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Dans le cadre d’un programme Innovation & IA Générative , nous recherchons un Développeur expérimenté capable d’intervenir sur des sujets mêlant développement backend, data science et industrialisation . Missions principales Conception et développement de solutions IA / IA Générative Développement et intégration technique en Java & Python Mise en place des tests : TU / intégration / recette Déploiement et suivi en environnement production Travail en équipe sur des projets innovants et à forte valeur ajoutée Compétences attendues Python avancé (Back-end & Data Science) Framework : TensorFlow Libraries : scikit-learn, pandas, NumPy, PySpark, PyKrige Environnements & data Bases : MySQL / NoSQL Conteneurisation / orchestration : Kubernetes Profil recherché Curieux, motivé, impliqué sur des sujets innovants Très bon esprit d’équipe et capacité à s’intégrer dans un collectif Autonome et orienté qualité (tests / intégration / production) 📍 Localisation : Nantes 🎯 Senior / Expérimenté – Python & Java

Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client dans le secteur bancaire renforce ses équipes pour concevoir, entraîner, déployer et monitorer des modèles de Machine Learning, et intégrer les solutions d’IA Générative dans ses parcours clients et processus métiers. Vous rejoignez une équipe Data innovante, à la croisée des enjeux opérationnels, réglementaires et technologiques. Environnement technique : Modélisation & IA : Logistic Regression, XGBoost / LightGBM, SHAP, LIME, LLM (OpenAI, HuggingFace), LangChain, LangGraph ML Engineering : Python, Scikit-learn, MLflow, FastAPI, Pytest, GitHub Actions, Docker, Kubernetes Cloud & Big Data : Azure ML, Databricks, pySpark, Azure DevOps, Snowflake (atout) MLOps : CI/CD, Feature Store, API ML, Monitoring Drift, Backtesting, RAGAS, LLM as a Judge

Le poste Vos missions ? En tant que Lead Data vous serez en charge des missions suivantes: - Accompagner et faire monter en compétence les membres de l'équipe Data - Définir la vision et la roadmap data de l'entreprsie - Compréhension du besoin client et être capable de le traduire aux équipes métier - Veiller à la cohérence et la qualité des données utilisées - Suivi de l'évolution des outils data - Développer des algorythmes et des modèles Machine Learning - Mettre en production des solutions data en collaboration avec les équipes IT et DevOps La stack Technique : - MongoDB, PostgreSQL - Talend - Python (lib : Pandas, Scikit Learn, Tensorflow, Matplotlib, Plotly...) - Scala, R, - Docker, Jenkins - Gitlab/Github

Profil : Data Scientist Séniorité : Junior Description de la mission : Rattaché.e au département Data, votre mission consistera à faire évoluer nos modèles de Machine Learning pour notre solution de maintenance prédictive. Vous serez amenés à travailler dans un environnement cloud de Google. Enfin, des sujets d'IA générative pourront vous être proposés au cour de votre mission. Responsabilités : Évoluer les modèles de Machine Learning pour la maintenance prédictive. Travailler dans un environnement cloud de Google. Mettre en place des solutions cloud. Participer à des projets d'IA générative. Collaborer avec l'équipe Data/AI. Prérequis : Machine Learning Python Pandas Scikit-learn Environnement cloud IA générative autres détails : 2 jours sur site. Mission longue durée

Descriptif mission : En coordination avec les différents acteurs du pôle Payment et du Groupe • contribution aux projets décisionnels - Big data, • participation et animation de groupes de travail avec les utilisateurs et les informatiques • collecte des besoins auprès des métiers, • modélisation et développement des reporting : spécification des indicateurs décisionnels (statistique, qualité, facturation) • Exploration de données • rédaction des livrables : spécifications fonctionnelles et techniques, cahiers de recette • participation aux recettes • formation et accompagnement des utilisateurs Connaissances techniques : Maîtrise des architectures et plateforme de l’IA ainsi que du Cloud. • Environnements et outils de Google Cloud Platform : - BigQuery, - Airflow, - Vertex Ai/Notebook Jupyter • Maîtrise des algos ML (notamment classification et NLP) • Langages : SQL, Python (Pandas, Scikit learn, Tensor Flow) • Delivery : Git, Jenkins / Cloud Build • Connaissance du Data Engineering fortement appréciée • Bonne connaissance générale des logiques décisionnelles Connaissances fonctionnelles : Comprendre l’environnement et les métiers de Paiements. Une connaissance préalable des paiements serait un plus.

Au sein d'un grand groupe bancaire, intégré au pôle Paiement, vous agissez en tant que référent technique et fonctionnel sur des projets décisionnels et Big Data. Vous faites le lien entre les besoins métiers et les solutions technologiques innovantes basées sur l'Intelligence Artificielle et le Cloud. Vos missions principales : Gestion de projet & Analyse : Collecter les besoins auprès des métiers, animer des groupes de travail et rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques. Data Engineering & Architecture : Modéliser les données et développer des reportings. Vous assurez l'exploration des données et contribuez à l'architecture sur le Cloud. Data Science & Machine Learning : Concevoir et implémenter des algorithmes de Machine Learning (spécifiquement en classification et NLP - Traitement du Langage Naturel). Delivery & Qualité : Assurer la recette, la mise en production (CI/CD) et garantir la qualité des livrables. Accompagnement : Former les utilisateurs et vulgariser la donnée via une communication visuelle efficace. Environnement Technique & Méthodologique : Cloud & Big Data : Expertise Google Cloud Platform indispensable (BigQuery, Airflow, Vertex AI/Notebook Jupyter). Langages & Libs : SQL, Python (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow). DevOps/Delivery : Git, Jenkins, Cloud Build. Méthodologie : Agilité (Scrum, Kanban).

Fiche de poste Data Scientist / ML Engineer – Credit Risk & GenAI Expérience : 5–7 ans Contexte : IA / Risk / MLOps / GenAI Contexte Dans le cadre de sa feuille de route IA, Oney développe des solutions de : Machine Learning NLP IA générative pour optimiser le scoring crédit, les processus opérationnels et l’expérience client . MissionsCredit Risk Scoring Conception et optimisation des modèles de scoring Entraînement, déploiement et monitoring des modèles Suivi de la dérive et stabilité du coût du risque Collaboration avec les équipes Risque et Validation AI Solutions Intégration de modèles ML en temps réel via API Participation à l’architecture technique (Cloud / MLOps) Industrialisation des modèles GenAI Prototypage et mise en production d’agents IA (LLM, RAG) Automatisation de processus métiers (risque, marketing, support) Monitoring et optimisation des performances des agents Compétences techniquesMachine Learning Logistic Regression Tree-based models XGBoost / LightGBM Explainable AI (SHAP, LIME) LLM / modèles génératifs (OpenAI, HuggingFace) Python & MLOps Python, Pandas, Scikit-learn MLflow, FastAPI LangChain / LangGraph CI/CD, pytest Docker, Kubernetes Feature stores Monitoring modèles (drift, performance) Data & Cloud Azure ML Databricks PySpark Git, Bitbucket, Azure DevOps Jira, Confluence Apprécié : Snowflake Contexte bancaire / scoring crédit Profil recherché Data Scientist avec expérience mise en production des modèles À l’aise en ML, MLOps et architecture technique Capacité à travailler avec les équipes métiers (Risque, Paiement, Digital) Intérêt pour l’IA générative et les architectures agentiques

Nous recrutons un(e) Data Engineer confirmé(e) pour rejoindre notre équipe et travailler en étroite collaboration avec nos experts Data Science (profil ingénieur ML/Data), spécialisé dans les pipelines IA, le NLP, les LLM, le RAG et AWS Bedrock. Le poste est basé à Paris, avec possibilité de télétravail, au sein d’une équipe dynamique orientée IA générative et analyse intelligente de documents. 💼📍 🎯 Missions principales Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes (ETL, SQL / NoSQL). Intégrer, déployer et optimiser des modèles de Machine Learning et LLM (Scikit-learn, Transformers, LangChain). Mettre en œuvre des architectures cloud AWS : S3, Bedrock, EC2, ECR / ECS Fargate. ☁️ Développer des APIs (Flask / FastAPI), des chatbots RAG et des outils de matching CV / offres. Collaborer sur des projets OCR, NLP et de visualisation de données (Power BI). 📊 Animer des formations et interventions publiques sur l’IA (ateliers, webinaires) afin de partager l’expertise et vulgariser les avancées ML/LLM auprès de clients et partenaires. 🎓

Dans le cadre de sa feuille de route IA, nous sommes à la recherche d’un (e) Data Scientist / Machine Learning Engineer confirmé. Ce poste requiert une expertise en Data Science orientée vers le Machine Learning, avec au moins 5 à 7 ans d'expérience. Les candidats doivent posséder une connaissance approfondie des modèles supervisés, ainsi qu'une maîtrise du langage Python et de l'écosystème ML. Ce rôle est crucial pour l'optimisation de l'expérience client grâce à l'intégration de l'IA et du Machine Learning dans les processus opérationnels. Responsabilités Principales : Concevoir et optimiser les scores d'octroi et de comportement, en explorant des approches innovantes. Assurer le monitoring de la dérive des modèles. Collaborer avec les équipes Métiers et Risque. Optimiser l'expérience client en intégrant des modèles d’IA en temps réel sous forme d’API. Participer à l’architecture technique en suivant les meilleures pratiques de développement. Prototyper et déployer des solutions d’IA Générative pour transformer les processus internes. Évaluer et monitorer les performances des agents. Exigences Clés 5-7 ans d’expérience en Data Science et Machine Learning. Expérience en modèles supervisés: Logistic Regression, Tree-based models, Gradient Boosting (XGBoost / LightGBM). Maîtrise du langage Python et de l’écosystème ML (Pandas, Scikit-learn, MLflow). Expérience en déploiement de modèles API et pipelines automatisés. Atouts Souhaitables Connaissance de Snowflake et enjeux bancaires. Expérience avec les outils Azure (Azure ML, Foundry). Familiarité avec les approches explicables (SHAP/LIME). Autres Détails Ce poste se situe dans un environnement orienté vers l’écosystème Data Engineering et MLOps. Il est attendu une excellente maîtrise de l’intégration CI/CD, des tests et du monitoring, ainsi qu'une bonne connaissance des outils tels que Databricks, pySpark, Confluence, JIRA et Bitbucket. Il est essentiel d’être à l’aise avec la modélisation ML et l’architecture du SI. Lieu : LILLE Télétravail : 2 jours par semaine

Au sein de la Data & IA Fabric d'INVENTIV IT, nous recherchons des PhD IA & Data (+3 ans d'expérience minimum) afin de travailler sur la mise en place d'une IA Souveraine et des projets internationaux connexes autours de la Data & IA Mise en Place d'une IA souveraine Construction et évaluation de modèles de Machine Learning. Utilisation de frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn). Préparation de données, ingénierie des caractéristiques ( feature engineering ) et test de modèles. Développement d'applications IA à petite échelle et de preuves de concept (PoC). Mise en place de LLM Souverain Solutions & Agentique IA Data Market Place Travail au sein d'équipes pluridisciplinaires et respect des meilleures pratiques d'ingénierie. Vous êtes quelqu'un de passionné par l'IA & la Data. Vous êtes en veille constante sur les nouvelles technologies et solutions. Vous pratiquez de manière opérationnelle depuis + de 3 ans. Proactif, rigoureux, désireux d'explorer de nouvelles techniques d'IA et déterminé à évoluer vers un poste d'ingénieur pleinement autonome capable de gérer des projets d'IA de plus grande envergure. Vous souhaitez devenir les meilleurs et être encadré par des expert séniors avec des expériences à l'international Alors rejoignez-nous ! Francophone et Anglophone obligatoire Date de démarrage : Janvier/Février 2026 Localisation : France Rythme : ouvert au Full TT Chez INVENTIV IT, nous faisons de l'IA & Data un levier business accessible, conforme et intégrer dans les processus métiers

Au sein de la Data & IA Fabric d'INVENTIV IT, nous recherchons des experts IA (+5 ans d'expérience minimum) afin de travailler sur la mise en place d'une IA Souveraine et des projets internationaux connexes autours de la Data & IA Mise en Place d'une IA souveraine Construction et évaluation de modèles de Machine Learning. Utilisation de frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn). Préparation de données, ingénierie des caractéristiques ( feature engineering ) et test de modèles. Développement d'applications IA à petite échelle et de preuves de concept (PoC). Mise en place de LLM Souverain Solutions & Agentique IA Data Market Place Travail au sein d'équipes pluridisciplinaires et respect des meilleures pratiques d'ingénierie. Vous êtes quelqu'un de passionné par l'IA & la Data. Vous êtes en veille constante sur les nouvelles technologies et solutions. Vous pratiquez de manière opérationnel depuis + de 5 ans. Proactif, rigoureux, désireux d'explorer de nouvelles techniques d'IA et déterminé à évoluer vers un poste d'ingénieur pleinement autonome capable de gérer des projets d'IA de plus grande envergure. Vous souhaitez devenir les meilleurs et être encadré par des expert séniors avec des expériences à l'international Alors rejoignez-nous ! Francophone et Anglophone obligatoire Date de démarrage : Janvier/Février 2026 Localisation : Maroc Rythme : ouvert au Full TT Chez INVENTIV IT, nous faisons de l'IA & Data un levier business accessible, conforme et intégrer dans les processus métiers

Re, Une autre recherche (Machine Learning Ops) – Expert MLOps (IA / ML / LLM) | Industrialisation & Production IA 🎯 Contexte & enjeux Vous jouerez un rôle clé dans la définition et la mise en œuvre des bonnes pratiques MLOps (CI/CD, monitoring, sécurité, reproductibilité). 🛠️ Responsabilités principales · Conception, mise en place et maintien de pipelines MLOps (CI/CD, versioning des modèles et datasets) · Conteneurisation et déploiement des services IA ( Docker, Kubernetes ) · Mise en œuvre d’outils de tracking et registre de modèles (MLflow, Comet ML ou équivalent) · Industrialisation d’architectures LLM / NLP et RAG (Retrieval-Augmented Generation) · Intégration et orchestration de frameworks LLM ( LangChain, LangSmith, Semantic Kernel ) · Déploiement de solutions IA sur Cloud Provider (AWS, Azure ou GCP) · Mise en place de boucles de feedback continu (monitoring de la dérive, retraining automatique, human-in-the-loop) · Garantie de la sécurité, qualité et reproductibilité des modèles en production 🧠 Compétences requises · Minimum 3 ans d’expérience en industrialisation IA/ML/DL en production · Excellente maîtrise de Python et des librairies clés (NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch / TensorFlow) · Solides compétences SQL · Expertise CI/CD (GitLab CI ou équivalent) · Maîtrise de la conteneurisation ( Docker ) · Expérience confirmée avec MLflow ou outils équivalents · Connaissance approfondie des LLM et des architectures RAG · Expérience de déploiement IA sur le Cloud ➕ Compétences appréciées · Déploiement IA sur Kubernetes (Kubeflow, Argo) · Tests de performance, benchmarking et montée en charge · Optimisation avancée de modèles (Quantization, Distillation, Pruning, Fine-tuning / PEFT – LoRA) · Expérience en Computer Vision ou Small Language Models (SLM) · Métriques avancées d’évaluation LLM (AI as a Judge, hallucination rate, grounding score) 📍 Modalités · Présence sur site requise à hauteur de 50 % minimum · Astreintes possibles les week-ends et jours fériés 📩 Intéressé(e) ou recommandation ?