Almatek recherche pour l'un de ses clients, Un Data Scientist /ML Engineer confirmé a senior sur Grenoble. CONTEXTE Dans le cadre de l'évolution d'une plateforme de Machine Vision dédiée à l'analyse d'images industrielles, nous recherchons un Data Scientist / Machine Learning Engineer confirmé à senior. L'objectif est de moderniser l'architecture existante, d'améliorer les performances d'inférence, d'étendre la solution à de nouvelles typologies d'images et de renforcer l'autonomie des utilisateurs métiers. PRINCIPALES MISSIONS • Repenser et moderniser l'architecture d'inférence autour de PyTorch / TorchServe. • Faire évoluer les modèles de classification et de détection d'objets, notamment avec des architectures YOLO (You Only Look Once). • Étendre la solution à de nouvelles typologies et dimensions d'images. • Optimiser les performances d'inférence et identifier les goulots d'étranglement CPU / GPU / preprocessing. • Faire évoluer les mécanismes d'apprentissage pour en faciliter l'utilisation par les métiers. • Industrialiser les composants Data Science : qualité de code, tests, déploiement et documentation. • Accompagner l'intégration des modèles dans l'architecture applicative existante. PROFIL RECHERCHÉ Profil Data Scientist / ML Engineer / Computer Vision Engineer disposant d'une expérience significative en Machine / Deep Learning et en industrialisation de modèles, capable d'intervenir à la fois sur les modèles et sur leur industrialisation, avec un bon niveau d'autonomie. COMPÉTENCES CLÉS • Python. • PyTorch. • Computer Vision / Deep Learning. • CNN (réseaux de neurones convolutifs), classification d'images et détection d'objets. • YOLO. • Optimisation et déploiement de modèles sur environnements GPU. • Git, tests, refactoring. COMPÉTENCES APPRÉCIÉES • TorchServe ou autre solution de model serving. • PyTorch Lightning, DDP (Distributed Data Parallel). • Docker, CVAT, LitServe. Interne • MLOps. • Expérience en Machine Vision industrielle.
Dans le cadre d'un projet de traitement automatisé de documents, notre client recherche un ingénieur Computer Vision confirmé capable d'intervenir sur des problématiques de vision par ordinateur et de reconnaissance documentaire, en environnement sécurisé avec de fortes exigences de confidentialité, reproductibilité et traçabilité. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ Le prétraitement et l'analyse d'images : redressement, binarisation, recalage et alignement de documents ▪ La segmentation, détection et extraction de zones d'intérêt sur des documents ▪ La mise en œuvre de solutions de reconnaissance d'écriture manuscrite et imprimée (OCR / HTR) ▪ L'étude et l'exploitation de modèles Vision-Language (VLM) : prompting, évaluation et, selon les besoins, fine-tuning de modèles open-weight ▪ La conception de métriques d'évaluation adaptées, l'analyse des performances et la mise en place de scores de confiance ▪ L'automatisation des contrôles qualité et la comparaison des résultats avec les données de référence ▪ L'industrialisation des modèles en environnement conteneurisé sur infrastructures GPU
Dans le cadre de projets d'innovation technologique, notre client, un acteur majeur du secteur financier, recherche un Développeur Python expérimenté en intelligence artificielle et Machine Learning pour intégrer son équipe AI Factory / Innovation. Vous participerez au développement, à l'intégration et à l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle répondant à différents besoins métiers. Vos principales missions seront : Participer aux ateliers avec les équipes métiers, IT et Data Scientists afin de comprendre les besoins et identifier les cas d'usage IA. Développer, entraîner et optimiser des modèles d'intelligence artificielle et de Machine Learning. Exploiter les outils d'IA générative et d'agentic coding pour accélérer le développement tout en garantissant la qualité du code. Concevoir et développer des APIs et microservices pour intégrer les modèles IA aux applications existantes. Mettre en place des pipelines MLOps pour automatiser l'entraînement, le déploiement, le versioning et le monitoring des modèles. Assurer les tests automatisés et la validation des modèles en matière de performance, de robustesse et de biais. Optimiser les performances des solutions développées : latence, coûts et scalabilité. Rédiger la documentation technique et partager les bonnes pratiques de développement assisté par IA.
Nous recherchons, pour l'un de nos Clients basés sur Monaco, un Data Scientist H/F. VOTRE MISSION :Notre Client recherche un Data Scientist expérimenté H/F qui travaillera sur des analyses de données et participera au développement de modèles prédictifs et d'algorithmes d'apprentissage automatique. Missions principales : Nettoyage / préparation / structuration / normalisation des données pour garantir leur qualité et leur fiabilité Exploration de données : utiliser des statistiques descriptives et des visualisations de données pour explorer les jeux de données, identifier des tendances, des anomalies éventuelles Modélisations : concevoir, développer et déployer des modèles statistiques et d'apprentissage automatique pour répondre à des questions spécifiques ou résoudre des problèmes métiers Développement et optimisation de pipelines de données pour faciliter l'acquisition, le traitement et la mise à disposition des données pour l'analyse Communication des résultats des analyses et des modélisations à travers des rapports et des visualisations de données claires et impactantes, permettant aux parties prenantes de prendre des décisions basées sur les données
Contexte : Dans le cadre de l'accélération de ses initiatives en Intelligence Artificielle Générative, notre client recherche un Data Scientist GenAI / AI Engineer pour concevoir, développer et industrialiser des solutions basées sur les LLM. Le consultant interviendra sur des projets d'IA appliquée visant notamment l'automatisation de processus métiers, l'accès à la connaissance interne et le développement d'assistants intelligents, de la phase de conception jusqu'à la mise en production. Missions principales : · Analyser les besoins métiers et identifier les cas d'usage pertinents autour de l'IA générative. · Concevoir et développer des applications basées sur des LLM tels que GPT, Mistral, Llama ou Claude. · Développer des assistants conversationnels et des systèmes d'aide à la décision. · Concevoir et mettre en œuvre des architectures RAG et des solutions de recherche sémantique. · Développer les pipelines documentaires : ingestion, nettoyage, chunking, embeddings, indexation, retrieval et reranking. · Concevoir des workflows agentiques et orchestrer des outils et agents IA. · Développer des APIs et services backend autour des modèles IA. · Transformer les POC en solutions industrialisées et production-ready. · Mettre en place les pratiques de tests, versioning, CI/CD, monitoring et documentation. · Définir et mettre en œuvre des métriques et frameworks d'évaluation des solutions GenAI. · Optimiser la qualité des réponses, la pertinence du retrieval, la latence et les coûts, tout en limitant les hallucinations. · Participer au déploiement des solutions sur des environnements Cloud. · Présenter et vulgariser les solutions auprès des équipes techniques et métiers. Livrables attendus : · Analyses des besoins et identification des cas d'usage IA. · Spécifications fonctionnelles et techniques. · Prototypes et applications GenAI fonctionnelles. · Architectures RAG et pipelines documentaires documentés. · APIs, services IA et agents opérationnels. · Scripts et notebooks d'expérimentation. · Code source versionné et pipelines CI/CD. · Documentation d'architecture, de déploiement et d'exploitation. · Métriques de qualité et de performance des solutions. · Documentation des modèles, prompts et dispositifs d'évaluation.
Dans le cadre du développement de solutions d'Intelligence Artificielle Générative appliquées à la cybersécurité, nous recherchons un(e) Expert(e) IA Générative / LLM Engineer pour rejoindre une équipe R&D en charge de concevoir, entraîner et industrialiser des modèles de langage spécialisés. Vous interviendrez sur des projets innovants visant à automatiser l'analyse de menaces, améliorer la détection d'incidents et assister les équipes cybersécurité grâce aux technologies d'IA les plus avancées. Vos missions: Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de langage (LLM/SLM) open source. Réaliser le fine-tuning de modèles tels que Llama, Mistral, Qwen ou équivalents. Structurer, préparer et enrichir les jeux de données d'entraînement. Mettre en œuvre des techniques d'alignement afin d'améliorer la qualité des réponses et de limiter les hallucinations. Concevoir et exécuter des campagnes d'évaluation et de benchmarking des modèles. Développer des pipelines d'entraînement, d'inférence et de validation. Collaborer avec les équipes Data, IA et Cybersécurité pour développer des solutions robustes et industrialisables. Participer à la veille technologique sur les avancées en IA Générative et LLM. Compétences techniques: Python PyTorch Hugging Face LLM / NLP Fine-Tuning LoRA / QLoRA TRL DPO / PPO / GRPO MMLU RAG Vector Database MLOps
Dans le cadre du développement de ses solutions de traitement du langage, un grand compte recherche un NLP/LLM Scientist pour concevoir, adapter et évaluer des modèles de langage sur ses cas d'usage métier. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ L'étude et la sélection des modèles de langage adaptés aux cas d'usage (modèles propriétaires vs open-weight) ▪ Le fine-tuning et l'adaptation de modèles open-weight sur des corpus métier ▪ La conception et l'optimisation des stratégies de prompting et d'augmentation par récupération (RAG) ▪ L'évaluation rigoureuse des modèles : conception de jeux d'évaluation, métriques par tâche, analyse des erreurs, calibration ▪ Le traitement de problématiques NLP classiques : classification, extraction d'entités, résumé, similarité sémantique ▪ La veille scientifique sur les nouveaux modèles et techniques ▪ La documentation méthodologique et la restitution des travaux
CONTEXTE ET ENVIRONNEMENT Le pôle conçoit et opère des plateformes « as a service » facilitant la mise en place d'architectures modernes, distribuées et hautement résilientes pour l'ensemble des entités du groupe. Le poste s'inscrit au sein de l'équipe GenAI du domaine d'expertise Data & IA, avec pour mission le déploiement, l'industrialisation et l'exploitation de la plateforme GPUaaS et LLMaaS On-Premise. Cette initiative majeure vise à offrir des solutions agentiques souveraines et sécurisées pour l'ensemble des entités du groupe. PÉRIMÈTRE D'INTERVENTION Le périmètre s'étend de la conception du service à son maintien en condition opérationnelle en production. Le candidat évoluera dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible, au sein d'une équipe dédiée aux produits et services d'intelligence artificielle. MISSIONS PRINCIPALES • Industrialiser et automatiser le déploiement de plateforme dans un environnement on premise sécurisés • Contribuer à l'évolution de l'architectures de la plateforme • Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance • Documenter les offres et services et assurer leur mise en production • Réaliser des présentations et démos pour promouvoir les offres et services • Maintenir en conditions opérationnelles et de sécurité les plateformes IA déployées (run) • Collaborer au sein d'une dev team selon les méthodes agiles • Participer aux daily meetings animés par la Product Owner • Contribuer aux réunions de co-construction de la roadmap • Prendre en charge les éléments de la backlog formalisée par la Product Owner • Participer à l'ensemble des rituels de la squad, de la plateforme et du pôle • Participer aux astreintes techniques du pôle
Contexte mission Dans le cadre de l'accélération sur l'Intelligence Artificielle de notre client, nous recherchons un(e) Data Scientist IA capable de concevoir, développer et industrialiser des modèles avancés de Machine Learning et d'IA générative. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les métiers, les équipes Data et IT afin d'identifier, développer et déployer des solutions innovantes créant de la valeur, tout en respectant les exigences réglementaires et de gouvernance. Principales responsabilités Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et d'IA Générative Réaliser des analyses exploratoires de données et du feature engineering Entraîner, tester, calibrer et optimiser les modèles Développer des solutions basées sur le NLP et les LLM Effectuer des analyses statistiques avancées pour identifier des opportunités business Collaborer avec les équipes métiers pour transformer les besoins en cas d'usage concrets Garantir la robustesse, la performance et l'explicabilité des modèles Participer au suivi et à l'amélioration continue des modèles en production
Dans le cadre de l'évolution d'une plateforme de Machine Vision dédiée à l'analyse d'images industrielles, nous recherchons un Data Scientist / Machine Learning Engineer spécialisé en Computer Vision. La mission vise à moderniser l'architecture existante, améliorer les performances d'inférence, étendre la solution à de nouvelles typologies et dimensions d'images, et renforcer l'autonomie des utilisateurs métiers. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Repenser et moderniser l'architecture d'inférence autour de PyTorch et d'une solution de model serving telle que TorchServe. Faire évoluer les modèles de classification d'images et de détection d'objets, notamment à l'aide d'architectures YOLO. Adapter la solution à de nouvelles typologies, résolutions et dimensions d'images. Analyser et optimiser les performances d'inférence. Identifier et traiter les goulots d'étranglement liés au CPU, au GPU et aux étapes de prétraitement. Faire évoluer les mécanismes d'apprentissage afin d'en faciliter l'utilisation par les équipes métiers. Industrialiser les composants Data Science en garantissant la qualité du code, les tests, le déploiement et la documentation. Accompagner l'intégration des modèles de Machine Learning dans l'architecture applicative existante. L'environnement technique comprend principalement Python, PyTorch, TorchServe, YOLO et des infrastructures GPU. Des technologies telles que PyTorch Lightning, Distributed Data Parallel, Docker, CVAT et LitServe peuvent également être utilisées.
Dans le cadre de la modernisation de son architecture d'intelligence artificielle, le client fait évoluer ses capacités de classification d'images et de détection de défauts. Le projet vise à maintenir les capacités de traitement des images électro-optiques tout en étendant les fonctionnalités aux images microscopiques issues de l'inspection automatique en ligne. La mission contribue également à l'intégration des modèles d'IA dans l'architecture applicative et à leur déploiement automatisé. Missions : - Développer les moteurs d'apprentissage basés sur l'intelligence artificielle - Optimiser les moteurs d'inférence - Refonte des modèles existants pour améliorer leurs performances - Améliorer l'évolutivité des modèles d'intelligence artificielle - Accompagner l'intégration des modèles dans l'architecture de l'application - Maintenir les capacités de traitement des images électro-optiques - Étendre les fonctionnalités de traitement aux images microscopiques - Contribuer à l'optimisation du moteur d'inférence - Participer à la mise en place de fonctionnalités de déploiement automatisé Profil attendu : Data Scientist disposant d'au moins 2 ans d'expérience en développement et optimisation de modèles d'intelligence artificielle. Une expérience avec Python, PyTorch et scikit-learn est attendue, ainsi qu'une connaissance de DistributedDataParallel. La capacité à intégrer et optimiser des modèles d'IA au sein d'une architecture applicative est requise.
Notre client, acteur technologique innovant évoluant dans un environnement à forte composante R&D, recherche son futur Ingénieur Deep Learning & Computer Vision (H/F) dans le cadre du renforcement de ses équipes d'intelligence artificielle et de traitement de données avancées. Vous contribuerez à la conception et à l'industrialisation de solutions d'IA destinées à l'analyse de données complexes issues de systèmes de perception et de capteurs avancés. Vos missions : Intégré(e) à une équipe pluridisciplinaire, vous serez amené(e) à : Concevoir et entraîner des modèles de Deep Learning dédiés à la détection, la classification et l'analyse de données complexes. Développer des pipelines Python complets : préparation, enrichissement, entraînement, validation et évaluation des modèles. Construire et qualifier des jeux de données en garantissant leur qualité, leur traçabilité et leur robustesse. Optimiser les performances des modèles grâce au tuning des hyperparamètres et à l'analyse des résultats obtenus. Participer à l'industrialisation des solutions d'IA dans des environnements à fortes contraintes techniques. Assurer le déploiement et l'optimisation de modèles sur des plateformes embarquées. Collaborer avec les équipes techniques afin d'identifier et mettre en œuvre les meilleures approches d'intelligence artificielle. Contribuer à la veille technologique et à l'amélioration continue des solutions développées. Les compétences techniques Python PyTorch ou TensorFlow Computer Vision / OpenCV Deep Learning Classification, segmentation et détection d'objets Gestion de datasets et data augmentation Évaluation et optimisation de modèles IA Traitement d'images et de données multi-capteurs
Data Scientist confirmé(e) pour reprendre et poursuivre un projet d'IA Générative à fort impact : le développement d'une solution capable de générer des pré-réponses aux e-mails des adhérents (demandes, réclamations, actes de gestion). Vos missions : Reprise et continuité d'un projet IA Générative existant Conception, entraînement et optimisation de LLM (Gemini/Vertex AI, Mistral) Optimisation d'un pipeline RAG en production (PGVector) Mise en œuvre de bonnes pratiques MLOps/LLMOps (CI/CD IA, monitoring, industrialisation) Déploiement sur environnement Cloud (Cloud Run) Collaboration étroite avec les équipes techniques, Product Owners et architectes Profil recherché : 5 ans d'expérience minimum en Data Science, dont une expérience significative en IA Générative/NLP Python avancé (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Hugging Face) Langchain/Langgraph, MLOps/LLMOps en production, PGVector Expérience Gemini/Vertex AI et/ou Mistral appréciée Autonomie, capacité à reprendre un existant rapidement, esprit d'analyse Une première expérience secteur assurance/mutuelle est un plus Poste basé en environnement sécurisé, méthodologie Agile, documentation en français.
Contexte Dans le cadre d'un accord-cadre avec un groupe bancaire international, nous recherchons des Data Scientists disposant d'une expérience démontrable et mesurable sur des projets d'intelligence artificielle. Les postes sont ouverts sur trois niveaux de séniorité (0-2 ans, 2-5 ans, 6 ans et plus d'expérience sur des projets IA). Poste en CDI: Salaire suivant expérience / Package avec ou sans voiture Vos missions Collecte et préparation des données Récupérer et nettoyer les données issues de sources variées (bases de données, API, fichiers) Mener les analyses exploratoires (EDA) pour qualifier la structure et la qualité des données Réaliser les transformations et le feature engineering permettant d'améliorer la pertinence des modèles Développement de modèles Sélectionner et entraîner des modèles de machine learning et de deep learning adaptés au cas d'usage Comparer les approches (régression, classification, réseaux de neurones) Optimiser les modèles par tuning d'hyperparamètres et validation croisée Déploiement et industrialisation Intégrer les modèles dans les applications et systèmes, en collaboration avec les équipes MLOps/DevOps Mettre en place les pipelines d'entraînement et de mise à jour Assurer le suivi des performances en production et détecter les dérives de modèle (model drift) Restitution et valorisation Présenter résultats et insights aux équipes métier via visualisations et rapports Expliquer le fonctionnement des modèles et leur impact business Veille et amélioration continue Suivre les avancées en IA et machine learning Tester de nouvelles architectures et frameworks (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) Contribuer à l'amélioration des algorithmes et des processus internes Un atout Expérience en environnement bancaire ou assurance (risque, conformité, lutte anti-fraude, scoring) Connaissance des exigences de gouvernance et de validation des modèles Pratique des environnements cloud IBM / On premise
emagine recherche pour l'un de ses clients grand compte un consultant spécialisé en données XML avec des compétences sur Python et en intelligence artificielle. Lieu : Saint-Ouen-Sur-Seine Durée : 6 mois Démarrage : ASAP Télétravail : 2 J / semaine Résumé : Ce poste de Développeur Python / Ingénieur IA implique la transformation et le traitement de données XML à l'aide de compétences avancées en intelligence artificielle et machine learning, visant à améliorer les processus de traitement automatisé au sein de l'organisation. Responsabilités : Tester le modèle de transformation sur des cas d'utilisation communs. Adapter et itérer les prompts pour optimiser les résultats. Faire évoluer le modèle pour traiter des cas supplémentaires. Définir le modèle final de transformation. Mettre en place des pipelines de transformation automatisés. Définir des jeux de tests pour couvrir les cas nominaux. Gérer les erreurs afin de garantir l'intégrité des données. Adapter la chaîne d'intégration avec le nouveau processus. Must Haves : Très bonne expérience avec le traitement XML. Excellente maîtrise des langages de transformation (XSLT, XQuery, XPath). Expérience en parsing et validation avec Schema XSD, DTD, RelaxNG. Très bonne expérience en intelligence artificielle & machine learning. Expérience avec des frameworks ML tels que TensorFlow, PyTorch, et Scikit-learn. Bonne connaissance des modèles AI comme Transformers, BERT, GPT. Très bonne expérience en développement avec Python. Maîtrise des bibliothèques XML-Python : lxml, ElementTree, Beautiful Soup. Nice to Haves : Expérience dans l'analyse de structures documentaires complexes. Connaissance de la conception de pipelines de transformation automatisés. Autres détails : Contexte : Travail sur des données récupérées via API. Environnement technique : Utilisation de modèles d'amélioration via un tagging existant.
