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

Contexte : Une entreprise technologique internationale en forte croissance recherche un consultant freelance pour accélérer le déploiement et l'industrialisation de solutions d'IA générative au service de ses opérations internes. L'objectif est de concevoir, développer et déployer des agents IA capables d'automatiser des processus métier, d'interagir avec différents outils de l'entreprise et d'améliorer significativement l'efficacité opérationnelle. Vous rejoindrez une équipe transverse travaillant en étroite collaboration avec les équipes Data, Architecture, Opérations et métiers. Missions : Conception et développement d'agents IA · Concevoir et développer des agents IA capables d'exécuter des tâches complexes et multi-étapes. · Définir les architectures d'agents : prompts, mémoire, outils, règles métier et mécanismes de contrôle. · Construire rapidement des prototypes puis les faire évoluer vers des solutions robustes et industrialisées. · Développer des cas d'usage concrets à forte valeur ajoutée pour les équipes internes. Intégration aux systèmes de l'entreprise · Connecter les agents aux applications internes et aux différentes sources de données. · Mettre en place les intégrations nécessaires via API, webhooks ou connecteurs. · Permettre aux agents d'agir directement sur les systèmes métiers dans un cadre sécurisé. · Garantir la fiabilité des échanges et des traitements automatisés. Industrialisation et amélioration continue · Mesurer la performance des agents déployés. · Analyser les retours utilisateurs et identifier les axes d'amélioration. · Optimiser la qualité, la fiabilité et la pertinence des réponses. · Définir les standards de développement et de maintenance des agents. Sécurité et gouvernance · Mettre en place les garde-fous nécessaires au bon fonctionnement des agents. · Garantir la conformité avec les exigences de sécurité et de gouvernance des données. · Documenter les cas d'usage, les limitations et les indicateurs de performance. Adoption et accompagnement · Accompagner les équipes dans l'utilisation des solutions déployées. · Participer à la diffusion des bonnes pratiques autour de l'IA générative. · Contribuer à la structuration d'un écosystème d'agents réutilisables et évolutifs. Profil recherché : · 3 à 7 ans d'expérience en développement logiciel, Data Engineering, Machine Learning ou IA appliquée. · Expérience concrète dans la conception et le déploiement de solutions basées sur les LLM. · Très bonne maîtrise de Python. · Bonne compréhension des architectures d'agents et des workflows IA. · Expérience des intégrations via API, webhooks et connecteurs. · Expérience de mise en production de solutions IA. Compétences recherchées : · IA Générative · LLM · Agentic AI · RAG · Prompt Engineering · Evaluation et monitoring des modèles · Tool Calling · Multi-agent systems · MCP (Model Context Protocol) · Développement · Python · SQL · APIs REST · JSON · Intégrations systèmes · Frameworks et outils Une expérience sur tout ou partie des outils suivants est appréciée : · LangChain · LangGraph · LlamaIndex · OpenAI · Anthropic · Mistral · Gemini · n8n · Make · Zapier · Cloud · AWS · GCP · Azure

Informations Clés Intitulé du poste : Développeur Fullstack Python / Cloud & DevOps Senior Département : Pôle Data & Solutions Innovantes Localisation : Saint-Denis (93) Rythme de travail : Mode hybride (2 à 3 jours obligatoires par semaine sur site) Date de démarrage : ASAP (Courant Mai 2026) Durée de la mission : Visibilité long terme (Jusqu'au 15/11/2027) Budget / Tarif : 400 € HT / jour max Objectif de la mission Au sein d'une cellule d'expertise Data à forte valeur ajoutée, vous interviendrez en tant que profil senior pour identifier, concevoir et livrer des solutions techniques robustes, principalement axées sur l'analyse, le traitement et la restitution de données. Vous participerez activement à la définition des standards de développement et à l'industrialisation des déploiements dans un environnement hybride. Missions Principales & Responsabilités Conception & Développement : Concevoir et réaliser des solutions Fullstack de pointe pour répondre aux besoins prioritaires de traitement, d'analyse et de restitution visuelle des données. Industrialisation & Guidelines : Contribuer activement à la rédaction et à la mise en application des guidelines techniques (bonnes pratiques de développement et de déploiement). Documentation : Rédiger et maintenir à jour les dossiers de conception technique (DAT) et les dossiers d'exploitation des solutions délivrées. Innovation & Veille : Assurer une veille technologique constante et être force de proposition pour implémenter des solutions innovantes et performantes. Compétences Techniques Requises1. Développement Fullstack & Core Technologies Backend : Python (Maîtrise solide) Frontend : Vue.js, Angular Bases de données & Gestion de versions : SQL, Git / GitLab 2. Écosystème Cloud & Data (GCP) Solide maîtrise des services managés Google Cloud Platform (GCP) : BigQuery, Cloud Composer / Apache Airflow, Dataproc, Dataflow. Expérience éprouvée dans la gestion et l'interaction avec des environnements hybrides (On-Premise / Cloud) . 3. Culture DevOps, MLOps & Conteneurisation CI/CD & Automatisation : GitLab-CI, Jenkins, Ansible. Infrastructure as Code (IaC) : Terraform, GitOps. Conteneurisation & Orchestration : Docker, Kubernetes, Helm. MLOps : Expérience dans la mise en place de ML Pipelines. 4. FinOps & Observabilité Optimisation : Sensibilité accrue aux enjeux FinOps (optimisation des coûts et des requêtes Cloud). Supervision & Monitoring : ELK, Grafana, Prometheus, Google Cloud Monitoring.

Contexte de la mission Au sein d'un grand groupe bancaire, a direction de projet organise et conduit le projet de bout en bout. Elle assume la responsabilité des différentes phases, depuis la traduction des besoins utilisateurs en spécifications fonctionnelles et techniques, jusqu'à la recette utilisateur et la mise en production. Elle dispose de connaissances suffisantes en sécurité informatique pour comprendre et challenger les membres de l'équipe projet. Prendre en charge le projet du cahier des charges à la recette utilisateur et son déploiement Suivre la conception du projet (besoin client, spécification fonctionnelle, lotissements, livrables) Piloter le projet en constituant, organisant, coordonnant et animant l'équipe projet selon le cahier des charges (demande du client, budget, délais) Livrer le projet au niveau de qualité attendu par le client Assurer le suivi auprès des clients Communiquer sur la solution mise en oeuvre dans le cadre du projet Objectifs et livrables En responsabilités : Pilotage de projets : ○ Définir les objectifs, le périmètre, le planning et le budget des projets Sécurité IA en collaboration avec les parties prenantes. ○ Gérer le cycle de vie des projets de bout en bout : planification, exécution, suivi, contrôle et clôture. ○ Coordonner les différentes équipes projet au sein de DIS (développeurs IA, experts cybersécurité, responsables métiers) et s'assurer de la bonne répartition des tâches et des livrables. ○ Identifier, suivre et gérer les risques, les problèmes et les dépendances des projets. ○ Organiser et animer les réunions de projet, rédiger les comptes-rendus et assurer la communication régulière de l'avancement et la restitution/reporting au comité de direction Coordination Sécurité IA : ○ Collaborer avec les équipes travaillant sur IA : IA4Sec, sécurité IA, tech IA et Data Science/machine learning. ○ Coordonner les chantiers/ travaux/projets IA4Sec et Sécurité IA. ○ participer aux projets métier IA pour recueillir les besoins sécurité ○ Assurer le coaching sécurité des projets IA et la conformité des solutions Gestion des parties prenantes : ○ Communiquer efficacement avec les équipes techniques internes DIS et externes (BPCE-SA /TES, BPCE-SA Data & IA, BPCE-SI,…), les intervenants sécurité Lod1 et loD2, et les autres départements concernés par la sécurité IA. ○ Faire remonter les informations clés et les alertes aux instances de décision. ○ Participer à la sensibilisation et à la formation des équipes sur les enjeux de la sécurité IA.

Hello, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur du BTP, je suis à la recherche d'un PO Data dans le domaine de l'environnement. Le/La Product Owner Data Environnement agit en véritable directeur/chef de projet hybride (MOE/MOA) au sein du département Data. Il/Elle est le garant du delivery, de la valeur métier et de la gouvernance de l’ensemble des solutions analytiques de son périmètre (Reporting BI traditionnel, initiatives exploratoires, cas d’usage IA et Machine Learning) situées en aval des systèmes transactionnels. Pour ce 5e poste créé au sein de l'équipe, il/elle prend la responsabilité exclusive du domaine Environnement. Interlocuteur central et "tout-terrain", il/elle manage son équipe de développement, anime la comitologie, pilote ses budgets et assure l'interface entre les métiers, la gouvernance, l'architecture et les responsables des systèmes sources transactionnels. • Management d'équipe : Encadre, anime et coordonne au quotidien son équipe de développement (Analytics Engineers, Data Engineers, Data Scientists). • Méthodologie Agile : Structure et pilote le backlog produit sous Jira et s’assure du rythme des livraisons. • Relations Métiers & Sources : Recueille les besoins des directions métiers (RSE/Environnement), gère le delivery et fait le lien avec les responsables applicatifs des systèmes transactionnels amont pour sécuriser la mise à disposition des données sources. • Comitologie & Communication : Prépare et anime les instances de gouvernance projets (Comités de projet, Comités de pilotage). Rédige l’ensemble des livrables clés (comptes-rendus, supports de présentation synthétiques, spécifications fonctionnelles). • Gestion Budgétaire : Assure le suivi financier et la gestion rigoureuse de ses lignes budgétaires dans l’outil DSI Orchestra. Alignement transverse et respect des standards : • Data Gouvernance : Travaille main dans la main avec la cellule Data Gouvernance pour implémenter les directives, la conformité et la documentation des données de son périmètre. • Architecture & Performance : Collabore avec la cellule Architecture pour coconstruire les data models, s'assurer de l’application des normes de développement et veiller à l'optimisation et la performance des traitements de son équipe. Implication opérationnelle, "Hands-on" et Qualité : • Culture Data Analyst : Ne se cantonne pas à un rôle purement organisationnel : participe activement aux phases de test de validation des données, et peut être amené(e) à maquetter ou développer lui-même des rapports/indicateurs pour accélérer les cycles de livraison. • Garantit la qualité finale de la donnée restituée, essentielle sur les indicateurs réglementaires (DPEF, BEGES). Garantie de l'adéquation Qualité - Coût - Délai : • Garantit la conformité des données affichées dans les rapports avec les règles de gestion métiers définies. • Respecte et suit les jalons projets (délais et coûts de delivery). ● Accompagnement du Changement & Innovation : Accompagne les métiers dans la transition vers des cas d'usage avancés (Data Science, IA, prédictif liés aux enjeux environnementaux et à l'empreinte carbone). ● Accompagnement à la Migration Technique : Participe au plan de bascule de la solution BI historique (SAP Hana) vers l'environnement moderne (BigQuery) sur son périmètre. À ce titre, il/elle se montre curieux et non réfractaire à l'analyse de l'écosystème historique. ● Suivi technologique : Participe à la phase de cadrage et de transition industrielle vers les flux d'acquisition modernes (Fivetran, POC en cours).

Contexte de la mission Dans le cadre de l’évolution de ses plateformes data sur Google Cloud Platform, nous recherchons un Data Engineer expérimenté afin d’améliorer la qualité, la performance et l’optimisation des datasets BigQuery. La mission s’inscrit dans un contexte de forte croissance des volumes de données avec des enjeux majeurs autour de : la maîtrise des coûts cloud (FinOps), la fiabilité des données, la performance des pipelines, et la préparation des données pour les usages IA. Objectifs de la mission Réduire les coûts liés aux traitements et aux requêtes BigQuery. Améliorer la qualité et l’observabilité des données. Optimiser les pipelines d’ingestion et de transformation. Accompagner les projets IA via des datasets fiables et industrialisés. Responsabilités principalesAudit & Optimisation BigQuery Analyser les logs et identifier les requêtes coûteuses ou peu performantes. Mettre en œuvre les bonnes pratiques BigQuery : partitionnement, clustering, optimisation des schémas, gestion des tables matérialisées et des vues. Réduire les volumes de données scannées et améliorer les performances globales. Architecture Data & Pipelines Optimiser les pipelines d’ingestion et de traitement des données. Renforcer la robustesse des flux (gestion des erreurs, retry, montée en charge). Participer à l’industrialisation des traitements via Terraform et les pratiques DataOps. Data Quality & Observability Déployer un framework de monitoring et de tests automatisés. Définir les indicateurs de qualité : fraîcheur des données, cohérence des schémas, volumétrie, validité des données. Mettre en place des alertes proactives en cas d’anomalies. Data & IA Collaborer avec les équipes IA/ML pour fournir des datasets exploitables. Participer à l’intégration des services GCP liés à l’IA (BigQuery, Vertex AI, etc.). Être force de proposition sur les usages Data & IA.

Objectif global :Piloter et industrialiser la stratégie de test de l'ensemble de la solution LYS Contrainte forte du projet Environnement complexe et dimension internationale Les livrables sont Stratégie de test documentée Framework d'automatisation (Playwright & Bruno) Dashboard dynamique de supervision de la Qualité Compétences techniques Playwright - Confirmé - Impératif Bruno - Confirmé - Impératif Postman - Confirmé - Impératif Github actions - Confirmé - Impératif Connaissances linguistiques Français Courant (Impératif) Anglais Professionnel (Secondaire) Description détaillée 🌟 MISSION En tant que Test Leader, vous intervenez en autonomie pour piloter la qualité. Votre rôle n'est pas seulement d'exécuter, mais de concevoir et de piloter la vision du test au sein de l'équipe. ● Stratégie et Vision : Concevoir, documenter et déployer une stratégie de tests globale et proactive, adaptée aux enjeux de haute disponibilité de nos applications. ● Garant de la Qualité : Garantir la conformité des applications vis-à-vis des standards d'excellence du Groupe ADEO. ● Intervenir dès la phase de conception des User Stories pour s'assurer que les critères d'acceptation sont testables et que les cas non passants sont anticipés. ● Adopter une approche de "Bug Hunter" en cherchant activement les régressions et en challengeant les choix techniques de l'équipe pour garantir la robustesse du code. ● Automatisation : Développer et maintenir des programmes et scripts de tests automatisés (UI, API, Performance). ● Exécution et Suivi : Réaliser des campagnes de tests régulières (ou à la demande) sur l'ensemble des produits du périmètre. ● Sécurité par le Test : Intégrer des vérifications de sécurité au sein des suites de tests (tests d'authentification, injection, gestion des droits) pour identifier les failles potentielles avant la mise en production. ● Pilotage par la donnée : Définir, mesurer et animer les KPIs de qualité pour piloter l'activité et éclairer les prises de décision. ● Reporting Stratégique : Produire des tableaux de bord automatisés offrant une visibilité en temps réel sur la santé des applications et la couverture de tests. ● Gestion des Anomalies : Identifier, analyser et remonter les bugs de manière proactive pour minimiser l'impact métier. ● Amélioration Continue : Analyser les processus de qualité actuels et proposer des feedbacks constructifs pour optimiser le cycle de vie du logiciel. ● Collaboration Agile : Communiquer des retours précis et actionnables aux équipes de développement. 🌟 Expertise en Automatisation & QA ● Maîtrise des Frameworks : Expérience solide sur Playwright. ● Tests d'APIs : Expertise indispensable sur Postman / Bruno ● CI/CD Integration : Capacité à intégrer les tests automatisés dans les pipelines (GitHub Actions). ● Tirs de performances: capacité à vérifier la robustesse de nos applications. ● Sécurité : Capacité à automatiser des tests de sécurité basiques (fuzzing, validation des headers de sécurité, gestion des tokens). ● Gestion de données de test : Savoir concevoir des jeux de données pertinents pour des environnements multi-enseignes. ● Maîtrise des outils de reporting : Capacité à construire des dashboards via des outils comme Xray, Jira, Grafana ou Looker Studio pour monitorer la stabilité du RUN et la qualité du build. 🌟 Innovation & Intelligence Artificielle ● S’intéresser activement aux apports de l’IA pour la QA : veille technologique, prototypage et industrialisation d’outils basés sur des LLMs et ML pour améliorer productivité et qualité. 🌟 SOFT SKILLS ● Leadership & Autonomie : Vous êtes capable de prendre des décisions structurantes sans supervision constante et d'embarquer l'équipe vers l'excellence. ● Proactivité : Vous n'attendez pas les consignes pour identifier des risques potentiels ou proposer des optimisations techniques. ● Polyvalence : capacité à interagir avec des profils variés (PO, Dev, Data…) ● Recherche d'Excellence : Rigueur dans le delivery et volonté constante d'améliorer la robustesse des applications. ● Pédagogie : Capacité à vulgariser les enjeux de la qualité auprès des Product Owners et des développeurs. Code profil FR-4.02.3 - Lead Test-E Définition du profil NIVEAU Expert SA MISSION : Il définit, organise et conduit les projets de tests en vue d'un objectif de qualité. Ses activités principales : - Etablir ou réviser une stratégie de tests pour le projet - Estimer les charges et planifier les tests - Conduire un projet de test - Gérer le budget et le planning - Suivre et contrôler l'implémentation et le déroulement des tests - Organiser et effectuer les revues de projet et déterminer si les objectifs ont été atteints - Évaluer et améliorer les processus - Evaluer la qualité du produit et clôturer l'opération de tests - Effectuer un bilan de capitalisation - Manager l'équipe de tests en respectant les engagements (coût, délais, qualité) - Coordonner les relations avec les différents intervenants Il peut également être amené à : - Qualifier ou homologuer des logiciels - Participer à des projets techniques - Accompagner la conduite du changement

Le poste Dans le cadre du développement d’une équipe internationale spécialisée dans les technologies d’IA générative, nous recherchons un Ingénieur Python expérimenté pour contribuer à l’industrialisation et à l’optimisation de systèmes basés sur les LLM. Vous travaillerez en collaboration étroite avec des équipes Data et IA basées à Shanghai dans un environnement innovant, technique et orienté performance. Vos missions Collaborer avec les équipes Data Science et ML Engineering Industrialiser et mettre en production des expérimentations IA Transformer des POC en solutions robustes et exploitables Concevoir des architectures scalables, fiables et résilientes Participer au développement d’applications backend et frontend Contribuer à l’amélioration continue des performances des systèmes IA Participer à la maintenance et à l’évolution des plateformes techniques Évoluer dans un contexte international et distribué Environnement technique Python FastAPI / Django Architectures microservices Systèmes distribués APIs backend Frontend découplé IA générative / LLM Prompt engineering RAG (plus)

Contexte Pour une organisation industrielle de la région de Liège, nous recherchons un Architecte de Solutions IA pour cadrer et concevoir une ou plusieurs solutions IA prioritaires. La mission s'effectue 2 jours par semaine sur site , pour une durée initiale de 6 à 8 semaines , avec extension possible si la phase de cadrage débouche sur une réalisation. Modalités Présence sur site : 2 jours par semaine à Liège (Belgique) Durée initiale : 6 à 8 semaines , extension possible si décision de réalisation Démarrage : Fin Mai 2025 TJM : selon profil + 2 nuits d’hôtel par semaine pris en charge Mission Transformer un besoin métier en architecture de solution IA concrète, livrable et industrialisable. Le ou la titulaire qualifie la faisabilité, conçoit la solution, choisit les briques technologiques et formalise le dossier d'architecture permettant de lancer la phase de réalisation dans de bonnes conditions. Responsabilités sur la mission Qualifier le ou les cas d'usage IA prioritaires avec le métier (maintenance prédictive, contrôle qualité par vision, assistant documentaire technique, optimisation des procédés, prévision de demande) Évaluer la faisabilité technique, les données disponibles et les contraintes terrain (latence, edge, environnement industriel, intégration capteurs) Concevoir l'architecture de solution : HLD, choix de modèles (LLM, vision, ML classique), patterns de retrieval , orchestration, intégration au SI et aux systèmes industriels – Connaissance des MCPs Sélectionner les briques technologiques : LLM, vector store , framework d'orchestration, MLOps / LLMOps, observabilité Définir la stratégie d'évaluation, de monitoring et de guardrails Rédiger le dossier d'architecture, les Architecture Decision Records et la feuille de route de réalisation Préparer la transition vers la phase de build : équipe, planning, budget, jalons