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Au sein d’une DSI de grande envergure dans le secteur bancaire, vous intervenez en tant que référent(e) Service Manager sur les périmètres Bases de données relationnelles et Mainframe . Vous serez également amené(e) à assurer un rôle de backup sur les activités ML/IA et Big Data. VOS MISSIONS ▸ Garantir la qualité de service du Run (SLA, KPIs, indicateurs fondamentaux) ▸ Coordonner les équipes N1 / N2 / N3 et les prestataires ▸ Gérer les incidents majeurs, crises IT et escalades ▸ Assurer la mise en œuvre et le respect des processus ITIL ▸ Produire les tableaux de bord, rapports de qualité de service et Post-Mortem ▸ Valider le Build to Run ▸ Piloter la démarche d’amélioration continue

Bonjour à tous 😀 🎯 Contexte : Dans le cadre du développement de ses capacités en Intelligence Artificielle Générative , nous recherchons un Data Engineer spécialisé sur Databricks pour intervenir sur des cas d’usage innovants à forte valeur ajoutée. Le poste combine des enjeux de data engineering, machine learning et mise en production dans un environnement moderne. 🛠️ Missions principales Concevoir et développer des modèles de Machine Learning (GenAI) Collecter, préparer et exploiter les données Développer des pipelines d’ingestion et de transformation Assurer la mise en production et le monitoring des modèles (MLOps) Intervenir sur des sujets d’architecture RAG et fine-tuning Conseiller sur les choix techniques et les cas d’usage 🧩 Environnement technique Python / SQL / Pandas Databricks Machine Learning / Deep Learning (LLM, Transformers) Architectures GenAI (RAG, fine-tuning) Cloud AWS MLOps

Mission : Un profilData ingénieur / Software ingénieur orienté Data avec une expérience significative sur Azure Databricks, python (software engineering) et PySpark. La connaissance des concepts de Machine Learning, notamment des algorithmes de type bagging et boosting, constitue un atout apprécié. En tant que Data/Software ingénieur, le prestataire interviendra au sein d'une équipe agile SAFe et contribuera, au travers de user stories, aux activités suivantes : -Conception et développement des pipelines Data et ML industrialisées et robustes o Pipelines Batch sous Azure Databricks o Utilisation avancée de PySpark, Delta Lake, MLFlow, , Workflows o Optimisation des performances : partitionnement, gestion mémoire, exploitation GPU o Mise en place de mécanismes de reprise d'erreur, de traçabilité et de monitoring o Collaboration étroite avec les data scientists pour transformer les prototypes en solutions industrielles -Développement logiciel et services o Conception et développement de packages python o Respect des standards de développement du socle (qualité du code, tests unitaires, CI/CD, documentation, …) o API sous Azure Function et/ou Azure Container Apps -Contribution aux phases projets (étude de faisabilité, architecture, conception, réalisation, MEP) et aux différents activités de RUN et d'amélioration continue -Participation active aux rituels agiles 3j/semaine sur site Compétences techniques requises : Azure Databricks PySpark Delta Lake Python

Dans ce cadre de projets chez nos clients grands compte, nous recherchons un Développeur IA pour concevoir, intégrer et industrialiser des modèles d’intelligence artificielle. Vous participez au développement des solutions intégrant des technologies d’intelligence artificielle pour automatiser des processus métier et créer de nouveaux produits numériques. Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des solutions IA : conception, développement, intégration et optimisation. Vous aurez pour missions : Concevoir et développer des solutions basées sur l’intelligence artificielle Intégrer des modèles de machine learning et LLM dans des applications Développer des API et services backend pour exposer les fonctionnalités IA Participer à la mise en production et à l’industrialisation des modèles Optimiser les performances des pipelines data et des modèles Collaborer avec les data scientists, product owners et équipes produit Mettre en place des bonnes pratiques de MLOps et monitoring

Développeur Python Atlassian JIRA, Python, (CI/CD),GitLab, Nantes Développer et maintenir des scripts et outils d’automatisation pour optimiser la gestion du paramétrage du réseau mobile. - Collaborer étroitement avec les équipes d’ingénieurs radios pour identifier et développer les besoins en automatisation, en adoptant une approche agile. - Participer activement à l’intégration et au déploiement des outils dans les environnements de production. - Contribuer à la rédaction de la documentation technique et à la formation des équipes internes sur les outils développés. Compétences techniques : - Maîtrise avancée du langage Python. - Maîtrise des outils de gestion des développements, en particulier GitLab. - Maîtrise des pipelines et des principes CI/CD. - Connaissance des outils de gestion de projet agile, type JIRA. - Connaissance des principes IA/ML. - Connaissance de l’architecture des réseaux mobiles (non obligatoire). Qualification : Atlassian JIRA,Python,Machine Learning,Cont. Integration/Cont. Delivery (CI/CD),GitLab,

Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Expert Data / IA – Prévision des ventes pour l'un de nos clients. Vous interviendrez sur un projet stratégique sur site à proximité d'Arras ou en full remote. À ce titre, vos missions quotidiennes seront les suivantes : - Analyser les mécanismes actuels de prévision des ventes et les sources de données existantes ; - Évaluer la qualité, la structure et la fiabilité des données (ERP, historiques, tables métiers) ; - Identifier les variables clés influençant les ventes (saisonnalité, contraintes logistiques, etc.) ; - Concevoir et développer des modèles de prévision (statistiques et machine learning) ; - Tester, comparer et optimiser les modèles en fonction des spécificités métiers ; - Industrialiser les modèles (automatisation, intégration SI, pipelines data) ; - Structurer les flux de données et garantir la robustesse des solutions ; - Mettre à disposition des outils de restitution et faciliter leur adoption par les équipes métiers ; - Accompagner les équipes et proposer des axes d'amélioration à fort impact business.

Contexte de la mission : Dans le cadre de projets stratégiques autour de la donnée et de l'intelligence artificielle, un grand groupe industriel renforce ses équipes afin de structurer et valoriser des données issues d'environnements industriels complexes. La mission s'inscrit dans une dynamique de construction et d'optimisation de plateformes data, avec des enjeux forts autour de la qualité, de la volumétrie et de l'exploitation des données pour des cas d'usage avancés (analytics, IA). L'environnement technique repose sur un écosystème cloud AWS, avec des outils modernes de data engineering tels que Databricks et Apache Spark, ainsi qu'une forte culture DevOps. Vous intégrerez une équipe en charge de l'ingestion, du traitement et de l'exposition de données à grande échelle. Responsabilités : - Concevoir et procéder à la maintenance des pipelines de données, de l'ingestion à l'exposition ; - Contribuer à l'optimisation des traitements de données à grande échelle et à la fiabilisation des flux ; - Collaborer avec les équipes data et IA afin de garantir la disponibilité et la qualité des données pour les usages analytiques et machine learning.

Ingénieur IA GCP DEVOPS 500 e par j Intelligence Artificielle Générative (IAG) Modèles : Maîtrise parfaite des LLMs tels que Gemini et GPT. Frameworks : Vertex AI Agent Builder, LangChain. Data : Expertise en bases de données vectorielles. 2. Écosystème Cloud & Data Science Cloud : Utilisation avancée de GCP (Vertex AI, Model Garden, Compute/Storage). Langages & Libs : Python, Pandas, NumPy, SciPy. ML Classique : Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch; solides bases en NLP et Deep Learning. Visualisation : Matplotlib, Seaborn, Plotly. 3. Software Engineering & DevOps Méthodologies : Agile (Scrum), Software Craftsmanship (SOLID, YAGNI), couverture de tests (Sonar). Outils : Git, CI/CD, principes d'observabilité. 500 e par j

🚀 Et si votre prochain projet faisait grandir vos compétences autant que votre carrière ? Chez K-LAGAN , nous faisons vivre chaque projet grâce aux talents qui le portent, en alliant expertise technique , innovation et accompagnement personnalisé . Aujourd’hui, nous recherchons un·e Data Engineer / ML Engineer (F/H) pour rejoindre l’un de nos clients, dans un environnement data moderne et en pleine transformation, basé à Niort . 🔍 Contexte Vous interviendrez au sein d’une équipe data pour contribuer à la construction et à l’industrialisation de pipelines Data/ML , avec pour objectif de transformer des prototypes de data science en solutions robustes et scalables en production .

Contexte de la mission Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme Data & Intelligence Artificielle, un grand groupe du secteur assurance / services financiers recherche un Architecte Data & IA Senior afin d’accompagner la transformation de son socle technologique vers une plateforme unifiée, gouvernée et prête pour les usages IA avancés. L’objectif est de renforcer les fondations techniques permettant : L’industrialisation rapide des cas d’usage IA / Machine Learning La cohérence des environnements MLOps / LLMOps La montée en maturité des équipes DataOps, Delivery et Engineering L’intégration future de solutions Agentic AI Missions principalesArchitecture & Gouvernance Technique Définir les architectures cibles Data & IA pour les usages analytiques, ML et GenAI Faire évoluer l’offre de services de la plateforme Data & IA Superviser la mise en place d’un catalogue de données unifié (gouvernance, sécurité, lineage, partage, FinOps) Structurer le cadre d’architecture : sécurité, traçabilité, observabilité, conformité Garantir la cohérence technique entre les environnements Data, IA et systèmes métiers Accompagnement des équipes Encadrer les équipes DataOps / MLOps sur les bonnes pratiques CI/CD, automatisation et monitoring Accompagner la montée en compétence sur les technologies cloud & data platform Collaborer avec les équipes Delivery pour fiabiliser les pipelines de production Participer au transfert de connaissances et à la documentation des standards Innovation & Modernisation Préparer la plateforme à l’exposition de Data Products fédérés Définir une approche AI by Design intégrant conformité et gouvernance Concevoir les architectures d’intégration de LLM internes ou hybrides Piloter des initiatives autour de : IA Observability AI FinOps / Cost Control Temps réel / streaming data Automatisation intelligente

Socle technique – Data Science & IA Maîtrise de Python et SQL/BigQuery ; packaging, gestion des dépendances, clean code Maîtrise des algorithmes de ML : classification, régression, clustering, deep learning Connaissance des frameworks ML : Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch Compétences avancées en GenAI : LLM, RAG, fine-tuning, prompt engineering, évaluation et déploiement de modèles génératifs Connaissance des concepts clés : Generative AI, agents, assistants, hallucinations, biais, limites des modèles Expertise en agents intelligents : conception de workflows multi-agents, frameworks (ADK, Gemini Enterprise…) Maîtrise des méthodes d'évaluation des agents et pipelines RAG (RAGAS, Langfuse, LLM as a judge) Développement back-end & intégration Conception et développement d'API REST/JSON, architecture orientée objet Développement d'applications GenAI : intégration agents/RAG, gestion de prompts et templates, itération Tests automatisés, revue de code, observabilité (logs, métriques, traces), gestion des erreurs Industrialisation & DevOps Maîtrise des pratiques DevOps/MLOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, Git Mise en place et maintenance de pipelines (tests, qualité, déploiement) et gestion des environnements (dev/recette/prod) Architectures Cloud (GCP, AWS, Azure) et outils MLOps associés Monitoring et optimisation des performances de solutions IA en production Collaboration & méthodes Capacité à cadrer un besoin, proposer une solution technique et estimer une charge Travail en mode Agile, interaction avec les parties prenantes produit Anglais courant (lecture de documentation, échanges techniques)

Au sein d’une équipe en charge des plateformes data et IA, vous intervenez sur la mise à disposition, l’exploitation et l’évolution de services liés à l’IA générative et au machine learning. Vous contribuez à l’industrialisation et à l’adoption des solutions IA auprès des utilisateurs internes, dans une logique DevOps / MLOps . Exploitation & Run Assurer le suivi et l’exploitation des plateformes IA Garantir la disponibilité, la performance et la stabilité des services Assurer le support technique auprès des utilisateurs internes Accompagnement & Adoption Accompagner les équipes dans l’usage des offres IA (LLM, GPU, RAG…) Faciliter l’exposition et l’utilisation de modèles IA Apporter un support méthodologique et technique adapté aux besoins métiers Vulgariser les concepts IA auprès des utilisateurs Industrialisation & Automatisation Développer des services automatisés (Python, CI/CD) Mettre en place des pipelines et outils facilitant l’usage des plateformes IA Participer à l’amélioration continue des pratiques DevOps / MLOps Environnement IA & Data Contribuer à la mise en œuvre de solutions autour : LLM (Large Language Models) RAG (Retrieval-Augmented Generation) Gestion des ressources GPU Participer à l’intégration et au déploiement de modèles IA Environnement technique Langages & outils : Python, GitLab CI/CD, API REST Conteneurisation & orchestration : Kubernetes IA / ML : LLM, RAG, fine-tuning, transfer learning Serving modèles : vLLM, TGI (ou équivalent) GPU : allocation, optimisation, gestion des ressources Data : plateformes de data science (ex : Dataiku) Systèmes : Linux Recherche vectorielle : bases vectorielles (type FAISS, Pinecone, etc.)

Contexte La Direction des Systèmes d’Information recrute un Data Engineer pour concevoir, développer et maintenir les architectures Data nécessaires à l’exploitation des données. Missions Mener les projets d’intégration (temps réel) et data (big data & insights) Comprendre, analyser et proposer des solutions techniques répondant aux besoins des divers acteurs de la donnée (spécialistes métier, architecte, data analystes et scientists) Apporter un éclairage technique sur les architectures Cloud, dialoguer avec les fournisseurs de solutions et les consultants techniques Dans une logique de mise en production, créer et déployer des pipelines de données robustes pour les data scientists et data analysts (collecte, stockage, transformation et exploitation) Assurer une bonne qualité des données pour les projets Machine Learning (préparation, complétude, épuration, enrichissement) dans le but d’optimiser les performances des modèles Améliorer les processus internes : localisation et traçabilité de la donnée, standardisation des flux et des scripts de traitement des données, documentation Collaborer avec les équipes basées à l'étranger (Anglais) pour faciliter le Data-Sharing, échanger sur les best-practices et les moyens d’optimiser les architectures Contribuer à l’amélioration de la gouvernance sur la protection et la confidentialité des données Toute activité en dehors de celles énumérées au titre des fonctions principales pourra être confiée au collaborateur dans le cadre de son activité en fonction de son évolution au sein du service et des besoins de l’entreprise

Dans le cadre de la construction de la supervision d'un projet d'envergure dans un grand groupe, le consultant aura pour mission de : – Mettre en œuvre l'ensemble de la supervision autour de la stack ELK pour le domaine Monétique – Concevoir et livrer les Dashboards Kibana (Théia) propres à l'arrimage Estreem – Intégrer les modules de Machine Learning nécessaires à la garantie de la Qualité de Service (QoS) – Assurer l'ingestion, le parsing et l'indexation des flux transactionnels monétiques