Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Natural Language Processing (NLP)

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Développeur Back-end Python / Java (H/F) pour intervenir chez un de nos clients. Contexte : Dans le cadre d’un programme de modernisation des services digitaux, vous rejoignez une équipe technique dédiée aux composants de recherche utilisateur. Le projet est stratégique : il vise à améliorer la pertinence des résultats de recherche grâce à l’intégration d’algorithmes avancés, de traitements du langage naturel (NLP) et de solutions d’intelligence artificielle générative. Vous évoluez dans un environnement agile, collaboratif et exigeant techniquement, au cœur des enjeux data et performance. Votre mission : Au sein d'une équipe projet, vous serez en charge de : -Concevoir, développer et faire évoluer les composants back office du moteur de recherche -Participer à l’intégration de modèles d’IA générative afin d’optimiser la pertinence des résultats -Implémenter des algorithmes performants et scalables en Python et Java -Garantir la qualité du code : performance, sécurité, maintenabilité et bonnes pratiques -Rédiger la documentation technique associée aux développements -Mettre en place et maintenir des tests automatisés (unitaires, intégration, performance) -Collaborer étroitement avec les équipes produit et front-end (Vue.js) -Proposer des analyses d’impact et des axes d’optimisation continue

Dans le cadre de projets innovants autour de l’Intelligence Artificielle et plus particulièrement des Large Language Models (LLM) , nous recherchons un Data LLM Engineer pour rejoindre une équipe spécialisée dans la mise en place de solutions IA génératives. Missions Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données adaptés à l’entraînement et au fine-tuning de modèles LLM. Participer à la préparation, la structuration et l’étiquetage de jeux de données massifs et hétérogènes. Intégrer et déployer des modèles de langage dans des environnements de production. Mettre en place des mécanismes d’évaluation, monitoring et amélioration continue des performances des modèles (metrics, hallucinations, biais, robustesse). Collaborer étroitement avec les Data Scientists, MLOps et Software Engineers pour industrialiser les solutions IA. Assurer une veille technologique sur les dernières avancées en NLP, LLM et IA générative.

1. Contexte général Dans un contexte de transformation digitale et de modernisation de son système d’information, la GBU S&EM poursuit le déploiement de la plateforme Orchestrade , progiciel front-to-back de trading et de gestion des risques, développé en partenariat étroit avec l’éditeur. Afin d’accompagner un rythme soutenu de livraisons applicatives , un renforcement des équipes est nécessaire pour garantir la qualité, la fiabilité et la conformité de la chaîne applicative autour d’Orchestrade. 2. Objet de l’appel d’offres Le présent appel d’offres vise à sélectionner un(e) QA & Automation Engineer Junior capable d’intervenir sur les activités d’assurance qualité, d’automatisation des tests et d’amélioration continue, dans un environnement applicatif complexe intégrant des traitements batch et des pipelines CI/CD. 3. Périmètre de la mission3.1 Assurance qualité Le consultant interviendra sur les activités suivantes : Analyse des spécifications fonctionnelles et techniques Rédaction de cas de tests fonctionnels et techniques Exécution de campagnes de tests (fonctionnels, intégration, non-régression) Identification, qualification et documentation des anomalies Vérification de la conformité applicative vis-à-vis des exigences métiers et réglementaires Participation aux phases de recette applicative 3.2 Automatisation & scripting Développement et maintenance de scripts de tests automatisés Contribution à l’évolution des frameworks de tests existants Automatisation des tests batch et applicatifs Intégration des tests automatisés dans les chaînes CI/CD existantes 3.3 Usage de l’IA générative appliquée à la QA Réalisation de POCs rapides exploitant des outils d’IA générative Aide à la génération automatique de cas de tests Assistance à l’analyse et à la qualification des anomalies Optimisation de la couverture de tests Contribution aux initiatives d’amélioration continue autour du test intelligent 4. Environnement techniqueLangages & développement Python (scripting, automatisation, manipulation de données de test) C# / .NET (tests d’applications backend) Notions Front-end : HTML, CSS, JavaScript (visualisation, dashboards simples) Automatisation & intégration continue Outils de tests UI et/ou API Pipelines CI/CD (Git, Jenkins, GitLab CI ou équivalent) Ordonnancement & batch Automic ou outils équivalents Compréhension des traitements batch, flux applicatifs et dépendances IA & data (niveau notionnel) Intérêt marqué pour l’IA générative Notions de machine learning, NLP ou outils IA appliqués à la QA 5. Profil recherché Diplôme d’ingénieur en informatique, idéalement avec une spécialisation IA ou data Première expérience significative en : QA automatisation de tests support technico-fonctionnel (alternance acceptée) Capacité à évoluer dans des environnements applicatifs complexes Autonomie, adaptabilité et capacité à travailler sous contrainte de delivery

Mission AI Engineering (expertise avancée en IA traditionnelle et Gen IA), pour l'accompagnement de nos équipes IT dans la conception, le développement et l'intégration de nos cas d'usages IA en production. Mise à l'échelle des modèles développés, en garantissant leur performance, leur sécurité et leur monitoring dans l'environnement de production. Responsabilités Analyse en profondeur des besoins métier pour concevoir des solutions d'IA sur mesure, performantes, évolutives et économiquement viables. Interaction avec les équipes IT et Opérations pour l'intégration et la maintenance des modèles. Instauration d'une culture de partage de connaissances en IA au sein de l'IT, en organisant des ateliers, des formations et des sessions de mentorat pour faire monter en compétence les équipes. Évaluation régulièrement les solutions d'IA déployées pour en mesurer l'impact, proposer des améliorations continues et assurer une gestion rigoureuse des coûts associés. Support technique et recommandations stratégiques aux équipes projets, tout en veillant à l'optimisation des coûts et à l'efficience des ressources déployées. Garantie de la conformité aux standards de sécurité et aux bonnes pratiques de développement. Compétences techniques Expertise en apprentissage automatique & profond (Machine Learning, Deep Learning...), en traitement du langage naturel (NLP, LLM, Transformers, …), et sur les domaines/technologies pertinents de la Gen IA (RAG, Agent IA, parseur des documents, évaluation et monitoring, etc…) Maîtrise des langages de programmation (e.g. Python...) et des frameworks d'IA (TensorFlow, PyTorch...) et de GenIA (LangChain, LangGraph…) Outils de gestion de données et de modélisation (SQL, NoSQL, Hadoop, Spark, etc.), ainsi que la capacité à développer et à déployer des solutions d'IA dans des environnements de production à grande échelle. Pratiques pour le déploiement comme le MLOPS/GenIA OPS, pour la surveillance et la maintenance des systèmes d'IA en production, garantissant ainsi une transition fluide et efficace du développement à la production. Principes de l'ingénierie logicielle, y compris le développement agile, l'intégration continue et le déploiement continu (CI/CD). Environnements cloud (IBM en particulier) Autres compétences Métier d'Asset Management Aptitude à communiquer des concepts techniques complexes de manière claire et pédagogique, facilitant ainsi le transfert de connaissances. Résolution de problèmes complexes.

🚀 K-LAGAN recrute un(e) Responsable Practice IA&DATA (H/F) 🌟 Rejoignez une aventure stratégique et innovante au cœur de la Data & de l’Intelligence Artificielle ! Chez K-LAGAN France , nous recherchons un(e) profil senior et expérimenté pour piloter et développer nos activités Data & IA , dans le cadre de projets à forte valeur ajoutée, au sein d’un environnement en pleine croissance. 📍 Localisation : Paris (Île-de-France) et/ou Niort (Nouvelle-Aquitaine) – mode hybride 🔥 Pourquoi nous rejoindre ? En intégrant K-LAGAN, vous rejoignez une équipe d’experts passionnés par la Data, l’IA et les technologies de pointe. Vous interviendrez sur des projets innovants , en collaboration avec des clients et partenaires de renom , tout en contribuant activement à la structuration et au rayonnement de notre practice Data & IA . 🎯 Votre rôle En tant que Data & IA Project Manager / Responsable Practice IA , vous piloterez des projets complexes Data & IA et accompagnerez la montée en puissance de notre expertise interne. 👨‍💻 Vos principales responsabilités : Piloter des projets Data & IA de bout en bout : cadrage, conception, développement, mise en production. Recueillir et analyser les besoins métiers afin de proposer des solutions adaptées et innovantes. Définir une vision stratégique Data & IA , alignée avec les objectifs business. Superviser et animer des équipes pluridisciplinaires (data engineers, data scientists, MLOps, business analysts). Développer et intégrer des solutions basées sur le Machine Learning, Deep Learning, NLP , etc. Assurer la gouvernance, la qualité et l’éthique des données (RGPD, gestion des risques, biais algorithmiques). Mettre en place et suivre des KPIs pour mesurer la performance et la valeur des projets. Être un(e) ambassadeur(rice) de la Data & de l’IA , accompagner le changement et vulgariser les enjeux auprès des parties prenantes non techniques.

Redlab cherche pour le compte d'un grand acteur public , un développeur fullstack IA Rôle Conçoit des applications end-to-end intégrant des modèles IA (ML, NLP, LLM). Profil polyvalent : front + back + intégration IA + CI/CD + cloud. Missions clés Développer interfaces front React/Vue/Angular. Concevoir API backend (Node.js, Python, Java, C#). Intégrer des modèles IA via microservices. Déployer en cloud (AWS/GCP/Azure/Outscale). Assurer tests, monitoring, Documentation détaillée Assurer une bonne qualité de code

Dans le cadre du déploiement de solutions d’intelligence artificielle générative orientées usages métiers, notre client recherche un Ingénieur IA capable de concevoir et d’industrialiser des systèmes IA à partir de modèles existants (LLM, NLP, vision). La mission est full remote, avec des déplacements ponctuels, et s’inscrit dans une logique d’intégration rapide, robuste et mesurable de l’IA dans les processus métiers. Missions principales : -Concevoir et optimiser des prompts avancés et des contextes enrichis afin d’améliorer la pertinence, la robustesse et la fiabilité des réponses IA -Mettre en œuvre des stratégies de Context Engineering (gestion de contextes longs, segmentation, injection dynamique) -Concevoir des workflows IA et des chaînes de traitement (LangChain, LangGraph, LiteLLM, VLLM) -Implémenter des mécanismes de RAG (Retrieval Augmented Generation) et gérer les données associées -Intégrer les solutions IA dans les processus métiers via API et microservices -Évaluer la performance des systèmes IA (qualité des réponses, biais, robustesse, métriques) -Documenter et valider les solutions mises en place Profil attendu : -Ingénieur IA / Data / Logiciel avec moins de 3 ans d’expérience (profil Junior) -Très bonne compréhension des LLM, de leurs limites et de leurs cas d’usage -Forte appétence pour le prompt engineering, l’expérimentation et l’amélioration continue -À l’aise dans des environnements pluridisciplinaires (tech, métier, produit) -Autonome, rigoureux, curieux et créatif

Ingénieur IA Ouvert en full remote + Déplacement ponctuel Mission principale Concevoir et déployer des systèmes IA en utilisant des modèles existants (LLM, NLP, vision), sans entraînement lourd, mais avec une forte expertise en prompt engineering, context engineering et intégration métier. Responsabilités clés Créer des prompts optimisés et des contextes enrichis pour améliorer la pertinence des réponses IA. Concevoir des workflows IA (LangChain, LiteLLM, VLLM) pour orchestrer les interactions. Intégrer les solutions IA dans les processus métiers (API, microservices). Évaluer la performance des systèmes IA (qualité, robustesse, biais). Mettre en place des mécanismes de récupération contextuelle (RAG) et gestion des données. Compétences techniques Prompt Engineering avancé : structuration, optimisation, tests : Context Engineering : gestion des contextes longs, segmentation, injection dynamique. Python et frameworks IA (havstack-ai, langchain/langgraph, LiteLLM, VLLM). Machine Learning : compréhension des modèles, métriques, limitations. Connaissance des LLM et des techniques RAG (Retrieval Augmented Generation). • UX pour IA (interaction homme-machine). Soft skills attendus Créativité, curiosité, collaboration pluridisciplinaire, rigueur dans validation et documentation. Ouvert en full remote + Déplacement ponctuel

Contexte Dans le cadre de programmes de transformation digitale à l’échelle internationale , nous recherchons un Expert Genesys & Intelligence Artificielle pour accompagner l’évolution de centres de contacts omnicanaux. La mission s’inscrit dans un contexte multi-pays, multi-entités, avec un fort enjeu d’innovation autour de l’ IA et de la GenAI appliquées à l’expérience client. Objectif de la mission Concevoir, déployer et optimiser des solutions Genesys (Cloud / PureConnect / Enterprise) enrichies par des technologies d’ IA afin d’améliorer : la qualité des interactions clients, la performance opérationnelle, l’automatisation et le self-service intelligent. Activités principales Concevoir des architectures de centres de contacts intelligents basées sur Genesys. Définir et mettre en œuvre des solutions de : routage avancé et prédictif, IVR intelligents, workflows d’automatisation intégrant l’IA. Piloter l’intégration de chatbots, assistants virtuels et moteurs NLP dans les parcours clients. Assurer l’intégration de Genesys avec : les systèmes de téléphonie, les CRM, les plateformes d’IA cloud (Google, Azure, IBM Watson, etc.). Contribuer à l’innovation continue via l’introduction de nouvelles fonctionnalités IA/GenAI. Analyser les KPIs , mesurer la performance des solutions et proposer des optimisations. Garantir la conformité aux exigences de sécurité, confidentialité et standards sectoriels . Former et accompagner les équipes locales dans différents pays. Assurer un rôle de référent technique et fonctionnel sur les solutions Genesys & IA. Livrables attendus Solutions Genesys opérationnelles et optimisées intégrant des briques IA. Parcours clients omnicanaux intelligents et automatisés. Documentation technique et fonctionnelle. Rapports de performance et recommandations d’amélioration continue. Supports de formation et transfert de compétences aux équipes locales

Re, Une autre recherche (Machine Learning Ops) – Expert MLOps (IA / ML / LLM) | Industrialisation & Production IA 🎯 Contexte & enjeux Vous jouerez un rôle clé dans la définition et la mise en œuvre des bonnes pratiques MLOps (CI/CD, monitoring, sécurité, reproductibilité). 🛠️ Responsabilités principales · Conception, mise en place et maintien de pipelines MLOps (CI/CD, versioning des modèles et datasets) · Conteneurisation et déploiement des services IA ( Docker, Kubernetes ) · Mise en œuvre d’outils de tracking et registre de modèles (MLflow, Comet ML ou équivalent) · Industrialisation d’architectures LLM / NLP et RAG (Retrieval-Augmented Generation) · Intégration et orchestration de frameworks LLM ( LangChain, LangSmith, Semantic Kernel ) · Déploiement de solutions IA sur Cloud Provider (AWS, Azure ou GCP) · Mise en place de boucles de feedback continu (monitoring de la dérive, retraining automatique, human-in-the-loop) · Garantie de la sécurité, qualité et reproductibilité des modèles en production 🧠 Compétences requises · Minimum 3 ans d’expérience en industrialisation IA/ML/DL en production · Excellente maîtrise de Python et des librairies clés (NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch / TensorFlow) · Solides compétences SQL · Expertise CI/CD (GitLab CI ou équivalent) · Maîtrise de la conteneurisation ( Docker ) · Expérience confirmée avec MLflow ou outils équivalents · Connaissance approfondie des LLM et des architectures RAG · Expérience de déploiement IA sur le Cloud ➕ Compétences appréciées · Déploiement IA sur Kubernetes (Kubeflow, Argo) · Tests de performance, benchmarking et montée en charge · Optimisation avancée de modèles (Quantization, Distillation, Pruning, Fine-tuning / PEFT – LoRA) · Expérience en Computer Vision ou Small Language Models (SLM) · Métriques avancées d’évaluation LLM (AI as a Judge, hallucination rate, grounding score) 📍 Modalités · Présence sur site requise à hauteur de 50 % minimum · Astreintes possibles les week-ends et jours fériés 📩 Intéressé(e) ou recommandation ?

Nous recherchons un consultant Genesys , capable de concevoir, intégrer et optimiser des solutions Genesys nouvelle génération, fortement enrichies en IA / GenAI , pour des centres de contacts répartis dans plusieurs pays. Votre mission : accélérer la transformation digitale et l’innovation IA autour de la relation client, en pilotant des initiatives clés et en déployant des solutions intelligentes (chatbots, NLP, routage prédictif, assistants virtuels…). 🎯 Missions principales Concevoir, intégrer et optimiser des parcours Genesys (Cloud / PureConnect / Enterprise). Piloter des initiatives d’innovation IA : nouveaux modules, nouvelles fonctionnalités, automatisations intelligentes. Développer / optimiser : Routage omnicanal Flux IVR Workflows automatisés basés sur l’IA Intégrer Genesys avec la téléphonie, les CRM et les plateformes IA cloud (Google, Azure, IBM Watson…). Déployer et améliorer chatbots, assistants virtuels, analyses prédictives et self-service IA. Suivre les KPIs, analyser les performances et ajuster les modèles / parcours. Accompagner et former les équipes locales dans plusieurs pays. Garantir sécurité, conformité et bonnes pratiques globales.

Contexte : Expérience : 4 ans et plus Métiers Fonctions : Etudes & Développement, Expert Spécialités technologiques : Cloud, API,CRM,AI,NLP Secteurs d'activités Assurance Description et livrables de la prestation Dans un programme international visant à transformer les centres de contacts de 12 entités réparties, l’ Expert Genesys & IA joue un rôle clé dans l’accompagnement des équipes locales et la mise en œuvre d’une plateforme unifiée basée sur Genesys Cloud. - Guider les entités dans leur migration - Porter la transformation orientée IA/GenAI, - Structurer les usages innovants (voicebots, chatbots, automatisation intelligente), - Résoudre les problématiques business et opérationnelles liées à l’expérience client, - Apporter une expertise téléphonie et architecture pour connecter les parcours vocaux et les différents systèmes, tout en évitant toute dimension de maintenance technique ou de gestion d’équipe. Le rôle est celui d’un expert-conseil technico-fonctionnel, capable d’expliquer des concepts complexes, de challenger les approches locales et de piloter la cohérence globale. Responsabilités principales 1. Conception & Pilotage de la Transformation - Accompagner les entités dans la définition de leurs parcours clients et la migration vers Genesys Cloud. - Traduire les besoins métier et opérationnels en solutions scalables alignées sur les standards du Centre d’Excellence. - Identifier les leviers de transformation business, proposer des optimisations et orienter les roadmaps locales. 2. Intégration de l’IA et de la GenAI - Concevoir et guider le déploiement de fonctionnalités IA/GenAI : voicebots, chatbots, automatisation conversationnelle, prédictif. - Exploiter les mécanismes proposés par Genesys pour l’intégration d’API, de plateformes IA ou de systèmes tiers (CRM, IAM, etc.). - Participer à la création de parcours intelligents : routage prédictif, analyse de sentiment, self-service avancé. 3. Expertise Téléphonie & Architecture - Apporter une compréhension solide des architectures téléphoniques, du transport de la voix et des intégrations nécessaires avec Genesys Cloud. - Guider les entités sur la connexion des flux voix, l’architecture globale et les bonnes pratiques d’intégration. - Contribuer à l’intégration avec Salesforce et autres applications clés. 4. Accompagnement des équipes & transfert de connaissances - Développer et animer des sessions de formation ou d’appropriation auprès des équipes locales. - Vulgariser des sujets complexes (IA, téléphonie, intégrations, automatisation) pour des publics non techniques. - Assurer le rôle de référent et de “power user” Genesys Cloud au sein des entités et du Centre d’Excellence. 5. Analyse & amélioration continue - Surveiller les métriques de performance (parcours, bots, routage, temps de traitement) et en tirer des recommandations. - Proposer des évolutions fonctionnelles pour améliorer l’expérience client et l’efficacité opérationnelle. - Contribuer à la cohérence globale des pratiques et standards du Centre d’Excellence. Expertise souhaitée Expertise Genesys - Maîtrise approfondie de Genesys Cloud (configuration, routage, IVR, intégrations, automatisations). - Expérience dans la conduite ou la participation à des projets internationaux de transformation de centres de contacts. IA & Automatisation - Connaissance solide des voicebots, chatbots, NLP, modèles prédictifs et automatisations conversationnelles. - Maîtrise des capacités AI/GenAI de Genesys ou forte capacité à monter en compétence rapidement. Téléphonie & Architecture - Compétences confirmées en téléphonie (SIP, SBC, flux voix, intégration). - Vision globale architecture + système pour comprendre et connecter les composants nécessaires aux parcours omnicanaux. Compétences transverses - Capacité à expliquer clairement des concepts techniques complexes. - Solide aptitude à collaborer avec des équipes métier et techniques dans plusieurs pays. - Esprit analytique, capacité à diagnostiquer, challenger et proposer des solutions. - Curiosité, envie de continuer à apprendre et à explorer les nouvelles possibilités de l’IA. - Leadership d’influence, sans management hiérarchique. Langues - Anglais obligatoire - Espagnol ou Français fortement apprécié.

Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Machine Learning Ops. Le rôle consiste à garantir l'industrialisation, la fiabilisation, et la mise en production robuste et sécurisée de l'ensemble de nos modèles d'Intelligence Artificielle. Vous serez un pilier dans l'établissement des bonnes pratiques MLOps (Monitoring, Sécurité, Reproductibilité) et collaborerez en étroite collaboration avec les Data Scientists, Ingénieurs ML, le Product Owner, et l'équipe DevOps. Cette prestation est essentielle pour transformer la recherche en solutions opérationnelles à forte valeur ajoutée. Expertises requises dans le cadre de la réalisation de la prestation - 3 ans minimum d'expérience prouvée en développement/industrialisation IA/ML/DL ciblant des environnements de production. - Maitrise Avancée de Python et des librairies clés de Data Science/ML (e.g., NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow). - Maîtrise de SQL pour l'accès et la manipulation des sources de données. - Pipeline MLOps et Outils : - Conception et Implémentation de Pipelines CI/CD dédiés aux modèles ML (GitLab CI ou équivalent), incluant le versioning des modèles et des datasets. - Conteneurisation Maîtrisée : Capacité à packager, déployer et maintenir des services IA via Docker. - Tracking et Registre de Modèles : Expérience obligatoire avec des outils de gestion du cycle de vie des modèles comme MLflow ou équivalent (p. ex. Comet ML). - Expertise Modèles de Langage (LLM/NLP) - Maîtrise de l'architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) et de son industrialisation. - Mise en place et intégration d'outils d'orchestration de LLM (e.g., LangChain/LangSmith, Semantic Kernel, ou équivalent) dans un contexte de production. - Cloud et Déploiement : Maîtrise avérée d'un Cloud Provider avec une expérience significative en déploiement de services serverless ou conteneurisés - Optimisation et Feedback : capacité à intégrer des boucles de feedback continu pour l'amélioration des modèles (Monitoring de la dérive, Retraining automatique, concepts de Human-in-the-Loop). C ompétences souhaitées : - Orchestration et Scalabilité : expérience pratique du déploiement de charges d’activité IA sur Kubernetes (K8s) et des concepts d'opérateurs MLOps (KubeFlow, Argo). - Expérience dans la mise en place de tests de performance et de montée en charge spécifiques aux services d'inférence ML/LLM (benchmarking, stress testing, choix du hardware). - Techniques de Modélisation Avancées : - Connaissance des techniques d'optimisation de modèles pour la production (Quantization, Distillation, Pruning) ou de Fine-Tuning/PEFT (LoRA). - Expérience en Computer Vision (déploiement de modèles de détection/classification) ou en SLM (Small Language Models). - Qualité et Assurance IA : - Mise en œuvre de métriques d'évaluation non-traditionnelles pour les LLM (e.g., AI as a Judge, évaluation du Hallucination Rate, Grounding Score).