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

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

Contexte de la mission Au sein d'une grande entité du secteur de l'énergie, vous interviendrez en tant qu' Architecte Data transverse avec une double expertise DevOps et FinOps . Votre rôle sera stratégique : concevoir des architectures cloud robustes, définir les standards d'urbanisation (Data, IA, MLOps) et piloter l'optimisation des coûts dans un environnement hybride et multi-cloud, avec un focus majeur sur GCP . Missions principales 1. Architecture & Urbanisation Définir les standards d'architecture et les règles d'urbanisation pour les domaines Data, IA, DevOps et MLOps. Concevoir et mettre en œuvre des architectures de données cloud performantes. Rédiger, maintenir et diffuser les bonnes pratiques (Data, On-Premise, Cloud et DevOps). Assurer la gouvernance des modèles et encadrer l'usage des LLM tout en gérant les risques éthiques et réglementaires. 2. Expertise DevOps & MLOps Industrialiser les pipelines de données et de Machine Learning (ML Pipelines). Superviser l'orchestration et la conteneurisation des services. Garantir la mise en œuvre des principes CI/CD et GitOps dans des environnements complexes. 3. Stratégie FinOps & Performance Intégrer les principes FinOps dès la conception (Architecture by design). Optimiser spécifiquement les coûts liés au Cloud et aux ressources GPU (Plan FinOps dédié à l'IA). Définir des modèles de refacturation interne et préconiser les outils de suivi de performance pour superviser les pipelines. Expertise Technique Requise Cloud : Maîtrise avancée de Google Cloud Platform (BigQuery, Composer, Airflow, DataProc, DataFlow). Infrastructure as Code & CI/CD : Terraform, Ansible, Git, Jenkins, GitLab-CI, GitOps, Helm. Conteneurisation : Docker, Kubernetes. Observabilité : ELK, Grafana, Prometheus, Google Monitoring. Environnement : Expérience significative en environnements hybrides (On-premise / Cloud). Modalités pratiques Lieu : Paris – Présence sur site obligatoire 2 à 3 jours/semaine . Date de démarrage : 01/06/2026. Date de fin : 31/12/2026 (Visibilité long terme). Prix d’achat max : 650 € HT / jour.

Le ou la Data Ingénieur·e IA conçoit, met en place et opère les pipelines de données qui alimentent les cas d’usage d’intelligence artificielle (machine learning, LLM, analytics avancée). Le poste vise à garantir la disponibilité, la qualité, la traçabilité et la performance des données de bout en bout, depuis les sources (SI, APIs, fichiers, logs) jusqu’aux environnements d’entraînement et de production. En lien étroit avec les équipes Data Science, Produit, DevOps et Sécurité, la personne contribue à industrialiser les flux et à fiabiliser l’écosystème data. Livrables Pipelines de données documentés et automatisés, avec contrôles de qualité (validation, déduplication, gestion des valeurs manquantes) et mécanismes de reprise sur incident. Jeux de données prêts pour l’IA (datasets d’entraînement/validation, tables de features, embeddings si nécessaire) et interfaces d’accès stables pour les équipes consommatrices. Tableaux de bord de supervision (fraîcheur, volumes, erreurs, coûts), documentation opérationnelle (runbooks) et contribution aux standards (naming, conventions, modèles) de la plateforme.

Mission : Data Architecte DEVOPS/FINOPS transverse avec une expertise GCP ++. Votre rôle sera de concevoir et de mettre en œuvre des architectures de données cloud robustes et performantes. Définir les standards architecture et les règles d'urbanisation Data, IA, DevOPs, MLOPS, IT & Cloud. Mettre en place la gouvernance des modèles et encadrer l'usage des LLM Gérer les risques éthiques et réglementaires. Rédiger, maintenir et diffuser les bonnes pratiques Data, OnPremise, Cloud et DevOPS. Définir et intégrer les principes FinOPS dès la conception des architectures. Préconiser les suivis de la performance Data IA et pour superviser les pipelines. Optimiser les coûts GPU & Cloud et aussi mettre en place un plan FinOps IA. Participer à la définition de modèles de refacturation. Expertise Requise: Solide maîtrise de GCP (BigQuery, Composer, Airflow, DataProc, DataFlow). Expérience avec Terraform, Git, Jenkin. Expérience en environnements hybrides (on-premise). Solide expérience en DevOPS, MLOPS (Git, GitLab, Gitlab-CI, GitOps, Helm, ML Pipelines etc.). Expérience significative sur les outils DevOPS, Orchestration, Conteneurisation (Terraform, Ansible, Docker, Kubernetes etc.). Solide maitrise de FinOps, Optimisation, Supervisions (ELK, Grafana, Prometheuse, Google Monitoring etc.) 2-3j/semaine sur site Compétences techniques requises : Google Cloud Platform data architecture MLOps Google Cloud BigQuery DevOps Composer Apache Airflow

Contexte OnSpark est un cabinet spécialisé dans la GMAO/EAM et l'intégration SI, en forte croissance (40 collaborateurs, CA 3,3 M€). Dans le cadre de la diversification de son offre vers la Data et l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Scientist pour accompagner nos clients grands comptes. Vous travaillerez sur des données massives et complexes, et contribuerez à des cas d'usage à fort impact : modèles de prévision, simulateurs, analyses statistiques avancées, détection de tendances, dans un environnement Big Data on-premise (Cloudera CDP, Cloudera Machine Learning) avec accès à des IDE modernes (Jupyter, RStudio, VSCode). Responsabilités Concevoir et entraîner des modèles de Machine Learning et Deep Learning Analyser des jeux de données complexes et volumineux Collaborer avec les Data Engineers pour la mise en production des modèles Accompagner les équipes métier dans l'interprétation des résultats Contribuer aux cas d'usage IA et NLP de la plateforme

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (03) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Vous aimez les environnements où les sujets avancent vite, où les métiers attendent du concret et où l’IA ne reste pas au stade du PowerPoint ? Alors ce poste devrait vous intéresser. Nous recherchons un.e Business Analyst spécialisé.e IA pour rejoindre une équipe qui développe de nouveaux cas d’usage autour des LLM, du machine learning et des agents IA. Votre rôle : faire le lien entre les besoins métier, les équipes techniques et les utilisateurs pour transformer des idées en solutions réellement utilisées. Pourquoi nous avons besoin de vous ? L’objectif n’est pas seulement de produire des spécifications : il faut surtout aider les équipes à identifier les bons usages de l’IA et sécuriser leur mise en œuvre. Vous interviendrez donc autant sur la compréhension des besoins que sur l’accompagnement des utilisateurs et la qualité des solutions livrées. À quoi ressemblera votre quotidien ? 1/ Comprendre les besoins métiers et cadrer les sujets IA Vous animerez des ateliers, interviews et échanges avec les parties prenantes pour comprendre les problématiques terrain et identifier les cas d’usage les plus pertinents. Concrètement, vous allez : - recueillir et formaliser les besoins fonctionnels et non fonctionnels - prioriser les demandes avec les équipes métiers - transformer les besoins en spécifications exploitables par les équipes techniques - modéliser les processus métiers et identifier les points d’amélioration grâce à l’IA 2/ Faire avancer les projets jusqu’à la mise en production Vous suivrez les sujets de bout en bout pour garantir des solutions utilisables et cohérentes avec les attentes métiers. Cela passera notamment par : - la rédaction des spécifications fonctionnelles - la préparation des plans de tests et scénarios de recette - la coordination des recettes utilisateurs - la validation des solutions avant mise en production 3/ Accompagner les utilisateurs après le déploiement Votre rôle continuera après la livraison des projets. Vous serez impliqué.e sur : - l’analyse et le suivi des incidents - échanges avec les équipes techniques pour qualifier les anomalies - l’accompagnement au changement - la formation des utilisateurs - la rédaction de supports et guides utilisateurs

Contexte Dans une logique de renforcement de nos systèmes de supervision, nous souhaitons intégrer un expert Elasticsearch à forte sensibilité architecte afin d’accompagner nos équipes sur les volets infrastructure, observabilité et documentation technique. Objectifs de la mission Optimiser et faire évoluer l’architecture Elasticsearch Mettre en place des solutions avancées d’observabilité (APM, RUM, Synthetics, ML) Rédiger la documentation technique pour les équipes projet et infogérants MCO & MCS , traitement des incidents et opération HNO possibles

Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Consultant Computer Vision Mission Les missions principales sont - Développer, entraîner et tester des algorithmes de deep learning partant en production. - Contribuer à la stack d'outils MLOps de l'équipe pour garantir sa viabilité sur le long terme et améliorer la productivité de l'équipe Compétences requises - Une formation en Software Engineering, en apprentissage automatique, en vision par ordinateur ou dans un domaine similaire. - 4 ans ou plus d'expérience professionnelle en Machine Learning / Deep Learning. - Techniquement : o D’une très bonne connaissance de Python et des bonnes pratiques en développement logiciel. o D'une expérience en SW engineering (culture archi / design, qualité / testing / CI/CD). o D'une expérience en Deep learning et / ou en computer vision o Une connaissance de l'imagerie satellite (et en particulier du SAR) 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'une capacité à partager et défendre une vision technique, faire preuve de pédagogie, mentoring. o D’une posture user-centric, en pensant avant tout aux besoins des utilisateurs. D'ouverture d’esprit, communication, et travail en équipe

Votre Mission : En tant que PO Data, vous piloterez des projets de transformation sur des produits Data et IA dans des contextes Marketing, CRM, KYC. Vous jouerez un rôle clé dans le cadrage, la structuration et le pilotage de travaux stratégiques, en coordination avec de multiples acteurs internes et externes. Concrètement vous allez : Intégrer un dispositif existant et piloter les nouveaux projets DATA/IA sur l’ensemble des phases : cadrage, Expression des Objectifs, MVP et démarrage des développements. Recueillir, challenger, analyser et prioriser les besoins data des métiers Concevoir les expressions de besoins afférentes Définir la vision data de son périmètre et en construire la roadmap Prioriser les évolutions data en fonction de la valeur pour les métiers et/ou les clients Collaborer avec l’équipe de PO data de tous les périmètres des paiements pour s’assurer de la cohérence de la démarche mise en place Participer aux rituels agiles Garantir la cohérence des données entre les différents métiers, et plus globalement la qualité et la pertinence des livrables data mis à disposition des métiers et/ou des clients Suivre les indicateurs de performance sur son périmètre et mesurer la valeur des solutions mises à disposition Accompagner les utilisateurs dans l’appropriation et l’utilisation des solutions mises à disposition Accompagner les utilisateurs dans l’interprétation et la valorisation des données mises à disposition Garantir la cohérence des jalons et la tenue des échéances de la feuille de route Data et IA. Assurer un rôle de référent(e) sur les bonnes pratiques Data/IA : modèles IA, entraînement et FinOps. Votre futur environnement technique & fonctionnel : · IA / Data : Data engineering, IA Générative, Machine Learning,

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Lyon (03) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Vous aimez les environnements où les sujets avancent vite, où les métiers attendent du concret et où l’IA ne reste pas au stade du PowerPoint ? Alors ce poste devrait vous intéresser. Nous recherchons un.e Business Analyst spécialisé.e IA pour rejoindre une équipe qui développe de nouveaux cas d’usage autour des LLM, du machine learning et des agents IA. Votre rôle : faire le lien entre les besoins métier, les équipes techniques et les utilisateurs pour transformer des idées en solutions réellement utilisées. Pourquoi nous avons besoin de vous ? L’objectif n’est pas seulement de produire des spécifications : il faut surtout aider les équipes à identifier les bons usages de l’IA et sécuriser leur mise en œuvre. Vous interviendrez donc autant sur la compréhension des besoins que sur l’accompagnement des utilisateurs et la qualité des solutions livrées. À quoi ressemblera votre quotidien ? 1/ Comprendre les besoins métiers et cadrer les sujets IA Vous animerez des ateliers, interviews et échanges avec les parties prenantes pour comprendre les problématiques terrain et identifier les cas d’usage les plus pertinents. Concrètement, vous allez : - recueillir et formaliser les besoins fonctionnels et non fonctionnels - prioriser les demandes avec les équipes métiers - transformer les besoins en spécifications exploitables par les équipes techniques - modéliser les processus métiers et identifier les points d’amélioration grâce à l’IA 2/ Faire avancer les projets jusqu’à la mise en production Vous suivrez les sujets de bout en bout pour garantir des solutions utilisables et cohérentes avec les attentes métiers. Cela passera notamment par : - la rédaction des spécifications fonctionnelles - la préparation des plans de tests et scénarios de recette - la coordination des recettes utilisateurs - la validation des solutions avant mise en production 3/ Accompagner les utilisateurs après le déploiement Votre rôle continuera après la livraison des projets. Vous serez impliqué.e sur : - l’analyse et le suivi des incidents - échanges avec les équipes techniques pour qualifier les anomalies - l’accompagnement au changement - la formation des utilisateurs - la rédaction de supports et guides utilisateurs

L’Architecte Data & IA intervient comme référent sur les choix techniques, la cohérence des architectures et l’industrialisation des usages Data/IA. Missions principales 1. Architecture & gouvernance technique Concevoir et maintenir les architectures cibles Data & IA (MLOps, LLMOps, DataOps) Garantir la cohérence globale de la plateforme Data & IA Contribuer à la mise en œuvre d’une gouvernance unifiée des données (sécurité, traçabilité, lineage) Superviser l’intégration et l’évolution d’une plateforme Data Lakehouse (type Databricks) Participer à l’évolution de l’offre de service du socle Data & IA 2. Industrialisation IA & MLOps Structurer les pratiques MLOps / LLMOps (CI/CD, monitoring, automatisation) Accompagner les équipes dans la mise en œuvre des bonnes pratiques DataOps et ML Garantir la fiabilité des pipelines de production IA Participer à la standardisation des modèles de déploiement IA 3. Innovation & plateforme IA Préparer la plateforme pour les usages d’IA générative et agentique Concevoir des architectures d’intégration pour les modèles LLM (internes et externes) Développer des approches AI by Design (conformité, sécurité, gouvernance) Contribuer aux initiatives d’innovation (observabilité IA, optimisation des coûts, temps réel) 4. Accompagnement & montée en compétences Encadrer les équipes DataOps et MLOps Diffuser les bonnes pratiques d’architecture et d’industrialisation Accompagner la montée en maturité sur les outils Data & IA Travailler en collaboration avec les équipes Data et Delivery Livrables attendus Architecture cible Data & IA unifiée Framework MLOps / LLMOps industrialisé (CI/CD, observabilité, MLFlow…) Guide de bonnes pratiques DataOps Tableau de bord de suivi de maturité IA / ML Recommandations d’évolution de la gouvernance Data & IA

Dans un environnement orienté observabilité et pilotage de la performance, la mission consiste à exploiter les données collectées et indexées dans Elasticsearch pour construire des dashboards Kibana complets, lisibles et actionnables . L’objectif est d’assurer une visibilité de bout en bout sur les flux de données, les performances applicatives et les processus métier, tout en garantissant la qualité et la pertinence des informations restituées. Concrètement, la personne devra : Concevoir et maintenir des dashboards Kibana clairs, performants et orientés suivi de bout en bout Transformer les besoins métiers et techniques en visualisations utiles, lisibles et actionnables Assurer la visibilité sur les flux de données, les performances applicatives et les processus métier Exploiter les fonctionnalités avancées de Kibana : visualisations, filtres interactifs, agrégations, drill-down Analyser et structurer les données issues de THEIA, Filebeat et Logstash pour maximiser leur valeur dans Kibana Collaborer avec les équipes Elasticsearch pour optimiser les requêtes, les index patterns et les performances d’affichage Utiliser le Machine Learning de Kibana pour détecter les anomalies, identifier les tendances et anticiper les dérives Garantir la qualité, la cohérence et la pertinence des données présentées dans les dashboards Mettre en place des indicateurs de suivi et produire des reportings clairs sur l’état des systèmes et des alertes Proposer des améliorations continues pour rendre l’analyse plus rapide, plus fiable et plus exploitable

Contexte de la mission : le client a lancé un projet visant à fournir aux métiers des outils d’automatisation autour de l’IA (LLM et machine learning). Il ne s’agit pas d’un sujet d’innovation mais de répondre de manière pragmatique et industrielle en fournissant des solutions développées en Python et s’appuyant, pour une partie d’entre elles, sur des outils d’IA. Plusieurs de ces outils sont déjà déployés en production et ont besoin d’évoluer, de nombreux autres sont à créer. L’équipe projet fonctionne de manière très intégrée en lien direct avec les métiers, tout en devant s’intégrer dans l’écosystème applicatif et infrastructurel client . Objectifs/Descriptif de mission : Synthèse : le client souhaite se faire accompagner d’un profil senior ayant une expérience significative de lead dev (> 8 ans d’expérience hors stage et alternance) sur les projets Python backend. Nous recherchons une personne rigoureuse, pragmatique et débrouillarde capable d’intervenir sur plusieurs sujets en parallèle et de travailler de manière itérative en contact avec le métier. Détails : La personne viendra compléter une équipe existante composée d’un chef de projet, d'un BA, d'un expert PO/IA, d’un référent technique et d’un développeur senior en remplaçant d’un tech lead actuellement absent. Le travail va du cadrage technique des sujets au design des solutions, jusqu’au développement ou à la revue de code, dans le cadre défini par le référent technique. Les fonctionnalités métier reposent sur l’utilisation de briques IA, tout en s’intégrant dans l’écosystème TDF, ce qui signifie la mise en place de connexion avec des systèmes tiers (API variées utilisant différents protocoles). Le projet est organisé en plusieurs composants applicatifs fonctionnant ensemble, chacun traitant un cas métier spécifique en s’appuyant sur des fonctionnalités communes. Plusieurs d’entre eux s’exécutent en tâche de fond et s’appuient sur des traitements en parallèle, le développement nécessite une maitrise de ses sujets ainsi que globalement de l’asynchronisme en Python. D’autres sont exposés sous formes d’APIs et de sites web à destinations d’utilisateurs internes. Une maîtrise des patterns Python et d’intégration d’entreprise sont nécessaires. Des connaissances sur l’IA sont un plus mais pas un substitut aux autres compétences. La personne aura à échanger avec les métiers, les développements se font de manière itérative en s’appuyant sur des tests utilisateurs. Elle devra être en mesure de concevoir, documenter et mettre en œuvre des solutions adaptées (code bien découpé, tests unitaires, utilisation de bibliothèques externes). Une liste non exhaustive d’outils utilisés : Python 3.13 et ses coroutines FastAPI pytest MongoDB LangSmith NiceGui uv Docker Linux Les compétences comportementales attendues sont : Rigueur Autonomie Écoute Compétences demandées Pattern d'entreprise : Confirmé Programmation Python : Expert Rédaction de documents techniques : Avancé Design logiciel : Confirmé Leadership Technique : Avancé

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 2 jours de télétravail / semaine - Toulouse - Au moins 5 ans d’expérience Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Tech Lead IA pour intervenir au sein de notre structure, au sein de notre centre d’expertise d’intelligence artificielle. Contexte : Vous êtes à l’aise avec les modèles de Machine Learning et de Deep Learning… mais surtout, vous savez pourquoi vous les utilisez, comment les évaluer et comment les faire tenir en production ? On devrait se parler. Vous intervenez comme référent technique sur vos sujets IA, avec une vraie responsabilité sur la partie projet et architecture. L’objectif n’est pas seulement de “faire des modèles”, mais de concevoir des solutions IA robustes, utiles et exploitables dans la durée. Voici un aperçu détaillé de vos missions : *Concevoir, entraîner et déployer des modèles en environnement réel * Définir des protocoles d’évaluation rigoureux, alignés sur les enjeux métier *Anticiper les problématiques de biais, variance, déséquilibre de données, bruit, dérive * Mettre en place du monitoring et optimiser performance & coûts * Contribuer activement aux choix d’architecture *Découper les problématiques complexes en étapes priorisées et actionnables

Nous recherchons un Data Scientist Gen AI pour contribuer au développement de solutions innovantes basées sur l'IA générative. Le candidat idéal doit posséder une expertise en IA générative et en machine learning, ainsi qu'une aptitude avérée à créer des applications conversationnelles efficaces dans un cadre international. Missions principales : Concevoir et développer des solutions conversationnelles basées sur des modèles d’IA générative. Participer à l’architecture technique et au choix des frameworks tels que les LLMs, orchestration, RAG et fine-tuning. Implémenter des systèmes agentiques lorsque pertinent, y compris des multi-agents, l’utilisation d'outils et des chaînes de raisonnement. Mettre en place des pipelines robustes pour la collecte de données, la vectorisation, le monitoring et l’évaluation. Optimiser la performance, la fiabilité et la sécurité des réponses générées par les systèmes. Collaborer activement avec les équipes interfonctionnelles pour atteindre les objectifs de projet. Profil recherché : Anglais opérationnel pour un contexte international. Expérience confirmée en IA générative. Compétences confirmées en machine learning. Expérience sur le développement de solutions conversationnelles. Gros plus: connaitre le cloud AWS