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Dans le cadre d’un programme Innovation & IA Générative , nous recherchons un Développeur expérimenté capable d’intervenir sur des sujets mêlant développement backend, data science et industrialisation . Missions principales Conception et développement de solutions IA / IA Générative Développement et intégration technique en Java & Python Mise en place des tests : TU / intégration / recette Déploiement et suivi en environnement production Travail en équipe sur des projets innovants et à forte valeur ajoutée Compétences attendues Python avancé (Back-end & Data Science) Framework : TensorFlow Libraries : scikit-learn, pandas, NumPy, PySpark, PyKrige Environnements & data Bases : MySQL / NoSQL Conteneurisation / orchestration : Kubernetes Profil recherché Curieux, motivé, impliqué sur des sujets innovants Très bon esprit d’équipe et capacité à s’intégrer dans un collectif Autonome et orienté qualité (tests / intégration / production) 📍 Localisation : Nantes 🎯 Senior / Expérimenté – Python & Java

Tu as l'esprit d'initiative et tu aimes travailler dans un environnement stimulant, postule sans attendre à cette offre de Développeur·se Python qui est faite pour toi ! 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : Développer des solutions innovantes en Python, avec un code optimisé, clair et bien documenté. Intégrer des API et interagir avec des bases de données relationnelles et / ou non relationnelles Contribuer à la pérennité et à l'évolution des applications en assurant leur maintenance et en proposant des améliorations continues. Être un acteur clé de la qualité du code en concevant et en mettant en œuvre des tests unitaires et d'intégration robustes. Suivre les bonnes pratiques de développement et participer au revue de code Travailler en méthodologie Agile/Scrum et participer aux réunions d’équipe

Dans le cadre d’un programme d’innovation avancée au sein d’un Tech Accelerator, nous recherchons un Data Analyst Senior pour intervenir sur la conception et le déploiement de produits data & AI de nouvelle génération , intégrant des modèles de langage (LLM) et des interfaces conversationnelles intelligentes. Vous interviendrez au cœur d’une équipe produit agile et transverse, en lien étroit avec des ingénieurs full stack, des product managers et des designers, afin de transformer des données complexes en insights exploitables et en expériences utilisateurs intelligentes . Votre rôle consistera à structurer, analyser et exploiter des données issues de multiples sources (produits, ingrédients, usages, graphes de connaissance), à contribuer aux stratégies de context enrichment (RAG) , et à garantir la qualité, la pertinence et la performance des données utilisées par les applications AI. Vous participerez activement à la mise en valeur des données via des visualisations claires , à la définition des modèles analytiques, ainsi qu’à l’optimisation des flux de données alimentant les applications conversationnelles. La mission s’inscrit dans un environnement exigeant, orienté produit, innovation rapide et impact business direct.

Tâches principales : Développer des librairies Python pour le pricing, la valorisation et l'analyse de risques d'instruments financiers (dérivés de taux, crédit, actions) Concevoir et maintenir des API RESTful en Core / .NET 6+ pour l'exposition des services métiers aux applications Front Office et Risk Construire et optimiser des pipelines de données (ETL/ELT) en Python avec Pandas, NumPy, PySpark pour le traitement de flux de market data ( Bloomberg B-PIPE, Refinitiv Elektron ) Développer des connecteurs et intégrations via des protocoles de messaging financier ( Apache Kafka, RabbitMQ, Solace ) Implémenter des modèles de machine learning (Scikit-learn, TensorFlow) appliqués à la détection d'anomalies de marché ou à l'optimisation de portefeuilles Contribuer aux projets réglementaires FRTB, SA-CCR, EMIR Refit en développant des modules de calcul et de reporting conformes Rédiger et maintenir les tests unitaires et d'intégration ( PyTest, NUnit, xUnit ) dans une logique TDD / BDD Participer aux pipelines CI/CD (GitLab CI, Jenkins, Docker, Kubernetes) et aux pratiques DevSecOps Assurer la revue de code, la documentation technique ( Confluence, Swagger / OpenAPI ) et le respect des standards de développement Collaborer en mode Agile (Scrum / SAFe) avec les équipes pluridisciplinaires dans un contexte international, en anglais

Contexte Ouverture d’une nouvelle entité chez le client. Le Data Engineer interviendra dans un environnement IA / Big Data avec forte dimension cloud et DevOps. Missions Identification et analyse des besoins Participation aux ateliers d’idéation Rédaction de documentations techniques détaillées Définition des spécifications projets IA Proposition de solutions algorithmiques adaptées Interaction avec les infrastructures data Intégration et maintenance de solutions d’IA Gestion d’environnements Big Data, cloud et on-premise Mise en place DevOps / DevSecOps / MLOps Implémentation de pipelines CI/CD Mise en place de dépôts de code Contribution à une culture agile et sécurisée Communication et partage Partage de connaissances au sein de l’entité Communication sur les avancées et retours d’expérience Accompagnement à la montée en compétence de l’équipe Compétences techniques attendues Développement : Python, SQL, Spark, Scala Frameworks ML : pandas, numpy, scikit-learn ETL / pipelines : Apache Nifi, Talend, Kafka Big Data / Cloud : S3, Hadoop, MapReduce Bases de données : PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Cassandra DevOps / MLOps : Docker, Gitlab, Kubernetes Profil recherché Expérience confirmée en environnement Data / IA Forte capacité d’analyse et de structuration À l’aise dans un contexte de création d’entité

Contexte de la mission Compétences et expériences demandées : -Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. -Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. -Connaissance de SQL -Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit -Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch -Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. -Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning - Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. - Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement - Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles - Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative - Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen - Prompt engineering - Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen - Optimisation des solutions (paramétrage des modèles)

Spécialiste Python, vous rejoignez une équipe en charge des outils d'analyse de données et de pricing. Vous développez des applications full stack utilisant Django ou FastAPI pour le back-end, couplés à des frameworks légers pour le front-end ou des outils de data visualisation. Vous concevez des scripts complexes pour le traitement de gros volumes de données financières, l'automatisation de tâches de reporting et l'intégration de modèles mathématiques fournis par les quants. Vous assurez la performance du code via le multiprocessing, gérez les connexions aux datalakes et veillez à la mise en production via Docker. Vous jouez un rôle de conseil sur le choix des bibliothèques (Pandas, NumPy, SQLAlchemy) pour répondre aux besoins de scalabilité et de fiabilité du métier.