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Dans le cadre d'un programme de transformation, nous recherchons un Lead AI Engineer pour accompagner la refonte de la gestion de portefeuille projets et développer des solutions basées sur l'IA générative et l'Agentic AI. Vos missionsIdentifier et prioriser les cas d'usage IA à forte valeur ajoutée. Concevoir et développer des agents IA / solutions GenAI : LLM, RAG, prompt engineering, workflows. Développer des services et APIs en Python. Automatiser les processus métiers : reporting, suivi, consolidation et gestion des données. Connecter les agents IA aux différentes sources de données : APIs, bases SQL/NoSQL, fichiers. Participer à l'architecture, l'industrialisation et la mise en production des solutions. Jouer un rôle de référent technique / Lead auprès des équipes.

Contexte Construire de nouveaux modèles de risque de crédit ou valider les modèles existants Réaliser des backtestings pour vérifier la fiabilité des modèles dans le temps Mener des études statistiques pour aider les équipes métier à piloter le risque Conseiller les filiales sur leurs méthodes de modélisation Faire évoluer les outils de suivi avec les équipes informatiques Contribuer aux guides méthodologiques et à la veille réglementaire Accompagner la montée en compétence des profils juniors

Votre rôle au sein de NSI Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, un acteur majeur du secteur bancaire recherche un Data Engineers expérimenté H.F pour contribuer à l'évolution de son Data Lake et au déploiement de nouveaux cas d'usage sur la plateforme Databricks. Descriptif des missions Développer et maintenir des pipelines de données batch et temps réel Concevoir et industrialiser des flux d'ingestion et de transformation Développer des traitements Python / PySpark sur Databricks Concevoir et maintenir des workflows Talend Mettre en œuvre des flux CDC (Change Data Capture) Participer à l'automatisation, aux tests et aux déploiements CI/CD Garantir la qualité, le monitoring et l'observabilité des traitements Développer des composants réutilisables et frameworks d'industrialisation Environnement technique Databricks Python / PySpark Talend SQL dbt CDC / Qlik Replicate Git, CI/CD Kafka (plus) GénAI appliquée au développement

Intitulé : Data Scientist Senior / Expert. Durée de mission : 12 mois. Localisation : Lille. Télétravail : 2 jours par semaine. Contexte : le client accélère sa transformation digitale et cherche à industrialiser des usages Data / IA dans la chaîne de valeur industrielle et d'approvisionnement. La mission couvre deux axes principaux : (1) cadrer de bout en bout les cas d'usage Data / IA, depuis l'expression du besoin business jusqu'à la démonstration de la pertinence d'une approche Data Science (PoC / Go-No Go) et la définition des trajectoires de déploiement ; (2) apporter une expertise de pointe sur l'évaluation des modèles existants et émergents, notamment des architectures d'Agents / Agentique en production, concevoir et mettre en place des frameworks d'évaluation rigoureux, détecter dérives et hallucinations, et faire monter en compétences les équipes internes. Objectifs et livrables attendus : cadrages métiers traduisant problématiques d'achats industriels, costing et gestion des risques fournisseurs en opportunités Data Science, évaluations de faisabilité technique et qualité de la donnée, design technique des modèles retenus, frameworks d'évaluation des systèmes agentiques en production, documentation rigoureuse et transfert de compétences. Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières

Data Ingénieur monde de l'audiovisuel et/ou des archives et/ou du patrimoine Mission : Au sein d'une organisation agile, développer des traitements de migration, transformation et enrichissement de données pour leur intégration dans un Lac de données et de traitements d'exploitation et d'exposition de ces données à destination d'équipes techniques et métier. Activités principales : Mettre en œuvre des traitements de données visant à leur intégration dans un Lac de données et de traitements visant à l'exploitation de ces données. À cette fin, il sera nécessaire de participer à l'élaboration des règles à implémenter en auditant les données à traiter et en formulant des préconisations en fonction des audits. En complément, participer à l'amélioration des traitements en analysant les anomalies de données remontées par les utilisateurs ou les outils de supervision des traitements. Il/elle effectuera : · Des analyses et audits sur les données · La transcription de règles fonctionnelles en spécifications techniques · Le développement des traitements de migration des données dans le lac et d'exploitation des données du lac · Le suivi de l'exécution des traitements déployés · L'analyse des causes des anomalies remontées par les utilisateurs ou les outils de supervision · Le suivi et le reporting de ses travaux Compétences : · Connaissance du monde de l'audiovisuel et/ou des archives et/ou du patrimoine ou Humanité numérique · Maîtrise du langage Python ; · Expertise dans le traitement des données en masse ; · Maîtrise d'un ou plusieurs outils d'ETL (Talend) ; · Expertise dans le domaine de la modélisation de données ; · Expertise dans la manipulation de données, en particulier relationnelles ; · Maîtrise des données structurées en arbre (XML / JSON) ; · Maîtrise des différentes technologies de stockage des données ; · Connaissance des outils de suivi de projet ; · Maîtrise des outils bureautiques ; · Maîtrise des méthodes de développement en agilité. Aptitudes : · Rigueur méthodologique ; · Esprit d'analyse et de synthèse ; · Organisation et communication ; · Force de proposition ; · Sens de l'écoute active ; · Capacité à rendre compte ; · Capacité à travailler en équipe profil de 3 à 5 ans d'expérience.

Dans le cadre d'une pré-embauche chez l'un de nos clients, nous recherchons un Ingénieur QA (H/F) afin de rejoindre une équipe de validation composée d'ingénieurs et de techniciens passionnés. Vous intervenez sur la validation et l'amélioration continue de solutions logicielles et d'automates programmables. À ce titre, vous contribuez activement à garantir la qualité, la fiabilité et les performances des produits développés. Vos missions : Analyser les spécifications fonctionnelles et techniques afin de comprendre les exigences produit. Concevoir et rédiger les plans, scénarios et cahiers de tests. Exécuter les campagnes de tests manuels et identifier les anomalies. Maintenir et faire évoluer les scripts de tests automatisés. Analyser les résultats, diagnostiquer les dysfonctionnements et participer à leur résolution. Assurer le suivi des anomalies jusqu'à leur correction. Documenter les résultats de validation et produire les rapports associés. Collaborer étroitement avec les équipes de développement pour garantir la qualité des livrables.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data Platform dans le secteur automobile et financier, nous recherchons un Lead Data Orchestration Engineer / Expert Apache Airflow pour accompagner l'optimisation, la sécurisation et l'évolution d'une plateforme d'orchestration Data à forte volumétrie. La plateforme Apache Airflow sous AWS MWAA orchestre actuellement des pipelines de données bancaires couvrant 9 pays européens. Vous interviendrez autour de 4 axes majeurs : 1. Optimisation de la plateforme Airflow Optimisation d'une plateforme de 200+ DAGs en production Évolution et optimisation de la DAG Factory Migration des dépendances inter-DAGs vers les Datasets Airflow Optimisation des performances au parse-time et runtime Mise en place de tests automatisés des DAGs en CI/CD 2. Sécurisation & résilience Capacity planning et tuning Airflow Gestion des pools, scaling et rétention des logs Rotation des secrets Amélioration de l'observabilité et de l'alerting Mise en œuvre de mécanismes de résilience : retry strategies, DLQ, circuit breakers, isolation des flux 3. Étude et migration de la plateforme Benchmark des alternatives à AWS MWAA Étude d'architectures Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect Réalisation de POC et recommandation d'une architecture cible Pilotage d'une éventuelle migration jusqu'à la mise en production 4. Leadership & transmission Définition et application des standards techniques Mentorat des équipes Dev & Ops Formation d'une dizaine de collaborateurs Accompagnement des équipes vers des compétences Data Engineering / DataOps

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un AI Data Engineer, pour rejoindre une filière dédiée au reporting réglementaire sur les transactions de marché. Vous contribuez à faire entrer l'IA agentique dans des processus opérationnels et réglementaires, dans un cadre exigeant. Vos missions : - Participer à l'adoption d'une approche Spec Driven Development (conception specification-first) et maintenir le harness de build & delivery des équipes de développement. - Concevoir et déployer des agents IA, en workflows autonomes et multi-agents, pour des cas d'usage opérationnels et réglementaires. - Construire et maintenir des jeux de données d'évaluation pour mesurer la qualité des agents et des modèles. - Mettre en place des architectures RAG qui ancrent les agents dans des bases de connaissance réglementaires. - Implémenter des mécanismes de gouvernance des données pour une IA responsable. - Travailler avec les experts métier pour aligner les capacités IA avec leurs besoins. Des déplacements ponctuels sont à prévoir pour rencontrer les équipes opérationnelles. Ref : O-UZQCA

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Business Intelligence, nous recherchons un Data Scientist confirmé ou senior pour accompagner plusieurs projets autour de la prévision des ventes, de la segmentation client, du CRM, de la performance commerciale et du marketing. Vous intégrerez directement une équipe BI composée principalement de Business Analysts et travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Data/IT, CRM, Digital, Opérations, Finance et Marketing. L'objectif de la mission est de développer des modèles Data Science à forte valeur métier, de les industrialiser et de transmettre les bonnes pratiques aux équipes internes. Vos missionsVous interviendrez de bout en bout sur les sujets Data Science : Cadrer les problématiques avec les équipes métier et identifier les cas d'usage pertinents. Explorer et analyser les données afin d'en évaluer la qualité, la disponibilité et la pertinence. Concevoir, entraîner et valider des modèles statistiques et Machine Learning. Reprendre et challenger des modèles existants afin de les fiabiliser et les améliorer. Développer des modèles de prévision des ventes et projections court terme. Construire des segmentation clients et produits à partir des comportements de consommation. Développer des typologies de restaurants et analyser les facteurs expliquant leur performance. Concevoir des approches de scoring et de prédiction du churn. Travailler sur des problématiques de RFM, recommandation et connaissance client. Contribuer à des approches de Marketing Mix Modeling. Préparer l'industrialisation des modèles avec les équipes Data/IT. Mettre en place une démarche reproductible : versioning, documentation, tests et suivi des performances. Présenter les résultats aux équipes métier de manière simple et actionnable. Accompagner et faire monter en compétence les Business Analysts sur les sujets Data Science

Localisation : Paris – Hybride. Démarrage : ASAP. Durée : 12 mois, avec une visibilité long terme. TJM : Selon profil et expérience. Astreintes : Oui, avec interventions possibles en heures non ouvrées (HNO). Contexte de la mission : Une entreprise de services IT recherche un Expert VMware / VMware Cloud Foundation (VCF) Senior pour accompagner l'évolution d'infrastructures virtualisées complexes au sein d'un environnement de production critique. Il recherche un expert technique confirmé, capable d'intervenir sur la conception, le déploiement, l'optimisation et le maintien en condition opérationnelle des plateformes VMware / VCF. Un profil très technique et opérationnel est attendu. Une expérience limitée en architecture n'est pas éliminatoire si l'expertise VMware est solide. Principales missions : - Participer à la conception et à l'évolution des architectures VMware / VCF. - Assurer l'expertise technique et le support N3. - Contribuer aux migrations, montées de version et évolutions des plateformes. - Optimiser les performances, la capacité et la disponibilité des infrastructures. - Automatiser et industrialiser les opérations. - Collaborer avec les équipes systèmes, réseaux, stockage et DevOps. - Participer aux astreintes et interventions HNO. Hashtags : #VMware #VCF #VMwareCloudFoundation #Virtualisation #Infrastructure #ArchitectureIT #Freelance #ITJobs

Dans le cadre du projet Matching 3D, le Forem recherche un(e) consultant(e) Data Scientist / AI Engineer afin de poursuivre le développement de son moteur de matching M3D. Cette solution vise à mettre en relation les profils des chercheurs d'emploi avec les offres d'emploi et les offres de formation, puis à exposer ces services au sein du Dossier Unique basé sur Microsoft Dynamics. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l'évolution du moteur M3D et de ses pipelines de données : ingestion des profils, offres d'emploi et offres de formation dans Microsoft Fabric, indexation et recherche sémantique avec Azure AI Search, mise en œuvre des mécanismes de matching flou, scoring et reranking, ainsi que hiérarchisation des recommandations. La mission couvre également le déploiement et l'activation des environnements Microsoft Azure, Microsoft Fabric et Azure AI Foundry, l'utilisation de Docker et Azure App Service, ainsi que la mise en place des chaînes CI/CD et des dispositifs de monitoring. Le consultant participera à l'exposition du moteur sous forme d'API et de connecteurs destinés au Dossier Unique et aux différents outils métiers. Une attention particulière sera portée à la qualité des données et à la validation du moteur : définition des jeux et protocoles de test, mesure de la pertinence des résultats, préparation des mises en production et collaboration étroite avec les équipes techniques et métiers du Forem. La mission comprend enfin le maintien en conditions opérationnelles, la documentation de la solution, le transfert de compétences vers les équipes internes et l'accompagnement de la trajectoire du moteur vers 2028, notamment dans le cadre du remplacement progressif des outils de matching existants BiMatch, C1C et ELISE.

Au sein du Pôle Infrastructure Technique de la DSI, la squad IA / MLOps assure l'industrialisation, le déploiement, la sécurisation et le maintien en condition opérationnelle des solutions d'Intelligence Artificielle (Machine Learning, Computer Vision, GenAI/LLM) sur des environnements multi-cloud (AWS, Azure et GCP). Pour accompagner les projets, il est recherché un Chef de projet Intégration, DevOps & ML Engineer expérimenté intervenant à l'interface entre les équipes Métier / Data Science et les équipes Infrastructure / Exploitation. Le prestataire formera un binôme technique avec une ingénieure ML/MLOps déjà en poste afin d'assurer la continuité de service et de faire évoluer deux volets de cas d'usage ML en production. Volet 1 : Cas d'usage ML sur AWS : traitement de données opérationnelles à grande échelle, EDA sur données industrielles bruitées, conception et maintien d'algorithmes de rapprochement / matching spatio-temporel, services serverless et génération documentaire ; environnement technique : Amazon SageMaker, Amazon Bedrock, Lambda, S3, Glue, Kinesis/Firehose, Athena, Comprehend/Textract, boto3 ; socles data ELK et BigQuery ; IaC Terraform. Volet 2 : Cas d'usage MLOps sur Azure : industrialisation de modèles de bout en bout (versionning, pipelines d'entraînement, gate d'évaluation, registry, blue/green, monitoring de drift), déploiement multi-sites et optimisation incluant des modèles d'optimisation par renforcement (RL / SAC) ; environnement technique : Azure Machine Learning, Microsoft Fabric / OneLake, Azure DevOps, Azure AI, AKS, IaC Terraform / Bicep. Objectifs : concevoir et maintenir des architectures cloud hybrides AWS / Azure pour charges IA ; développer et fiabiliser pipelines CI/CD ML ; intégrer services cognitifs managés ; développer modules Terraform réutilisables ; accompagner la modernisation vers conteneurs et serverless ; assurer support N3 IA/Data et montée en compétence du Run ; auditer et optimiser les coûts Cloud IA, garantir sécurité et conformité des données. Livrables attendus : dossiers d'architecture de référence, modules Terraform versionnés, pipelines MLOps automatisés, audits FinOps IA, documentation d'exploitation et fiches de transfert vers le Run. Démarrage : ASAP. Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières