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2 DESCRIPTION DE LA MISSION 2.1 Objectifs La prestation, objet du présent cahier des charges, est une prestation à temps plein pour 1 Data Engineers Python. Vous interviendrez d’un nouveau lot sur un projet déjà initié il y a un an. Vous intégrerez une équipe existante composée de 3 Data Engineers et d’un Chef de Projet. Au sein de l’équipe, vous aurez à charge la réalisation de ce lot projet. Le projet est piloté en agilité, par conséquent le delivery sera détaillé sous formes d’US. Chaque US comprend du développement, des tests, de la documentation. Les technologies associées sont Python, Pandas/Polars, Kubernetes et Azure. 2.2 Description détaillée des tâches qui constituent la mission Dans le cadre de cette prestation, il est notamment demandé de réaliser les livrables décrits ci-dessous. S'agissant d'un projet mené en agilité, le découpage des livrables est réalisé par sprints. Le contenu de chaque sprint est identique, seul le détail des US (User Stories) change. A noter que ces livrables sont réalisés par l'équipe projet, il n'y a pas de responsabilité de production individuelle. Les sprints projet s'échelonnent généralement sur 2 semaines. Sur la base des 3 mois de prestation, il y aurait donc 6 sprints. Livrables n°X : Sprint n°X Lot 1 : développement des US et tests associés ; Lot 2 : Documentation projet, mapping des données, modélisation des pipelines, documents d'exploitation ; Lot 3 : Mise en place du CI/CD sur notre usine logicielle ; Lot 4 : Mise en place du monitoring ; 2.3 Dates souhaitées de début et de fin de mission Date de début : 13/04/2026 Compétences sur les méthodes et les outils Requises • maîtrise du langage Python et de son écosystème (packaging, gestion de versions…) • maîtrise des librairies Data, en particulier Pandas et/ou Polars • maîtrise de la CI/CD sous Jenkins • maîtrise du cloud, en particulier Azure • expérience dans le développement de job batch sur Kubernetes (AKS) • bonnes pratiques de développement

Cette mission, basée à Saint-Denis (rythme hybride de 2 à 3 jours sur site), consiste à piloter la refonte technique de l’application Plan énergie pour le compte de la cellule DATA de mon client. Le contrat court de préférence dès que possible jusqu'au 13 mai 2027 , avec un TJM cible de 500 € . Responsabilités principales : En collaboration avec les équipes architecture (SIME), vous définissez l'architecture logicielle et assurez la conception ainsi que le développement du module. Vous intervenez comme référent technique auprès des développeurs (revues de code, conseil) et assurez le support sur les middlewares et bases de données. Le rôle inclut une dimension opérationnelle forte : scripts Bash, commandes Linux et gestion de la chaîne DevOps. Enfin, vous traduisez les besoins du Product Owner en solutions technico-fonctionnelles accessibles pour des utilisateurs finaux maîtrisant Python.

Missions principales Encadrer et accompagner les Data Scientists du pôle IA Concevoir, développer et optimiser des modèles de Data Science, Machine Learning et Deep Learning Participer à la mise en place d’algorithmes créateurs de valeur à partir des données de l’entreprise Développer des scénarios prédictifs Améliorer les modèles NLP utilisés pour la compréhension des messages utilisateurs Réaliser le nettoyage, la structuration et l’enrichissement des données et des intentions Mettre en œuvre des modèles de classification de type BERT ou équivalent Travailler sur des approches de word embeddings Mesurer et analyser les performances théoriques et réelles des modèles développés Intégrer les contraintes réglementaires et les exigences de conformité dans les propositions de valeur Contribuer à la veille technologique et à l’innovation sur les sujets IA Compétences attendues Très bonne maîtrise des concepts de statistique, machine learning et deep learning Solide expérience dans la mise en œuvre de modèles de Data Science performants et industrialisables Bonne compréhension des enjeux stratégiques et métiers Capacité d’analyse, de synthèse, d’autonomie et forte force de proposition Maîtrise de Python, Pandas, Hugging Face, PyTorch et Git Connaissance des techniques de réduction de dimension telles que t-SNE ou UMAP Connaissance des environnements AWS , notamment SageMaker Sensibilité forte aux sujets d’innovation, de qualité et de performance des modèles Livrables attendus Scénarios prédictifs Modèles NLP optimisés pour la compréhension des messages utilisateurs Modèles de classification entraînés et évalués Analyses de performances et recommandations d’amélioration Solutions conformes aux exigences techniques, métier et réglementaires

Nous recherchons pour l'un de nos clients un Ingénieur Fullstack Data & IA pour intervenir sur la conception et le développement de solutions innovantes autour de la data, du cloud AWS et de l’intelligence artificielle. Missions Contribuer aux phases d’idéation et à l’évaluation de la faisabilité technique de concepts innovants Concevoir et développer des POC et prototypes orientés data / IA Participer aux choix d’architectures et de technologies Évaluer des solutions technologiques externes (open innovation, startups) Assurer l’industrialisation des prototypes et leur transfert vers les équipes DSI Garantir le respect des standards techniques et sécurité du SI Produire la documentation technique et animer les ateliers de passation Réaliser une veille technologique sur les solutions data, cloud et IA Contribuer à l’amélioration des méthodes et processus du Lab Compétences techniques Développement backend Python et APIs REST Environnements cloud AWS (S3, Lambda, API Gateway, IAM…) Infrastructure as Code (Terraform) Data processing / data engineering (Pandas, PySpark, traitements batch) Bases de données SQL et NoSQL Environnements Linux Gestion de versions Git Architectures data / microservices Connaissances ML / NLP / LLM (type AWS Bedrock) appréciées

1-Gestion de la chaine CI/CD : o Assumer le rôle de Release Manager pour les projets de l'équipe. o Développer et maintenir les environnements CI/CD. 2-Réduction de la Dette Technique : o Assurer les efforts de réduction de la dette technique par le biais de migrations, de mises à niveau et d'améliorations continues. o Organiser et animer la revue de la dette technique ITMO. 3.Pratiques DevOps : o Intégrer et promouvoir les pratiques DevOps pour améliorer l'efficacité des processus de développement et de déploiement. o Travailler à l'automatisation des workflows, à l'intégration continue et à la livraison continue. 4.Architecture et Design : o Concevoir et mettre en œuvre des architectures système robustes et évolutives pour répondre aux besoins évolutifs de l’équipe. o Collaborer avec les autres ingénieurs pour s'assurer que les solutions architecturales respectent les meilleures pratiques de l'industrie et les standards internes. o Analyser les systèmes existants et proposer des améliorations architecturales pour optimiser les performances et l'efficacité.

Contexte du poste : Un acteur bancaire souhaite renforcer sa stratégie d’Intelligence Artificielle en développant des solutions avancées de Machine Learning, Deep Learning, NLP et IA Générative. L’objectif est de valoriser les données, optimiser les processus internes et améliorer l’expérience client grâce à des modèles robustes, explicables et industrialisés. Missions principales : 1. Modélisation Risque & Scoring Concevoir, optimiser et challenger les modèles de scoring d’octroi et de comportement. Explorer des approches innovantes pour améliorer la performance et la stabilité des modèles. Déployer les modèles en production et assurer leur monitoring (dérive, performance, stabilité). Travailler en étroite collaboration avec les équipes Risque, Validation et les experts métier. 2. Développement de Solutions IA Intégrer les modèles ML/AI en temps réel dans les parcours digitaux (scoring instantané, personnalisation des offres…). Participer à la conception de l’architecture technique (Cloud, MLOps, API, pipelines). Collaborer avec les équipes IT et Produit pour industrialiser les solutions et garantir leur scalabilité. 3. IA Générative & Agents Prototyper et déployer des solutions d’IA Générative (LLM, RAG, agents intelligents) pour transformer les processus internes (Marketing, Audit, Risque, Support…). Mettre en place des architectures agentiques pour automatiser des tâches complexes : analyse documentaire, octroi de crédit, interaction client. Évaluer et monitorer les performances des agents (cohérence, diversité, RAGAS, LLM-as-a-Judge…).

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Data Engineer-Scientist AWS. Nous étudions prioritairement les candidatures adressées par mail à freelance à insyco . fr avec : · Un argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous · Un CV à jour au format Word · Une date de disponibilité · Un tarif journalier · Merci d’indiquer la référence MDE/DATA/5161 dans l'objet de votre mail Vos responsabilités · Contribuer aux phases d’idéation et de définition de nouveaux concepts innovants, notamment en évaluant leur faisabilité technique · Modéliser et développer des Proofs of Concept (POC) et des prototypes pour matérialiser ces concepts et les tester auprès d’utilisateurs finaux · Prendre une part active aux choix techniques et technologiques des projets innovation de son portefeuille · Évaluer les solutions technologiques proposées par des acteurs externes (startups, ...) qui permettraient de réaliser les projets en Open Innovation · Veiller à ce que les prototypes et projets réalisés puissent être transmis à d’autres équipes de la DSI et industrialisés avec un effort minimum · S’assurer que les projets innovation respectent les bonnes pratiques technologiques et de sécurité de l’environnement SI interne · Effectuer les ateliers de passation vers d’autres équipes, réaliser le support le cas échéant · Effectuer une veille sur les nouvelles technologies et solutions logicielles pertinentes dans le cadre des priorités du Lab · Participer à la définition et à l’amélioration des processus de l’équipe Lab · Solide culture DevOps : CI/CD, conteneurisation (Docker, Kubernetes, Gitlab) · Bases solides en data engineering (Python / SQL) & cloud PaaS/IaaS (AWS, API Gateway, Terraform) · Expériences en data processing / engineering (Panda, Pyspark, multi-threading, AWS batch) · Curiosité et pratique des outils d’IA générative et d’automatisation (ex. GitHub Copilot, Claude Code, LLM, NLP, AWS Bedrock) pour identifier les véritables opportunités d’amélioration · Expérience de travail en méthodes agiles (Scrum, SaFe, Kanban)

Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un(e) Data Scientist en CDI pour renforcer notre équipe data. Vous participerez à la valorisation des données de l’entreprise afin d’aider à la prise de décision, d’optimiser les performances et de développer des modèles prédictifs à forte valeur ajoutée. Missions principales : Collecter, nettoyer et structurer des données provenant de différentes sources Réaliser des analyses statistiques et exploratoires pour identifier des tendances, corrélations et opportunités Développer, entraîner et évaluer des modèles de machine learning et d’intelligence artificielle Mettre en production et suivre les performances des modèles développés Collaborer avec les équipes métier, produit, IT et BI pour comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées Concevoir des tableaux de bord, rapports et visualisations pour restituer les résultats Assurer une veille technologique sur les outils, méthodes et innovations en data science Participer à l’amélioration continue des processus de traitement et de gouvernance des données

Support Technique et Expérience Développeur Assurer un support quotidien aux ingénieurs et data scientists. Identifier et contribuer à la gestion de la dette technique ; fournir des outils d'automatisation et de test. Collaborer avec les équipes plateforme pour optimiser l'expérience développeur globale. Adoption de la plateforme et bonnes pratiques Promouvoir l'utilisation efficace des outils et fonctionnalités de la plateforme. Se tenir informé(e) des tendances du secteur et des technologies cloud/données pertinentes. Développement des compétences et animation de la communauté Évaluer les compétences de l'équipe et dispenser des formations ciblées. Animer une communauté de pratique pour présenter les améliorations et partager les bonnes pratiques. Produire de la documentation technique et des supports de formation. Retours d'information et évolution de la plateforme Recueillir les retours des utilisateurs et contribuer à l'amélioration du produit. Valider les livrables d'ingénierie de la plateforme par des tests alignés sur des cas d'utilisation réels. Défendre les intérêts des ingénieurs et des data scientists en interne.

Missions : Développer et maintenir des produits data avec des contrats clairement définis. Concevoir et maintenir des pipelines de données batch et event‑based. Construire des pipelines Polars hautement performants. Supporter et optimiser des workflows à grande échelle sur Databricks. Mettre en place des processus robustes d'ingestion, de transformation et de validation des données, en visant performance, scalabilité et résilience. Garantir une haute qualité de données grâce à des validations et des tests automatisés. Gérer les composants de stockage et data lake de Azure Cloud conformément aux standards internes. Contribuer à l'automatisation CI/CD GitLab et assurer une haute qualité du code Python produit. Compétences : Forte expertise en Python (clean architecture, performance, tests). Expérience dans la création de data pipelines en Python. Expérience avec des bibliothèques de traitement de données : Polars, Pandas, Databricks, DBT, etc. Maîtrise d'outils d'orchestration de workflows : Prefect, Airflow, Dagster… Solide compréhension du data modeling et du design de schémas. Connaissance des bonnes pratiques d'ingénierie logicielle : CI/CD, code review, tests automatisés… Soft skills : Excellentes compétences en résolution de problèmes, autonomie, envie d'apprendre. Forte attention portée à la qualité et à la fiabilité des données. Aisance dans des environnements d'ingénierie collaboratifs. Capacité à documenter et communiquer clairement des concepts techniques. Les compétences techniques priment sur le nombre d'années d'expérience. 2J TT/semaine Compétences techniques requises : Python Azure Databricks CICD Pandas GitLab

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - 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 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) 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

Nous recherchons 2 développeurs expérimentés (≥ 7 ans) en IA & back-end pour intervenir sur des projets innovants. Missions : Pilotage de projets data & IA Développement de solutions IA Production de livrables (roadmap, KPI, cadrage, reporting…) Stack Technique : Python (pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), LangChain, HuggingFace Cloud (Azure, AWS, GCP) Docker, Kubernetes, CI/CD, MLOps / GenAIOps RAG, bases vectorielles (ChromaDB, PGVector) Profil +7 ans d’expérience Expertise IA & back-end Esprit d’analyse, leadership et proactivité CDI/Freelance – Démarrage ASAP

Data Scientist IA GEN, Python, Machine Learning, Prompt engineering, MLOPS Nantes (2 jours TT) - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch 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) Notre client attend de la candidature que vous proposerez : - qu'elle soit autonome sur l'IA Gen (prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails) - qu'elle dispose d'une 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) Enfin qu'elle ait : - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - 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 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) 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

Dans le cadre du renforcement de ses équipes IT, notre client spécialisé dans le développement de solutions numériques à destination d’opérateurs télécoms internationaux recherche un Product Owner Télécom. Le poste s’inscrit au sein d’une équipe IT dédiée aux outils réseau, en interaction étroite avec des équipes métiers Télécom (réseau / ingénierie). Les solutions développées sont fortement orientées télécoms techniques (radio, réseau, supervision, ingénierie) et destinées à des utilisateurs experts (ingénieurs, équipes terrain, équipes de supervision). Le Product Owner interviendra de manière transverse entre les équipes de développement IT et les équipes Télécom afin de garantir la cohérence fonctionnelle, la qualité des livrables et l’alignement avec les enjeux business et opérationnels. Missions principales Comprendre et analyser les besoins des équipes Télécom (réseau, radio, ingénierie) Traduire ces besoins en spécifications fonctionnelles et user stories exploitables Construire, prioriser et maintenir le backlog produit Animer les ateliers métiers et workshops fonctionnels Participer activement aux rituels agiles (planning, reviews, refinements, etc.) Suivre l’avancement des développements et valider fonctionnellement les livrables Être garant de la roadmap fonctionnelle sur un ou plusieurs applicatifs Porter la vision produit auprès des équipes IT et métiers Missions secondaires Réaliser des tests fonctionnels afin de garantir la qualité des développements Collecter les retours utilisateurs (ingénieurs, terrain, supervision) Identifier et proposer des axes d’amélioration continue sur les outils existants Contribuer à la capitalisation de la connaissance produit et fonctionnelle Participer à l’amélioration des process et de l’organisation produit Stack technique Outils : Jira, Confluence, Microsoft 365 Langages / Frameworks : Python 3, Django, Celery Data : Pandas / Polars DevOps & Qualité : GitLab, Sonar, JFrog, Kubernetes, Helm