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En partenariat avec un leader des logiciels informatiques, je suis à la recherche de 2 Data Scientists seniors pour un contrat à long terme, se concentrant sur l’implémentation d’algorithmes utilisant des techniques diverses et variées (Deep Learning, NLP, Image Processing, Heuristics, LLM, etc.). Rôle : Data Scientist Senior Lieu : Paris Durée du contrat : Long terme Travail à distance - Visites occasionnelles au bureau de Paris/Bordeaux Date de début : ASAP Le rôle : Responsable de l’analyse et de la préparation des algorithmes de prototypes de données Travailler de manière transversale avec les autres ingénieurs de données et les équipes de développement pour mettre les algorithmes en production. Contribuer à la création de tableaux de bord pour le suivi et l’illustration des algorithmes. Présentations hebdomadaires des résultats Affiner les cas d’utilisation, l’expérience utilisateur et les méthodes d’intégration. Le candidat idéal : 6+ ans d’expérience professionnelle en tant que Data Scientist avec une expérience prouvée en Machine Learning Expérience confirmée dans la mise en production d’algorithmes de Machine Learning Expertise dans les algorithmes de Deep Learning et les architectures de pointe (par exemple Transformers) Maîtrise des langages de script - Python, Tensorflow/PyTorch Expérience avec Spark développement

Un grand groupe est à la recherche d'un Data Scientsit senior pour participer à un projet de computer vision. Pour ce projet, il recherche un.e data scientist senior qui rejoindra une équipe agile constituée d’un.e PO, de data scientists et 2 data engineers. Il pourra également participer aux échanges réguliers avec la communauté d’une quarantaine d'ingénieurs (data scientists, engineers, devops) : présentations, partage de retours de conférences, débats sur les problématiques ML, de développement logiciel, ...

Au sein d'un client du domaine bancaire, vous intervenez au sein de la DSI en qualité de Référent technique MLOps. Dans ce cadre, votre quotidien s'articule autour des missions suivantes : mettre en place l'outillage Datascience et MLOPS et identifier les patterns pour un usage global évaluer et adpoter de nouvelles technologies et méthodologie pour améliorer les processus MLOps et l'efficacité de l'équipe Diriger l'élaboration et la mise en oeuvre de pipelineSuperviser et encadrer une équipe technique, en fournissant une orientation technique, en fixant des objectifs et en assurant la montée en compétence des équipes interne Participer à l'exploration continue (étude d'opportunité, cadrage) et aider à estimer l'effort et la valeur délivrée par les choix de designs éligibles pour favoriser la priorisation par le Product Owner et le Pôle Utilisateur (évolutivité, testabilité, déployabilité...) Collaborer avec les parties prenantes internes pour comprendre les besoins métier et fournir des solutions ML efficaces et évolutives Décliner le cadre d’Architecture d’Entreprise(processus, normes, patterns …) et contribuer à son évolution Faciliter la prise de décision de manière collaborative sur la meilleure architecture (conformité, sécurité, risques...), avec un juste équilibre entre le respect de la cible d'entreprise et la réponse pragmatique au besoin Maitrise les objectifs visés par le cadre d'Architecture d’Entreprise et décrit des solutions qui s'y conforment et sont implémentables sous forme incrémentale dans les sprints Suivre et facilite la visibilité de la conformité des solutions de son périmètre par rapport à la stratégie d'entreprise Responsable de la documentation produit(s) en veillant à sa pertinence, fiabilité et sa cohérence avec les cadres de référence de l'architecture (processus, guides, patterns...).s / solutions MLOps pour l'entrainement, le déploiement et la surveillance des modèles ML

• Mettre en place l’outillage Datascience et MLOPS et identifier les patterns et normes pour un usage par 40 caisses régionales • Évaluer et adopter de nouvelles technologies et méthodologies pour améliorer les processus MLOps et l'efficacité de l'équipe • Diriger l'élaboration et la mise en œuvre des pipelines / solutions MLOps pour l'entraînement, le déploiement et la surveillance des modèles ML • Superviser et encadrer une équipe technique, en fournissant une orientation technique, en fixant des objectifs et en assurant la montée en compétence des équipes internes • Participer à l'exploration continue (étude d'opportunité, cadrage) et aider à estimer l'effort et la valeur délivrée par les choix de designs éligibles pour favoriser la priorisation par le Product Owner et le Pôle Utilisateur (évolutivité, testabilité, déployabilité...) • Collaborer avec les parties prenantes internes pour comprendre les besoins métier et fournir des solutions ML efficaces et évolutives • Décliner le cadre d’Architecture d’Entreprise(processus, normes, patterns …) et contribuer à son évolution • Faciliter la prise de décision de manière collaborative sur la meilleure architecture (conformité, sécurité, risques...), avec un juste équilibre entre le respect de la cible d'entreprise et la réponse pragmatique au besoin • Maitrise les objectifs visés par le cadre d'Architecture d’Entreprise et décrit des solutions qui s'y conforment et sont implémentables sous forme incrémentale dans les sprints • Suivre et facilite la visibilité de la conformité des solutions de son périmètre par rapport à la stratégie d'entreprise • Responsable de la documentation produit(s) en veillant à sa pertinence, fiabilité et sa cohérence avec les cadres de référence de l'architecture (processus, guides, patterns...).

Descriptif de mission : Rôle de Tech Lead pour l’équipe en place mais aussi de Développeur Relation avec les métiers pour le recueil de besoin (questionnement et approfondissement des cahiers des charges) Analyse et rédaction des spécifications techniques Modélisation de base de données Développement des projets en environnement full Microsoft : SQL Server, SSIS, cube SSAS sur Azure Cloud, PowerBI Animation de la communauté utilisateurs (formation, animation) Support Utilisateurs (outil de ticketing ServiceNow) Monitoring, résolution des bugs en production Mettre en place des bonnes pratiques (pour l’équipe de Développement + pour les utilisateurs finaux) Force de proposition pour amélioration de la plateforme

Pour une de nos clients nous cherchons un tech Lead IAen freelance: 📍: Courbevoie 92400 ⚫️:️ Mission en freelance de 18 mois renouvelable (mission longue) ⚪️:️ Minimum 8 ans d’xp ⚫️: Anglais professionnel -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Responsabilités clés : Leadership technique : Fournir des orientations techniques et un leadership à l’équipe de développement, y compris aux architectes, ingénieurs et scientifiques des données, pour garantir la mise en œuvre réussie des solutions d’IA. Expertise en IA : Rester à jour sur les dernières avancées dans le domaine de l’IA et des techniques de modélisation générative, y compris, mais sans s’y limiter, les réseaux neuronaux profonds, les LLMs et les Transformers, et les appliquer efficacement pour résoudre des problèmes du monde réel. Architecture logicielle : Définir l’architecture et la conception de systèmes logiciels évolutifs et efficaces pour prendre en charge la formation, les tests et le déploiement de modèles d’IA dans des environnements de production. Développement et mise en œuvre : Diriger les efforts de développement pour construire des composants logiciels robustes et fiables pour le retraitement des données, la formation des modèles, l’inférence et le post-traitement des sorties génératives. Collaboration en recherche : Collaborer avec des chercheurs et des scientifiques en IA pour traduire les résultats de recherche de pointe en solutions pratiques et relever les défis techniques rencontrés lors du cycle de développement. Optimisation des performances : Optimiser les performances et l’efficacité computationnelle des modèles d’IA pour répondre aux exigences strictes de latence et de débit pour les applications en temps réel. Assurance qualité : Établir les meilleures pratiques pour le test et la validation des systèmes d’IA, y compris les tests unitaires, les tests d’intégration et le benchmarking des performances, pour garantir la fiabilité et l’exactitude des prédictions des modèles. Collaboration interfonctionnelle : Travailler en étroite collaboration avec les chefs de produit, les concepteurs UX/UI et les experts du domaine pour comprendre les besoins des utilisateurs, prioriser les fonctionnalités et fournir des produits IA impactants répondant aux besoins des clients. Documentation et partage des connaissances : Documenter les conceptions techniques, les détails de mise en œuvre et les meilleures pratiques pour faciliter le partage des connaissances et garantir la maintenabilité et la scalabilité des systèmes d’IA au fil du temps. Amélioration continue : Promouvoir une culture d’amélioration continue en favorisant l’innovation, l’expérimentation et l’apprentissage au sein de l’équipe, et identifier les opportunités d’amélioration des processus et des flux de travail existants. Sécurité des solutions : Assurer la sécurité des solutions d’IA en collaboration avec les architectes d’entreprise.

Nous sommes à la recherche d’un ingénieur en informatique pour travailler sur un projet freelance axé sur les modèles d’apprentissage automatique. Rôle: Ingénieur Data ML Durée: 12 mois Lieu: Paris Travail Hybride Date de début : ASAP Vos responsabilités : - Développer et mettre en œuvre des modèles ML en utilisant des méthodes telles que l’apprentissage par renforcement et l’apprentissage profond pour résoudre des problèmes complexes. - Travailler avec d’autres ingénieurs de données et équipes scientifiques pour collecter, préparer et analyser les données nécessaires à la création de modèles efficaces. - Utiliser et améliorer les infrastructures cloud et les systèmes informatiques pour garantir que les modèles d’apprentissage automatique fonctionnent au mieux dans des scénarios réels. - Veiller à ce que des procédures de test et de validation soient mises en place afin d’évaluer la fiabilité et la qualité des modèles d’apprentissage automatique. - Maintenir les meilleures pratiques et les normes de développement au sein de l’équipe. Profil : - Expérience avérée dans des rôles de ML et grande compréhension des concepts, outils et frameworks de ML tels que TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, etc. - Maîtriser les outils d’industrialisation des pipelines de données tels que Docker, Kubernetes, Dataiku, Jenkins, etc. - Avoir de l’expérience avec les langages de programmation utilisés dans le domaine des données, tels que : Python, R, Scala, SQL, etc. - Avoir de l’expérience dans la conception et la mise en œuvre de pipelines de données. - Anglais et français courants Si le rôle peut être intéressant, discutons-en !

Notre consultant en recrutement sur les métiers de l'IT, Hugo DEROULLERS recherche un développeur PHP Symfony orienté IA pour l'un de ses partenaires, une agence digitale lilloise. Vous travaillerez sur des projets innovants à destination d'acteurs majeurs du Retail. Vos missions consisteront à : - Développer des applications web en utilisant le framework Symfony - Intégrer des modèles d'apprentissage automatique et de deep learning dans vos applications via des outils comme Pytorch ou Tensorflow. - Assurer la maintenance et l'évolution du code - Respecter les bonnes pratiques de développement Pour postuler : - Via cette annonce, - En contactant directement sur LinkedIn : Hugo DEROULLERS Toutes les candidatures seront traitées avec la plus grande confidentialité.

Nous renforçons nos équipes avec un Tech Lead MLOPS (H/F) pour une mission basée à Paris (12eme). Allez, on vous en dit plus... Nous recherchons aujourd'hui un Tech Lead MLOPS pour apporter son expertise et son feedback terrain pour faire évoluer l'offre MLOPS actuelle et contribuer à la faire connaître des équipes pour favoriser leur appropriation. Votre rôle, en quelques mots : définir les solutions techniques ; participer à la construction de la roadmap des offres MLOPS et l'évolution des produits en place ; être garant des solutions, de la conception technique, de la qualité fonctionnelle des développements (Homogénéise l'ensemble des développements..) et des livraisons ; être référent de l'équipe pour le design d'application en adressant toutes les thématiques requises (technologique, architecturale, applicative, fonctionnelle, urbanisme, performance, etc.) En tant que Lead Tech MLOps au sein de la DSI métier, vous intervenez dans différents domaines d'expertise : la Direction technique Décliner le cadre d'Architecture d'Entreprise (processus, normes, patterns ...) et contribuer à son évolution Évaluer et adopter de nouvelles technologies et méthodologies pour améliorer les processus MLOps et l'efficacité de l'équipe Mettre en place l'outillage Data Science et MLOPS et identifier les patterns et normes pour un usage par l'ensemble des acteurs métier Diriger l'élaboration et la mise en oeuvre des pipelines / solutions MLOps pour l'entraînement, le déploiement et la surveillance des modèles ML Maitrise les objectifs visés par le cadre d'Architecture d'Entreprise et décrit des solutions qui s'y conforment et sont implémentables sous forme incrémentale dans les sprints Suivre et facilite la visibilité de la conformité des solutions de son périmètre par rapport à la stratégie d'entreprise Et la gestion d'équipe / Collaboration : Superviser et encadrer une équipe technique, en fournissant une orientation technique, en fixant des objectifs et en assurant la montée en compétence des équipes internes Participer à l'exploration continue (étude d'opportunité, cadrage) et aider à estimer l'effort et la valeur délivrée par les choix de designs éligibles pour favoriser la priorisation par le Product Owner et le Pôle Utilisateur (évolutivité, testabilité, déployabilité...) Collaborer avec les parties prenantes internes pour comprendre les besoins métier et fournir des solutions ML efficaces et évolutives Faciliter la prise de décision de manière collaborative sur la meilleure architecture (conformité, sécurité, risques...), avec un juste équilibre entre le respect de la cible d'entreprise et la réponse pragmatique au besoinResponsable de la documentation produit(s) en veillant à sa pertinence, fiabilité et sa cohérence avec les cadres de référence de l'architecture (processus, guides, patterns...). Et si on parlait de vous... Maîtrise des frameworks ML (Tensorflow, PyTorch, MLFlow, Kubeflow, Airflow, Kubernetes, docker, ...)Maîtrise d'écosystème Data et la chaîne de valeur du traitement de la donnée : Hadoop ; Streaming : Kafka ; Search : ElasticSearch, logstash, Kibana ; DevOps : GitLab, Jenkins, NexusMaîtrise des principaux langages de développement (Bash, Python, Scala, SQL, ...)Compétences solides et maîtrise des concepts infra (système, réseaux, sécurité, stockage, supervision...)Connaissance des outils de versionning de modèles IAConnaissance des offres Cloud Datascience : AWS, GCP Vous avez la double casquette Data Scientist / DevOps. Vous avez de bonnes compétences en communication, management et en gestion de projet. Vous savez prendre part au développement de la vision produit en apportant une expertise et perspective technique. Enfin, vous savez être impliqué dans la phase de conception et être capable de valider techniquement la faisabilité. Information complémentaire : Langue de travail Français et Anglais (écrit et oral). Notre processus de recrutement : En 4 étapes ! Tout simplement 1. Dans un premier temps, vous échangerez avec l'un/e d'entre nous 2. Puis, nous aurons le plaisir de nous rencontrer lors d'un entretien sur site ou Teams 3. Pour finir, discutez métiers avec l'un de nos managers opérationnels 4. Bienvenue chez nous ! Scala Elasticsearch Kafka Logstash Kibana Hadoop Nexus Jenkins Kubernetes Docker GCP AWS Airflow Pytorch SQL Tensorflow Python MLFlow Kubeflow