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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...).

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 !