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Bonjour, Actuellement je suis a la recherche d'un profil , Développeur IA Python (AI-Native Developer) Profil recherché : Développeur Python expérimenté, expert en IA/ML et maîtrisant le vibe coding, capable de développer rapidement des solutions innovantes avec assistance IA tout en garantissant la qualité et la maintenabilité du code. Compétences requises Hard Skills : • 5 ans d'expérience minimum en développement Python avec focus IA/ML • Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) • Expertise en frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain • Expérience confirmée avec les LLMs (fine-tuning, prompt engineering, RAG, agents) • Maîtrise des plateformes Cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) • Connaissance des technologies MLOps et pipelines CI/CD pour modèles IA • Compétences en data engineering (preprocessing, feature engineering, pipelines de données) • Maîtrise des bases de données (SQL, NoSQL, Vector DBs) • Expérience en développement d'APIs (FastAPI, Flask, REST) • Bonne connaissance de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) • Expertise en testing et qualité du code (pytest, unittest, code coverage) • Connaissance des outils de versioning (Git, GitLab/GitHub) • Un plus : Expérience en Computer Vision et/ou NLP Soft Skills : • Esprit critique développé face au code généré par IA • Capacité à décomposer des problèmes complexes et à formuler des prompts efficaces • Curiosité intellectuelle et veille technologique active sur l'IA • Pragmatisme : équilibre entre vitesse de développement et qualité • Rigueur dans la validation et l'optimisation du code • Autonomie et force de proposition • Excellent relationnel et capacité à travailler en équipe • Esprit agile et adaptatif • Capacité à partager ses connaissances et best practices Résultats attendus (Livrables) • Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists • Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers • Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) • Utilisation experte du vibe coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité • Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) • Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) • Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) • Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) • Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA • Partage des best practices de vibe coding avec l'équipe Un anglais courant!

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 3 jours de télétravail par semaine – Montpellier (34) – Expérience de 4/5 ans min Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! Voici un aperçu détaillé de vos missions : Dans le cadre de l'industrialisation des migrations de données d'un ERP vers un autre, l'équipe Data renforce son pôle ETL / ELT. Le poste s'inscrit dans un environnement industriel, orienté delivery, avec des contraintes fortes de qualité, reproductibilité et traçabilité. Le Data Engineer interviendra au cœur de la plateforme de migration et travaillera en étroite collaboration avec : Le Tech Lead Data et un data engineer Les équipes produit Les équipes métier (migration / fonctionnel) Les équipes infra / DevOps 1. Modèles de données (dbt) Concevoir et maintenir des modèles dbt (RAW → REFINED → TRUSTED) Implémenter les règles métier de façon explicite et documentée Centraliser les règles communes (mapping, normalisation, référentiels) 2. Robustesse & fiabilité des pipelines Pipelines reproductibles, OS-agnostiques, déployables via CI/CD Tests dbt (schéma, unicité, volumétrie), contrôles de cohérence inter-modèles Alertes sur écarts ou régressions, optimisation des performances 3. Contributions applicatives Maintenir les endpoints API (FastAPI) et les interfaces (Vue.js 3 / Quasar) liés aux flux de migration et d'import Contribuer au système IA de suggestions en cascade (pattern matching, embeddings, LLM) Gérer les migrations de schéma (Alembic) et les connecteurs de données (ODBC / SQL Server) 4. Documentation & collaboration transverse Documenter modèles, règles de transformation, conventions de nommage Participer aux code reviews et aux ateliers de validation fonctionnelle post-migration Collaborer avec les équipes métier, produit et infra Transformation : dbt, SQL avancé, Python Bases de données : SQL Server, PostgreSQL (+ pgvector), Snowflake / équivalent Orchestration : Airflow (ou équivalent) Application : FastAPI, Vue.js + TypeScript + Quasar IA : scikit-learn, embeddings vectoriels, NLP, LLM Infra / CI/CD :Docker, AWS ECS , ECR, S3, Bitbucket & Azure Pipelines Data quality :Tests dbt, Pytest

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 3 jours de télétravail par semaine – Montpellier (34) – Expérience de 4/5 ans min Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! Voici un aperçu détaillé de vos missions : Dans le cadre de l'industrialisation des migrations de données d'un ERP vers un autre, l'équipe Data renforce son pôle ETL / ELT. Le poste s'inscrit dans un environnement industriel, orienté delivery, avec des contraintes fortes de qualité, reproductibilité et traçabilité. Le Data Engineer interviendra au cœur de la plateforme de migration et travaillera en étroite collaboration avec : Le Tech Lead Data et un data engineer Les équipes produit Les équipes métier (migration / fonctionnel) Les équipes infra / DevOps 1. Modèles de données (dbt) Concevoir et maintenir des modèles dbt (RAW → REFINED → TRUSTED) Implémenter les règles métier de façon explicite et documentée Centraliser les règles communes (mapping, normalisation, référentiels) 2. Robustesse & fiabilité des pipelines Pipelines reproductibles, OS-agnostiques, déployables via CI/CD Tests dbt (schéma, unicité, volumétrie), contrôles de cohérence inter-modèles Alertes sur écarts ou régressions, optimisation des performances 3. Contributions applicatives Maintenir les endpoints API (FastAPI) et les interfaces (Vue.js 3 / Quasar) liés aux flux de migration et d'import Contribuer au système IA de suggestions en cascade (pattern matching, embeddings, LLM) Gérer les migrations de schéma (Alembic) et les connecteurs de données (ODBC / SQL Server) 4. Documentation & collaboration transverse Documenter modèles, règles de transformation, conventions de nommage Participer aux code reviews et aux ateliers de validation fonctionnelle post-migration Collaborer avec les équipes métier, produit et infra Transformation : dbt, SQL avancé, Python Bases de données : SQL Server, PostgreSQL (+ pgvector), Snowflake / équivalent Orchestration : Airflow (ou équivalent) Application : FastAPI, Vue.js + TypeScript + Quasar IA : scikit-learn, embeddings vectoriels, NLP, LLM Infra / CI/CD :Docker, AWS ECS , ECR, S3, Bitbucket & Azure Pipelines Data quality :Tests dbt, Pytest

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 3 jours de télétravail par semaine – Montpellier (34) – Expérience de 4/5 ans min Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! Voici un aperçu détaillé de vos missions : Dans le cadre de l'industrialisation des migrations de données d'un ERP vers un autre, l'équipe Data renforce son pôle ETL / ELT. Le poste s'inscrit dans un environnement industriel, orienté delivery, avec des contraintes fortes de qualité, reproductibilité et traçabilité. Le Data Engineer interviendra au cœur de la plateforme de migration et travaillera en étroite collaboration avec : Le Tech Lead Data et un data engineer Les équipes produit Les équipes métier (migration / fonctionnel) Les équipes infra / DevOps 1. Modèles de données (dbt) Concevoir et maintenir des modèles dbt (RAW → REFINED → TRUSTED) Implémenter les règles métier de façon explicite et documentée Centraliser les règles communes (mapping, normalisation, référentiels) 2. Robustesse & fiabilité des pipelines Pipelines reproductibles, OS-agnostiques, déployables via CI/CD Tests dbt (schéma, unicité, volumétrie), contrôles de cohérence inter-modèles Alertes sur écarts ou régressions, optimisation des performances 3. Contributions applicatives Maintenir les endpoints API (FastAPI) et les interfaces (Vue.js 3 / Quasar) liés aux flux de migration et d'import Contribuer au système IA de suggestions en cascade (pattern matching, embeddings, LLM) Gérer les migrations de schéma (Alembic) et les connecteurs de données (ODBC / SQL Server) 4. Documentation & collaboration transverse Documenter modèles, règles de transformation, conventions de nommage Participer aux code reviews et aux ateliers de validation fonctionnelle post-migration Collaborer avec les équipes métier, produit et infra Transformation : dbt, SQL avancé, Python Bases de données : SQL Server, PostgreSQL (+ pgvector), Snowflake / équivalent Orchestration : Airflow (ou équivalent) Application : FastAPI, Vue.js + TypeScript + Quasar IA : scikit-learn, embeddings vectoriels, NLP, LLM Infra / CI/CD :Docker, AWS ECS , ECR, S3, Bitbucket & Azure Pipelines Data quality :Tests dbt, Pytest

Bonjour a tous, Profil recherché : Solution Architecte expérimenté avec une double compétence Python/IA et maîtrise du vibe coding, capable de concevoir des architectures innovantes tout en accompagnant une équipe de développeurs dans un contexte agile et international. Hard Skills : • 10 ans d'expérience minimum en développement Python avec une expérience confirmée en architecture de solutions IA/ML • Expérience significative en tant que Tech Lead IA avec accompagnement et montée en compétences d'équipes de développement • Expérience démontrée et expertise reconnue en vibe coding avec utilisation avancée d'outils IA (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) • Capacité à former et coacher les équipes sur les meilleures pratiques de développement assisté par IA • Expertise confirmée en architecture de solutions IA/ML et intégration de modèles d'intelligence artificielle en production • Maîtrise avancée de Python 3.8+ et des bonnes pratiques de développement • Expertise en frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face Transformers • Expérience confirmée avec les LLMs (fine-tuning, RAG, prompt engineering, agents IA, orchestration) • Maîtrise des frameworks modernes : FastAPI, LangChain/LlamaIndex, Streamlit/Gradio • Connaissance des architectures microservices, API REST/GraphQL, event-driven, architectures orientées données • Expérience des plateformes Cloud (AWS, Azure, GCP) et services IA Cloud (SageMaker, Azure ML, Vertex AI, Bedrock) • Connaissance approfondie des technologies MLOps et pipelines CI/CD pour modèles IA • Maîtrise SQL et NoSQL, Vector Databases (Pinecone, Weaviate, Milvus) • Expertise en DevOps, automatisation des tests, conteneurisation (Docker/Kubernetes) • Expérience en data engineering et pipelines de données (Airflow, Spark, Kafka) • Connaissance des outils de versioning et collaboration (Git, GitLab/GitHub) • Un plus : Connaissance Java/Spring pour interactions avec legacy systems Soft Skills : • Excellentes capacités de leadership technique et de mentorat • Esprit critique développé face au code généré par IA et capacité à valider la qualité • Pédagogie et capacité à transmettre les bonnes pratiques du vibe coding à l'équipe • Esprit d'innovation et de veille technologique active sur l'IA • Rigueur dans la conception architecturale et les bonnes pratiques • Autonomie et force de proposition • Initiative dans la résolution de problèmes complexes • Très bon relationnel et capacité à communiquer avec différents interlocuteurs (techniques et métiers) • Esprit agile et pragmatique : équilibre entre vitesse et qualité • Capacité à fédérer une équipe autour d'une vision technique Anglais Courant.

Contexte de la mission Compétences et expériences demandées : -Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. -Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. -Connaissance de SQL -Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit -Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch -Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. -Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning - Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. - Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement - Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles - Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative - Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen - Prompt engineering - Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen - Optimisation des solutions (paramétrage des modèles)

Contexte Ouverture d’une nouvelle entité chez le client. Le Data Engineer interviendra dans un environnement IA / Big Data avec forte dimension cloud et DevOps. Missions Identification et analyse des besoins Participation aux ateliers d’idéation Rédaction de documentations techniques détaillées Définition des spécifications projets IA Proposition de solutions algorithmiques adaptées Interaction avec les infrastructures data Intégration et maintenance de solutions d’IA Gestion d’environnements Big Data, cloud et on-premise Mise en place DevOps / DevSecOps / MLOps Implémentation de pipelines CI/CD Mise en place de dépôts de code Contribution à une culture agile et sécurisée Communication et partage Partage de connaissances au sein de l’entité Communication sur les avancées et retours d’expérience Accompagnement à la montée en compétence de l’équipe Compétences techniques attendues Développement : Python, SQL, Spark, Scala Frameworks ML : pandas, numpy, scikit-learn ETL / pipelines : Apache Nifi, Talend, Kafka Big Data / Cloud : S3, Hadoop, MapReduce Bases de données : PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Cassandra DevOps / MLOps : Docker, Gitlab, Kubernetes Profil recherché Expérience confirmée en environnement Data / IA Forte capacité d’analyse et de structuration À l’aise dans un contexte de création d’entité

Missions principales : 1. Développement et programmation : 1. Contribution au développement de la plateforme python (évolution d'architecture, développement de nouveaux modules et librairies) 2. Contribution à la maintenance logicielle 3. Participer à l'amélioration continue des performances (prompt engineering, développement chaine de traitement IA, optimisation des traitements) 4. Maitrise des pipelines de déploiement 5. Participation active aux revues de code 2. Collaboration avec les métiers et les Business Analysts 1. Travailler en synergie avec les équipes métiers et les Business Analysts pour comprendre les besoins et les enjeux spécifiques. 2. Traduire les exigences métier en solutions techniques innovantes et adaptées. 3. Pilotage technique des projets en autonomie 3. Recherche et innovation : 1. Mener une veille technologique sur les dernières avancées en IA générative. 2. Proposer des idées innovantes pour de nouveaux projets ou améliorations. 4. Documentation : Rédiger une documentation technique claire Profil recherché : • Formation : Diplôme en informatique • Expérience : Minimum 5 ans d'expériences en développement logiciel Python. Développement & industrialisation • Bonne maîtrise du langage de programmation Python et des bibliothèques associées (Langchain, Pandas, etc.). • Maitrise de l'anglais • Connaissance des principes de l'IA générative et de la RAG • Esprit de synthèse et aptitude à travailler en équipe multidisciplinaire et à communiquer efficacement avec des interlocuteurs variés. • Forte curiosité intellectuelle, autonomie dans l'apprentissage et proactivité dans la résolution de problèmes. • Des connaissances en front-web (Angular) sont un plus Environnement technique : Python, LangChain, LangGraph, Azure, AWS, scikit-learn, LLM (Azure OpenAI, AWS Bedrock, Claude)

Expert python Nantes Missions principales : 1. Développement et programmation : Contribution au développement de la plateforme python (évolution d'architecture, développement de nouveaux modules et librairies) 2. Contribution à la maintenance logicielle 3. Participer à l'amélioration continue des performances (prompt engineering, développement chaine de traitement IA, optimisation des traitements) 4. Maitrise des pipelines de déploiement 5. Participation active aux revues de code 6. Collaboration avec les métiers et les Business Analysts 7. Travailler en synergie avec les équipes métiers et les Business Analysts pour comprendre les besoins et les enjeux spécifiques. 8. Traduire les exigences métier en solutions techniques innovantes et adaptées. 9. Pilotage technique des projets en autonomie 10. Recherche et innovation : 11. Mener une veille technologique sur les dernières avancées en IA générative. 12. Proposer des idées innovantes pour de nouveaux projets ou améliorations. 13. Documentation : Rédiger une documentation technique claire Profil recherché : • Formation : Diplôme en informatique • Expérience : Minimum 5 ans d'expériences en développement logiciel Python. Développement & industrialisation • Bonne maîtrise du langage de programmation Python et des bibliothèques associées (Langchain, Pandas, etc.). • Maitrise de l'anglais • Connaissance des principes de l'IA générative et de la RAG • Esprit de synthèse et aptitude à travailler en équipe multidisciplinaire et à communiquer efficacement avec des interlocuteurs variés. • Forte curiosité intellectuelle, autonomie dans l'apprentissage et proactivité dans la résolution de problèmes. • Des connaissances en front-web (Angular) sont un plus Environnement technique : Python, LangChain, LangGraph, Azure, AWS, scikit-learn, LLM (Azure OpenAI, AWS Bedrock, Claude)

Tâches principales : Développer des librairies Python pour le pricing, la valorisation et l'analyse de risques d'instruments financiers (dérivés de taux, crédit, actions) Concevoir et maintenir des API RESTful en Core / .NET 6+ pour l'exposition des services métiers aux applications Front Office et Risk Construire et optimiser des pipelines de données (ETL/ELT) en Python avec Pandas, NumPy, PySpark pour le traitement de flux de market data ( Bloomberg B-PIPE, Refinitiv Elektron ) Développer des connecteurs et intégrations via des protocoles de messaging financier ( Apache Kafka, RabbitMQ, Solace ) Implémenter des modèles de machine learning (Scikit-learn, TensorFlow) appliqués à la détection d'anomalies de marché ou à l'optimisation de portefeuilles Contribuer aux projets réglementaires FRTB, SA-CCR, EMIR Refit en développant des modules de calcul et de reporting conformes Rédiger et maintenir les tests unitaires et d'intégration ( PyTest, NUnit, xUnit ) dans une logique TDD / BDD Participer aux pipelines CI/CD (GitLab CI, Jenkins, Docker, Kubernetes) et aux pratiques DevSecOps Assurer la revue de code, la documentation technique ( Confluence, Swagger / OpenAPI ) et le respect des standards de développement Collaborer en mode Agile (Scrum / SAFe) avec les équipes pluridisciplinaires dans un contexte international, en anglais

Pour un poste en cDI sur PAris , nous recherchons un développeur de Solutions IA Salaire Fixe + différentes primes de performance Le Développeur de Solutions IA sera responsable du développement de solutions basées sur l’intelligence artificielle afin de renforcer les solutions et processus de sécurité de la Production IT. Ce poste implique une collaboration étroite avec des experts métiers afin d’adapter les outils et de les améliorer en continu. Le développeur utilisera Python ainsi que les bibliothèques associées pour concevoir et déployer des modèles de machine learning et des interfaces utilisateurs. MissionsResponsabilités principales Développer et déployer des solutions basées sur l’IA en utilisant Python. Concevoir des interfaces utilisateurs avec Streamlit, Gradio, Flask et d’autres frameworks pertinents. Collaborer avec des experts métiers afin de comprendre les besoins et adapter les outils en conséquence. Mettre en œuvre des processus ETL (Extract, Transform, Load) pour gérer et transformer les données. Utiliser des bibliothèques telles que pandas et scikit-learn pour la manipulation de données et les tâches de machine learning. Améliorer continuellement les outils en fonction des retours utilisateurs et des analyses de données. Une bonne culture en cybersécurité est attendue.

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).

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.