatifs) Participer aux phases de conception, d’architecture, de tests, d’intégration et de mise en production des solutions Alimenter et maintenir les environnements nécessaires aux produits data, analytiques et applicatifs Accompagner les équipes Data Science et techniques dans la clarification des besoins Data/IA Faciliter l’industrialisation et la mise à disposition rapide des cas d’usage Produire la documentation technique et contribuer au respect des standards d’architecture, sécurité et gouvernance