Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Scikit-learn

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Senior Data Engineer (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur culturel Description 🧩 Contexte de mission Au sein d’un pôle Data d’une douzaine de personnes, vous intégrerez l’équipe Data Engineering composée de trois Data Engineers. La mission vise à renforcer l’expertise du pôle dans un contexte de croissance et d’industrialisation des usages data. L’objectif principal est d’optimiser l’infrastructure data afin d’assurer fiabilité, performance et scalabilité des pipelines. En 2026, les enjeux stratégiques portent sur l’intégration de nouvelles sources de données, le déploiement d’outils de diffusion de la donnée (interne/externe) et l’ouverture vers des usages avancés (reporting, IA, open data). 🎯 Missions principales & Rôle Mettre en œuvre les meilleures pratiques dbt pour la modélisation et la transformation des données dans BigQuery. Concevoir et développer des mécanismes d’ingestion et d’intégration pour de nouvelles sources de données externes. Réaliser un audit complet de l’infrastructure data GCP, et mettre en place les optimisations nécessaires pour garantir performance et scalabilité. Déployer une approche DataOps avancée : monitoring, alerting, documentation, tests automatisés, fiabilité des pipelines. Concevoir, développer et sécuriser des pipelines de bout en bout pour le déploiement de modèles ML en production (MLOps). Accompagner la montée en compétence des Data Engineers et Data Scientists du pôle. Participer au développement d’outils de diffusion de la donnée : reverse ETL, APIs, solutions internes/externalisées. 🎯 Objectifs Améliorer durablement la performance, la robustesse et la scalabilité des pipelines de données. Structurer les workflows DataOps & MLOps pour une industrialisation complète et fiable. Faciliter l’intégration de nouvelles sources de données dans une architecture GCP sécurisée et optimisée. Mettre en place les standards, bonnes pratiques et outillages pour accompagner la croissance du pôle data. Accélérer l’adoption interne des données via des API, dashboards et solutions de diffusion adaptées.

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

🎯 Contexte du stage Dans le cadre du développement de nouveaux outils internes et de projets innovants autour de la donnée, nous recherchons un stagiaire Développeur Python , avec idéalement une première sensibilité aux sujets d’ Intelligence Artificielle . Vous évoluerez au sein d’une équipe technique dynamique, accompagnée pour monter en compétence sur des technologies modernes. 🧩 Missions principales Développer des scripts, outils ou micro-services en Python Participer à la conception et l’optimisation de pipelines ou traitements de données Contribuer à l’amélioration ou au développement d’algorithmes Réaliser de la veille technique et proposer des améliorations Participer à des projets IA / ML (selon profil) : entraînement de modèles création de POC automatisation de tâches Rédiger de la documentation technique 🛠️ Compétences recherchées Techniques Maîtrise de Python (obligatoire) Bases en : gestion de données (Pandas, NumPy…) API / scripts Bonus apprécié (non obligatoire) : IA / Machine Learning (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow…) Notions de LLM / IA générative

Intégré à nos équipes sur notre Factory ou chez nos clients, vous interviendrez sur un projet en tant que Data engineer. Dans le cadre d'un projet de transformation Data ambitieux, nous recherchons un Ingénieur Data pour concevoir et structurer l'architecture d'un Data Warehouse et poser les bases des futurs projets d'intelligence artificielle. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : collecte, structuration, gouvernance, qualité et préparation aux usages prédictifs. Vos missions : 1. Architecture & Infrastructure Data Définir et mettre en œuvre l'architecture du Data Warehouse (on-premise). Concevoir et automatiser les pipelines ETL/ELT à partir des systèmes existants (ERP, TMS, WMS…). Garantir la qualité, la traçabilité et la sécurité des données. Participer à la mise en place d'un catalogue de données pour améliorer la gouvernance. 2. Préparation et Structuration pour l'IA Concevoir des modèles de données adaptés aux futurs cas d'usage IA et prédictifs. Structurer et enrichir les datasets nécessaires aux analyses (prévision ETA, détection d'anomalies…). Collaborer avec les équipes de développement ERP pour intégrer les flux métiers. 3. Collaboration & Culture Data Travailler en étroite collaboration avec les équipes IT, métiers, développement logiciel et direction. Sensibiliser les équipes à la culture data-driven et à l'utilisation des outils analytiques. Être un moteur dans la diffusion des bonnes pratiques Data au sein de l'entreprise. 4. Développement Machine Learning (à moyen terme) Participer à la création de premiers modèles de Machine Learning en lien avec les métiers. Contribuer à leur industrialisation (API, conteneurisation, intégration à l'ERP). Compétences : Excellente maîtrise de Python et SQL. Solide expérience en construction de pipelines de données (ETL/ELT). Connaissance d'un ou plusieurs outils d'orchestration : Airflow, dbt, Talend… Bonnes bases en bases de données relationnelles et cloud : Snowflake, BigQuery, Synapse, PostgreSQL… Compréhension des principes du Machine Learning (pandas, scikit-learn). À l'aise dans un environnement DevOps (Git, CI/CD, Docker, APIs REST).

Contexte : Dans le cadre du développement de nos projets IA, nous recherchons un Data Scientist expérimenté maîtrisant Vertex AI et les technologies modernes de modélisation et d’industrialisation. Missions : Développement et entraînement de modèles ML/IA (supervisé, non supervisé, deep learning). Utilisation avancée de Vertex AI (training, pipelines, model registry, monitoring). Participation à la construction de solutions génératives ou prédictives (LLM, NLP, time series, recommendation…). Préparation, exploration et structuration de datasets à grande échelle. Déploiement, optimisation et suivi des modèles en production. Compétences recherchées : Très bonne maîtrise de Python , Scikit-Learn, TensorFlow ou PyTorch. Expertise Vertex AI (training, notebooks, pipelines, endpoints). Connaissance des environnements GCP (BigQuery, Storage, Pub/Sub). Solides compétences en statistiques, math appliquée et optimisation. Expérience avec LangChain / LangGraph / LLM (souhaitée). Profil attendu : 3 à 8 ans d’expérience en Data Science ou ML Engineering. Capacité à vulgariser et à proposer des solutions adaptées au besoin métier. Forte autonomie et sens du delivery.

Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé à Paris un Ingénieur IA H/F dans le cadre d'un CDI. En tant que "GenAI Engineer", vous serez le référent GenAI du groupe et interviendrez sur l'ensemble des aspects techniques de nos cas d'usage d'IA générative. Vous évoluerez dans un écosystème technologique moderne (Snowflake, Qlik, AWS) au service de 30 filiales internationales. Vous aurez une grande marge de manœuvre dans les solutions à mettre en place, travaillant en étroite collaboration avec les équipes métier pour accompagner la transformation digitale par l'IA. Vos missions principales Développement et architecture IA Formaliser les besoins métiers et les traduire en spécifications techniques Développer des applications GenAI ou piloter le développement par des prestataires Sélectionner les stacks techniques appropriées à chaque use case d'IA Réaliser des POC sur de nouvelles solutions d'IA générative Opérations et monitoring * Assurer l'observabilité des produits IA et la gestion FinOps * Garantir la qualité des données et l'évaluation des modèles Collaborer avec les équipes architecture, sécurité et domaines métiers Mettre en place des outils de non-régression et d'évaluation continue Innovation et amélioration continue Assurer la veille technologique sur l'IA générative et les agents Maintenir la documentation technique à jour Être force de proposition sur les évolutions technologiques Participer à la stratégie IA du groupe Compétences requises Expertises principales * IA Générative et LLM : Maîtrise des concepts fondamentaux (réseaux de neurones, transformers), familiarité avec les principaux LLM (GPT, Claude, Gemini) RAG et bases vectorielles : Connaissance approfondie des RAG, bases vectorielles (Weaviate, Qdrant), frameworks (LangChain, LlamaIndex) IA Agentic : Maîtrise d'outils (AutoGen, CrewAI, Flowise, Dify) et protocoles (MCP, A2A, ACP, ANP) Développement : Expertise Python, maîtrise SQL, connaissance des APIs et intégrations système Data Engineering : Compréhension forte des enjeux de qualité des données, expérience SGBD (Snowflake de préférence) Compétences techniques appréciées Maîtrise de services cloud d'IA : Bedrock, Azure AI Foundry Connaissance d'AWS (architecture cloud, services managés) Expérience en IA traditionnelle : TensorFlow, scikit-learn Techniques avancées de RAG : chunking, multiindex, méthodes d'inférence Outils d'évaluation : Ragas, DeepEval, frameworks de testing IA Environnement technologique Langages : Python, SQL, notions C/C++ Cloud : AWS (Bedrock, SageMaker), services IA managés Data Stack : Snowflake, PostgreSQL, SQL Server, MariaDB DevOps : GitLab CI/CD, containerisation Collaboration : ServiceNow, Monday, Qlik Cloud Analytics Environnement Cette fonction est rattachée à la DSI du groupe sous la responsabilité du responsable des solutions d'entreprise. Des déplacements ponctuels dans des filiales en France et à l'étranger peuvent être à prévoir dans le cadre des projets de déploiement IA.

Bonjour, Pour le compte de notre client nous recherchons un Data Scientist 👽. Contexte Notre client a misé sur une plateforme Big Data sur Microsoft Azure pour centraliser ses flux data, stocker des pétaoctets de données dans des Data Lakes et industrialiser des cas d’usage IA stratégiques. La Data Science joue un rôle clé, notamment dans les projets de maintenance prédictive, d’information voyageurs et d’optimisation opérationnelle. Missions principales Développer des modèles de Machine Learning et d’IA sur des volumes massifs de données stockées sur Azure (Data Lake, Data Factory, Databricks). Construire des features temporelles , utiliser des séries temporelles ou des méthodes statistiques avancées pour modéliser des phénomènes (ex : retards, maintenance). Analyser les données météorologiques, de trafic, IoT, capteurs ou autres sources pour créer des prédictions (ex : retards, pannes) ou des systèmes d’alerte. Industrialiser les pipelines d’entrainement et d’inférence sur Azure (notamment via Azure Databricks, Azure ML, etc.). Monitorer les performances des modèles, mettre en place des métriques qualité, des alertes, des feedback loops. Collaborer avec les équipes infrastructure / Data Engineering pour garantir la scalabilité et la gouvernance des flux data. Accompagner les équipes métier (opération, maintenance, transport, marketing) dans l’exploitation des modèles prédictifs. Documenter les modèles, écrire des rapports, créer des visualisations et restituer les résultats de manière pédagogique. Cloud Azure : Data Lake, Data Factory, Databricks. Big Data : Spark (Scala ou Python) pour traitement distribué. Langages : Python (pandas, scikit-learn, ML frameworks), SQL / T-SQL. Machine Learning / IA : régression, classification, séries temporelles, modèles statistiques, ou algorithmes supervisés / non supervisés. Data Engineering / Pipeline : connaissance des pipelines ETL/ELT, ingestion de données, feature engineering. MLOps : pipelines de déploiement, scoring, orchestration, monitoring, versioning des modèles. Gouvernance des données : qualité, sécurité, catalogage. Architecture des données : conception de schémas, datalakes, modélisation. Compétences transverses Esprit analytique et méthodique . Capacité à vulgariser des concepts complexes auprès des équipes métier. Autonomie, rigueur, curiosité et force de proposition. Aisance relationnelle et collaboration interdisciplinaire (Data, produit, exploitation). Capacité à prioriser et structurer le travail sur des sujets long terme. Profil recherché Formation : Bac+5 (informatique, data, maths, statistique, IA…). Expérience : minimum 3 à 6 ans en data science / machine learning, idéalement sur des environnements cloud / Big Data. Langues : bon niveau d’anglais technique. Atout : expérience antérieure dans le transport, l’IoT, la maintenance, ou de lourdes infrastructures data.

Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé à Paris un Ingénieur IA H/F dans le cadre d'un CDI. En tant que "GenAI Engineer", vous serez le référent GenAI du groupe et interviendrez sur l'ensemble des aspects techniques de nos cas d'usage d'IA générative. Vous évoluerez dans un écosystème technologique moderne (Snowflake, Qlik, AWS) au service de 30 filiales internationales. Vous aurez une grande marge de manœuvre dans les solutions à mettre en place, travaillant en étroite collaboration avec les équipes métier pour accompagner la transformation digitale par l'IA. Vos missions principales Développement et architecture IA Formaliser les besoins métiers et les traduire en spécifications techniques Développer des applications GenAI ou piloter le développement par des prestataires Sélectionner les stacks techniques appropriées à chaque use case d'IA Réaliser des POC sur de nouvelles solutions d'IA générative Opérations et monitoring * Assurer l'observabilité des produits IA et la gestion FinOps * Garantir la qualité des données et l'évaluation des modèles Collaborer avec les équipes architecture, sécurité et domaines métiers Mettre en place des outils de non-régression et d'évaluation continue Innovation et amélioration continue Assurer la veille technologique sur l'IA générative et les agents Maintenir la documentation technique à jour Être force de proposition sur les évolutions technologiques Participer à la stratégie IA du groupe Compétences requises Expertises principales * IA Générative et LLM : Maîtrise des concepts fondamentaux (réseaux de neurones, transformers), familiarité avec les principaux LLM (GPT, Claude, Gemini) RAG et bases vectorielles : Connaissance approfondie des RAG, bases vectorielles (Weaviate, Qdrant), frameworks (LangChain, LlamaIndex) IA Agentic : Maîtrise d'outils (AutoGen, CrewAI, Flowise, Dify) et protocoles (MCP, A2A, ACP, ANP) Développement : Expertise Python, maîtrise SQL, connaissance des APIs et intégrations système Data Engineering : Compréhension forte des enjeux de qualité des données, expérience SGBD (Snowflake de préférence) Compétences techniques appréciées Maîtrise de services cloud d'IA : Bedrock, Azure AI Foundry Connaissance d'AWS (architecture cloud, services managés) Expérience en IA traditionnelle : TensorFlow, scikit-learn Techniques avancées de RAG : chunking, multiindex, méthodes d'inférence Outils d'évaluation : Ragas, DeepEval, frameworks de testing IA Environnement technologique Langages : Python, SQL, notions C/C++ Cloud : AWS (Bedrock, SageMaker), services IA managés Data Stack : Snowflake, PostgreSQL, SQL Server, MariaDB DevOps : GitLab CI/CD, containerisation Collaboration : ServiceNow, Monday, Qlik Cloud Analytics Environnement Cette fonction est rattachée à la DSI du groupe sous la responsabilité du responsable des solutions d'entreprise. Des déplacements ponctuels dans des filiales en France et à l'étranger peuvent être à prévoir dans le cadre des projets de déploiement IA.

Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé à Paris un Ingénieur IA H/F dans le cadre d'un CDI. En tant que "GenAI Engineer", vous serez le référent GenAI du groupe et interviendrez sur l'ensemble des aspects techniques de nos cas d'usage d'IA générative. Vous évoluerez dans un écosystème technologique moderne (Snowflake, Qlik, AWS) au service de 30 filiales internationales. Vous aurez une grande marge de manœuvre dans les solutions à mettre en place, travaillant en étroite collaboration avec les équipes métier pour accompagner la transformation digitale par l'IA. Vos missions principales Développement et architecture IA Formaliser les besoins métiers et les traduire en spécifications techniques Développer des applications GenAI ou piloter le développement par des prestataires Sélectionner les stacks techniques appropriées à chaque use case d'IA Réaliser des POC sur de nouvelles solutions d'IA générative Opérations et monitoring * Assurer l'observabilité des produits IA et la gestion FinOps * Garantir la qualité des données et l'évaluation des modèles Collaborer avec les équipes architecture, sécurité et domaines métiers Mettre en place des outils de non-régression et d'évaluation continue Innovation et amélioration continue Assurer la veille technologique sur l'IA générative et les agents Maintenir la documentation technique à jour Être force de proposition sur les évolutions technologiques Participer à la stratégie IA du groupe Compétences requises Expertises principales * IA Générative et LLM : Maîtrise des concepts fondamentaux (réseaux de neurones, transformers), familiarité avec les principaux LLM (GPT, Claude, Gemini) RAG et bases vectorielles : Connaissance approfondie des RAG, bases vectorielles (Weaviate, Qdrant), frameworks (LangChain, LlamaIndex) IA Agentic : Maîtrise d'outils (AutoGen, CrewAI, Flowise, Dify) et protocoles (MCP, A2A, ACP, ANP) Développement : Expertise Python, maîtrise SQL, connaissance des APIs et intégrations système Data Engineering : Compréhension forte des enjeux de qualité des données, expérience SGBD (Snowflake de préférence) Compétences techniques appréciées Maîtrise de services cloud d'IA : Bedrock, Azure AI Foundry Connaissance d'AWS (architecture cloud, services managés) Expérience en IA traditionnelle : TensorFlow, scikit-learn Techniques avancées de RAG : chunking, multiindex, méthodes d'inférence Outils d'évaluation : Ragas, DeepEval, frameworks de testing IA Environnement technologique Langages : Python, SQL, notions C/C++ Cloud : AWS (Bedrock, SageMaker), services IA managés Data Stack : Snowflake, PostgreSQL, SQL Server, MariaDB DevOps : GitLab CI/CD, containerisation Collaboration : ServiceNow, Monday, Qlik Cloud Analytics Environnement Cette fonction est rattachée à la DSI du groupe sous la responsabilité du responsable des solutions d'entreprise. Des déplacements ponctuels dans des filiales en France et à l'étranger peuvent être à prévoir dans le cadre des projets de déploiement IA.

Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé à Paris un Ingénieur IA H/F dans le cadre d'un CDI. En tant que "GenAI Engineer", vous serez le référent GenAI du groupe et interviendrez sur l'ensemble des aspects techniques de nos cas d'usage d'IA générative. Vous évoluerez dans un écosystème technologique moderne (Snowflake, Qlik, AWS) au service de 30 filiales internationales. Vous aurez une grande marge de manœuvre dans les solutions à mettre en place, travaillant en étroite collaboration avec les équipes métier pour accompagner la transformation digitale par l'IA. Vos missions principales Développement et architecture IA Formaliser les besoins métiers et les traduire en spécifications techniques Développer des applications GenAI ou piloter le développement par des prestataires Sélectionner les stacks techniques appropriées à chaque use case d'IA Réaliser des POC sur de nouvelles solutions d'IA générative Opérations et monitoring * Assurer l'observabilité des produits IA et la gestion FinOps * Garantir la qualité des données et l'évaluation des modèles Collaborer avec les équipes architecture, sécurité et domaines métiers Mettre en place des outils de non-régression et d'évaluation continue Innovation et amélioration continue Assurer la veille technologique sur l'IA générative et les agents Maintenir la documentation technique à jour Être force de proposition sur les évolutions technologiques Participer à la stratégie IA du groupe Compétences requises Expertises principales * IA Générative et LLM : Maîtrise des concepts fondamentaux (réseaux de neurones, transformers), familiarité avec les principaux LLM (GPT, Claude, Gemini) RAG et bases vectorielles : Connaissance approfondie des RAG, bases vectorielles (Weaviate, Qdrant), frameworks (LangChain, LlamaIndex) IA Agentic : Maîtrise d'outils (AutoGen, CrewAI, Flowise, Dify) et protocoles (MCP, A2A, ACP, ANP) Développement : Expertise Python, maîtrise SQL, connaissance des APIs et intégrations système Data Engineering : Compréhension forte des enjeux de qualité des données, expérience SGBD (Snowflake de préférence) Compétences techniques appréciées Maîtrise de services cloud d'IA : Bedrock, Azure AI Foundry Connaissance d'AWS (architecture cloud, services managés) Expérience en IA traditionnelle : TensorFlow, scikit-learn Techniques avancées de RAG : chunking, multiindex, méthodes d'inférence Outils d'évaluation : Ragas, DeepEval, frameworks de testing IA Environnement technologique Langages : Python, SQL, notions C/C++ Cloud : AWS (Bedrock, SageMaker), services IA managés Data Stack : Snowflake, PostgreSQL, SQL Server, MariaDB DevOps : GitLab CI/CD, containerisation Collaboration : ServiceNow, Monday, Qlik Cloud Analytics Environnement Cette fonction est rattachée à la DSI du groupe sous la responsabilité du responsable des solutions d'entreprise. Des déplacements ponctuels dans des filiales en France et à l'étranger peuvent être à prévoir dans le cadre des projets de déploiement IA.