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Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Chef de projet IA, pour piloter de bout en bout des cas d'usage d'intelligence artificielle, du cadrage jusqu'à la mise en production. Vous intégrez une équipe dédiée à l'industrialisation des usages de l'IA, dans un environnement fortement gouverné. Vous coordonnez métiers, Data, IA, sécurité et infrastructure. Une expertise technique approfondie n'est pas exigée. Il faut comprendre les concepts, repérer les enjeux d'un projet IA et piloter les experts. Vos missions : - Recueillir et clarifier les besoins métiers, identifier la valeur attendue de chaque cas d'usage. - Challenger la pertinence du recours à l'IA et identifier les contraintes IT, Data, sécurité et gouvernance. - Construire le dispositif projet et le planning. - Piloter les phases de cadrage, d'expérimentation, de POC, d'industrialisation et de mise en production. - Coordonner Product Owners, Data Scientists, ML/AI Engineers, développeurs, architectes et experts sécurité. - Suivre planning, dépendances, risques, points de blocage et arbitrages. - Assurer un reporting régulier et synthétique. - Garantir la transition entre le POC et la solution industrialisée. Ref : O-TGEBQ

Un acteur bancaire lance un projet d'intelligence artificielle, et notamment d'IA générative, destiné à outiller la construction et le traitement des dossiers de crédit. Vous y venez comme référent métier aux côtés du chef de projet : c'est votre connaissance de l'octroi qui cadre ce que l'outil doit savoir faire. Votre rôle Apporter l'expertise métier de l'analyse et de la contre-analyse de dossiers d'octroi Traduire ces concepts métier en termes exploitables par les équipes IT et data, et challenger ce qu'elles proposent. Faire avancer un projet qui réunit plusieurs directions. Contribuer aux tests et à la recette fonctionnelle.

Contexte Dans le cadre du développement de solutions IA / GenAI, nous recherchons un Senior AI Engineer / Machine Learning Engineer. Vous évoluerez sur une plateforme IA Red Hat OpenShift, intégrant GPU NVIDIA, LLM as a Service, RAG, OCR et outils MLOps. Vos missions Concevoir et développer des solutions AI / Machine Learning / GenAI. Développer des Use Cases combinant LLM, OCR, Computer Vision, NLP et règles métier. Concevoir des solutions de Document AI : extraction, classification, comparaison et validation de documents. Travailler notamment sur des Use Cases de KYC et validation automatisée de pièces justificatives. Réaliser des POC et les transformer en solutions industrialisées et exploitables en production. Développer les APIs et services IA nécessaires à leur intégration dans le SI. Participer aux choix d'architecture et aux pratiques MLOps / LLMOps. Environnement technique Python • PyTorch • CUDA • LLM / GenAI • Qwen • LiteLLM • OCR / Document AI • RAG • MLflow • Docker • Kubernetes / OpenShift • APIs REST Votre profil 5 ans minimum d'expérience en AI / Machine Learning / Data Science Engineering. Excellente maîtrise de Python. Expérience concrète en Machine Learning / Deep Learning et LLM / GenAI. Expérience en OCR, Computer Vision, NLP ou Document AI. Expérience dans l'industrialisation de solutions IA. Connaissance de Docker, Kubernetes/OpenShift et/ou MLOps appréciée. Une expérience en banque, assurance ou finance constitue un atout. Anglais professionnel.

ContexteNotre équipe développe des algorithmes de détection d'objets d'intérêt militaire sur images satellites. Pour faire face à une hausse de charge, l'équipe renforce sa squad dédiée au Retraining Kit, un outil qui permettra aux clients de réentraîner certains détecteurs sur leurs propres données et cas d'usage. Le kit s'appuie sur les modules internes de l'AI Factory (préparation des données, lancement et suivi des entraînements, évaluation, packaging du détecteur réentraîné). Le socle technique et le cadrage sont déjà définis. Vous rejoignez une squad pour construire et fiabiliser l'outillage. MissionsDévelopper l'outillage du Retraining Kit en vous appuyant sur les modules existants de l'AI Factory. Adapter les librairies et composants pour un déploiement chez des clients : packaging, suppression des dépendances réseau, images Docker autonomes. Fiabiliser le kit pour un déploiement client : tests de bout en bout, amélioration des workflows, qualité logicielle, documentation d'installation et d'utilisation. Contribuer à la vie de la squad (revues de code, rituels agiles, partage avec les Deep Learning Scientists). Environnement techniquePython, PyTorch, Docker CI/CD Linux, GPU Il n'y a aucune dimension LLM / GenAI sur ce poste dans un premier temps.

Nous recherchons un(e) Quant Junior spécialisé(e) en dérivés exotiques pour intervenir sur des problématiques quantitatives liées aux modèles et aux données de marché. Le consultant devra présenter une forte appétence pour la Data, notamment sur les activités de sourcing, nettoyage et préparation des données de marché. Il/elle participera également aux travaux de calibration, notamment à la définition des fonctions de calibration adaptées aux différentes données de marché. Une bonne compréhension des problématiques liées aux surfaces de volatilité et à leur construction ou calibration est attendue.

Dans le cadre d'un projet stratégique autour de la recommandation et de l'IA, nous recherchons un Machine Learning Engineer expérimenté pour concevoir, développer et industrialiser des pipelines Data et ML de bout en bout. Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de Data Scientists, Data Engineers, développeurs, Tech Lead et Product Owner, au sein d'un environnement fortement orienté Data, ML et Cloud. Vos missionsConcevoir et développer des data pipelines de bout en bout : ingestion, transformation, stockage et exposition des données. Concevoir et industrialiser des pipelines ML : préparation des données, entraînement, évaluation, publication et inférence. Participer à la conception et à l'évolution d'architectures Data / ML sur GCP. Mettre en place les mécanismes de qualité, reproductibilité, monitoring et observabilité des pipelines. Industrialiser les modèles ML pour des usages en production, notamment en inférence temps réel. Participer à l'évolution du socle DataOps / MLOps et des outils d'orchestration. Optimiser les solutions existantes en matière de performance, fiabilité, maintenabilité et coûts Cloud. Participer au Run et à la résolution des incidents sur les pipelines et services existants. Garantir la qualité des développements : tests, revue de code, documentation et bonnes pratiques d'ingénierie. Collaborer avec les équipes Data, ML et Software Engineering afin de partager les bonnes pratiques. Environnement techniqueData Engineering : BigQuery, dbt, Kafka, streaming, data modeling, Terraform. ML / MLOps : Python, Deep Learning, embeddings, Docker, Kubernetes, Git, ZenML ou outils similaires, ML pipelines, inférence temps réel. Cloud : GCP, architectures Cloud distribuées.

Contexte L'équipe détecteur IMINT (IMagery INTelligence) travaille sur des algorithmes de détection d'objets d'intérêt militaire sur des images satellites. Le pôle est composé d'une vingtaine de personnes dont une majorité de Deep Learning Scientists. Pour faire face à une augmentation de la charge, nous avons besoin de renforcer rapidement l'équipe en particulier pour travailler sur le développement d'un Retraining Kit. L'objectif est de permettre à nos clients de réentraîner certains de nos détecteurs sur leurs propres données et cas d'usage. Ce kit s'appuiera sur plusieurs modules internes de notre AI factory, notamment pour préparer les données, lancer et suivre les entraînements, évaluer les performances et packager le détecteur réentraîné. Nous cherchons à renforcer l'équipe avec un profil ML Engineering capable de contribuer à la mise en production de ce kit. La personne fera partie intégrante de l'équipe et s'intègrera dans une squad de 3 personnes. La mission sera d'une durée minimale de 6 mois. La personne devra venir sur site au minimum 2 jours par semaine. Mission Les missions principales sont : Développer le Retraining Kit en s'appuyant sur les modules internes de notre AI Factory. Valider et fiabiliser le kit pour un déploiement client via des tests de bout en bout, l'amélioration des workflows, de la qualité logicielle et de la documentation. Profil recherché en résumé : Une formation en Software Engineering, en machine learning, computer vision ou domaine similaire. 2 ans d'expérience minimum en ML Engineering, très bonne connaissance de Python et des bonnes pratiques en développement logiciel Expérience en Deep Learning et / ou Computer Vision o D'une expérience en SW engineering (culture archi / design, qualité / testing / CI/CD). o Une connaissance de l'imagerie satellite est un plus. En terme de méthodologie de travail : d'une expérience en environnement agile, sans pour autant en défendre une application dogmatique En terme de soft skills : o D'autonomie et de capacité à investiguer un problème de bout en bout. o D'une posture user-centric, en pensant avant tout aux besoins des utilisateurs. o D'ouverture d'esprit, communication, et travail en équipe. Conditions de la mission : Intégration dans une squad de 3 personnes, Mission de 6 mois minimum Présence sur site 2 jours par semaine

Un acteur bancaire lance un projet d'intelligence artificielle, et notamment d'IA générative, destiné à outiller la construction et le traitement des dossiers de crédit. Vous y venez comme référent métier aux côtés du chef de projet : c'est votre connaissance de l'octroi qui cadre ce que l'outil doit savoir faire. Votre rôle Apporter l'expertise métier de l'analyse et de la contre-analyse de dossiers d'octroi Traduire ces concepts métier en termes exploitables par les équipes IT et data, et challenger ce qu'elles proposent. Faire avancer un projet qui réunit plusieurs directions. Contribuer aux tests et à la recette fonctionnelle. Poste basé en Île-de-France, 2 jours de télétravail par semaine.

Au sein d'un acteur majeur du retail européen, l'équipe Data & IA Marketplace traite des volumes massifs de données issues de vendeurs tiers. L'objectif est d'automatiser la qualification, la classification et l'enrichissement des catalogues produits pour garantir une expérience utilisateur optimale. Le défi réside dans l'industrialisation de modèles complexes au sein d'une architecture Data Mesh en forte croissance. La Stack Technique Langages : Python, Bash. Cloud : GCP (Google Cloud Platform). Orchestration & MLOps : Airflow, Kubeflow, ZenML, MLflow, Vertex AI. Infrastructure & DevOps : Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Gitlab CI. Data Quality & Feature Store : Great Expectations, Feast. Ta Mission & Ton Impact : Concevoir et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD) pour l'entraînement et le déploiement des modèles en production. Gérer l'infrastructure cloud via Terraform et assurer le versioning complet des modèles et des données. Implémenter le monitoring de performance (détection de drift, latence) et configurer l'alerting pour garantir la fiabilité des solutions. Accompagner les Data Scientists dans l'adoption des meilleures pratiques de développement (code quality, tests, industrialisation). Intégrer des validations de schémas et des filtres de qualité de données au sein des pipelines de production.

Project Manager Senior IT – Agentic AI – Aix-en-Provence (H/F)Nous recherchons un Project Manager Senior IT spécialisé en IA agentique (Agentic AI) pour piloter des projets innovants basés sur l'intelligence artificielle, dans le cadre d'une mission située à Aix-en-Provence, avec possibilité de télétravail. Profil recherché : Minimum 8 ans d'expérience en gestion de projets IT. Expérience significative dans le pilotage de projets d'IA agentique (Agentic AI). Expérience dans le pilotage et la mise en production de POC (Proof of Concept). Excellentes capacités de coordination, de communication et de leadership. Capacité à fédérer des équipes pluridisciplinaires et à piloter les différentes parties prenantes. Anglais courant obligatoire. Localisation : Aix-en-Provence Télétravail : possible Démarrage : à préciser Vous souhaitez contribuer à des projets innovants autour de l'IA agentique et accompagner leur passage en production ? N'hésitez pas à nous transmettre votre CV.

Nous recherchons activement un(e) AI Platform Engineer freelance pour rejoindre une entreprise internationale du secteur retail. Basé(e) à Lille, vous intégrerez une équipe en charge du socle IA du groupe, dans le cadre de la conception et de l'exploitation d'une passerelle d'accès unique et sécurisée aux modèles d'intelligence artificielle, utilisée par l'ensemble des équipes. Vous interviendrez à la fois sur la construction (build) et sur l'exploitation (run) de cette plateforme, avec une approche « Agent-first » (développement largement délégué à des agents de code). Vos responsabilités : Concevoir et développer une API unique compatible OpenAI, avec routage entre fournisseurs, bascule de secours, streaming et cache. Mettre en place le contrôle d'accès, la gestion des clés d'API, des quotas et des budgets, ainsi que le suivi des coûts par équipe. Assurer une observabilité complète : logs, traces, latence, consommation de tokens, tableaux de bord et alertes. Sécuriser la plateforme : garde-fous, filtrage des données personnelles, protection contre l'injection de prompts, résidence des données et pistes d'audit. Garantir la performance à grande échelle : définition des SLO, tests de charge et gestion des incidents. Comparer les modèles (qualité, latence, coût) et intégrer rapidement de nouveaux modèles et fournisseurs. Contribuer aux analyses « build / buy / open-source » des solutions de passerelle, en collaboration avec l'architecture et l'équipe produit. Préparer la plateforme aux agents IA : appel d'outils, serveurs MCP, identité et permissions des agents. Fournir des SDK, des templates et de la documentation pour faciliter l'adoption de la plateforme. Travailler en mode « Agent-first » : déléguer l'implémentation, les tests et la documentation à des agents de code, rédiger des spécifications claires et relire rigoureusement leur production.