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Permettre à des chercheurs de tester, entraîner et industrialiser rapidement des modèles de machine learning à grande échelle, dans un environnement hybride : neocloud pour la recherche AWS (MLOps / prod) Gérer des entraînements de modèles à grande échelle (GPU / distribué) Assurer la reproductibilité des expériences Optimiser les ressources (GPU, compute) Créer des outils internes pour la recherche ML Faire le lien entre recherche académique ↔ production industrielle Avoir déjà travaillé : soit dans une boîte très technique (type scale-up / deeptech) soit dans un environnement de recherche / labo Parler Anglais

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un ML Engineer spécialisé en modèles LLM multimodaux et fine-tuning pour l'audiovisuel Nous étudions - prioritairement - les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour en français Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d'indiquer la référence MLE/5344-6 dans l'objet de votre message Contexte de la prestation La prestation s'inscrit chez un grand compte du secteur des médias et de l'audiovisuel, engagé dans la plateformisation de son offre numérique et le développement de ses usages data et IA. Le besoin porte sur l'adaptation et le fine-tuning de modèles open-source multimodaux pour des cas d'usage audiovisuels, leur industrialisation et leur mise en production, ainsi que leur intégration dans l'écosystème média existant. Activités principales Identifier, adapter et fine-tuner des modèles open-source (vision, audio, parole, texte) pour des cas d'usage audiovisuels spécifiques. Implémenter des stratégies avancées d'interaction et d'optimisation (prompt-engineering, RAG (Retrieval-Augmented Generation), LoRA/distillation, quantization, pruning) pour maximiser précision, latence et pertinence éditoriale. Architecturer des pipelines multimodaux end-to-end fusionnant vidéo, audio, images et texte pour enrichir les métadonnées, optimiser l'indexation et automatiser les workflows de production. Établir des métriques d'évaluation, benchmarker et itérer sur les systèmes d'IA via des KPIs techniques et business clairement définis. Concevoir et déployer des solutions multimodales cross-data et cross-modality pour étendre les capacités prédictives et génératives des modèles. Administrer et optimiser l'infrastructure technique nécessaire au déploiement, monitoring et ajustement des modèles en production (clusters GPU/TPU, gateway d'inférence, scaling policies). Orchestrer l'intégration des services IA dans l'écosystème média existant (MAM/PAM, NRCS, chaînes de transcription, pipelines de distribution, systèmes d'information logiciels SI) en collaboration avec product owners et tech leads. Structurer, enrichir et valider les datasets audiovisuels en garantissant leur alignement avec les exigences éditoriales, culturelles et éthiques. Instrumenter, mesurer et raffiner les modèles en conditions opérationnelles (accuracy, fairness, explainability, pertinence culturelle, empreinte carbone). Coordonner avec les équipes pluridisciplinaires l'alignement des solutions IA avec les objectifs stratégiques et le cadre réglementaire (RGPD, AI Act). Élaborer et maintenir une documentation technique exhaustive assurant la transmissibilité des connaissances.

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Data Scientist spécialisé en Machine Learning et Deep Learning Nous étudions - prioritairement - les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour en français Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d'indiquer la référence DSC/5344-5 dans l'objet de votre message Contexte de la prestation La prestation s'inscrit chez un grand compte du secteur des médias et de l'audiovisuel, engagé dans la plateformisation de son offre numérique et le développement de ses usages data et IA. Le besoin porte sur le développement de modèles prédictifs, descriptifs et prescriptifs, et la mise en production d'algorithmes d'IA adaptés aux besoins métier. Activités principales Analyser et exploiter des données structurées et non structurées pour développer des modèles prédictifs, descriptifs et prescriptifs. Créer et optimiser des algorithmes d'IA adaptés aux besoins business (recommandation, classification, segmentation, génération, analyse multimodale). Collaborer avec les équipes techniques et métier pour intégrer des approches innovantes combinant plusieurs techniques d'IA. Transformer les solutions d'IA en services et API puissants, évolutifs et maintenables. Garantir la conformité aux réglementations de protection des données et liées à l'IA (RGPD, Règlement sur l'IA) et intégrer les principes d'équité, d'explicabilité et d'IA éthique tout au long du cycle de vie du modèle. Surveiller les performances du modèle, la dérive et la qualité des données en production, réentraîner et mettre à jour les modèles de manière itérative selon les besoins.

Tu rejoins une équipe pluridisciplinaire. En tant que ML Engineer, tu interviens sur l'ensemble du cycle de vie des features ML — de l'idée à la mise en production — en collaboration étroite avec les équipes back-end, front-end et produit. Parmi les sujets sur lesquels tu pourras contribuer : personnalisation des résultats de recherche (nouveaux signaux, nouvelles architectures de modèles, A/B tests), refonte du système d'auto-complétion, amélioration des pipelines ML (automatisation, monitoring, observabilité), ou encore exploration proactive de nouvelles approches ML pour résoudre des problèmes utilisateurs concrets. Le poste est volontairement équilibré entre modélisation et industrialisation , dans un stack moderne : Python, PyTorch, TensorFlow, MLflow, Kubeflow, Airflow, KServe, AWS, FastAPI, Kubernetes.

Nous recherchons un Senior AI Engineer pour rejoindre une équipe d'ingénieurs spécialisés dans le développement et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle en production. Vous interviendrez sur des projets variés dans des secteurs tels que la santé, la finance, l'industrie, l'énergie ou encore les plateformes numériques. L'environnement est particulièrement adapté aux profils recherchant de la diversité technique : plusieurs projets en parallèle, forte autonomie et contact direct avec les clients. Missions Concevoir et développer des solutions IA de bout en bout Participer aux phases de cadrage et d'analyse des besoins Concevoir et implémenter des systèmes RAG, agents IA et applications basées sur les LLM Développer des applications Python robustes et maintenables Déployer les solutions en environnement Cloud Concevoir les architectures techniques et les pipelines de déploiement Participer aux choix d'architecture et aux bonnes pratiques d'ingénierie Collaborer directement avec les clients et les équipes métier Participer ponctuellement à des workshops techniques et hackathons chez les clients Environnement techniqueIA & Data Python LLMs OpenAI Anthropic LangChain LlamaIndex RAG PyTorch TensorFlow Cloud & DevOps AWS GCP Docker Kubernetes CI/CD Infrastructure as Code Data Pandas Polars Vector Databases