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nous recherchons un AI Engineer Python pour renforcer une équipe dédiée aux agents IA. La mission porte sur un agent conversationnel d'analyse de données déjà déployé en production : il s'agit d'en assurer la continuité, la robustesse et la montée en qualité. Équipe de 5 à 8 personnes (AI Engineers, Lead, PM, Manager), environnement 100 % GCP. Vos missions : - Faire évoluer et industrialiser la couche d'évaluation « LLM as a judge » : métriques de qualité des réponses, jeux de test, seuils, suivi et documentation - Assurer la maintenance corrective et évolutive de l'agent en production (fiabilité, correction d'anomalies, mise à jour des composants) - Mener des analyses LLM avancées pour comprendre le comportement de l'agent, identifier les axes d'amélioration et fiabiliser les résultats - Intégrer le protocole A2UI pour la création et l'exposition de graphiques dans l'interface de l'agent - Concevoir des workflows multi-agents (protocoles A2A / A2UI)

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour concevoir, expérimenter et évaluer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle répondant à des enjeux métiers concrets. Vos principales missions seront les suivantes : Analyser les besoins métiers, les données disponibles et les critères de succès des cas d'usage. Réaliser les analyses exploratoires et le profiling des données. Préparer, nettoyer et enrichir les données afin de constituer les jeux d'entraînement, de validation et de test. Mettre en œuvre des techniques de feature engineering et de sélection de variables. Développer des modèles statistiques, de machine learning et de deep learning. Concevoir et évaluer des modèles supervisés, non supervisés, NLP et séries temporelles. Adapter ou spécialiser des modèles pré-entraînés via des approches de fine-tuning, LoRA, PEFT ou prompt-tuning. Évaluer les modèles à travers des métriques métier et techniques : performance, robustesse, biais, dérive et explicabilité. Réaliser des expérimentations, comparer différentes approches et optimiser les performances des modèles. Produire les visualisations, rapports d'analyse et recommandations nécessaires à la prise de décision. Collaborer avec les équipes IA Engineering et MLOps afin de préparer l'industrialisation des modèles. Veiller à la conformité des traitements avec les exigences réglementaires, notamment le RGPD et l'AI Act.

nous recherchons un Data Engineer Python senior pour construire la couche data d'une plateforme mutualisée d'agents IA. L'objectif : fournir aux équipes produit, data et analytics un socle commun pour concevoir, déployer et évaluer leurs agents. Projet de construction, forte criticité, équipe senior de 5 à 8 personnes avec Tech Lead, architecte data et lead software engineers. Vos missions : - Concevoir les pipelines d'ingestion et de normalisation des sources de connaissance exposées aux agents (rafraîchissement incrémental, contrôles de fraîcheur et de qualité) - Industrialiser la couche de recherche : pipelines d'embedding, indexation vectorielle, recherche hybride et re-ranking - Développer les serveurs MCP et connecteurs data mutualisés exposant de façon gouvernée BigQuery et les référentiels aux agents - Construire le datamart d'observabilité agentique (traces, tokens, coûts, latence, taux d'échec outil, feedback) alimentant les dashboards et le framework d'évaluation - Mettre en place les jeux de données d'évaluation versionnés et leurs pipelines de génération - Gérer l'infrastructure as code (Terraform) et les chaînes CI/CD des composants data - Documenter l'architecture, les data contracts et les guides d'onboarding pour rendre les équipes autonomes sur le socle

Informations Générales TJM max : 460 € Localisation : IDF — Rythme : 2 jours sur site / 3 jours en télétravail Date de démarrage : 14/09/2026 Date de fin : 10/09/2027 Description de la Mission Au sein de l'Analytics Factory (pôle Data & Analytics), la mission consiste à concevoir et développer des services analytiques afin de fournir aux équipes métier des données fiables pour soutenir la transformation analytique et la prise de décision stratégique. Dans le cadre d'une refonte majeure du modèle franchiseur-franchisé visant à renforcer la relation entre le siège et les magasins, la Data se place au cœur des enjeux (politique tarifaire, suivi des prix de cession, compétitivité prix et support au service client). Missions principales : Développement de solutions analytiques : Échanger avec l'ensemble des parties prenantes pour concevoir, développer et déployer les solutions les plus adaptées, tout en garantissant leur partage et leur adoption par les utilisateurs. Conception & Modélisation de données : Développer et maintenir des modèles de données performants, implémenter les règles métier ainsi que les logiques de calcul complexes, et gérer le versionnage/l'historisation. Intégration & Gouvernance : Exploiter et administrer avec rigueur les sources de données internes et les interfaces utilisateur associées. Livrables Attendus Analyses décisionnelles : Présentations de synthèse, études approfondies et fichiers de travail structurés. Simulateurs métier : Conception d'outils de simulation de scénarios simples d'utilisation pour les équipes non techniques. Dashboards & Reporting : Tableaux de bord interactifs (Looker, Tableau) pour le suivi des KPIs stratégiques. Architectures & Pipelines : Documentation et modélisation des architectures de données mises en œuvre.

Entité : mon client (grand groupe, secteur retail / grande distribution) Site : Île-de-France, hybride (2j/site – 3j TT) TJM max : 500 euros Date de démarrage : asap Date de fin : 01/03/2028 Contexte : L'utilisation massive de données, le développement d'approches analytiques rationnelles et le développement de systèmes agentiques d'assistance aux différents acteurs du métier constituent un axe majeur du plan stratégique de mon client à horizon 2030. Le projet « Négociateur Augmenté » vise à fournir aux négociateurs des outils analytiques et agentiques qui leur permettront d'optimiser les accords qu'ils concluent avec les fournisseurs. Mission : Discuter avec les équipes opérationnelles pour identifier leurs besoins et leurs difficultés. Contribuer itérativement au projet Négociateur Augmenté : compréhension des besoins, exploration des données, constitution de datasets, modélisation, conception agentique, développement, revue de code, déploiement, suivi de l'impact, monitoring. Discuter les choix de modélisation, algorithmiques et techniques avec l'équipe ; participer à l'arbitrage le cas échéant. Appliquer les bonnes pratiques afin de faciliter la qualification des sous-projets, les développements itératifs, l'industrialisation des solutions, leur maintenabilité, la mesure et le suivi de leurs performances. Rédiger et présenter les résultats d'expérimentation pour aider à la décision. Compétences : Concevoir, développer, déployer et maintenir des systèmes agentiques. Concevoir, développer et maintenir des applications et modèles d'apprentissage automatique robustes et scalables avec Python. Appliquer les principes DevOps, notamment CI/CD, et utiliser Git pour le versionning. Nice to Have : Maîtriser les bibliothèques de manipulation et d'analyse de données : Pandas, NumPy, SciPy. Développer et déployer des modèles ML en production avec Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch. Explorer, transformer, nettoyer et enrichir de nouveaux jeux de données pour les rendre exploitables. Utiliser les plateformes de cloud computing, notamment GCP ou équivalents. Gérer le versionning des données et des modèles. Visualiser et analyser les données avec Matplotlib, Seaborn, Plotly. Gérer les bases de données relationnelles et/ou orientées document. Intégrer les principes de craftsmanship et les bonnes pratiques telles que SOLID, YAGNI et la couverture de tests avec Sonar. Appliquer les principes d'observabilité pour monitorer et diagnostiquer les applications et modèles. Participer à toutes les phases du cycle logiciel, de la conception à la mise en production et au run. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement et assurer la qualité, la simplicité et la maintenabilité du code. Assurer la maintenance et l'évolution des applications et modèles existants. Appliquer les méthodes agiles, notamment Scrum. Méthodes, organisations et interactions : Communiquer clairement et efficacement à l'écrit et à l'oral en français pour des interactions fluides avec le métier et les équipes. Analyser les situations et proposer des solutions adaptées tout en identifiant les axes d'amélioration. Respecter les délais tout en maintenant des standards élevés de qualité et d'excellence. Collaborer activement avec les membres de l'équipe, partager les connaissances et favoriser un esprit collectif pour atteindre les objectifs communs.

Informations Générales TJM max : 370 € Localisation : IDF — Rythme : 2 jours sur site / 3 jours en télétravail Date de démarrage : 14/09/2026 Date de fin : 31/07/2027 Description de la Mission Au sein du pôle Data & Analytics, l'objectif principal consiste à faire évoluer les outils décisionnels clés dédiés à la gestion de l'assortiment et à en assurer le maintien en conditions opérationnelles (MCO). En vous appropriant l'architecture existante, vous interviendrez de bout en bout sur toutes les briques analytiques (modèles de prévision, optimisation de l'assortiment, KPI décisionnels). Missions quotidiennes : Gérer le traitement des nouvelles demandes (réfinement avec la Product Owner Data, développements SQL/dbt/Python, tests et recette). Analyser et résoudre les incidents techniques/bugs. Répondre aux besoins d'analyses métier ponctuelles. Faire évoluer les outils sur le fond : optimisation des performances, automatisation Airflow, alertes et documentation enrichie via LLM. Livrables Attendus Exécution & Intégration : Réalisation des tickets Jira selon les rites Agiles (développements SQL/dbt/Python, correctifs, tests, recette et déploiements). Documentation & Automatisation : Rédaction d'une documentation claire, fiable et à jour des pipelines et modèles de données (notamment via l'utilisation d'outils LLM). Analyses Métier : Extractions et analyses de données restituées de manière structurée, argumentée et pédagogique. Audit & Recommandations : Restitution de synthèses et de rapports d'audit apportant un regard critique sur l'existant afin de proposer des axes d'amélioration (performance, robustesse, alertes).

nous recherchons un AI Engineer Python pour renforcer une équipe agentique (moins de 5 personnes). Plusieurs briques d'IA agentique d'enrichissement produit sont déjà en production : la mission consiste à les reprendre et les faire évoluer, en lien direct avec les équipes métier. Vos missions : Maintenir et faire évoluer les APIs et flows agentiques : détection d'attributs sur images produit, validation de certificats, enrichissement des visuels Faire vivre le socle data : pipelines d'ingestion et de transformation, exposition des résultats aux systèmes aval Assurer la maintenance corrective et évolutive d'une webapp de restitution et de validation métier (NiceGUI) Mettre en place et industrialiser l'automatisation GEO (visibilité des contenus dans les moteurs génératifs), avec mesure d'impact Documenter et outiller l'évaluation : jeux de test, métriques de précision, non-régression

Le Centre d'Excellence Opérationnelle AI recherche 2 Développeurs Python orientés AI pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle (modèles ML, pipelines de données, applications GenAI) au service des cas d'usage métiers du groupe. Missions principalesDévelopper des composants logiciels en Python pour l'intégration et l'industrialisation de modèles d'IA (ML classique et IA générative) Concevoir et maintenir des pipelines de données et des pipelines MLOps (entraînement, versioning, déploiement, monitoring des modèles) Développer des API et services exposant les fonctionnalités AI aux applications métiers Implémenter des solutions à base de LLM (RAG, agents, fine-tuning léger, prompt engineering) selon les cas d'usage Participer à la mise en place des bonnes pratiques de développement (tests, CI/CD, code review, qualité de code) Collaborer étroitement avec les data scientists, l'architecte AI et le Product Owner pour transformer les besoins en solutions techniques robustes Contribuer à la documentation technique et au partage de connaissances au sein du Centre d'Excellence Profil recherchéFormation : Bac+5, école d'ingénieur ou équivalent, spécialisation informatique/data appréciée Expérience : 3 à 7 ans d'expérience en développement Python, avec une expérience significative sur des projets à composante IA/ML Compétences techniques : Excellente maîtrise de Python et de son écosystème (Pandas, NumPy, FastAPI/Flask, etc.) Expérience avec les frameworks ML/DL (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) et/ou les frameworks GenAI (LangChain, LlamaIndex, Hugging Face) Bonne connaissance des pratiques MLOps (MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD) Expérience des architectures RAG et des API LLM (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, modèles open source) Maîtrise de SQL et des environnements cloud (Azure/AWS/GCP) Connaissance des principes de développement propre (tests unitaires, versioning Git, revue de code) Compétences comportementales : Goût prononcé pour l'expérimentation technique et l'IA appliquée Autonomie et capacité à travailler en mode itératif Esprit d'équipe et bonne communication avec les profils data science et architecture Curiosité technologique et appétence pour la veille Anglais obligatoire