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Le Data Engineer aura pour mission principale d’interagir avec les parties prenantes pour capturer les besoins en données, extraire les data dumps, configurer des Vector Databases (VDBs) et développer/configurer une compétence RAG (Retrieval-Augmented Generation) afin d’améliorer la performance des solutions d’IA générative. Il sera en charge de tester les data pipelines pour garantir des processus efficaces en lien avec les besoins métiers et IA. Ses principales responsabilités incluent : Être le premier point de contact pour les utilisateurs internes concernant les besoins en données des applications d’IA générative Collaborer étroitement avec les Product Owners, développeurs et ingénieurs IA pour recueillir et documenter les besoins Capturer et documenter les besoins et lacunes de données et proposer des stratégies correctives Valider la qualité des données extraites (complétude, exactitude, pertinence) Configurer et optimiser l’utilisation de bases de données vectorielles pour l’accès rapide aux données Tester et ajuster les compétences RAG pour garantir la pertinence contextuelle des informations générées Effectuer des tests complets sur les pipelines de données, participer à l’évaluation de la performance des modèles IA

Smarteo recherche pour un de ses clients, Un Data Scientist ( Développement, Implémentation d'Algorithmes IA, Intégration Solutions IA ) sur Nantes Description: Nous client nous soumet une prestation de Data Scientist pour intervenir sur les domaines analyse de données, modélisation,Ia Gen prompting et ingénierie data. Au sein d'une équipe agile composée d'une douzaine de personnes le candidat contribuera à la conception et la réalisation de solutions IA. Activités : - Développement et Implémentation d'Algorithmes IA: Concevoir, développer et déployer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle. - Analyse de Données: Explorer et analyser les données pertinentes pour extraire des insights exploitables et améliorer les algorithmes existants. - Intégration des Solutions IA: Collaborer avec les équipes produits pour intégrer les solutions IA dans leurs produits et répondre à leurs besoins spécifiques. - Maintenance des Solutions en Production: Assurer le suivi et l'amélioration continue des solutions IA en production (RUN), incluant la gestion des incidents et la mise à jour des modèles. - Prototypageet Testing: Réaliser des prototypes de nouvelles solutions IA et conduire des tests pour valider leur utilité et leur performance. - Prompting: Réaliser des prompts robustes pour les différents cas d'usage Le candidat devra disposer des compétences adéquates pour réaliser les tâches en autonomie ce qui requiert une expérience Compétences Requises : - Analyse de Données: Expertise en techniques d?analyse et de visualisation de données. - Modélisation et Machine Learning: Compréhension avancée des algorithmes de machine learning et d'intelligence artificielle. - Prompting: Compétence dans la génération et l'optimisation de prompts pour améliorer l'interaction utilisateur et la pertinence des résultats. - Ingénierie Data: Connaissances en gestion de bases de données et manipulation de données en grande quantité. - Langages de Programmation: Maîtrise des langages comme Python, SQL, et des outils comme TensorFlow, PyTorch. - DevOps: Compréhension des pratiques DevOps, incluant l'intégration et la déploiement continu (CI/CD). Machine Learning Operations (ML Ops), Google TensorFlow, Python, SQL, PyTorch,

CONTEXTE EXPERIENCE : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Machine Learning Engineer Spécialités technologiques: Cloud, Machine learning, Big Data, Simulation Deep learning Description et livrables de la prestation Notre client, dans le secteur de l’assurance, est à la recherche d’un Machine Learning Engineer Lead Expert pour un projet de recherche appliquée sur les événements climatiques extrêmes à l’aide de modèles d’IA. Les équipes travaillent sur des simulations météo afin d’identifier les risques de catastrophes, avec pour objectif de développer et d’entraîner des modèles de Machine Learning dédiés. Il s’agit de gestion de big data sur de très gros modèles, avec un code intégralement en Python. La maîtrise du cloud AWS et des environnements on-premise est indispensable. - Permettre à l’équipe R&D de développer et d’évaluer des modèles en fournissant et en gérant du code et des données de qualité. - Refactoriser, structurer et documenter la bibliothèque existante en Python pour les simulations, l’inférence de modèles et l’analyse. - Développer des pipelines robustes pour la simulation, la détection d’événements extrêmes, l’entraînement et l’évaluation des modèles (y compris sur GPU). L’accent sera mis sur le développement logiciel (les modèles seront fournis par l’équipe). - Mettre en œuvre et appliquer les meilleures pratiques de développement logiciel scientifique (tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité). - Optimiser l’utilisation d’un serveur (multi-)GPU pour les simulations et entraînements IA à grande échelle (I/O, planification, parallélisme). - Former et accompagner l’équipe sur les bonnes pratiques de développement scientifique et d’utilisation des GPU. Expertise souhaitée Obligatoires : - Python avancé et meilleures pratiques de développement logiciel - Pipelines scientifiques : orchestration, traitement en lots, suivi d’expérimentations - Outils : Git, Docker - Cloud AWS et environnements on-premise Souhaitées : - Gestion de données climatiques ou géospatiales : xarray, Zarr, S3 - Deep learning sur GPU : PyTorch, entraînement multi-GPU, optimisation des performances - Ingénierie logicielle scientifique, MLOps ou infrastructures de données en environnement R&D - Expérience avérée en collaboration sur des bases de code robustes, performantes et scalables - Familiarité ou fort intérêt pour les sciences du climat, la simulation ou la modélisation physique est un plus - Solides compétences en transmission de connaissances et en communication - Exigence élevée en termes de qualité et de clarté du code

Vous êtes passionné(e) par l’innovation et les défis techniques ? Vous avez une solide expérience en Machine Learning et en industrialisation de modèles ? Cette opportunité est faite pour vous ! 🔍 Vos missions : ✅ Concevoir, entraîner et déployer des modèles d’IA performants ✅ Optimiser leur intégration dans nos systèmes ✅ Développer des solutions scalables en Python ✅ Assurer la mise en production et le déploiement ✅ Collaborer avec les équipes Data Science et développement En termes de compétences, sont notamment attendus une maîtrise de : Infrastructure cloud Produits Docker Python et des librairies Machine et Deep Learning (Pytorch, TensorFlow, Fastai, ...) FastAPI Grands Modèles de Langage (LLM) Expérience en création d'outils IA

Description: Prestation de Data Scientist en 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 : - Expérience solide 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 serait appréciée : 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

Au sein de l’équipe Digital Data , vous contribuerez en mettant la donnée et l’IA au service de la performance opérationnelle et de l’expérience client. Localisation : Lille ou Paris (hybride possible) Langue : Anglais requis (communication quotidienne dans un contexte international) Démarrage : dès que possible Type de mission : longue durée / temps plein Vos missions En tant que Senior Machine Learning Engineer , vous serez en première ligne pour concevoir, construire et déployer des produits IA de nouvelle génération pour les magasins Decathlon à l’échelle mondiale. Vous interviendrez notamment sur des problématiques de vision par ordinateur, LLMs, prévisions et détection d’anomalies . Responsabilités principales : Concevoir, développer et déployer des modèles ML de bout en bout (MVP et production). Piloter des projets en Computer Vision, LLM, séries temporelles, détection d’anomalies . Collaborer avec les Product Managers, ingénieurs et experts métier pour transformer les besoins en solutions IA robustes et scalables. Travailler sur des jeux de données massifs , en garantissant la qualité, le prétraitement et le feature engineering. Optimiser la performance des modèles et les déployer en production selon les bonnes pratiques MLOps . Explorer et tester de nouveaux algorithmes et outils du monde IA/ML. Encadrer et accompagner des profils plus juniors (Data Scientists / AI Engineers).