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Date de démarrage : ASAP Date de fin : 25/06/2027 (Mission de longue durée) Localisation : Massy (Rythme : 2 jours par semaine sur site) Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 510 € HT Contexte et Mission : Au sein de l'Analytics Factory, entité transverse qui conçoit et développe les services analytiques à forte valeur ajoutée pour soutenir la prise de décision stratégique, vous serez le moteur technique de la transformation digitale des points de vente physiques. Votre objectif principal consistera à concevoir, développer et déployer en production des modèles de Computer Vision innovants. Vous rejoindrez un projet d'envergure phare : le Monitoring Temps Réel de l'Étagère, visant à transformer les rayons physiques en flux de données exploitables pour optimiser l'excellence opérationnelle et l'expérience client. Livrables et Enjeux clés :Développer des solutions capables de comprendre parfaitement la disponibilité, la conformité des rayons et les mouvements des stocks via l'analyse d'images. Relever des défis de détection d'objets et de reconnaissance de produits à très grande échelle. Assurer l'industrialisation et le déploiement de ces modèles dans un environnement de production en temps réel. Compétences Techniques et Expertises Requises : Incontournables (Must have) :Langage : Maîtrise experte de Python. Cloud & MLOps : Expérience significative sur l'écosystème GCP (Google Cloud Platform) et l'utilisation de Vertex AI pour le cycle de vie des modèles. Algorithmes : Solides compétences en Deep Learning appliquées à la vision par ordinateur. Souhaitées (Nice to have) :Modèles de pointe : Connaissance et manipulation de modèles récents tels que YOLO, SAM (Segment Anything), DINOv2 pour le feature extraction ou équivalents. Recherche d'images : Expérience avec les bases de données vectorielles (Vector Databases) pour le matching et l'indexation de produits à grande échelle. Frameworks & Outils : Pratique courante de PyTorch, TensorFlow, OpenCV et des environnements conteneurisés (Kubernetes).

Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/10/2026 Localisation : Paris Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 660 € Descriptif de la MissionAu sein des équipes Data, vous interviendrez sur la conception, le développement, la gouvernance et l'optimisation de nos plateformes de données. Vos activités principales s'articuleront autour de quatre grands piliers : 1. Développement & Architecture DataConcevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables sur Databricks (PySpark, Spark SQL, Delta Live Tables). Mettre en place des architectures Lakehouse basées sur Delta Lake. Industrialiser et orchestrer les workflows ETL/ELT à l'aide de Databricks Workflows. 2. Gestion et Administration de la Plateforme DatabricksAdministrer l'espace de travail (gestion des workspaces, configuration des clusters, gestion des permissions). Assurer l'optimisation des coûts (finops) via la configuration fine, l'autoscaling et le monitoring des clusters. Implémenter et faire respecter les bonnes pratiques de sécurité (Unity Catalog, gestion des accès, lineage de la donnée). 3. Gouvernance & Qualité des DonnéesMettre en place des mécanismes stricts de qualité et de validation des données (expectations, tests automatisés). Documenter rigoureusement les modèles et les flux sur la plateforme. Garantir la fiabilité, la cohérence et la fraîcheur des données mises à disposition. 4. Collaboration & SupportCollaborer étroitement avec les Data Analysts, Data Scientists et les équipes métiers. Accompagner et former les utilisateurs clés dans l'adoption et la prise en main de l'écosystème Databricks. Participer activement aux revues de code, à la standardisation et au partage des bonnes pratiques d'ingénierie. Compétences RequisesTechniques (Incontournables) :Développement : Excellente maîtrise de PySpark ou Spark SQL. Écosystème : Forte expérience pratique avec Databricks (pipelines, clusters, notebooks, Unity Catalog). Architecture : Solides connaissances des architectures Lakehouse, du data modeling, des concepts ETL/ELT et des stratégies d'ingestion (batch & streaming). Cloud : Connaissance approfondie d'au moins un des principaux fournisseurs cloud (Azure, AWS ou GCP). DevOps : Maîtrise de Git et des pratiques de CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions, etc.). Souhaitées (Un plus) :Connaissances en MLflow, orchestration de modèles et pratiques MLOps. Notions avancées en DataOps, cost optimization (FinOps) et outils de monitoring. Expérience dans l'exploitation d'APIs et l'ingestion de données en temps réel (ex: Kafka).

Data & AI Engineer (Data Engineering / AI Engineering) Qui sommes-nous ? Fondée par des experts techniques et portée par des passionnés de l'IT, Big APPS est une société de conseil spécialisée dans la Data, le Cloud, le DevOps et l'Intelligence Artificielle (IA). Nous accompagnons nos clients dans leurs projets de transformation digitale en concevant des plateformes de données performantes et des solutions innovantes basées sur l'IA. Nous intervenons sur des projets à forte valeur ajoutée en mettant en œuvre les technologies les plus récentes et les meilleures pratiques du marché. Dans le cadre de notre croissance, nous recherchons un(e) Data & AI Engineer pour renforcer nos équipes. Vos missions En tant que Data & AI Engineer, vous serez amené(e) à : Concevoir, développer et maintenir des plateformes de données robustes et évolutives. Développer et optimiser des pipelines de données (ETL/ELT). Concevoir des architectures Data sur Azure, AWS ou GCP. Préparer, transformer et valoriser les données pour les projets d'IA. Développer, intégrer et industrialiser des modèles de Machine Learning et d'IA générative. Participer au déploiement des modèles en production (MLOps). Collaborer avec les équipes métiers, Data Science et Cloud. Mettre en œuvre les bonnes pratiques DevOps, CI/CD et Infrastructure as Code. Garantir la qualité, la sécurité et la disponibilité des données. Que vous soyez Data Engineer, AI Engineer, Data Scientist ou déjà doté(e) d'une double compétence Data & IA, vous souhaitez intervenir sur des projets innovants mêlant Data Engineering, Machine Learning, IA Générative et Cloud ? Rejoignez Big APPS !

Au sein du Pôle Architecture Logicielle & IA (DSI), le Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Il intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Périmètre et rattachement Rattachement : Direction des Systèmes d'Information / Architecture Logicielle & IA Interactions clés : DSMC (cadrage valeur, priorisation des cas d'usage), Architectes SI et Logiciel / équipe infra / Cloud, équipe Data, équipes projets DSI, prestataires IA, RSSI, Conformité / Juridique (interfaces), Groupe (Design Authority IA, ITD DataLab Missions principales Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle Responsabilités clés Validation des choix techniques IA (outils, modèles, architectures). Définition des standards MLOps & observabilité IA. Contribution aux livrables structurants : Reporting sur l'avancement et la maturité IA du SI Compétences techniques (hard skills) Indispensables Python, Git, CI/CD (GitLabCI) Cloud (priorité Azure) Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings) MLOps (versioning, pipelines, monitoring) Intégration SI / APIs Agent IA Appréciées (non bloquantes) Snowflake Airflow Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité) Compétences comportementales (soft skills) Leadership technique, pédagogie et capacité à influencer. Culture produit et sens de la valeur métier. Rigueur, documentation et standards d'ingénierie. Orientation sécurité et conformité. Communication claire avec équipes techniques et métiers. Profil & qualifications Bac+5 (école d'ingénieur, master en informatique/data/IA) ou équivalent. Expérience : 5–8+ ans en data/ML/Cloud, dont 2–3+ ans en MLOps/architecture. Expérience concrète en industrialisation de solutions IA Bonne compréhension des enjeux DSI et Groupe Certifications (appréciées) : Cloud Architect (AWS/Azure/GCP), AzureML Langues : Français, anglais technique. Localisation : obligatoirement sur Toulouse

CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

Nous recherchons pour le compte de notre client dans le domaine bancaire, un(e) Consultant(e) Expert(e) senior en sécurité de l'IA. Environnement technique Sécurité de l'intelligence artificielle et du Machine Learning Architectures agentiques et MCP MLOps / LLMOps IAM, cryptographie, sécurité applicative Filtrage IA et validation de modèles Conformité réglementaire IA (AI Act européen) Contexte Notre client, acteur du secteur bancaire, structure une démarche de sécurisation de l'intelligence artificielle au sein de sa direction Sécurité. Dans un contexte d'adoption croissante de solutions IA et agentiques au sein des projets métiers et infrastructures, l'entreprise souhaite renforcer son dispositif de gouvernance, de veille technologique et d'accompagnement sécurité autour de ces nouvelles technologies, en lien étroit avec les équipes sécurité internes et les équipes data/IA. Missions Réaliser des analyses de risques et du threat modeling spécifiques à l'IA (empoisonnement de données, évasion ou vol de modèle, prompt injection) en s'appuyant sur les référentiels du marché Définir des patterns d'architecture sécurisée pour l'intégration de solutions IA et proposer les mesures de remédiation adaptées Contribuer à l'évaluation technique et sécuritaire des solutions IA envisagées, ainsi qu'à l'analyse des risques liés aux fournisseurs tiers Assurer une veille technologique continue sur les enjeux de sécurité IA et anticiper l'émergence de nouvelles menaces ou solutions Accompagner les projets métiers et techniques dans une démarche de sécurité by design, du cadrage jusqu'à l'implémentation Jouer le rôle d'interlocuteur sécurité IT vis-à-vis des équipes projets et des fonctions de contrôle, en traduisant les exigences réglementaires (notamment l'AI Act) en mesures techniques concrètes Participer à la construction et au suivi de la feuille de route stratégique sécurité IA & Cyber, ainsi qu'à la rédaction des standards et procédures encadrant l'usage de l'IA Compétences attendues Sécurité de l'IA Machine Learning Architectures agentiques MLOps / LLMOps MCP, API IAM Cryptographie Architecture sécurité applicative Analyse de risques Conformité réglementaire (AI Act) Threat Modeling

Dans le cadre du renforcement de sa Data Factory, nous recherchons actuellement un.e Lead Tech Data & IA pour intervenir chez l'un de nos clients du secteur bancaire. Vous intégrerez une squad technique en charge de la conception, du déploiement et de l'évolution des plateformes permettant aux utilisateurs de développer et d'industrialiser des cas d'usage avancés en Data Science, Machine Learning, MLOps, IA Générative et LLMOps. La mission s'inscrit dans un contexte stratégique de transformation avec plusieurs enjeux majeurs : modernisation de l'offre Data Science et MLOps existante ; construction d'une nouvelle plateforme cible Studio IA ; évolution du portail de services Data & IA ; industrialisation des usages IA dans un environnement sécurisé et à grande échelle. Vous interviendrez comme référent technique de la squad afin de définir les architectures cibles, sécuriser les choix technologiques et accompagner les équipes dans la mise en œuvre des solutions. 🎯 Votre rôle En tant que Lead Tech Data & IA, vous êtes garant.e de la vision technique de la plateforme Studio IA. Vous accompagnez les équipes dans la conception, l'industrialisation et l'évolution des solutions Data et IA, depuis les phases de cadrage jusqu'au déploiement en production. Vous jouez un rôle clé dans : la définition des architectures techniques ; la mise en place des pratiques MLOps / LLMOps ; l'industrialisation des cas d'usage IA ; l'accompagnement des équipes internes ; la construction de la roadmap technique. Vos missions🏗 Architecture et conception technique Vous définissez les solutions techniques permettant de construire une plateforme Data & IA scalable, sécurisée et industrialisée. Vos principales responsabilités seront de : Concevoir les architectures applicatives, techniques et infrastructure ; Traduire les besoins métiers en solutions techniques réalistes ; Définir les patterns d'architecture et bonnes pratiques ; Garantir la conformité avec les standards SI, sécurité et urbanisation ; Concevoir des solutions évolutives, maintenables et résilientes ; Accompagner les squads dans leurs choix techniques. 🚀 Construction de la plateforme Studio IA Vous participez activement à la définition et à la construction de la plateforme cible. Vous serez amené.e à : Concevoir l'architecture technique du Studio IA ; Définir les composants nécessaires à l'industrialisation des cas d'usage IA ; Étudier l'intégration des frameworks Machine Learning et IA Générative ; Participer à l'intégration de modèles LLM, APIs IA et bases vectorielles ; Définir les besoins en calcul, stockage, orchestration et supervision ; Accompagner les choix technologiques de la plateforme. 🤖 MLOps, LLMOps et industrialisation Vous contribuez à la mise en place d'une chaîne complète d'industrialisation des modèles. Vos missions incluent : Définir et améliorer les processus MLOps et LLMOps ; Structurer les pipelines de développement, tests, déploiement et supervision ; Garantir la reproductibilité et la traçabilité des modèles ; Industrialiser les workflows Machine Learning ; Mettre en place les pratiques CI/CD adaptées aux environnements Data et IA ; Évaluer de nouvelles technologies et approches. 🧭 Pilotage technique et roadmap Vous contribuez aux orientations techniques de la Data Factory. À ce titre, vous serez chargé.e de : Participer à la construction de la roadmap Data Science, MLOps, IA et LLMOps ; Réaliser des études d'opportunité et analyses de faisabilité ; Identifier les impacts techniques, coûts, risques et dépendances ; Accompagner le Product Owner dans les choix de priorisation ; Faciliter les arbitrages entre vision cible et contraintes opérationnelles. 🔎 Qualité, gouvernance et accompagnement des équipes Vous êtes garant.e de la qualité technique des solutions développées. Vous intervenez sur : Les revues d'architecture et de conception ; Les revues de code ; L'amélioration des pratiques de développement ; La définition des standards techniques ; L'identification des risques techniques et sécurité ; La montée en compétence des équipes internes ; Le partage des connaissances. 📚 Documentation technique Vous assurez la capitalisation des connaissances. Vous serez amené.e à produire et maintenir : Dossiers d'architecture ; Schémas techniques et applicatifs ; Documentation des flux ; Standards et patterns ; Documentation MLOps / LLMOps ; Procédures d'exploitation. 🧭 Environnement technique🛠 Data & IA Dataiku Data Science Machine Learning MLOps LLMOps IA Générative Hugging Face OpenAI / Anthropic APIs RAG Bases vectorielles ☁️ Cloud & Infrastructure AWS (services Data Science / IA) Google Cloud Platform Kubernetes Docker Kubeflow Linux Stockage objet type S3 Sécurité Réseaux Supervision Haute disponibilité 🔄 Data Engineering Hadoop Kafka Elasticsearch Logstash Kibana Airflow MLflow 💻 Développement & DevOps Python SQL Bash Scala GitLab Jenkins Artifactory CI/CD

Contexte de la mission Dans le cadre de programmes de transformation à forte composante IA, le consultant interviendra sur la définition, la conception et le déploiement de capacités d'Intelligence Artificielle intégrées aux infrastructures cloud et aux opérations IT. Il jouera un rôle clé dans la mise en œuvre de plateformes MLOps et GenAIOps à l'échelle de l'entreprise, ainsi que dans l'adoption des technologies d'IA auprès des équipes techniques et des directions métiers. Missions principales Définir la stratégie et l'architecture IA appliquées aux infrastructures. Concevoir et déployer des plateformes MLOps et GenAIOps. Mettre en œuvre des solutions d'observabilité et d'automatisation basées sur l'IA. Intégrer l'IA aux plateformes cloud et aux environnements d'exploitation IT. Accompagner les clients dans la définition de leur feuille de route IA. Piloter des programmes de transformation Infrastructure & AI. Participer aux activités d'avant-vente et de développement commercial. Encadrer et accompagner les profils plus juniors. Intervenir auprès des décideurs et directions (CxO). Compétences techniques indispensablesIA & Machine Learning Python avancé. PyTorch, TensorFlow. MLOps et GenAIOps. LLM (Large Language Models). RAG (Retrieval-Augmented Generation). Fine-tuning (LoRA, QLoRA). Prompt Engineering. AI Guardrails. Frameworks d'évaluation des modèles. IA Agentique LangChain. AutoGen. LlamaIndex. CrewAI. Cloud & Infrastructure AWS SageMaker. Azure Machine Learning. Google Vertex AI. Kubernetes (GPU Scheduling, entraînement distribué, inférence). Terraform. Ansible. Data & Recherche Sémantique Pinecone. Weaviate. Chroma. pgvector. Vector Databases. Semantic Search. IT Operations & Observabilité ServiceNow. ITSM. ITIL. Observabilité et supervision. Gestion des incidents IA. AI FinOps / TokenOps. Gouvernance & Sécurité Sécurité des plateformes IA. Gouvernance des données. Gestion des identités. IA Responsable. EU AI Act. Compétences appréciées IA multimodale. Computer Vision. CUDA. Triton. Dynatrace Davis AI. Datadog Watchdog. Edge AI. IoT & Machine Learning. Développement d'agents IA. Contributions Open Source IA/MLOps. Profil recherché Expérience significative sur des projets IA à grande échelle. Expertise Infrastructure, Cloud et IA Générative. Forte maîtrise des sujets MLOps / GenAIOps. Capacité à définir des architectures IA complexes. Aisance avec les interlocuteurs métiers et directions. Leadership technique et accompagnement des équipes. Français courant et anglais professionnel obligatoires.

Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Product Owner Solutions IA pour l'un de nos clients. Vous interviendrez sur le site client situé à proximité de la métropole lilloise (59). À ce titre, vos missions quotidiennes seront les suivantes : - Définir la vision produit, construire et prioriser le backlog, rédiger les User Stories et piloter la roadmap des produits IA de bout en bout ; - Animer les cérémonies Agile / Scrum et Kanban (Sprint Planning, Sprint Review, Rétrospective) et assurer le delivery en coordination avec les équipes Data Science, IT et métiers ; - Piloter des cas d'usage IA intégrant des notions de Machine Learning, IA Générative, LLM, RAG, Agents IA et modèles prédictifs, en lien avec les problématiques de scoring crédit et de risque ; - Assurer l'interface entre les équipes techniques (MLOps, Data Engineering) et les métiers, en vulgarisant les sujets techniques auprès des parties prenantes.

Définir la vision, la stratégie et la feuille de route de la plateforme IA. Piloter le développement et l'évolution d'une plateforme IA d'entreprise basée sur des technologies cloud et des modèles d'IA générative. Garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et la montée en charge de la plateforme. Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data, Architecture, Engineering et les métiers. Mettre en place les bonnes pratiques de gouvernance, de sécurité et de conformité autour des usages de l'IA. Développer et industrialiser les processus LLMOps / MLOps afin d'accélérer le déploiement des cas d'usage. Favoriser l'adoption des solutions IA grâce à une approche produit et self-service. Piloter les équipes techniques ainsi que les partenaires externes intervenant sur la plateforme. Assurer le suivi des indicateurs de performance, des coûts et de la création de valeur.

ContexteDans le cadre du développement de plusieurs produits d'intelligence artificielle déjà déployés en production, nous recherchons un(e) Data Scientist pour renforcer une équipe Data & IA composée de Data Scientists, MLOps Engineers, Product Owners et experts métiers. Vous interviendrez sur des problématiques de Machine Learning, IA générative et assistants conversationnels au service de différents métiers (service client, commerce, marketing, support opérationnel). L'objectif est de concevoir, industrialiser et améliorer des solutions d'IA à fort impact métier tout en garantissant leur performance, leur fiabilité et leur adoption. Vous travaillerez en étroite collaboration avec plusieurs équipes métier (Customer Care, Marketing, Commerce) ainsi qu'un Centre d'Excellence IA Générative au sein d'un environnement international. MissionsData Science & Machine Learning Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning répondant à des problématiques métier variées. Réaliser des analyses exploratoires et identifier les variables les plus pertinentes pour les modèles. Mettre en œuvre des algorithmes de classification, clustering, prédiction et recommandation. Développer des modèles d'attribution et de Marketing Mix Modeling (MMM) afin de mesurer l'impact des leviers marketing sur la performance business. Participer à l'amélioration continue des performances des modèles à travers des démarches d'expérimentation et d'optimisation. Définir et suivre les métriques d'évaluation adaptées aux différents cas d'usage. Contribuer à l'interprétation des résultats et à la valorisation des modèles auprès des équipes métier. IA Générative & NLP Concevoir et faire évoluer des assistants conversationnels basés sur les LLMs. Développer et optimiser des architectures RAG et des mécanismes de recherche documentaire avancée. Mettre en œuvre des approches de recherche hybride (vectorielle, BM25, recherche sémantique). Participer à la conception de solutions agentiques et à l'orchestration d'agents spécialisés. Évaluer les stratégies de prompting, de fine-tuning et d'enrichissement contextuel selon les cas d'usage. Participer aux choix d'architecture autour des modèles OpenAI, Gemini, Claude ou modèles open source. Industrialisation & MLOps Contribuer à la mise en production des modèles et au suivi de leurs performances. Participer à la définition des bonnes pratiques de monitoring, observabilité et gouvernance des modèles. Mettre en place des indicateurs de qualité, de performance et d'usage des solutions déployées. Optimiser les performances, la latence et les coûts d'exploitation des solutions IA. Collaborer étroitement avec les équipes MLOps pour assurer la robustesse des déploiements. Participer à l'amélioration continue des pipelines d'entraînement, d'évaluation et de déploiement. Collaboration métier & Produit Recueillir et challenger les besoins des équipes métier. Traduire les problématiques business en solutions analytiques et algorithmiques. Participer aux ateliers de cadrage et aux échanges avec les Product Owners. Prioriser les sujets à forte valeur ajoutée et accompagner les arbitrages. Accompagner les métiers dans l'adoption et l'interprétation des solutions développées. Participer à la définition des KPI produit et à la mesure de l'impact métier des solutions IA. Profil recherchéCompétences recherchées Machine Learning & Analytics Excellente maîtrise des algorithmes de : Classification Clustering Régression Détection d'anomalies Solide expérience sur : XGBoost Random Forest Modèles de séries temporelles Feature Engineering Explainable AI (XAI) Bonne maîtrise des métriques d'évaluation et des stratégies de validation. Expérience en Marketing Mix Modeling (MMM) et en mesure de la performance marketing. Connaissance des problématiques d'attribution marketing et d'optimisation des investissements média.