Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Machine Learning

Descriptif mission : En coordination avec les différents acteurs du pôle Payment et du Groupe • contribution aux projets décisionnels - Big data, • participation et animation de groupes de travail avec les utilisateurs et les informatiques • collecte des besoins auprès des métiers, • modélisation et développement des reporting : spécification des indicateurs décisionnels (statistique, qualité, facturation) • Exploration de données • rédaction des livrables : spécifications fonctionnelles et techniques, cahiers de recette • participation aux recettes • formation et accompagnement des utilisateurs Connaissances techniques : Maîtrise des architectures et plateforme de l’IA ainsi que du Cloud. • Environnements et outils de Google Cloud Platform : - BigQuery, - Airflow, - Vertex Ai/Notebook Jupyter • Maîtrise des algos ML (notamment classification et NLP) • Langages : SQL, Python (Pandas, Scikit learn, Tensor Flow) • Delivery : Git, Jenkins / Cloud Build • Connaissance du Data Engineering fortement appréciée • Bonne connaissance générale des logiques décisionnelles Connaissances fonctionnelles : Comprendre l’environnement et les métiers de Paiements. Une connaissance préalable des paiements serait un plus.

Conception, développement et maintenance des applications back-end robustes en Python, tout en intégrant des fonctionnalités liées à l’IA (Machine Learning, API IA, pipelines de données). Cette mission inclut la mise en production de services performants, sécurisés et évolutifs, en collaboration avec les équipes Data Scientist et IA. - Développement des API et des services back-end en Python - Intégration des modèles IA ou des services d’IA (API, microservices) dans les applications - Conception et maintenance des pipelines de données pour l’entraînement et l’inférence - Assurance de la qualité du code (tests unitaires, intégration continue) - Participation à la mise en place de CI/CD et à l’industrialisation des solutions IA - Collaboration avec les Data Scientists pour transformer les prototypes en solutions scalables - Respect des normes de sécurité et de conformité - Programmation orientée objet et des principes SOLID. - Langages : Python (avancée) - Frameworks Back-End : FastAPI (ou équivalent) - Bases de données : PostgreSQL, MongoDB, ElasticSearch - Outils DevOps : Docker, Git, CI/CD - Cloud : Kubernetes - IA / ML : concepts fondamentaux (classification, NLP, vision), et des frameworks comme TensorFlow ou PyTorch - Pratiques MLOps (monitoring, retraining) - Pratiques de DataEngineer (frameworks PANDAS et POLARS)

Secteur bancaire. Résumé Compétences techniques requises Orchestration GPU : Expérience avec des solutions d'orchestration GPU (Run.ai, ClearML, Volcano...) Containerisation : Docker, Kubernetes, OpenShift (5+ ans) Infrastructure : OpenShift, infrastructure on-premise, notions AWS/GCP Automatisation : GitLab CI/CD, Jenkins, Kestra est un + Monitoring : Prometheus, Grafana, ELK Stack Scripting : Python, Bash, Go est un + Compétences souhaitées : Expérience avec Run.ai ou KAI Scheduler serait un plus Expérience et intérêt à la gestion de plateforme en production (MCO/MCS) Connaissance des architectures IA/ML et des frameworks (Transformers, TensorFlow, PyTorch) Expérience en environnement bancaire ou secteur régulé Certification Kubernetes (CKA/CKAD) ou Openshift serait un plus Maîtrise des outils Atlassian (Jira, Wiki) Maitrise de l’agilité Soft skills Autonomie et proactivité dans un environnement complexe Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire Excellent relationnel pour accompagner les utilisateurs métier Rigueur et respect des procédures de sécurité Expérience : expérimenté ou + • Les astreintes (HNO, etc…) : oui • La possibilité de renouvellement : Oui • Type de besoin : nouvelle position • Type de projet (support / maintenance / implementation /…) : Implémentation • Type de prestation (Client / Hybrid / Remote) : Client • Nombre de jours/semaine ou par mois (à préciser : /s ou /m) chez le client : 3 jours / semaine

CONTEXTE Nous sommes à la recherche d'un Chef de Projet F/H pour rejoindre notre équipe au sein du pôle Smart Data chez Coexya. Vous rejoindrez une communauté d'environ 25 personnes au sein de ce pôle, répartie entre les sites de Lyon et Rennes. En travaillant au sein de cette équipe pluridisciplinaire, vous contribuerez activement à façonner l'avenir de la gestion intelligente des données dans des contextes en constante évolution. Votre future équipe s'est positionnée en tant qu'experte dans la valorisation de l'information non structurée, exploitant des technologies innovantes telles que les moteurs de recherche, le Traitement du Langage Naturel, le Machine Learning et l'Intelligence Artificielle bénéficiant largement des avancées actuelles des Large Language Models (ex : GPT, Mistral). CE QUE L'ON VOUS PROPOSE - Participer aux phases d'avant-vente : répondre aux appels d'offres, réaliser les chiffrages et contribuer au développement de la relation commerciale. - Comprendre le contexte fonctionnel et technique du projet : saisir les enjeux spécifiques des clients pour proposer des solutions adaptées. - Accompagner l'équipe projet : organiser et fédérer l'équipe pour garantir la cohésion et l'efficacité. - Piloter le déroulement des projets : contrôler l'avancement des équipes, assurer le respect des engagements contractuels (délais, budget, qualité). - Assurer la relation client : participer aux négociations contractuelles et financières, veiller à la satisfaction du client et à la qualité de la relation. Des déplacements ponctuels à Paris sont à prévoir.

Notre client recherche un expert DevOps cloud qui sera intégré à une équipe ML Platform de haut niveau (chercheurs et ML Engineers) au sein d'un acteur majeur de la finance. L'objectif est de gérer la puissance de calcul ( GPU/FLOPs ) et d'industrialiser les environnements de recherche. Missions : Ingénierie du Compute & GPU Orchestrer et optimiser la puissance de calcul ( FLOPs ) mise à disposition des chercheurs. Gérer les défis liés à la stack IA sous Docker : optimisation d'images lourdes (plusieurs Go), réduction du Cold Start et configuration avancée des drivers GPU/NVIDIA. Collaborer avec les équipes SRE et Cloud transverses pour la consommation des ressources (environnement avec VPC managé). 2. Architecture Cloud Hybride & FinOps Piloter les outils d'interface permettant de basculer les calculs vers le Cloud public ( AWS ) pour gérer les pics de charge. Instaurer une culture FinOps : monitoring précis de la consommation GPU et optimisation des ressources pour garantir un ROI maximal. 3. Gouvernance et Sécurisation de la donnée Concevoir un circuit de validation automatisé pour l'export sécurisé de données propriétaires. Développer des CI/CD sécurisées capables d'analyser les dépôts de code et de gérer finement les droits d'exposition des données. Créer des environnements "Sandbox" (POC) agiles pour les besoins externes tout en maintenant l'étanchéité des assets critiques. 4. Leadership & Cadrage Technique Apporter une structure "Ops" aux travaux de recherche tout en respectant la flexibilité nécessaire aux chercheurs. Prendre du recul technique pour traiter le legacy et industrialiser les processus.

Je cherche pour mon client un architecte technique Dataiku et Braincube Tâches : Maintien des standards, suivi des usages, conformité licences Gestion des incidents, demandes, changements Pilotage performance, optimisation, définition de SLAs & KPIs Construction et suivi de la roadmap technologique Amélioration continue & gestion du plan de charge Compétences Demandées Compétences attendues : Expertise AWS (S3, EKS, EC2…) Maîtrise Dataiku et connaissance des outils data & ML Ops Compréhension architecture SI & data, gouvernance, sécurité (RBAC, chiffrement, RGPD) Aptitude à collaborer avec les équipes France / Inde Excellente capacité de documentation et de vulgarisation Capacité à construire un business model de service Minimum 8 ans d’expérience

Nous recherchons un Développeur iOS passionné par l’innovation mobile pour intégrer une équipe tech agile dédiée à la conception d’apps mobiles nouvelle génération. Le candidat participera à des projets de R&D mobile et d’intégration de fonctionnalités avancées d’iOS. Les tâches et les livrables : ● Développement d’applications innovantes intégrant ARKit, SwiftUI, machine learning ou HealthKit. ● Intégration de SDK tiers, gestion des notifications push et des autorisations. ● Collaboration avec les data engineers et les experts produit sur des fonctionnalités complexes. ● Rédaction de documentation technique et participation aux choix d’architecture. ● Tests de performance, mesure de l’UX et déploiement continu. ● Contribution aux phases de R&D sur les nouvelles APIs d’Apple (WWDC, bêta iOS, etc.).

2 jours de télétravail / semaine - Toulouse - Expérience de 3 ans minimum Envie d’un nouveau challenge... CELAD vous attend ! Nous poursuivons notre développement et recherchons un(e) Data Engineer pour intervenir chez l’un de nos clients dans le domaine de l’environnement , disposant d’une plateforme Big Data exploitant de très grands volumes de données. Ces données alimentent des algorithmes d’analyse avancée et des services à forte valeur ajoutée (détection d’anomalies, prévisions, aide à la décision). Vous rejoignez une équipe data transverse avec un objectif clair : industrialiser et fiabiliser des traitements Big Data à grande échelle. Vos missions : Au sein d’une équipe Transformation & Modélisation pluridisciplinaire (data engineers, data scientists, développeurs), vous serez amené(e) à : Contribuer à la mise en place et à l’évolution de la stack Big Data Développer des jobs Spark pour l’ingestion, la préparation et l’enrichissement de données massives Alimenter et maintenir les données du data lake ou les rendre disponibles pour des usages IA / ML Travailler avec les outils de conteneurisation et d’orchestration comme Docker, Kubernetes et Helm Enrichir le serving layer et exposer les données via des web services Participer à la mise en production , à la maintenance et à l’amélioration continue des traitements Collaborer étroitement avec les équipes data, IT et métiers Compétences techniques : ️ Expérience confirmée en Data Engineering et traitement de données volumineuses Solide expérience en Java / Maven (J2EE / JDK 17) et Scala Maîtrise de Spark (SQL / DataFrame) pour traiter de grands volumes Bonne connaissance des architectures Big Data et des data lakes Expérience sur des pipelines data industrialisés Sensibilité aux problématiques de performance, robustesse et qualité des données Une connaissance des environnements ML / IA est un plus

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.

Contexte Des usines spécialisées dans la production d’éléments de moteurs aéronautiques en titane réalisent des opérations d’usinage et de forge avec une précision extrême (jusqu’à 10 µm). L’équipe Manufacturing 4.0 fournit les outils digitaux, les technologies Industrie 4.0 et le support technique aux équipes métier et à la production industrielle. Structure du département L’équipe Manufacturing 4.0 regroupe des ingénieurs assurant l’interface entre le monde industriel et les systèmes IT permettant le pilotage intelligent des activités. On y retrouve notamment des compétences en : IT Platform Manufacturing Execution Systems UNS (Unified Namespace), collecte et distribution temps réel des données et indicateurs industriels Inspection Qualité Data (BI, Machine Learning, IA, etc.) Attrait pour la fonction Le programme consiste à concevoir et développer la solution technologique Manufacturing 4.0 du futur , intégrant notamment : pilotage par la donnée, robotique, intelligence artificielle. Fonction – Tâches principales En collaboration avec les équipes Manufacturing 4.0, IT et métiers industriels, vous serez amené à : Explorer, analyser et préparer les données issues des systèmes industriels (machines, capteurs, MES, inspection qualité…). Concevoir, entraîner et évaluer des modèles ML et/ou Computer Vision adaptés aux contraintes industrielles. Mettre en œuvre des pipelines end-to-end MLOps (training, validation, déploiement, monitoring). Déployer les modèles en production sur une architecture hybride on-prem / cloud avec containers et AWS SageMaker. Suivre la performance des modèles en production (qualité, dérive, robustesse) et proposer des améliorations. Intégrer les modèles aux systèmes existants via la chaîne CI/CD en lien avec les équipes IT. Documenter les solutions et diffuser les bonnes pratiques. Challenges Contribuer à la transformation Manufacturing 4.0 par la donnée et l’IA. Déployer des modèles robustes, fiables et maintenables en environnement industriel. Combiner innovation, contraintes industrielles et exigences de production. Faire preuve d’autonomie, proactivité et esprit critique constructif. Être force de proposition pour améliorer les pratiques Data Science et MLOps. Partager les bonnes pratiques avec les autres data scientists. Contacts internes et externes Intégration au sein de l’équipe Manufacturing 4.0 avec data, IT et ingénieurs industriels. Interactions avec les équipes MES, Qualité, Maintenance, UNS, IT et Cloud. Collaboration possible avec partenaires technologiques et fournisseurs de solutions.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 2 jours de télétravail / semaine - Corenc (Région Grenobloise) - Expérience de 5 ans minimum Envie de contribuer à la stratégie Data & IA d’un grand groupe bancaire ? Dans le cadre du renforcement d’un Département Data & Décisionnel au sein d’un acteur majeur du secteur bancaire, nous recherchons un.e Data Scientist Senior pour intervenir en régie au sein du service Data Management & Intelligence Artificielle. Voici un aperçu détaillé de vos missions : - Recueillir et qualifier les besoins métiers - Transformer des problématiques bancaires en cas d’usage Data / IA - Concevoir, développer et industrialiser des modèles avancés - Réaliser les différentes phases d’un projet DS : Data préparation, Modélisation (ML, DL, LLM), Data visualisation, Monitoring - Déploiement et exploitation de LLM, agents et assistants - Accompagnement des métiers dans la rédaction de prompts - Participation à l’industrialisation des cas d’usage IA - Contribution à la mise en place de l’environnement technique (notamment sous GCP) - Participation à la Maintenance en Condition Opérationnelle des cas d’usage DS/IA - Priorisation et gestion du backlog MCO - Animation d’ateliers Data / IA - Actions d’acculturation auprès des directions métiers - Coaching d’étudiants sur des POC - Vulgarisation des sujets IA auprès de publics non techniques

• Credit Risk Scoring o Pour les équipes Risque / Validation, concevoir et optimiser les scores d'octroi et de comportement, en explorant des approches innovantes o Pour garantir la stabilité du coût du Risque, entrainer et déployer ces solutions, et assurer le monitoring de la dérive des modèles o Travailler en collaboration étroite avec les experts Métiers et les équipes Risque • AI Solutions o Optimiser l'expérience client en intégrant nos modèles d’IA en temps réel sous forme d’API dans nos parcours Digitaux (scoring temps réel, personnalisation des offres de paiement …) o Pour une intégration fluide des modèles, participer à l’architecture technique en suivants les meilleures pratiques de développement (Cloud, MLOps) o Collaborer avec les équipes produit et IT pour industrialiser les solutions • GenAI o Pour transformer nos processus internes (Marketing, Audit, Risque, …) ainsi que la relation et le support Client, prototyper et déployer en Production des solutions d’IA Générative sous forme d’agents (LLM, RAG, …) o Pour automatiser l’octroi d’offre de crédit (Risque), des tâches complexes d'analyse documentaire, et faciliter l’interaction avec nos clients, mettre en place des architectures agentics o Évaluer, optimiser et monitorer les performances des agents (cohérence, diversité, LLM as a Judge, …) L’attendu est prioritairement un excellent niveau en Machine Learning traditionnel, idéalement la maîtrise du risque de crédit, avec des capacités à évoluer vers des missions IA plus générales, jusque l’IA générative.

Objectif de la mission Garantir le niveau de service, la gouvernance et le pilotage opérationnel (run) des plateformes Braincube et Dataiku, en assurant la performance, la conformité et l’amélioration continue du service. Responsabilités principales Maintenir les standards de service, assurer la conformité licences et suivre les usages via des KPIs Gérer incidents, demandes et changements, assurer la communication interne et utilisateurs Définir et suivre les SLA, piloter la performance du service et les indicateurs associés Structurer la roadmap, identifier les améliorations continues et piloter le plan de charge Garantir la résilience des plateformes (évolutions, obsolescences) et la sécurité des données Piloter les activités opérationnelles multi-sites (France / Inde / éditeurs / prestataires) Assurer l’interface avec les équipes IT et data pour faciliter l’exploitation du service Produire la documentation de service (guides, onboarding, bonnes pratiques) Environnement technique Braincube, Dataiku AWS (S3, EC2, EKS), déploiements sécurisés Connaissances ML Ops / Data Science / IA / IA générative Architecture SI / data, gouvernance data, exploitation et performance Sécurité et conformité (RBAC, chiffrement, logging, RGPD) Livrables attendus Reporting KPI et suivi des SLA Guides de bonnes pratiques et supports de formation Documentation de service et onboarding Plan de montée en compétences et roadmap d’amélioration Profil recherché Service Owner / Service Manager senior (8+ ans) Expérience pilotage run et gouvernance de plateformes data / analytics Solide compréhension des environnements cloud AWS et des enjeux data

Rejoignez une équipe dédiée à la conception et au déploiement d'applications et d'outils data innovants, fiables et scalables, intégrant des algorithmes avancés de Machine Learning (ML) et d'IA Générative (LLM). Votre rôle contribuera à la transformation des plateformes technologiques en exploitant le potentiel de l'IA et de la GenAI pour identifier de nouveaux cas d'usage et optimiser des solutions pratiques. Environnement technique Langages et technologies clés : Python (expertise requise) Go (notions appréciées) PL/SQL (maîtrise requise) Technologies émergentes : Modèles de langage (LLM) Unités de traitement graphique (GPU) Méthodologie : Développement agile (analyse technique, documentation, tests, revues de code, collaboration avec les équipes infrastructure). Responsabilités principales Développement et intégration : Concevoir des applications traditionnelles intégrant des services d'IA Générative. Participer à la construction de plateformes IA scalables et applicables à divers domaines métiers. Assurer la maintenance et l'amélioration continue d'une plateforme basée sur des LLM (ex : conseil ESG). Coordination et adaptation : Travailler dans un environnement dynamique et international (équipes réparties entre plusieurs sites). Gérer les défis techniques, fonctionnels et organisationnels au quotidien. Collaborer activement dans un cycle de développement logiciel agile.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 2 jours de télétravail / semaine - Corenc (Région Grenobloise) - Expérience de 5 ans minimum Envie de contribuer à la stratégie Data & IA d’un grand groupe bancaire ? Dans le cadre du renforcement d’un Département Data & Décisionnel au sein d’un acteur majeur du secteur bancaire, nous recherchons un.e Data Scientist Senior pour intervenir en régie au sein du service Data Management & Intelligence Artificielle. Voici un aperçu détaillé de vos missions : - Recueillir et qualifier les besoins métiers - Transformer des problématiques bancaires en cas d’usage Data / IA - Concevoir, développer et industrialiser des modèles avancés - Réaliser les différentes phases d’un projet DS : Data préparation, Modélisation (ML, DL, LLM), Data visualisation, Monitoring - Déploiement et exploitation de LLM, agents et assistants - Accompagnement des métiers dans la rédaction de prompts - Participation à l’industrialisation des cas d’usage IA - Contribution à la mise en place de l’environnement technique (notamment sous GCP) - Participation à la Maintenance en Condition Opérationnelle des cas d’usage DS/IA - Priorisation et gestion du backlog MCO - Animation d’ateliers Data / IA - Actions d’acculturation auprès des directions métiers - Coaching d’étudiants sur des POC - Vulgarisation des sujets IA auprès de publics non techniques

Concevoir, développer et opérer des pipelines de données robustes et évolutifs au sein d’environnements Cloud Mettre en place des mécanismes d’ingestion, de transformation et d’exposition de données provenant de sources multiples, structurées ou non Exploiter les services Cloud pour l’orchestration des flux, le stockage et le calcul distribué Développer des composants Data orientés usages analytiques et Intelligence Artificielle Participer à la mise en production et à l’industrialisation de modèles de Machine Learning et d’IA générative Optimiser la performance, la fiabilité et la maintenabilité des traitements et des pipelines Définir et appliquer des règles de qualité, de cohérence et de normalisation des données Contribuer à la structuration des référentiels data et aux démarches de gouvernance Produire et maintenir la documentation technique et fonctionnelle des flux et modèles de données Accompagner les équipes métiers et analytiques dans la formalisation des besoins Data Animer des ateliers de cadrage afin de traduire les usages fonctionnels en solutions techniques Jouer un rôle d’interface entre les équipes IT, Data Science et utilisateurs finaux Automatiser les déploiements et les traitements via des pipelines CI/CD Contribuer à la conception et à la sécurisation des architectures Data Cloud Intégrer les traitements selon les standards ETL/ELT et les bonnes pratiques DevOps