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Contexte Un grand groupe media recherche un prestataire en développement IA / LLMOps pour renforcer son équipe IA transverse dédiée aux offres d'information. La mission porte sur des développements en intelligence artificielle générative, traitement du langage naturel (NLP) et reconnaissance vocale (Speech-to-text), dans un environnement technique exigeant alliant industrialisation et innovation. Missions - Contribuer au développement et à la mise en production de modèles IA/ML/DL dans le cadre de projets liés aux offres d'information - Concevoir et implémenter des architectures LLM, mettre en place des pipelines RAG, intégrer des modèles d'embeddings et des bases vectorielles - Développer et exposer des routes API métiers : Speech-to-text, classification d'articles et de commentaires, titraille SEO, contextualisation - Assurer la containerisation et le déploiement des solutions via Docker, Kubernetes et les pipelines CI/CD sous GitLab - Mettre en œuvre les pratiques MLOps : suivi d'expérimentations avec MLflow, évaluation via LLM-as-judge et golden datasets, gestion du drift de prompts - Participer à la conception d'agents IA et au déploiement de modèles de langage de petite taille (SLM) - Contribuer au monitoring et à l'observabilité des systèmes via Prometheus et Grafana - Collaborer avec des profils non-techniques (journalistes, éditeurs) en vulgarisant les solutions développées - Participer aux rituels agiles de l'équipe et contribuer à la culture d'amélioration continue Environnement de travail Démarrage prévu début à mi-novembre 2026 (date prévisionnelle de la lettre : 16/11/2026), pour une durée pouvant aller jusqu'à 4 ans (3 mois reconductibles). Présence sur site requise au moins 50 % du temps, soit 2 à 3 jours par semaine, en fonction des besoins de la prestation. Des astreintes ou interventions exceptionnelles le soir, le week-end et les jours fériés sont à prévoir. La mission se déroule dans le 15e arrondissement de Paris, à proximité du métro Balard ou du RER C. Pour candidater, merci d'envoyer un message à r e s s o u r c e s (at) a x a n d e . f r en y indiquant/joignant : - CV ou profil à jour au format docx de préférence - Date de disponibilité et sous quelles conditions (préavis à donner ? déjà disponible ?) - Tarif journalier demandé pour la mission - Préciser si vous pouvez intervenir sur site client comme demandé ci-dessus - Votre experience en mise en production de solutions LLM et en MLOps (MLflow, evaluation, drift de prompts) dans un contexte media ou editorial sera un element determinant.

La Direction Produit et des Technologies de notre client recherche une prestation de développement IA / LLMOps pour accompagner son équipe IA transverse sur les offres d'information. Vous contribuerez au développement et à la mise en production de solutions d'intelligence artificielle, d'IA générative, de traitement automatique du langage naturel (NLP) et de transcription audio en texte (Speech-to-Text), au service des usages métiers et éditoriaux. Vos missionsConcevoir, développer et mettre en production des solutions IA/ML et des architectures intégrant des LLM. Mettre en œuvre des pipelines RAG, des modèles d'embeddings et des bases de données vectorielles. Développer et exposer des API métiers : transcription audio, classification d'articles et de commentaires, génération de titres SEO et contextualisation de contenus. Industrialiser les développements avec Docker, Kubernetes et des pipelines CI/CD GitLab. Assurer le suivi des expérimentations et l'évaluation des solutions avec MLflow, des jeux de données de référence et des approches de type LLM-as-judge. Suivre les dérives liées aux prompts et contribuer à la qualité des applications LLM. Collaborer avec les équipes techniques et les interlocuteurs métiers, notamment les journalistes, dans un environnement agile.

Contexte et objectifL'organisation a structure sa plateforme data sur Databricks et souhaite accelerer la mise en production de cas d'usage GenAI, agents IA, systemes multi-agents et agentic retrieval. Le profil intervient de la preparation des donnees jusqu'au deploiement, a l'evaluation et au monitoring en production. Missions principales· Concevoir des cas d'usage IA avec les parties prenantes metier et IS. · Construire les strategies de context engineering et knowledge grounding. · Developper des agents et systemes multi-agents avec tool calling et MCP. · Concevoir les pipelines data : ingestion, preparation, chunking, embeddings et vector indexes. · Industrialiser via LLMOps : evaluation, MLflow, CI/CD, deploiement et monitoring qualite / latence / couts. · Appliquer gouvernance Data & AI, securite, confidentialite et maitrise des couts by design.

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Détecte les menaces invisibles et révolutionne l'analyse comportementale du SOCAu sein du Security Operations Center (SOC) d'un grand compte, nous recherchons un(e) Data Scientist Cybersécurité / SOC. Ton rôle consistera à renforcer les capacités de détection des cybermenaces par l'exploitation avancée des données de sécurité, en concevant des modèles prédictifs et d'analyse comportementale pour isoler les signaux faibles et optimiser la réponse aux incidents. Ton futur environnementTu évolueras au cœur du Security Operations Center d'une infrastructure d'envergure. En interface directe avec les analystes SOC, les ingénieurs SIEM et les spécialistes de la Threat Intelligence, tu interviendras sur des flux massifs de journaux d'événements. C'est le cadre idéal pour appliquer le Machine Learning et la Data Science à la lutte contre les cyberattaques, tout en industrialisant des modèles au sein d'architectures de données distribuées. Tes missions clésModélisation & Détection Avancée des Menaces (Mode DATA & IA) : Concevoir, développer et entraîner des modèles de détection d'anomalies sur des volumétries massives de journaux de sécurité (logs réseau, système, identité et applicatifs). Développer et déployer des algorithmes d'analyse comportementale des utilisateurs et des entités (UEBA) pour identifier les compromissions de comptes et les mouvements latéraux. Mettre en œuvre des modèles de scoring et de priorisation dynamique des alertes afin de réduire le bruit et le taux de faux positifs pour les analystes. Réaliser l'ingénierie des caractéristiques (feature engineering) sur des jeux de données complexes et fortement déséquilibrés. Évaluer rigoureusement les performances des modèles à l'aide de métriques adaptées à la détection d'intrusions (précision, rappel, ROC-AUC, taux de faux positifs). Industrialisation & Collaboration SOC (Mode RUN & MLOps) : Assurer l'industrialisation, le déploiement et le monitoring continu des modèles en production (MLflow, Docker, Kubernetes). Collaborer au quotidien avec les analystes SOC et les équipes d'investigation pour qualifier les détections et réinjecter les retours terrain dans l'entraînement des algorithmes. Mener une veille active sur les nouvelles techniques d'attaque répertoriées dans le cadre de référence MITRE ATT&CK. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 en Data Science, statistiques, informatique décisionnelle ou cybersécurité. Expérience : Tu justifies d'une expérience de 3 à 5 ans en Data Science et Machine Learning, idéalement appliquée aux cas d'usage de la cybersécurité ou de la détection de fraude. Expertise Data Science & IA Impérative : Maîtrise des algorithmes de détection d'anomalies (Isolation Forest, autoencodeurs, One-Class SVM) et de l'apprentissage sur données déséquilibrées. Pratique confirmée de l'écosystème Python Data Science (Python, scikit-learn, PyTorch, pandas, numpy). Culture Cybersécurité & Données Massives : Bonne compréhension du fonctionnement d'un SOC, des typologies de menaces et de la matrice MITRE ATT&CK. Connaissance des architectures distribuées et des outils volumétriques (SQL, Spark, Kafka). Familiarité avec les solutions SIEM (Splunk, Elastic, Microsoft Sentinel) et le suivi de cycle de vie ML (MLflow). Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsEsprit d'Analyse et Goût pour l'Investigation : Curiosité intellectuelle pour traquer les anomalies statistiques au sein de flux de données brutes. Rigueur Méthodologique : Précision scientifique indispensable dans la validation des métriques de détection et la gestion des faux positifs. Sens du Travail d'Équipe : Aisance relationnelle pour vulgariser les choix algorithmiques auprès des analystes sécurité opérationnels. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie.

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Révèle l'intelligence visuelle et orchestre la reconnaissance documentaire par les modèles multimodauxDans le cadre d'un programme stratégique de traitement automatisé de documents, notre partenaire recherche un(e) Computer Vision Engineer confirmé(e). Ton rôle sera technique et à forte valeur ajoutée : tu concevras, développeras et déploieras des modèles de vision par ordinateur, d'analyse d'images et de modèles multimodaux (Vision-Language Models) au sein d'un environnement sécurisé imposant de strictes exigences de confidentialité, de reproductibilité et de traçabilité. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'un pôle d'ingénierie IA et Computer Vision d'excellence, en lien direct avec les data scientists, les ingénieurs MLOps et les équipes métiers. Dans un cadre de recherche appliquée et d'industrialisation sur serveurs de calcul accéléré (GPU), tu travailleras sur des corpus documentaires massifs et hétérogènes. C'est le cadre parfait pour concevoir des chaînes de traitement d'images complexes, exploiter la puissance des VLMs de dernière génération et intégrer des algorithmes de pointe au sein d'architectures conteneurisées. Tes missions clésTraitement d'Images & Modélisation Multimodale (Mode R&D & BUILD) : Développer des pipelines de prétraitement et d'analyse d'images avancés : redressement géométrique, binarisation adaptative, recalage et alignement de documents complexes (OpenCV, Python). Concevoir et entraîner des architectures de segmentation sémantique, de détection d'objets et d'extraction de zones d'intérêt (YOLO, PyTorch). Mettre en œuvre et optimiser des solutions de reconnaissance optique et manuscrite de caractères (OCR / HTR). Explorer, évaluer et intégrer des modèles Vision-Language (VLM, écosystème Hugging Face) via des techniques de prompting multimodal et le fine-tuning de modèles open-weight. Définir des métriques d'évaluation sur mesure, caractériser les erreurs et implémenter des scores de confiance robustes pour la validation automatique. Industrialisation, Qualité & Déploiement GPU (Mode RUN & MLOps) : Industrialiser et conteneuriser les modèles de vision (Docker, Kubernetes) optimisés pour l'exécution sur infrastructures GPU et interconnectés avec du stockage objet (S3). Assurer le tracking des expérimentations, le versioning des poids et la reproductibilité des entraînements via MLflow et Git. Automatiser les contrôles qualité continus et benchmarker les résultats obtenus face aux jeux de données de référence (ground truth). Restituer clairement les avancées algorithmiques et les gains de performance auprès des équipes techniques et des référents métiers. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur, Bac+5 universitaire (Master 2) ou Doctorat (PhD) spécialisé en Computer Vision, Deep Learning, traitement d'images ou Machine Learning. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en vision par ordinateur et Deep Learning appliqué à l'image. Expertise Vision & Deep Learning Impérative : Excellente maîtrise de la programmation en Python et du framework PyTorch. Parfaite maîtrise des bibliothèques de traitement d'images et de vision (OpenCV, YOLO, pandas). Solide expérience en technologies de reconnaissance de texte et d'écriture (OCR / HTR). Pratique des modèles multimodaux (VLM), de l'écosystème Hugging Face et des méthodologies de fine-tuning. Culture d'Ingénierie & Infrastructure : Maîtrise des environnements conteneurisés (Docker, Kubernetes) et de l'exploitation des cartes GPU. Suivi d'expérimentation avec MLflow, stockage objet (S3) et gestion de versions (Git). Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsRigueur Scientifique et Sens du Détail : Approche méthodique indispensable pour concevoir des métriques d'évaluation fiables et garantir une traçabilité totale des traitements. Excellence du Code : Respect strict des standards de développement logiciel (modularité, tests, code propre et reproductible). Pédagogie et Esprit de Synthèse : Capacité à expliquer clairement le fonctionnement des modèles et les choix de calibration auprès d'interlocuteurs non-experts. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Révèle la puissance du Deep Learning et transforme les données complexes en leviers décisionnelsDans le cadre d'un projet stratégique autour de la Data Science et de l'Intelligence Artificielle, notre partenaire recherche un(e) Data Scientist IA confirmé(e). Ton rôle sera central et opérationnel : tu interviendras de manière autonome sur des problématiques complexes de Machine Learning et de Deep Learning pour concevoir des modèles prédictifs haute performance répondant directement aux enjeux métiers du groupe. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe Data Science d'excellence, en prise directe avec les Product Owners métiers, les data engineers et les spécialistes MLOps. Dans un écosystème technique moderne et stimulant (Databricks, Dataiku, environnements conteneurisés), tu travailleras sur des volumétries massives de données. C'est le cadre idéal pour explorer des approches algorithmiques avancées, concevoir des métriques de précision sur mesure et industrialiser des modèles prédictifs robustes. Tes missions clésExploration, Modélisation & Évaluation Avancée (Mode R&D & BUILD) : Réaliser l'exploration approfondie des jeux de données, le nettoyage et le feature engineering avancé (Python, pandas, SQL). Concevoir, développer et optimiser des pipelines complets de Machine Learning et Deep Learning pour des cas d'usage variés : scoring, prédiction, classification supervisée/non supervisée et détection d'anomalies. Benchmarker différentes familles d'architectures algorithmiques (scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch, TensorFlow) afin de retenir le modèle le plus performant et interprétable. Définir des métriques d'évaluation sur mesure adaptées aux objectifs business, caractériser finement les erreurs et implémenter des mécanismes de score de confiance et de calibration d'incertitude. Industrialisation, MLOps & Restitution Métier (Mode RUN & Delivery) : Industrialiser les modèles au sein d'environnements conteneurisés (Docker, Kubernetes) en respectant les standards de code reproductible et versionné (Git). Assurer le tracking des expérimentations, le versioning des modèles et leur cycle de vie opérationnel via MLflow. Présenter et vulgariser les résultats algorithmiques, les gains de performance et les limites des modèles auprès d'interlocuteurs techniques et de directions métiers. Documenter exhaustivement les méthodologies retenues et participer à la capitalisation des bonnes pratiques au sein de l'équipe data. Ton profilFormation : Bac+5 (Master 2, diplôme d'Ingénieur) ou Doctorat (PhD) en Data Science, Machine Learning, mathématiques appliquées ou statistiques. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en Data Science et Machine Learning appliquée à des enjeux métiers en entreprise. Expertise Algorithmique & Data Science Impérative : Maîtrise éprouvée des bibliothèques de référence du Machine Learning (scikit-learn, XGBoost, LightGBM) et du Deep Learning (PyTorch ou TensorFlow). Parfaite maîtrise de Python et de son écosystème analytique (pandas, numpy, Jupyter), complétée par un niveau solide en SQL. Expertise solide en méthodologies d'évaluation, métriques statistiques, analyse d'erreurs et calibration de scores. Culture d'Ingénierie & MLOps : Maîtrise des standards d'ingénierie logicielle (Git, tests, code propre et reproductible). Pratique du suivi d'expérimentation avec MLflow et des environnements conteneurisés (Docker). Familiarité avec les plateformes de travail collaboratif data (Databricks, Dataiku). Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsAutonomie et Rigueur Scientifique : Approche méthodique et structurée pour poser des hypothèses, conduire des expérimentations et interpréter les résultats. Pédagogie et Aisance Relationnelle : Capacité naturelle à vulgariser des concepts statistiques pointus pour convaincre les équipes métiers. Sens du Résultat et Pragmatisme : Volonté constante d'orienter le travail de recherche vers des gains de performance concrets et exploitables en production. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Industrialise le cycle de vie des modèles et propulse les architectures GenAI en productionDans le cadre de l'industrialisation à grande échelle des solutions d'intelligence artificielle générative d'un grand compte, nous recherchons un(e) LLMOps / MLOps Engineer. Ton rôle sera hautement structurant et stratégique : tu concevras, déploieras et sécuriseras le socle technique, les pipelines d'automatisation et les environnements d'inférence nécessaires à l'exploitation industrielle de solutions d'IA et de systèmes agentiques en production. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'un pôle d'ingénierie pluridisciplinaire d'excellence dédié à l'intelligence artificielle et aux pratiques cloud natives. En interface permanente avec les data scientists, les équipes d'architecture, la sécurité (DevSecOps) et les équipes d'exploitation, tu interviendras sur des projets à forte valeur ajoutée. C'est le cadre idéal pour combiner la rigueur du DevOps avec les spécificités de l'IA générative, déployer des chaînes CI/CD/CT automatisées et optimiser les coûts et performances des modèles en production. Tes missions clésArchitecture & Automatisation Cloud IA (Mode BUILD) : Concevoir et implémenter l'architecture technique cible de la plateforme IA selon les principes de l'Infrastructure as Code (Terraform). Déployer, configurer et administrer les environnements Cloud (Azure, AWS ou GCP) et les clusters de conteneurs (Kubernetes, OpenShift). Bâtir et industrialiser les pipelines d'intégration et de déploiement continus (CI/CD, GitOps) adaptés aux spécificités des briques d'IA et des modèles de fondation. Intégrer les composants clés de l'écosystème IA : modèles de langage, Gateways LLM, orchestrateurs agentiques, APIs de services cognitifs et bases de données vectorielles. Mettre en œuvre les dispositifs de sécurité, la gestion fine des identités (IAM) et la gestion centralisée des secrets. Observabilité, MLOps & Pilotage FinOps (Mode RUN & Industrialisation) : Déployer et superviser les chaînes d'observabilité, de journalisation et de monitoring de la performance des modèles (MLflow, dashboards de suivi de latence et de dérive). Garantir la robustesse, la scalabilité et la haute disponibilité des environnements d'inférence en production. Piloter la maîtrise des coûts d'infrastructure et d'appel aux modèles via des pratiques de FinOps IA. Assurer la réversibilité, la maintenabilité et la documentation technique des architectures déployées. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, génie logiciel, systèmes et réseaux ou cybersécurité. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en ingénierie DevOps / Cloud, avec une pratique effective du déploiement et de l'industrialisation de solutions MLOps ou LLMOps. Expertise DevOps, Cloud & Automatisation Impérative : Maîtrise d'un environnement Cloud majeur (Azure, AWS ou GCP) et des outils d'IaC (Terraform). Excellente pratique de la conteneurisation et de l'orchestration (Docker, Kubernetes, OpenShift). Maîtrise des chaînes CI/CD et des démarches GitOps / DevSecOps. Culture IA & MLOps : Connaissance opérationnelle des cycles de vie ML/LLM (MLflow, Gateways LLM, intégration d'APIs de modèles, bases vectorielles). Sensibilité aux problématiques de FinOps IA et de monitoring d'inférence. Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsCulture de l'Industrialisation et de la Rigueur : Volonté constante d'automatiser, de fiabiliser et de sécuriser les processus de livraison logicielle. Sens du Risque et Prévoyance : Capacité à concilier vitesse d'innovation, sécurité des accès et maîtrise budgétaire des ressources IA. Aisance Relationnelle et Transversalité : Aptitude naturelle à collaborer efficacement avec des interlocuteurs variés (data scientists, architectes, équipes de sécurité et exploitation). Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Industrialise le potentiel algorithmique et propulse les modèles d'apprentissage en productionDans le cadre de l'industrialisation globale de ses modèles de Machine Learning, un grand compte recherche un(e) Machine Learning Engineer. Ton rôle sera technique et stratégique : tu assureras la transition des modèles algorithmiques du stade expérimental (Proof of Concept) vers des environnements de production haute disponibilité, tout en garantissant leur scalabilité, leur monitoring continu et leur maintien en conditions opérationnelles. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'un pôle d'ingénierie data et IA de pointe, à la jonction entre la Data Science, le génie logiciel et les opérations (DevOps). En interface quotidienne avec les data scientists, les data engineers et les équipes de production informatique, tu interviendras sur des flux d'inférence critiques. C'est le cadre idéal pour appliquer les standards les plus stricts du génie logiciel à l'écosystème du Machine Learning, exploiter des infrastructures de calcul accéléré (GPU) et déployer des pratiques MLOps avancées. Tes missions clésIndustrialisation, Packaging & Services d'Inférence (Mode BUILD) : Reprendre, refactoriser et packager le code issu des équipes de data science selon les standards de production (modularité, robustesse, tests unitaires et d'intégration). Développer et optimiser les microservices et APIs d'inférence temps réel et batch (Python, FastAPI). Assurer la conteneurisation (Docker) et le déploiement sur des clusters orchestrés (Kubernetes) exploitant des ressources de calcul accéléré (GPU). Concevoir et automatiser les pipelines d'entraînement, de réentraînement continu (CT) et de validation automatisée des modèles. Piloter le versioning des jeux de données, des artefacts et le tracking des expérimentations via MLflow et du stockage objet (S3). Observabilité, Monitoring & Optimisation (Mode RUN & MLOps) : Mettre en œuvre les mécanismes de surveillance continue en production : détection de la dérive des données (data drift) et de la dérive des concepts (concept drift) via des outils spécialisés (Evidently, Grafana). Configurer le système d'alerting et assurer le maintien en conditions opérationnelles des services exposés. Optimiser les performances d'inférence (latence, débit) et maîtriser les coûts de calcul liés aux infrastructures GPU. Rédiger la documentation technique et diffuser les bonnes pratiques logicielles au sein des équipes data. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, génie logiciel ou Data Science. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en développement logiciel intégrant une spécialisation concrète en Machine Learning et pratiques MLOps. Expertise Développement & Machine Learning Impérative : Excellente maîtrise de la programmation en Python et du développement d'APIs performantes (FastAPI). Solide compréhension des modèles et bibliothèques de Machine Learning (scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow). Culture éprouvée du code de production : tests automatisés, intégration continue (CI/CD), revue de code et gestionnaire de versions (Git). Culture MLOps & Infrastructure : Maîtrise des environnements conteneurisés (Docker, Kubernetes) et de la gestion des ressources GPU. Pratique confirmée de MLflow et des outils de monitoring de modèles (Evidently, Grafana). Connaissance du stockage distribué et stockage objet (S3). Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsCulture du Génie Logiciel : Rigueur absolue dans la structuration du code, l'automatisation des tests et le respect des normes d'architecture logicielle. Sens de la Passerelle Métier : Faculté à dialoguer efficacement avec les data scientists pour comprendre les algorithmes, tout en répondant aux contraintes opérationnelles des équipes d'exploitation. Pragmatisme et Sens de l'Optimisation : Recherche permanente du meilleur compromis entre vitesse d'inférence, fiabilité du service et consommation de ressources. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

🚀 Qui sommes-nous ? Finaxys est un cabinet de conseil spécialisé dans les secteurs Banque, Finance et Assurance. Depuis plus de 15 ans, nous intervenons auprès des plus grandes institutions en proposant des solutions technologiques innovantes (IA, Machine Learning, Data, Cloud, DevSecOps, etc.). Notre mission ? Accompagner nos clients dans leur transformation digitale et répondre aux défis IT les plus complexes grâce à l'expertise de nos équipes. 🎯 Votre mission : En tant qu'Ingénieur Python / Machine Learning / IA, vous rejoindrez les équipes techniques de l'un de nos clients grands comptes dans le cadre de projets innovants autour de l'IA et de l'IA Générative appliquée aux marchés de capitaux. À ce titre, vous interviendrez sur : Concevoir, développer et déployer des modèles de Machine Learning et d'IA Générative Réaliser la préparation des données, le feature engineering, l'entraînement, l'évaluation et le monitoring des modèles Sélectionner les approches algorithmiques les plus pertinentes selon les cas d'usage Mettre en place et industrialiser des architectures MLOps / LLMOps robustes Automatiser les pipelines de développement, de déploiement et de suivi des modèles Développer des API (REST / gRPC) et des services Python associés Industrialiser des POC et accompagner leur passage en production Collaborer avec les équipes Cloud, Infrastructure et MLOps Assurer la maintenance des embeddings et des modèles en production Rédiger la documentation technique et assurer le transfert de connaissances au support Environnement technique : AWS, SageMaker, Bedrock, Python, API REST, gRPC, S3, Lambda, Athena, CloudWatch, API Gateway, MLflow, Step Functions, Airflow, EC2, SQL, CI/CD, Model Registry Environnement fonctionnel : Marchés de capitaux / Finance de march

MLOps Engineer – Azure / Cloud & IA – Freelance / 6 mois de contrat initial / Bruxelles Pour le compte d'un client final qui accompagne quotidiennement des millions de particuliers et de professionnels dans toute l'Europe, nous recherchons un(e) des MLOps Engineers Séniors sur environnement Microsoft Azure, afin d'industrialiser et fiabiliser le cycle de vie des modèles d'IA à grande échelle. Informations clés de la mission Type de contrat : Prestation freelance Localisation : Bruxelles (Belgique) Rythme : Temps plein Démarrage : Dès que possible / à convenir Durée : Longue visibilité (contrats renouvelables) Télétravail : Politique hybride flexible (quelques jours sur site à Bruxelles / remote) Environnement : Contexte multiculturel, dynamique et en forte croissance Vos principales responsabilités Concevoir, automatiser et orchestrer les pipelines de bout en bout pour l'entraînement, le packaging, le déploiement et le monitoring des modèles d'apprentissage automatique (ML/DL). Industrialiser les plateformes de Machine Learning sur Azure (Azure Machine Learning, AKS, Databricks). Mettre en œuvre et maintenir les chaînes de CI/CD adaptées aux spécificités de la Data et du ML (GitOps, Azure DevOps / GitHub Actions). Mettre en place des mécanismes avancés de gouvernance, de versioning de données/modèles (MLflow, Feast/feature stores) et de tracking des métriques d'apprentissage. Assurer la surveillance continue des modèles en production (détection de data drift, concept drift, suivi des temps de latence et d'inférence). Collaborer étroitement avec les Data Scientists, les Data Engineers et les équipes d'infrastructure Cloud pour optimiser les performances et les coûts (FinOps).

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Révèle la puissance sémantique des modèles de langage et adapte l'IA générative aux cas d'usage métierDans le cadre du développement stratégique de ses solutions avancées de traitement automatique du langage naturel, un grand compte recherche un(e) NLP / LLM Scientist. Ton rôle sera central et à forte valeur scientifique : tu concevras, adapteras et évalueras des modèles de langage de pointe (LLMs propriétaires et modèles ouverts) pour répondre aux défis métiers spécifiques du groupe avec un niveau d'exigence maximal sur la performance, la fiabilité et la reproductibilité. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe de recherche appliquée et d'ingénierie IA de premier plan, en collaboration étroite avec les data scientists, les ingénieurs MLOps et les directions métiers. Dans un environnement équipé d'infrastructures de calcul accéléré (GPU), tu travailleras sur des corpus textuels d'entreprise riches et volumineux. C'est le cadre parfait pour mener une veille scientifique de pointe, expérimenter des techniques d'adaptation paramétrique avancées (LoRA, QLoRA) et déployer des architectures RAG robustes. Tes missions clésModélisation, Fine-Tuning & Architectures Génératives (Mode R&D & BUILD) : Analyser, benchmarker et sélectionner les architectures de modèles de langage les plus adaptées aux cas d'usage (arbitrage modèles propriétaires vs modèles open-weight comme Llama ou Mistral). Réaliser le fine-tuning et l'alignement de modèles ouverts sur des corpus métiers spécialisés en appliquant des techniques d'adaptation efficaces (PEFT, LoRA, QLoRA). Concevoir et optimiser des stratégies de prompting avancées et des chaînes d'augmentation par récupération (RAG) connectées à des bases vectorielles. Résoudre des problématiques de NLP classiques et génératives : extraction d'entités nommées (NER), classification sémantique, résumé automatique et recherche de similarité textuelle (spaCy, Hugging Face Transformers). Évaluation Scientifique, Benchmarking & Restitution (Mode LAB & ÉVALUATION) : Concevoir des jeux de données d'évaluation dédiés (benchmarks sur mesure) et formaliser des métriques quantitatives et qualitatives par tâche (précision, fidélité, consistance, BLEU/ROUGE, LLM-as-a-judge). Analyser rigoureusement les erreurs, quantifier les phénomènes d'hallucination et calibrer les scores de confiance des modèles. Assurer le suivi des expérimentations, le versioning des poids et des métriques via MLflow sur grappes GPU. Rédiger la documentation méthodologique et restituer avec clarté les conclusions scientifiques auprès d'interlocuteurs techniques et de sponsors métiers. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur, Bac+5 universitaire (Master 2) ou Doctorat (PhD) en NLP, Machine Learning, informatique ou linguistique computationnelle. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en NLP et Deep Learning appliqué au texte (ou doctorat avec travaux appliqués). Expertise NLP & LLM Impérative : Maîtrise approfondie de la programmation en Python et du framework PyTorch. Excellente pratique de l'écosystème Hugging Face (Transformers, Datasets, PEFT, TRL). Expérience concrète du fine-tuning de modèles de langage open-weight (LoRA, QLoRA, Mistral, Llama). Solide compréhension des architectures RAG, des bases vectorielles et des bibliothèques NLP traditionnelles (spaCy). Maîtrise des protocoles d'évaluation rigoureuse de modèles génératifs et de l'analyse des erreurs. Culture d'Ingénierie & Outils : Utilisation de MLflow pour le tracking d'expériences et pratique des environnements de calcul sur GPU. Respect des bonnes pratiques de développement logiciel et de reproductibilité du code (Git). Langues : Anglais professionnel opérationnel (lecture/rédaction de publications scientifiques). Tes atoutsRigueur Scientifique et Esprit Critique : Approche méthodique indispensable pour concevoir des protocoles d'évaluation impartiaux et traquer les faiblesses algorithmiques. Excellence Rédactionnelle et Pédagogie : Capacité à synthétiser des concepts de recherche complexes et à vulgariser les résultats auprès de directions métiers. Curiosité et Veille Active : Passion pour l'état de l'art mondial en NLP et rapidité d'assimilation des nouvelles techniques de modélisation. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Envie de concevoir les architectures IA de demain ? CELAD vous attend ! 🚀 Vous aimez concevoir des architectures complexes, industrialiser des plateformes IA et faire le lien entre les équipes Data, Machine Learning, Software et Infrastructure ? Nous recherchons un(e) Architecte Plateforme IA pour intervenir chez un acteur du secteur de l'édition juridique et de la Legaltech, à La Défense. Vous contribuerez à la conception et à l'industrialisation d'une plateforme d'intelligence artificielle exploitant des fonds documentaires volumineux pour proposer des services avancés aux professionnels du droit. 🎯 Votre rôleVous définirez l'architecture technique de la plateforme IA et accompagnerez sa mise à l'échelle, de l'infrastructure cloud jusqu'au déploiement des modèles et des services d'inférence. À l'interface entre les équipes ML, développement et DevOps/SRE, vous veillerez à la performance, à la disponibilité, à la maîtrise des coûts et à la sécurité de l'ensemble. 🚀 Vos principales missionsArchitecture de plateforme : concevoir des architectures cloud robustes, évolutives et sécurisées pour héberger des services IA en production. Industrialisation IA : définir les chaînes MLOps, automatiser les pipelines de déploiement et structurer le cycle de vie des modèles. Architectures RAG avancées : accompagner la mise en œuvre d'approches RAG avancées, Graph RAG et agentiques. Infrastructure as Code : industrialiser le provisionnement et la configuration des environnements avec Terraform et Ansible. Orchestration et déploiement : concevoir les architectures conteneurisées et orchestrées avec Docker et Kubernetes. Performance et coûts : optimiser les ressources CPU/GPU, l'inférence, la consommation de tokens et la montée en charge. Qualité des réponses IA : contribuer à l'amélioration du retrieval, du reranking, de la traçabilité des sources et à la réduction des hallucinations. Observabilité et fiabilité : définir les mécanismes de supervision, de monitoring et de gestion des incidents. Sécurité et conformité : intégrer les exigences liées à la confidentialité des données juridiques, au RGPD, à l'AI Act et à la souveraineté des traitements. Leadership transverse : aligner les choix d'architecture entre les équipes ML, Software, Data et Infrastructure, et accompagner les équipes dans leur mise en œuvre. 🛠️ Environnement techniqueCloud : AWS, Azure et/ou GCP. Infrastructure : Terraform, Ansible, Docker, Kubernetes. Développement et IA : Python, PyTorch, TensorFlow. MLOps : MLflow, Kubeflow, Airflow, DVC. Serving IA : NVIDIA Triton et solutions d'inférence équivalentes. Data et recherche : Spark, Elasticsearch, OpenSearch, Weaviate. IA générative : LangChain, LlamaIndex, RAG avancé, Graph RAG, architectures agentiques.

Hanson Regan recherche un ingénieur IA/ML et données pour une mission freelance de 10 mois à Paris. Nous recherchons une(e) nouvelle(elle) talent pour rejoindre notre équipe Data Analytics & AI AV. Expertise requise : frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch) et bibliothèques de Machine Learning en Python. Expérience en MLOps, notamment MLflow, sérialisation de modèles ML, gestion de versions avec Git et packaging de code. Maîtrise des processus CI/CD, des tests, de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) et, idéalement, du provisionnement de ressources cloud (Terraform). Expérience en modélisation du langage (LLM) et techniques avancées telles que les embeddings, les bases de données transversales et l'ingénierie des prompts. Vous justifiez d'une solide expérience technique (minimum 5 ans à un poste similaire) et êtes à l'aise avec les environnements cloud. Vous communiquez efficacement avec les clients et au sein de votre équipe. kills : Exploration de données, principes d'architecture de données, accès aux données, gouvernance des données, techniques et méthodologies de modélisation de données, outils d'entrepôt de données Langues : Français (C2), Anglais (B1) Localisation : Paris (Saint-Denis) À distance : Possible (2 à 3 jours par semaine) Conformément aux exigences du client, les freelances doivent pouvoir travailler via leur propre entreprise. Nous n'acceptons malheureusement pas les candidatures via des sociétés de portage salarial pour ce poste. Si cette opportunité vous intéresse, veuillez nous contacter au plus vite.