Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Pytorch

Contexte de la mission Au sein de l’équipe Recommandation, le candidat retenu jouera un rôle clé dans l’exploration et la mise en œuvre de nouveaux algorithmes visant à enrichir nos systèmes de recommandation, essentiels au bon fonctionnement de notre site. La mission consiste à concevoir, prototyper et valider des solutions innovantes reposant sur l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML), afin d’améliorer l’expérience utilisateur et de répondre aux enjeux métier liés à la personnalisation. Vos missions principales seront les suivantes : Veille et innovation autour des systèmes de recommandation : Suivre activement les dernières avancées en IA et ML (Deep Learning, apprentissage par renforcement, etc.). Identifier et évaluer les technologies en lien avec les cas d’usage, notamment en lien avec les Large Language Models (LLM) et l’IA générative, pour définir leur pertinence et leur potentiel d’intégration. Développement et expérimentation : Concevoir, réaliser et tester des Proof of Concept (PoC) et des Minimum Viable Products (MVP) performants et sécurisés, afin de valider la faisabilité technique des solutions envisagées. Cette étape inclut une approche itérative pour maximiser l’efficacité des prototypes. Analyse de données et modélisation : Explorer des jeux de données complexes pour identifier des patterns, insights et opportunités d’amélioration. Concevoir, entraîner et affiner des modèles d’IA adaptés aux cas d’usage métiers, afin d’optimiser la pertinence des recommandations générées. Travail en équipe et partage des connaissances : Collaborer étroitement avec les équipes métiers, les Product Owners et les équipes transverses (notamment AAAI). Comprendre leurs besoins, échanger sur les avancées techniques, et assurer une documentation claire et précise des choix et des résultats obtenus. Intégration et amélioration continue : Travailler avec l’équipe AI Capabilities pour l’intégration et le déploiement des solutions IA sur les plateformes existantes (ML Solution, GenAI Solution). Contribuer à l’évolution des systèmes en intégrant les retours d’expérience et en adaptant les modèles en continu pour garantir leur performance et leur adaptéibilité. Ce poste nécessite une forte capacité d’auto-apprentissage, un esprit d’innovation, ainsi qu’une aptitude à travailler en équipe dans un environnement dynamique et technologique en constante évolution.

Bonjour, Actuellement je suis a la recherche d'un profil , Développeur IA Python (AI-Native Developer) Profil recherché : Développeur Python expérimenté, expert en IA/ML et maîtrisant le vibe coding, capable de développer rapidement des solutions innovantes avec assistance IA tout en garantissant la qualité et la maintenabilité du code. Compétences requises Hard Skills : • 5 ans d'expérience minimum en développement Python avec focus IA/ML • Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) • Expertise en frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain • Expérience confirmée avec les LLMs (fine-tuning, prompt engineering, RAG, agents) • Maîtrise des plateformes Cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) • Connaissance des technologies MLOps et pipelines CI/CD pour modèles IA • Compétences en data engineering (preprocessing, feature engineering, pipelines de données) • Maîtrise des bases de données (SQL, NoSQL, Vector DBs) • Expérience en développement d'APIs (FastAPI, Flask, REST) • Bonne connaissance de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) • Expertise en testing et qualité du code (pytest, unittest, code coverage) • Connaissance des outils de versioning (Git, GitLab/GitHub) • Un plus : Expérience en Computer Vision et/ou NLP Soft Skills : • Esprit critique développé face au code généré par IA • Capacité à décomposer des problèmes complexes et à formuler des prompts efficaces • Curiosité intellectuelle et veille technologique active sur l'IA • Pragmatisme : équilibre entre vitesse de développement et qualité • Rigueur dans la validation et l'optimisation du code • Autonomie et force de proposition • Excellent relationnel et capacité à travailler en équipe • Esprit agile et adaptatif • Capacité à partager ses connaissances et best practices Résultats attendus (Livrables) • Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists • Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers • Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) • Utilisation experte du vibe coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité • Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) • Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) • Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) • Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) • Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA • Partage des best practices de vibe coding avec l'équipe Un anglais courant!

Dans ce cadre de projets chez nos clients grands compte, nous recherchons un Développeur IA pour concevoir, intégrer et industrialiser des modèles d’intelligence artificielle. Vous participez au développement des solutions intégrant des technologies d’intelligence artificielle pour automatiser des processus métier et créer de nouveaux produits numériques. Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des solutions IA : conception, développement, intégration et optimisation. Vous aurez pour missions : Concevoir et développer des solutions basées sur l’intelligence artificielle Intégrer des modèles de machine learning et LLM dans des applications Développer des API et services backend pour exposer les fonctionnalités IA Participer à la mise en production et à l’industrialisation des modèles Optimiser les performances des pipelines data et des modèles Collaborer avec les data scientists, product owners et équipes produit Mettre en place des bonnes pratiques de MLOps et monitoring

Je recherche pour un de mes clients un Data Scientist Generative IA avec 4 jours TT sur 92 VOTRE MISSION** * Concevoir et industrialiser des solutions d’IA Générative (LLMs, Agents, RAG) répondant aux besoins des AI Catalysts, priorisés par le PO. * Intégrer les composants GenAI à l’écosystème existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry), tout en respectant les normes de sécurité et de coûts. * Définir et implémenter les architectures techniques : choix de modèles, orchestration d’agents, conception RAG, gestion des sessions. * Développer et maintenir le code (principalement Python) et les briques réutilisables (librairies de prompts, agents). * Industrialiser le déploiement : conteneurisation (Docker), Kubernetes, CI/CD, Infrastructure as Code (Terraform), et monitoring. * Mettre en œuvre des pratiques MLOps : suivi des expériences, versioning de modèles, tests de régression, validations en pré-prod. * Assurer la qualité et l’observabilité : métriques de performance, tests adversariaux, suivi des dégradations en production. * Collaborer avec le PO, le Software Engineer, les AI Catalysts et la DSI pour garantir la sécurité et l’adoption des solutions. * Contribuer à la documentation, aux templates et à la formation des équipes internes. *VOTRE PROFIL * Bac +3 à Bac +5 en informatique, data science ou équivalent. * 3 à 5 ans d’expérience en développement d’applications utilisant l’IA, avec un accent sur l’IA Générative (Agents, RAG, LLMs). * Maîtrise de Python et des bibliothèques ML/IA (PyTorch, Transformers). * Connaissances des frameworks GenAI : LangChain, LangGraph, LangFuse, et des moteurs de recherche sémantique (Qdrant, Milvus). * Compétences en architecture cloud Azure (AI Foundry, AKS, WebApp) et en conteneurisation/orchestration (Docker, Kubernetes). * Familiarité avec CI/CD et Infrastructure as Code (Terraform). * Sensibilité aux enjeux de cybersécurité et de conformité. * Rigueur dans l’ingénierie logicielle : tests, documentation et automatisation des pipelines. * Capacité à travailler en équipe et à vulgariser les concepts techniques. * Anglais professionnel (lu/écrit) ; français courant indispensable. Définition du profil DATA SCIENTIST: - En charge du développement d'algorithmes (Machine Learning et Intelligence Artificielle) pour créer de la valeur métier à partir de données (structurées, non structurées, vidéos, images, etc.). - Doit comprendre les demandes de l'entreprise et les challenger pour fournir la meilleure réponse possible. - Apporte un support à la décision sur d'éventuelles innovations, l'amélioration des performances et décisions relatives au service client. - Industrialise les projets de Data Science avec les Data Engineers. - Maintient et documente les algorithmes industrialisés (selon les rôles et les responsabilités définis par le projet).

Contexte Dans le cadre du renforcement de ses équipes Data, notre client recherche un Data Scientist senior spécialisé en Deep Learning et NLP , avec une expérience significative dans le secteur retail . Mission longue durée : 12 mois renouvelables . Missions Concevoir, développer et optimiser des modèles de Deep Learning (PyTorch) appliqués à des cas d’usage retail Travailler sur des problématiques avancées de : Learning to Rank (LTR) Ranking / systèmes de recommandation Génération d’embeddings Fine-tuner et adapter des modèles existants : LLM (Large Language Models) autres modèles NLP Explorer, analyser et valoriser des données complexes pour améliorer la performance des modèles Réaliser des PoC / MVP pour valider les approches techniques Participer à l’industrialisation et à l’amélioration continue des modèles Collaborer avec les équipes métiers et techniques (Data, Produit, IT) Environnement technique Python (expert) Machine Learning / Deep Learning PyTorch NLP / LLM Google Cloud Platform (GCP) Soft skills Esprit analytique et orienté résultats Capacité à travailler en équipe transverse Autonomie et capacité à proposer des solutions Bonne communication

Objet : Appel d'offres pour un(e) Data Scientist spécialisé(e) en Computer Vision - Alsace Notre entreprise, leader dans l'accompagnement à l'aménagement intérieur, souhaite renforcer ses capacités en intégrant des solutions basées sur l'intelligence artificielle et la vision par ordinateur. Afin de soutenir notre croissance, nous lançons un appel d'offres pour le recrutement d’un(e) Data Scientist spécialisé(e) en Computer Vision, ayant une expérience minimale de 2 ans. Contexte de la mission : Nous exploitons la donnée et les technologies d’intelligence artificielle pour révolutionner la manière dont nos équipes commerciales identifient les besoins clients, ainsi que la représentation et la configuration en temps réel de scènes d’ameublement. La personne recrutée jouera un rôle clé dans le développement et la déploiement de modèles de vision par ordinateur destinés à analyser des images et en extraire des insights opérationnels pertinents. Localisation : Alsace Vos missions principales : Développement de modèles de Computer Vision : Concevoir et entraîner des modèles capables d’identifier les objets, leurs fonctions et contenus à partir d’images. Support aux équipes commerciales : Accompagner les équipes dans l’exploitation des outils d’analyse visuelle, y compris la classification et l’interprétation des images. Déploiement et maintenance : Implémenter et assurer la maintenance des solutions de traitement d’images en production, en utilisant notamment Google Cloud Platform (GCP) et Vertex AI. Conception de pipelines : Développer des pipelines et des algorithmes permettant la visualisation en temps réel des scènes d’ameublement, facilitant ainsi la prise de décisions commerciales. Collaboration métier : Travailler étroitement avec les équipes métier pour traduire les enjeux business en solutions techniques concrètes, assurer leur déploiement efficace et leur adoption opérationnelle. Veille technologique : Maintenir une expertise à jour en matière de vision par ordinateur afin d’intégrer les dernières innovations dans nos solutions.

🎯 Objectif global Concevoir et développer de nouveaux algorithmes de Machine Learning afin d’enrichir et d’améliorer un système de recommandation à fort impact business. 📦 Livrables attendus Développement d’algorithmes ML opérationnels Prototypes (PoC / MVP) validés techniquement Documentation technique associée Mécanismes d’explicabilité des modèles Recommandations d’optimisation et d’industrialisation 🚧 Contraintes du projet Forte exigence de performance et de robustesse Nécessité d’explicabilité des algorithmes Intégration dans un écosystème data existant Collaboration transverse avec équipes produit et techniques 🧠 Missions principales1. Veille & Innovation Suivre les avancées en IA/ML (Deep Learning, Reinforcement Learning, LLM, IA générative) Identifier les technologies pertinentes pour les cas d’usage recommandation Proposer des approches innovantes adaptées aux enjeux métier 2. Conception & Expérimentation Concevoir des Proof of Concept (PoC) Développer des MVP robustes Tester et comparer différentes approches algorithmiques 3. Analyse de données & Modélisation Explorer et analyser des datasets complexes Identifier patterns et signaux exploitables Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de recommandation 4. Explicabilité & Qualité Mettre en place des mécanismes d’interprétabilité Garantir la compréhension des résultats par les parties prenantes Documenter les choix techniques et les performances 5. Collaboration & Intégration Travailler en lien étroit avec Product Owners et équipes data Participer à l’intégration des modèles dans les plateformes existantes Contribuer à l’amélioration continue des solutions IA 🌍 Langues Français courant – Impératif Anglais professionnel – Secondaire

Description détaillée : VOTRE MISSION Concevoir et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle générative (modèles de langage de grande taille, agents intelligents, RAG) en réponse aux besoins identifiés par la cellule AI Catalysts, priorisés par le Product Owner (PO). Intégrer ces composants GenAI au sein de l’écosystème existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry), tout en respectant les normes de sécurité et de gestion des coûts. Définir et mettre en œuvre les architectures techniques appropriées : sélection des modèles, orchestration des agents, conception des systèmes RAG, gestion des sessions utilisateur. Développer et maintenir le code, principalement en Python, ainsi que les composants réutilisables tels que les librairies de prompts et d’agents. Industrialiser le déploiement des solutions via la conteneurisation (Docker), l’orchestration Kubernetes, les pipelines CI/CD, l’Infrastructure as Code (Terraform), et assurer le suivi opérationnel (monitoring). Appliquer les bonnes pratiques MLOps : suivi des expérimentations, versioning des modèles, tests de régression, validations en environnement pré-production. S’assurer de la qualité, de la performance et de l’observabilité des solutions : mise en place de métriques, tests adversariaux, surveillance des dégradations en production. Collaborer étroitement avec le Product Owner, les ingénieurs logiciels, les AI Catalysts et la DSI afin d’assurer la sécurité et l’adoption des solutions proposées. Participer à la documentation, à la création de templates, ainsi qu’à la formation des équipes internes. Profil recherché : Data Scientist Responsable du développement d’algorithmes en Machine Learning et Intelligence Artificielle, visant à générer de la valeur métier à partir de données (structures, non structurées, vidéos, images, etc.). Capable de comprendre et d’interroger les demandes de l’entreprise pour fournir des solutions optimales. Apporte un support stratégique à la décision, notamment en proposant des innovations, en améliorant les performances et en optimisant le service client. Participe à l’industrialisation des projets de Data Science en collaboration avec les Data Engineers. Assure la maintenance et la documentation des algorithmes industrialisés, conformément aux rôles et responsabilités définis par le projet. Localisation : Paris – Niveau avancé (minimum 9 ans d’expérience dans le domaine) Ce descriptif ne doit pas dépasser 3000 caractères, intégrant l’ensemble des éléments en HTML pour garantir une mise en forme claire et professionnelle.

Concevoir et développer des AI agents (LangChain, LangGraph, LangFlow ou équivalent) Mettre en œuvre des solutions basées sur LLMs et RAG Concevoir des architectures scalables (évaluation, monitoring, testing, déploiement) Participer au cycle complet : design, MVP, itérations et industrialisation Mettre en place des frameworks réutilisables pour accélérer les développements Assurer une veille active sur les nouvelles approches IA Environnement technique Python, PyTorch / TensorFlow, Spark, Databricks, AWS, SQL, Airflow, Delta Lake

Au sein d'un acteur à la pointe de l'innovation dans le secteur des médias de détail, en tant que plateforme SaaS pionnière. Votre mission 👇 Vous intégrerez la nouvelle équipe data basée à Paris et serez chargé(e) de concevoir les premiers algorithmes d'apprentissage profond qui rendront les produits plus intelligents. La plateforme traite des milliards de logs par jour et alimente un data mart partagé entre toutes les équipes. Les produits de données sont déployés sur un cluster Kubernetes qui orchestre les tâches Python, en collaboration avec un cluster ClickHouse. Vous aurez l'opportunité de travailler en partant de zéro, sans contraintes ni dépendances vis-à-vis des systèmes existants, dans un environnement dynamique et ouvert où votre contribution sera significative. Vous collaborerez avec un ingénieur de données déterminé à développer les outils et solutions nécessaires au fonctionnement de nos algorithmes. Ce que vous ferez ✏️ Mettre en place les premiers composants d'apprentissage automatique et statistiques de la plateforme de science des données Traduire les problèmes commerciaux et les besoins en fonctionnalités en problèmes d'apprentissage automatique Ont un impact important sur la mise en œuvre des modèles ainsi que sur leur déploiement. Mettre en place des pipelines de formation continus Déployer et surveiller les modèles et mettre en œuvre les bonnes pratiques en matière d'apprentissage automatique

Contexte L'équipe détecteur travaille sur des algorithmes de détection d'objets sur des images satellites. Pour produire les détecteurs, l'équipe s'appuie sur une stack d'outils internes permettant l'industrialisation du travail des Deep Learning Scientist. La stack se divise en : Une stack d'outils génériques (AI Platform) servant toutes nos lignes de produit, développée par l'équipe AI engineering. Une stack d'outils spécifiques à la ligne de produit IMINT, développée par l'équipe AI IMINT elle-même. La personne travaillera en binôme avec un MLEng de l'équipe.

Mission AI Engineering (expertise avancée en IA traditionnelle et Gen IA), pour l'accompagnement de nos équipes IT dans la conception, le développement et l'intégration de nos cas d'usages IA en production. Mise à l'échelle des modèles développés, en garantissant leur performance, leur sécurité et leur monitoring dans l'environnement de production. Responsabilités Analyse en profondeur des besoins métier pour concevoir des solutions d'IA sur mesure, performantes, évolutives et économiquement viables. Interaction avec les équipes IT et Opérations pour l'intégration et la maintenance des modèles. Instauration d'une culture de partage de connaissances en IA au sein de l'IT, en organisant des ateliers, des formations et des sessions de mentorat pour faire monter en compétence les équipes. Évaluation régulièrement les solutions d'IA déployées pour en mesurer l'impact, proposer des améliorations continues et assurer une gestion rigoureuse des coûts associés. Support technique et recommandations stratégiques aux équipes projets, tout en veillant à l'optimisation des coûts et à l'efficience des ressources déployées. Garantie de la conformité aux standards de sécurité et aux bonnes pratiques de développement. Compétences techniques Expertise en apprentissage automatique & profond (Machine Learning, Deep Learning...), en traitement du langage naturel (NLP, LLM, Transformers, …), et sur les domaines/technologies pertinents de la Gen IA (RAG, Agent IA, parseur des documents, évaluation et monitoring, etc…) Maîtrise des langages de programmation (e.g. Python...) et des frameworks d'IA (TensorFlow, PyTorch...) et de GenIA (LangChain, LangGraph…) Outils de gestion de données et de modélisation (SQL, NoSQL, Hadoop, Spark, etc.), ainsi que la capacité à développer et à déployer des solutions d'IA dans des environnements de production à grande échelle. Pratiques pour le déploiement comme le MLOPS/GenIA OPS, pour la surveillance et la maintenance des systèmes d'IA en production, garantissant ainsi une transition fluide et efficace du développement à la production. Principes de l'ingénierie logicielle, y compris le développement agile, l'intégration continue et le déploiement continu (CI/CD). Environnements cloud (IBM en particulier) Autres compétences Métier d'Asset Management Aptitude à communiquer des concepts techniques complexes de manière claire et pédagogique, facilitant ainsi le transfert de connaissances. Résolution de problèmes complexes.