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Je recherche un Full Stack Engineer passionné par le Computational Design, les technologies 3D et l'Intelligence Artificielle pour rejoindre une équipe R&D travaillant sur des projets innovants à la croisée du design, de la simulation et de l'IA. 🎯 Vos missions : Concevoir et développer des plateformes Full Stack dédiées au Computational Design. Développer des APIs performantes avec Python / FastAPI. Concevoir des interfaces web modernes avec React ou Vue.js. Intégrer des modèles d'IA et de Machine Learning dans des applications de production. Manipuler et structurer des données 3D, géométries et workflows de simulation. Participer au déploiement Cloud, Docker et aux pipelines CI/CD. Collaborer avec des designers, chercheurs IA et ingénieurs dans un environnement d'innovation.

Data Scientist Expert Python Versailles Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, Matplotlib, et Seaborn, machine learning, Pour un client sur Versailles à raison de 3 jours de présence sur site par semaine, nous recherchons un Data Scientist Expert habilitable. Connaissance et expérience en programmation en langage Python, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en Bibliothèques et Librairies Python : Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, Matplotlib, et Seaborn, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en modélisation : connaissance des techniques de machine learning, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en statistiques : compréhension des méthodes statistiques, notamment Kaplan-Meier et Weibull, Niveau EXPERT demandé Connaissance et expérience en déploiement : utilisation de GitLab, Niveau EXPERT demandé Capacité à communiquer : Capacité à expliquer des concepts techniques à des non-spécialistes Niveau confirmé attendu Capacité analytique : esprit d'analyse et capacité à résoudre des problèmes complexes, Niveau confirmé attendu Capacité d'autonomie : capacité à travailler de manière autonome tout en collaborant avec différentes équipes, Niveau confirmé attendu.

Nous recherchons un Développeur Full Stack orienté IA pour intervenir au sein d'une équipe innovation travaillant sur des sujets de computational design, d'intelligence artificielle, de simulation, de visualisation 3D et de plateformes applicatives avancées. La mission consiste à concevoir, développer et industrialiser des workflows et plateformes full stack intégrant des modèles IA/ML, des données 3D et des interfaces web de visualisation. Le consultant participera à la création de solutions innovantes, scalables et robustes, en collaboration avec des profils pluridisciplinaires tels que des designers, chercheurs IA et ingénieurs. Les principales responsabilités incluent : Développer des applications backend et des APIs pour des workflows IA et computational design Concevoir des interfaces frontend de visualisation web Intégrer des modèles IA/ML dans des services applicatifs backend et frontend Structurer, gérer et exploiter des données 3D ainsi que les datasets associés Participer au déploiement des applications via Docker et infrastructures cloud Contribuer à la mise en place et à l'amélioration des pipelines CI/CD Collaborer avec les équipes design, recherche IA et ingénierie Participer à l'industrialisation, la performance et la scalabilité des solutions développées

Au sein de l'équipe Data du client, vous serez le/la référent(e) technique sur l'ensemble du cycle de vie des projets data : Analyser des jeux de données complexes pour en extraire des insights stratégiques Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et de Deep Learning Appliquer des méthodes statistiques avancées d'analyse de survie et de fiabilité (Kaplan-Meier, Weibull) Déployer les modèles en production via GitLab (CI/CD) Visualiser et restituer les résultats auprès des équipes métiers Collaborer avec les équipes techniques et non-techniques pour garantir l'impact opérationnel des solutions

Contexte Nous recherchons pour un de nos clients un Full Stack Engineer pour rejoindre son équipe Computational Design. L'équipe développe des workflows et plateformes innovantes autour de l'IA, de la simulation, de la visualisation 3D et du design computationnel. Objectifs de la mission - Développer des plateformes et workflows full stack pour les applications Computational Design - Intégrer des modèles IA/ML dans des applications backend et frontend - Concevoir des interfaces et services autour de données 3D, simulations et workflows IA - Participer à l'industrialisation et à la scalabilité des solutions Tâches et responsabilités - Développement backend et APIs pour applications IA et computational design - Développement frontend d'interfaces web de visualisation - Gestion et structuration des données 3D et datasets associés - Intégration de modèles IA/ML dans les services applicatifs - Déploiement des applications via Docker et infrastructures cloud - Contribution aux pipelines CI/CD - Collaboration avec designers, chercheurs IA et ingénieurs Compétences requises - Expérience full stack confirmée (3+ ans) - FastAPI, Uvicorn, PostgreSQL - React, Vue ou équivalent - Python, PyTorch, Numpy, Pandas, Scikit-Learn - Docker, APIs HTTP, CI/CD - Intérêt pour les workflows 3D et computational design - Bonus : Trimesh, PyVista, Blender, Rhino, Grasshopper. Profil recherché - Ingénieur Full Stack avec exposition IA ou 3D appréciée - Capacité à évoluer dans un environnement innovation / R&D - Anglais professionnel obligatoire Modalités - Durée : 6 mois - Démarrage : ASAP - Localisation : Paris ou remote - Télétravail : très flexible (~1 semaine par mois au bureau) - Langue : anglais - Process : portfolio review + entretiens équipe / management

Notre client, acteur majeur du retail, recherche son futur Data Scientist (H/F) à Paris, pour développer les modèles d'IA exploitant ses données consolidées dans Microsoft Fabric au service de la performance de son réseau d'agence Vos missions : * Intégré à l'équipe data, vous développez des modèles au service de la performance commerciale et logistique, en lien étroit avec le Data Engineer. * Construire des modèles prédictifs : prévision des ventes, optimisation des stocks, recommandation produits * Exploiter les notebooks Fabric (Python, Spark) pour l'entraînement et le test * Passer des POC à l'industrialisation des modèles dans l'écosystème Microsoft * Collaborer avec le Data Engineer pour la mise en production * Tester, suivre et améliorer la performance des modèles (précision, ROI) * Documenter et fiabiliser les modèles déployés Les compétences techniques : * Python (pandas, scikit-learn, PySpark) * Microsoft Fabric (Data Science) * Machine learning * Forecasting * Azure ML * SQL

Dans le cadre d'une mission de longue durée au sein d'un acteur majeur de la grande distribution, vous intégrez une Analytics Factory chargée de concevoir et de déployer des services analytiques avancés à destination des équipes métier. Le projet porte sur la digitalisation et l'automatisation du processus promotionnel via un portail collaboratif intégrant directement les fournisseurs. Au cœur du dispositif, trois agents intelligents sont en cours de développement et de déploiement : un agent dédié à la négociation (automatisation des demandes, simulations d'impact CA/marge, contre-propositions), un agent de pilotage (ajustement dynamique des catalogues sous contraintes, alertes) et un agent d'administration (génération automatisée d'appels d'offres et de mandats). Ces agents s'inscrivent dans un écosystème Data existant et structuré, avec lequel des connecteurs robustes devront être développés et maintenus. La roadmap prévoit la livraison d'un socle collaboratif de base en première phase, suivie du déploiement complet des agents IA en seconde phase. Vous évoluez dans un environnement Agile/Scrum, en lien étroit avec les équipes métier, data engineering et architecture, et contribuez à toutes les phases du cycle logiciel — de la conception jusqu'au run en production. Responsabilités : - Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et des algorithmes d'optimisation de la performance (pricing, promotion) - Structurer des modèles de données pour alimenter les agents IA (inputs agents, référentiels produits) - Concevoir des workflows agentiques intégrant de l'IA générative et du NLP (analyse de messages, génération de réponses, interaction automatisée) - Développer et déployer des modèles ML en production (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) - Explorer, transformer, nettoyer et enrichir des jeux de données pour les rendre exploitables - Développer des connecteurs avec l'écosystème data interne et externe - Assurer la qualité, la maintenabilité et la simplicité du code (principes SOLID, YAGNI, tests, Sonar) - Appliquer les pratiques DevOps (CI/CD, Git) et les principes d'observabilité pour le monitoring des modèles - Gérer le versioning des données et des modèles - Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement au sein de l'équipe

Dans le cadre du développement de ses systèmes d'information Épargne Salariale et Retraite, les Bénéficiaires doivent recourir à une prestation externe pour fournir assistance à la modernisation de la plateforme BI. 1. OBJET DE LA PRESTATION Dans le cadre du projet de modernisation de la plateforme BI, la prestation consistera à mettre en place des solutions répondant aux besoins couverts par l'existant et permettant de proposer de nouveaux services. Cette solution devra utiliser les outils validés et mis à disposition par le groupe. La mission sera pilotée par l'équipe Coeur-Data au sein de la R&D Epargne salariale et retraite. Le data engineer devra intervenir en collaboration avec l'équipe de 5 personnes ainsi qu'avec les clients et les équipes transverses du client. Exemple d'applications du domaine d'intervention : Architecture : Définition de l'organisation du Lakehouse dans le S3 Chargement : Utilisation de pipelines spark, pyspark et python Ordonnancement : Dagster Restitution : Mise à disposition de la donnée brut + création de rapports sur un outil de dataviz à définir sur la base du LakeHouse L'objectif principal de la prestation sera la mise à disposition de data structurées à destination de l'équipe marketing . Dans ce cadre, il conviendra de réaliser : - Le développement d'une solution de collecte de données - Le développement d'un système de stockage de la donnée - La documentation des développements - La réalisation de tests unitaires - La mise en place d'un suivi des traitements - L'assistance à la recette par la MOA / les utilisateurs - Des comptes rendus aux pilotes sur l'avancement du projet et les blocages rencontrés - Des études avec les équipes transverses du client 2. ENVIRONNEMENT FONCTIONNEL DE LA PRESTATION La prestation se déroulera au sein du service IT en charge de la Maintenance applicative 3. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE DE LA PRESTATION - Langages de programmation : Python, Spark, Pyspark, SQL - Outil de gestion de version : Git - Intégration continue : JENKINS - Ticketing : JIRA - Documentation : Confluence - Poste de travail Windows 10 avec WSL (Windows Subsystem for Linux) - Outils de la plateforme actuelle : Informatica, DAC, OBIEE, Eclipse BIRT, Oracle 19 - Outils de la plateforme cible : Dagster, Trino, S3 4. RESULTATS ATTENDUS / LIVRABLES - Respect du planning détaillé validé - Estimation des charges MOE - Mise en œuvre des solutions développées - Programme testé et prêt à la recette par les utilisateurs / MOA - Tests unitaires des développements effectués - Suivi d'avancement des tâches du projet en cours - Documentation technique - Amélioration continue des processus de développements 5. PRE-REQUIS ET/OU ELEMENTS INDISPENSABLES - Python, Spark appliqué à la data - Machine learning appliqué à la donnée (scikit-learn, feature engineering) - Relationnel pour les échanges avec le métier - Outils Informatica - Outils LLM/GenAI pour l'accès et l'exploration de la donnée

Data Scientist and Python Software Developer - London We're looking to recruit a Data Scientist and Python Software Developer with data science skills to join a product team that is focused on building well engineered products. The products provide an intuitive way for retailers and suppliers to interact and consume 'big data' analytics to make better business decisions. This role would consist of working together with a team of statistical analysts, understanding their methodologies and algorithms, and turning them into production ready code written in Python. This role would also require occasional travel to Paris or Munich. Main skills: Excellent knowledge of Python and it's related data science libraries (scikit, pandas, etc) Prior experience of using Python to perform calculations and generate datasets Good statistical knowledge Excellent communication and decision making skills Exposure to working with REST API's Any of the following skills would be an added bonus: Has run code across Hadoop/MapReduce clusters Has code running in a production environment Used SAS before (or at least can decipher SAS code) Worked with very large data sets before (billions of records) Knowledge of SQL/NoSQL database Knowledge or experience in D3.js Experience acting as a mentor/trainer in Python This is 6 month assignment in London with travel to Paris and Munich. Please send your CV to us in Word format along with daily rate and availability.

Dans le cadre du programme stratégique HALO, visant à enrichir l'expérience bancaire digitale au sein de l'application mobile d'un grand acteur bancaire, nous recherchons actuellement un.e Data Scientist Senior / Machine Learning Engineer. Vous intégrerez le Chapitre Data, rattaché à la Direction Data, en charge de l'accompagnement des squads dans la conception, l'industrialisation et l'exploitation de cas d'usage Data, Machine Learning et Intelligence Artificielle. Vous évoluerez dans un environnement exigeant, multi-squads, au cœur d'une architecture moderne orientée API et event-driven, avec des enjeux forts de performance, sécurité, conformité et qualité des livrables. 🎯 Votre rôle En tant que Data Scientist Senior / Machine Learning Engineer, vous intervenez sur l'ensemble du cycle de vie des cas d'usage IA. De la compréhension des besoins métiers jusqu'au déploiement en production et au suivi en RUN, vous êtes garant.e de la performance, de la robustesse et de la valeur des modèles mis en œuvre. Vous travaillez en lien étroit avec les Product Owners, Business Analysts, Data Engineers et équipes métiers afin de transformer des cas d'usage bancaires en solutions data industrialisées. Vos missions 🧠 Cadrage et analyse des cas d'usage Vous intervenez dès les premières phases des projets pour comprendre et qualifier les besoins : Analyser les cas d'usage métiers avec les squads Identifier les problématiques Data / IA pertinentes Définir les approches de modélisation adaptées Sélectionner les données utiles et leur méthodologie de traitement Traduire les besoins métiers en problématiques data exploitables 🔬 Exploration, prototypage et modélisation Vous construisez et testez les solutions algorithmiques : Réaliser l'exploration et l'analyse des données Développer des prototypes de modèles ML / IA Tester et comparer différents algorithmes Évaluer les performances des modèles (accuracy, recall, precision…) Optimiser les modèles selon les contraintes métiers et techniques 🏗 Industrialisation et déploiement des modèles Vous assurez la mise en production des modèles : Concevoir et industrialiser des modèles de Machine Learning Développer les pipelines de training, inference et scoring Déployer les modèles dans les environnements de production Intégrer les modèles dans des architectures API et event-driven Garantir la scalabilité et la robustesse des solutions 📊 MLOps, monitoring et RUN Vous assurez la fiabilité dans la durée des modèles déployés : Mettre en place des dispositifs de monitoring des modèles Suivre la performance en production Détecter les dérives et proposer des ajustements Participer au RUN et à la résolution d'incidents Améliorer en continu les modèles et pipelines existants 🤝 Collaboration et communication Vous êtes un acteur clé du delivery en environnement Agile : Participer aux rituels des squads multi-équipes Suivre les tâches dans un contexte Agile à l'échelle Présenter les avancées aux équipes métiers et techniques Vulgariser les résultats auprès d'interlocuteurs non techniques Contribuer à la compréhension et l'adoption des solutions IA 🧭 Environnement fonctionnel & technique 🏦 Domaine fonctionnel Banque de détail Expérience client digitale Ciblage, recommandation, recherche et prédiction Parcours clients mobile Cas d'usage IA et Machine Learning 🛠 Environnement technique Python, Scala, Bash SQL / NoSQL Spark, PySpark Kubernetes, Cloudera AWS SageMaker Git, CI/CD MLOps et industrialisation des modèles Scikit-learn, Pandas, NumPy Architecture API et event-driven