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Contexte du recrutement Pour renforcer son pôle Intelligence Artificielle, la Direction des Technologies Avancées du groupe ALTEN recrute un Ingénieur Senior en Intelligence Artificielle, spécialisé dans le déploiement de modèles de langage (LLM) et de solutions d'IA de pointe, sous la responsabilité du Responsable Technique IA. Missions principales1. Déploiement et optimisation de modèles d'IA Piloter le déploiement de modèles de langage (LLM) comme Mistral, en environnement sécurisé, en garantissant leur scalabilité, performance et conformité. Optimiser les modèles pour des cas d'usage spécifiques (fine-tuning, distillation, quantisation) en utilisant des frameworks comme Hugging Face Transformers, PyTorch ou TensorFlow. Automatiser les pipelines de déploiement (CI/CD) avec des outils comme GitLab CI, Jenkins ou Kubernetes pour une intégration continue. 2. Conception d'architectures IA sécurisées Concevoir des architectures robustes pour l'intégration de modèles d'IA dans des systèmes critiques, en respectant les contraintes de sécurité (Secret Défense, RGPD, etc.). Collaborer avec les équipes DevOps et Sécurité pour garantir la protection des données et la résilience des infrastructures (ex : chiffrement, isolation des environnements). Utiliser des outils de conteneurisation comme Docker et des orchestrations avec Kubernetes pour des déploiements reproductibles et sécurisés. 3. Intégration et maintenance des solutions IA Intégrer les modèles d'IA dans des applications métiers (APIs, microservices) en utilisant des technologies comme FastAPI, Flask ou gRPC. Assurer la maintenance et la montée en version des modèles déployés, avec un suivi des performances via des outils de monitoring (Prometheus, Grafana, ELK). Documenter les processus et former les équipes internes aux bonnes pratiques en IA et en sécurité. 4. Veille technologique et innovation Assurer une veille active sur les avancées en IA générative, LLM et sécurisation des modèles. Proposer des solutions innovantes pour répondre aux besoins émergents des clients, en s'appuyant sur des technologies comme LangChain, LlamaIndex ou des bases de données vectorielles (Pinecone, Weaviate). Participer à des projets R&D pour évaluer et intégrer de nouvelles technologies (ex : fédération de modèles, IA explicable, etc.).

Missions Ingénieur Machine learning L AWS Pytorch et Tensorflow Teraform 500 e par j Concevoir, construire et entraîner des modèles Machine learning from scratch Industrialiser et déployer ces modèles en production (ML engineering / MLOps) Venir en renfort de l'équipe sur les tâches d'infrastructure Compétences Indispensables Expertise ML : build de modèles, training, mise en production Frameworks : PyTorch, TensorFlow CI/CD Terraform (bonne maîtrise attendue, pour les sujets infra) AWS, qui est le cloud du client. Une expérience de déploiement de modèles sur un autre cloud 500 e par j 3 j de teletravail

Pour un grand acteur de la distribution, nous recherchons un Data Scientist sénior pour rejoindre une équipe Data & Analytics d'une dizaine de Data Scientists et Data Engineers. L'enjeu : fiabiliser la prévision des ventes e-commerce pour mieux piloter la disponibilité produits, les stocks et les flux logistiques. Nouveaux projets, à forte criticité. Vos missions : Cadrer les besoins avec les équipes métier Supply Chain et leur restituer les résultats Analyser l'historique des données : saisonnalités, tendances, effets promotionnels, événements exogènes Concevoir, entraîner et optimiser des modèles de prévision de séries temporelles Définir et suivre des métriques d'évaluation fiables Industrialiser les pipelines de modélisation sur GCP avec les Data Engineers Travailler l'explicabilité des modèles pour faciliter leur adoption par le métier Télétravail : 3 jours / semaine (2 jours sur site)

Avanda est une société de services Franco-Suisse. Dans le cadre d'un large appel d'offre du secteur public à Genève en Suisse Romande, nous recherchons plusieurs profils dans le domaine Data & Intégration. Notre client est une très grande organisation publique, avec plusieurs milliers de collaborateurs. Ces opportunités long terme (plusieurs années) nécessitent une présence régulière sur Genève (ou dans la région frontalière). Ces rôles sont pour des consultants (Permanent ou Freelance) intéressés à rejoindre un grand projet dans la région de Genève. Nous nous occupons de toute la partie administrative (payroll, permis, administration et relocation le cas échéant). LE ROLE Au sein du service Data science, vous collectez les données pertinentes, les nettoyez et les préparez pour l'analyse, puis appliquez des techniques statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour en extraire des informations utiles. Vous développez des modèles de data science et d'IA (Deep Learning, Computer Vision, langage naturel, Reinforcement Learning ou autres méthodes avancées selon les besoins du projet). Collecter et analyser des données issues de sources variées (automatiser l'extraction, l'intégration et la mise à jour des données). Réaliser l'analyse exploratoire des données avec des outils statistiques et des visualisations. Concevoir et développer des algorithmes et des modèles de data science et d'IA, et en améliorer les résultats. Évaluer la performance des modèles avec des mesures appropriées et les ajuster pour améliorer leur précision et leur généralisation. Collaborer avec des ingénieurs logiciels pour intégrer les modèles dans des applications ou des systèmes existants, et assurer leur déploiement efficace et sécurisé en production. Présenter et partager les résultats de manière claire et compréhensible aux parties prenantes. Démarrage prévu en janvier 2027.

Les missions sont: 1- Conception et développement d'agents autonomes avec LangGraph : - Architecture des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle). -Intégrtion des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows). -Optimisation les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute). 2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants : -Connection des agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines. -Automatisation de versioning des agents et leur déploiement. 3- Ingénierie des données et features pour les agents : -Construction des pipelines de données pour alimenter les agents -Développement des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques). -Optimisation les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases). 4- Tests et robustesse : -Mise en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes). -Surveillance les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith. -Documentation des limites et cas d'usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques). Compétences souhaitées: Expérience avancée avec LangGraph : -Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs. -Expérience en déploiement d'agents en production. Python et écosystème IA : -Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic. -Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).

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.

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation autour des processus KYC (Know Your Customer), nous recherchons un Développeur IA / Python Senior H/F pour rejoindre une équipe internationale et contribuer à la conception de solutions innovantes basées sur l'Intelligence Artificielle Générative. Vos missionsDévelopper et optimiser des solutions IA et Machine Learning répondant à des enjeux métiers complexes Concevoir et intégrer des architectures basées sur les LLM, le RAG et les agents IA Développer des API et microservices permettant l'industrialisation des solutions Participer à la mise en place de pipelines MLOps et de bonnes pratiques CI/CD Collaborer étroitement avec les équipes Data Science, Architecture et Métier Garantir la qualité, la robustesse et la performance des développements Contribuer à la veille technologique et au partage des bonnes pratiques autour de l'IA générative

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 de la mission Nous recherchons un ingénieur expérimenté pour concevoir, déployer et maintenir des infrastructures de Machine Learning et de Large Language Models (LLM) dans des environnements hybrides, combinant infrastructures sur site (On-Premise) et Cloud. Le consultant travaillera en étroite collaboration avec les Data Scientists et les développeurs Backend afin de mettre en œuvre des solutions de Machine Learning fiables, sécurisées, évolutives et adaptées à la production. Responsabilités principales Concevoir, développer et maintenir des infrastructures MLOps/LLMOps dédiées aux LLM. Déployer, tester, superviser et administrer des modèles de Machine Learning dans des environnements conteneurisés. Gérer l'ensemble du cycle de vie des LLM : préparation des données, fine-tuning, évaluation, déploiement et monitoring. Concevoir et maintenir des pipelines CI/CD et des solutions d'orchestration des workflows ML. Mettre en place des outils de versioning des données et des modèles. Automatiser la détection des anomalies et le suivi des performances. Optimiser les coûts et les performances des pipelines de Machine Learning. Garantir la fiabilité et la sécurité des infrastructures ML en environnement hybride. Create CI/CD pipelines, orchestration solutions, and data versioning tools for ML workflows. Implement automated anomaly detection, performance tracking, and cost-optimisation for ML pipelines.