Dans le cadre du développement de projets stratégiques autour de l'Intelligence Artificielle et de l'IA générative, nous recherchons 5 Développeurs Python / AI Engineers – AI-Native Developers pour rejoindre une équipe AI Factory / Innovation au sein d'un acteur majeur du secteur bancaire. Vous participerez à la conception, au développement, à l'intégration et à l'industrialisation de solutions d'Intelligence Artificielle répondant à différents cas d'usage métiers. Vous évoluerez dans un environnement agile, en étroite collaboration avec les Data Scientists, architectes solutions, équipes IT et équipes métiers. 📍 Mission 100 % sur site – aucun télétravail possible 🌍 Anglais courant obligatoire – environnement international 👥 5 postes à pourvoir ⚠️ La présence sur site 5 jours/semaine constitue une condition impérative de la mission et n'est pas négociable. Votre rôle En tant que AI-Native Developer, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de développement des solutions IA, depuis l'analyse des cas d'usage jusqu'à leur déploiement et leur exploitation en production. Vous aurez notamment pour responsabilité de transformer les travaux et modèles issus de l'expérimentation en solutions robustes, performantes, scalables et industrialisées. Une forte maîtrise de l'Agentic Coding / AI-assisted development est attendue. Vous utiliserez quotidiennement les outils d'IA générative pour accélérer les développements, tout en étant capable de challenger, tester, sécuriser et optimiser le code généré. Vos principales missions Développement IA & Machine Learning Participer aux workshops avec les équipes métiers, IT et Data Science ; comprendre et traduire les besoins en solutions techniques ; développer et optimiser des modèles IA / Machine Learning ; contribuer à leur intégration dans les applications et processus existants ; développer les composants nécessaires à leur exploitation en production ; exposer les modèles au travers d'APIs et de microservices ; optimiser leurs performances en matière de latence, coûts et scalabilité. IA générative & Agentic Coding Utiliser de manière avancée les outils de développement assisté par IA tels que GitHub Copilot, Cursor, Claude Code ou ChatGPT ; décomposer des problématiques complexes en instructions exploitables par les agents IA ; concevoir et optimiser des prompts techniques réutilisables ; utiliser l'Agentic Coding pour accélérer les cycles de développement ; analyser et challenger le code généré ; identifier les erreurs, limites ou risques introduits par les modèles ; garantir la qualité, la maintenabilité et la robustesse du code produit. Industrialisation & MLOps Participer au déploiement des modèles en production ; concevoir et mettre en œuvre des pipelines MLOps ; automatiser les processus d'entraînement, de déploiement, de versioning et de monitoring ; intégrer les modèles aux pipelines CI/CD ; assurer leur suivi et leur maintien en conditions opérationnelles ; contribuer à la conteneurisation et à l'orchestration des solutions. Tests & qualité Développer et maintenir les tests automatisés ; tester les modèles en matière de performance, robustesse et biais ; mettre en place des mécanismes de contrôle de la qualité du code ; sécuriser les évolutions et les mises en production ; documenter précisément le code, les modèles, APIs et prompts utilisés. Innovation & amélioration continue Réaliser une veille active sur les évolutions de l'IA et de l'IA générative ; expérimenter de nouvelles approches et technologies ; évaluer leur pertinence pour les cas d'usage métiers ; formuler des recommandations techniques ; partager les bonnes pratiques au sein de l'équipe. Compétences techniques recherchées Indispensables Développement excellente maîtrise de Python ; développement d'APIs REST / microservices ; FastAPI et/ou Flask ; maîtrise de Git / GitHub / GitLab ; tests automatisés : pytest, unittest, code coverage. IA / Machine Learning expérience pratique en développement et industrialisation de solutions Machine Learning / IA ; maîtrise des principales problématiques liées à l'entraînement, au déploiement et au monitoring des modèles ; capacité à travailler avec des Data Scientists sur la transformation d'un modèle en solution exploitable en production. Generative AI / AI-Native Development pratique avancée d'outils tels que GitHub Copilot, Cursor, Claude Code et/ou ChatGPT ; maîtrise des approches d'Agentic Coding ; capacité à concevoir des prompts efficaces et structurés ; capacité à évaluer et corriger le code généré par IA ; compréhension des limites et risques associés à son utilisation. MLOps / DevOps expérience des environnements et pipelines MLOps ; CI/CD appliqué aux modèles IA ; Docker ; connaissances Kubernetes ; versioning et monitoring des modèles. Data SQL ; bases NoSQL ; connaissances des Vector Databases ; preprocessing et pipelines de données ; notions de feature engineering. CloudUne expérience d'au moins une plateforme Cloud orientée IA/ML est attendue : AWS SageMaker, Azure Machine Learning et/ou GCP Vertex AI. Compétences appréciées Une expérience complémentaire dans l'un des domaines suivants constituera un plus : NLP / Natural Language Processing ; Computer Vision.
Contexte :Dans le cadre de plusieurs projets stratégiques autour de la Data et de l'Intelligence Artificielle, notre client recherche un Data Scientist confirmé pour reprendre, faire évoluer et industrialiser des projets et modèles existants. Dans un environnement en pleine transformation, le consultant contribuera également à la construction d'une nouvelle stack technique basée notamment sur MLflow, Airflow et Kubernetes. Missions principales :Reprendre rapidement la compréhension des projets, modèles et codes existants. Concevoir, développer et optimiser des solutions de Machine Learning. Intervenir sur des sujets LLM, IA générative et RAG. Faire évoluer les solutions existantes afin de les intégrer à la nouvelle stack technique. Participer à l'industrialisation et au déploiement des modèles. Contribuer à la mise en place et à l'amélioration des pratiques MLOps / LLMOps. Veiller à la documentation, la maintenabilité et la qualité des solutions livrées. Participer notamment à un projet d'IA visant à générer des pré-réponses aux e-mails des utilisateurs. Livrables attendus :Modèles et solutions ML/LLM développés et optimisés. Solutions industrialisées et déployées sur la nouvelle stack. Pipelines et processus MLOps / LLMOps opérationnels. Documentation technique et fonctionnelle des solutions. Code maintenable et réutilisable. Évolution des projets existants conformément aux besoins du client.
Nous recherchons un ML Engineer pour accompagner le déploiement de modèles de machine learning robustes, performants et évolutifs en production. Vous intervenez dans une équipe dont le rôle stratégique est de valoriser la data. Au sein d'un environnement Data structuré, vous interviendrez sur des projets transverses mêlant data science, data engineering et MLOps. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Optimiser la collecte et la préparation des données : data processing, feature engineering, industrialisation des pipelines. Améliorer l'exposition des modèles en production : API, endpoints, performance et scalabilité. Collaborer avec les data engineers pour intégrer les modèles dans la Data Platform. Travailler avec les data scientists afin de déployer les meilleures versions des modèles. Mettre en place des pratiques MLOps : qualité des données, suivi du data drift, monitoring, réentraînement. Assurer le suivi du cycle de vie des modèles en production. Documenter les processus, modèles et systèmes déployés.
Le Centre d'Excellence Opérationnelle AI recherche un Architecte Technique AI senior pour concevoir et garantir la cohérence des architectures techniques supportant les solutions d'intelligence artificielle du groupe, en capitalisant sur une expertise approfondie en architecture d'entreprise/technique et une montée en compétence solide sur les technologies AI. Missions principalesConcevoir les architectures cibles des plateformes et solutions AI (infrastructure, données, MLOps, intégration applicative) Définir les standards, patterns et bonnes pratiques d'architecture pour l'ensemble des cas d'usage AI du groupe Garantir l'alignement des architectures AI avec l'architecture d'entreprise existante et les référentiels techniques du groupe Évaluer et sélectionner les briques technologiques (frameworks ML/GenAI, plateformes cloud, outils MLOps, solutions LLM/RAG) Assurer la cohérence entre exigences de performance, de scalabilité, de sécurité et de conformité réglementaire (RGPD, AI Act, exigences bancaires) Piloter les revues d'architecture et accompagner les équipes de développement dans l'implémentation Anticiper les risques techniques (dette technique, obsolescence, dépendances) et proposer des plans de remédiation Assurer une veille technologique active sur l'écosystème IA (LLM, agents, MLOps, IA générative) Profil recherchéFormation : Bac+5, école d'ingénieur ou équivalent Expérience : 15 ans d'expérience minimum en architecture technique/logicielle, avec une expertise confirmée sur des environnements complexes et à forts enjeux (idéalement secteur bancaire/finance ou grands comptes), complétée par une expérience significative et opérationnelle sur des projets AI/ML Compétences techniques : Expertise en architecture technique et applicative (architectures distribuées, microservices, intégration de systèmes) Bonne maîtrise des architectures data et des plateformes cloud (Azure, AWS ou GCP) Connaissance solide des enjeux techniques de l'IA : cycle de vie des modèles, MLOps, architectures RAG, gestion des LLM, sécurisation des flux d'IA Compréhension des exigences réglementaires spécifiques à l'IA en environnement bancaire (AI Act, gouvernance des modèles, explicabilité) Capacité à challenger et vulgariser des choix d'architecture auprès de publics variés (techniques et décisionnaires) Compétences comportementales : Leadership technique et capacité à faire adhérer les équipes à une vision d'architecture Esprit de synthèse et pédagogie Rigueur méthodologique et sens du compromis technique Posture de référent, capacité à structurer et à arbitrer Certifications appréciées : TOGAF, certifications cloud (Azure/AWS Solutions Architect), certifications AI/ML ANGLAIS OBLIGATOIRE
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
Dans le cadre de projets d'innovation technologique, notre client, un acteur majeur du secteur financier, recherche un Développeur Python expérimenté en intelligence artificielle et Machine Learning pour intégrer son équipe AI Factory / Innovation. Vous participerez au développement, à l'intégration et à l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle répondant à différents besoins métiers. Vos principales missions seront : Participer aux ateliers avec les équipes métiers, IT et Data Scientists afin de comprendre les besoins et identifier les cas d'usage IA. Développer, entraîner et optimiser des modèles d'intelligence artificielle et de Machine Learning. Exploiter les outils d'IA générative et d'agentic coding pour accélérer le développement tout en garantissant la qualité du code. Concevoir et développer des APIs et microservices pour intégrer les modèles IA aux applications existantes. Mettre en place des pipelines MLOps pour automatiser l'entraînement, le déploiement, le versioning et le monitoring des modèles. Assurer les tests automatisés et la validation des modèles en matière de performance, de robustesse et de biais. Optimiser les performances des solutions développées : latence, coûts et scalabilité. Rédiger la documentation technique et partager les bonnes pratiques de développement assisté par IA.
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
Description du besoin : Nous recherchons un profil Senior à très forte valeur ajoutée, combinant une expertise en Data Science et en Data Engineering, pour accompagner la conception, l'industrialisation et la valorisation de plateformes Data à grande échelle sur un environnement Google Cloud Platform (GCP). Missions principales : Data Engineering & Modélisation : Concevoir, optimiser et maintenir des pipelines de données performants sous dbt et SQL sur l'écosystème GCP. Data Science & Valorisation : Développer, industrialiser et déployer des modèles prédictifs et des algorithmes orientés métiers (analyse comportementale, prédictions, optimisation). Data Viz & Business Intelligence : Créer et structurer des tableaux de bord et des rapports décisionnels complexes sous Looker. Accompagnement Métier : Traduire les besoins complexes des équipes opérationnelles en solutions Data scalables et fiables (une expérience dans le secteur du Retail est un atout majeur). Compétences techniques requises (Stack) : Google Cloud Platform (GCP) : BigQuery, Cloud Storage, et écosystème Data/AI GCP. Transformations & Analytics : Mastery de dbt (data build tool) et SQL (niveau expert). Data Science & ML : Python, bibliothèques Data Science/ML, MLOps basique/industrialisation. Data Viz : Looker (LookML, création de modèles et dashboards).
