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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.

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

Le poste Vos missions ? En tant que Lead Data vous serez en charge des missions suivantes: - Accompagner et faire monter en compétence les membres de l'équipe Data - Définir la vision et la roadmap data de l'entreprsie - Compréhension du besoin client et être capable de le traduire aux équipes métier - Veiller à la cohérence et la qualité des données utilisées - Suivi de l'évolution des outils data - Développer des algorythmes et des modèles Machine Learning - Mettre en production des solutions data en collaboration avec les équipes IT et DevOps La stack Technique : - MongoDB, PostgreSQL - Talend - Python (lib : Pandas, Scikit Learn, Tensorflow, Matplotlib, Plotly...) - Scala, R, - Docker, Jenkins - Gitlab/Github

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

Maîtriser SQL et BigQuery, rédiger et optimiser des requêtes complexes pour extraire et analyser des données • Gérer et modéliser les données, concevoir des pipelines optimisés dans BigQuery en garantissant qualité, fiabilité et cohérence des analyses • Appliquer Python et ses bibliothèques analytiques (Pandas, NumPy, PySpark) pour les traitements et le prototypage de solutions data • Créer et optimiser des dashboards interactifs sous Looker Studio et Lokker, identifier et suivre les KPIs critiques pour le pilotage métier • Exploiter les bases de données relationnelles et NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, DBL, etc.) • Comprendre et appliquer les architectures data modernes : Data Lake, Data Warehouse • Utiliser les environnements Cloud, notamment GCP ou Azure • Mettre en œuvre CI/CD avec GitLab CI et gérer le versionning avec Git • Appliquer les principes DevOps pour améliorer la fiabilité et l’efficacité des traitements • Travailler en méthodologies agiles, notamment Scrum, Sprint Planning et Backlog Refinement • Collaborer efficacement avec les équipes métiers et techniques pour produire des analyses fiables et exploitables

Contexte Dans le cadre du développement d’une solution interne basée sur l’IA générative, une organisation souhaite renforcer son équipe technique afin de concevoir et faire évoluer un socle cognitif intégrant des modèles de langage (LLM). L’objectif est de développer et industrialiser une plateforme IA interne permettant de proposer différents modules à valeur ajoutée autour de l’IA générative, tout en garantissant un haut niveau de sécurité et de robustesse. Missions • Concevoir et développer des modules d’IA générative intégrés à une solution interne (RAG, génération automatisée de présentations, web grounding, etc.) • Participer à la construction et à l’évolution d’un socle cognitif et d’un système de chat basé sur des LLM • Développer de nouvelles fonctionnalités à forte valeur ajoutée pour la plateforme IA interne • Mettre en place et suivre les expérimentations liées aux modèles IA et aux pipelines de traitement de données • Contribuer à l’architecture technique et à l’urbanisation de la solution IA • Accompagner les équipes dans l’industrialisation et la mise en production des modules développés • Garantir la qualité, la performance et la sécurité des développements Environnement technique • Cloud : AWS • Langages : Python • Data & IA : TensorFlow, scikit-learn, pandas, NumPy, PySpark, PyKrige • Bases de données : NoSQL, MySQL • Conteneurisation / orchestration : Kubernetes • Outils de qualité et sécurité du code : SonarQube, Checkmarx, JFrog Xray, OWASP Dependency Check