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Les missions sont: 1- Conception et développement d’agents autonomes avec LangGraph : - Architectur 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).

OnSpark est un cabinet spécialisé dans l'intégration SI et le renforcement d'équipes DSI, en forte croissance (40 collaborateurs, CA 3,3 M€). Dans le cadre d'un accord-cadre avec une collectivité territoriale bretonne, nous recrutons des Ingénieurs IA pour des missions de renfort en régie à venir. Vos missions Analyse des besoins et cadrage des projets IA, orientation technologique et définition de l'architecture des systèmes, conception et développement de modèles (entraînement, fine-tuning, ajustement), intégration des solutions IA dans le SI, mise en place de pipelines d'indexation et de vectorisation de documents, définition d'une stratégie de maintenance et de supervision des modèles en production, accompagnement et transfert de compétences aux équipes internes, gouvernance, documentation et contrôle qualité. Démarrage : à partir de fin 2026

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.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe R&D spécialisée en innovation numérique et design computationnel, nous recherchons un(e) AI/ML Engineer pour intervenir sur des projets à forte composante scientifique et simulation numérique. Vous contribuerez au développement de solutions d'intelligence artificielle appliquées à la modélisation physique, à la prédiction de résultats de simulation et à l'accélération des processus de conception assistée par calcul. Vos missions Développer des modèles d'IA et de Machine Learning appliqués aux simulations physiques. Concevoir et industrialiser des pipelines d'entraînement, de validation et d'évaluation des modèles. Mettre en œuvre des approches de surrogate modeling afin de réduire les temps de calcul des simulations. Participer à la construction de solutions de Scientific Machine Learning. Travailler sur des modèles basés sur les Physics-Informed Neural Networks (PINNs). Structurer, préparer et exploiter des datasets issus de simulations numériques et de données géométriques. Collaborer étroitement avec des équipes multidisciplinaires composées d'ingénieurs, chercheurs et experts métier.

Dans un contexte de transformation digitale accrue, la capacité à exploiter les données en temps réel est un levier majeur pour les acteurs du retail souhaitant optimiser leur performance opérationnelle et l'expérience client. La digitalisation des points de vente devient un enjeu stratégique, requérant des solutions innovantes où l'analytique avancée et la Computer Vision jouent un rôle clé. En intégrant une équipe dédiée à la data science dans une grande organisation internationale du secteur de la grande distribution, vous apporterez votre expertise technique pour concevoir et déployer des modèles analytiques en environnement Cloud, au service de la transformation digitale des magasins. Concevoir, développer et industrialiser des modèles de Computer Vision pour analyser en temps réel l'environnement physique des points de vente. Transformer les données visuelles des rayons physiques en informations exploitables pour les équipes métiers. Contribuer au projet stratégique de monitoring temps réel des étagères visant à améliorer la disponibilité et la conformité des stocks. Mettre en œuvre des algorithmes d'analyse d'image innovants intégrant des techniques de deep learning. Collaborer avec les équipes métiers et data pour aligner les solutions techniques sur les exigences opérationnelles. Assurer la qualité, la fiabilité et la scalabilité des solutions développées dans un environnement GCP avec Vertex AI . Participer à l'optimisation continue des modèles et processus en intégrant les retours terrain. Assurer la veille technologique sur les outils et méthodes liés à la vision par ordinateur et à l'IA. Documenter les livrables techniques et partager les bonnes pratiques au sein de l'équipe. Respecter les contraintes de sécurité et de conformité liées à l'utilisation des données et outils analytiques. Intervenir en mode collaboratif dans une équipe sénior de plus de 12 data scientists. Assurer une communication claire et efficace avec les parties prenantes techniques et métiers. Ce poste vous offre l'opportunité d'évoluer dans un environnement technique à la pointe, au cœur d'une stratégie d'innovation digitale majeure, avec de fortes perspectives d'évolution.

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 du poste Rejoignez une entreprise innovante appartenant à un groupe de renom œuvrant dans le domaine des télécommunications. Avec des équipes basées à Lyon, notre entreprise s'attache à transformer l'expérience client à travers le développement de solutions IT innovantes pour divers opérateurs télécoms à travers le monde. Actuellement, nous sommes à la recherche d'un Data Scientist passionné pour rejoindre une équipe dynamique et motivée, composée de 9 personnes, dédiée à l'optimisation des réseaux radio du groupe. Dans le cadre de notre croissance et de l'évolution de nos projets, nous lançons ce recrutement pour soutenir nos efforts en intelligence artificielle et en data science. Missions Missions principales - Développer et mettre en œuvre des solutions IA pour résoudre des problématiques complexes dans le secteur des télécoms, incluant l'optimisation radio et le monitoring automatique. - Contribuer à l'amélioration de l'efficacité énergétique du réseau et à la création de chatbots business-orientés. Missions annexes - Collaborer avec les commanditaires pour définir les cas d’usage et s’assurer de la pertinence des applications proposées. - Coordonner les initiatives de Crédit Impôt Recherche et encadrer un alternant en Data Science. - Participer activement à l'intégration de modèles de données dans l'environnement de production et maintenir une veille technologique rigoureuse. Stack technique Compétences à maîtriser - Python 3, SQL, TensorFlow, scikit-learn, Keras, Pandas, Matplotlib, Ploty, seaborn. - Data processing avec Jupyter Lab, Airflow, Superset. Environnement technique - Bases de données relationnelles et non-relationnelles, fichiers csv et parquet, outils de gestion de projet tels que JIRA et Confluence.

Nous recherchons un(e) Data Scientist senior habilitable pour intervenir sur une mission longue durée dans un environnement exigeant et à forte composante analytique. 🎯 Objectif : concevoir, développer et industrialiser des modèles avancés de data science et de machine learning. 🚀 Missions Développement de modèles de Machine Learning & analyses statistiques avancées Exploitation et traitement de données avec Python Conception et optimisation d’algorithmes analytiques Utilisation de librairies Data Science & Deep Learning Participation au déploiement et au versionning des développements Collaboration avec les équipes métiers et techniques Vulgarisation des sujets techniques auprès d’interlocuteurs non spécialistes

Rejoignez une entreprise innovante dans le secteur des logiciels d'automatisation web à Bordeaux. Nous transformons notre produit phare avec une nouvelle version conversationnelle IA, intégrant des agents avancés. Intégrez une équipe dédiée composée du CTO, du CEO, et d'ingénieurs Fullstack et backend, pour travailler sur un projet de développement d'une V1 fonctionnelle de notre nouvelle plateforme IA, à réaliser en quelques semaines. Ce poste de ML Engineer est essentiel pour établir de nouvelles normes techniques et concevoir l'infrastructure IA de demain. Initialement basé à Bordeaux pour 6 mois, ce poste a la flexibilité de devenir remote en cas d'embauche en CDI. Missions Principales : - Concevoir, entraîner et adapter des modèles NLP et LLM hautement performants. - Mettre en place et superviser l'infrastructure ML (suivi de modèles, déploiement). - Collaborer avec l'équipe Fullstack AI pour intégrer vos modèles dans les produits finals. Annexes : - Soutenir l'introduction et l'utilisation de LLMs et de diverses techniques pour améliorer les systèmes IA. - Surveiller et améliorer en continu les modèles déployés, en assurant leur performance optimale.

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).

Nous recherchons un(e) AI Engineer pour rejoindre une startup spécialisée dans le développement de solutions d'IA sur mesure pour des clients évoluant dans des secteurs variés (énergie, agriculture, pharmaceutique, e-commerce, etc.). L'entreprise accompagne ses clients de bout en bout, de la définition de la stratégie IA jusqu'au déploiement en production de solutions à grande échelle. Vous intégrerez une structure en forte croissance où l'autonomie, la capacité à apprendre rapidement et la prise d'initiative sont essentielles. Vos missions Participer à la phase de cadrage et de compréhension des problématiques métiers. Concevoir et développer des solutions IA robustes et industrialisables. Développer des systèmes basés sur les LLM (RAG, agents, assistants IA, automatisation). Concevoir, entraîner, optimiser et déployer des modèles de Machine Learning. Collaborer avec les équipes techniques et les parties prenantes pour transformer les besoins métiers en solutions concrètes. Participer aux choix d'architecture et aux bonnes pratiques de développement. Assurer la mise en production, le suivi et l'amélioration continue des solutions déployées. Contribuer à la montée en compétence de l'équipe et partager vos connaissances. Environnement technique Python Machine Learning / Deep Learning LLMs, RAG, Agents IA LangChain, LlamaIndex ou équivalent PyTorch ou TensorFlow Pandas / Polars Bases de données vectorielles Docker AWS ou GCP

Socle technique – Data Science & IA Maîtrise de Python et SQL/BigQuery ; packaging, gestion des dépendances, clean code Maîtrise des algorithmes de ML : classification, régression, clustering, deep learning Connaissance des frameworks ML : Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch Compétences avancées en GenAI : LLM, RAG, fine-tuning, prompt engineering, évaluation et déploiement de modèles génératifs Connaissance des concepts clés : Generative AI, agents, assistants, hallucinations, biais, limites des modèles Expertise en agents intelligents : conception de workflows multi-agents, frameworks (ADK, Gemini Enterprise…) Maîtrise des méthodes d'évaluation des agents et pipelines RAG (RAGAS, Langfuse, LLM as a judge) Développement back-end & intégration Conception et développement d'API REST/JSON, architecture orientée objet Développement d'applications GenAI : intégration agents/RAG, gestion de prompts et templates, itération Tests automatisés, revue de code, observabilité (logs, métriques, traces), gestion des erreurs Industrialisation & DevOps Maîtrise des pratiques DevOps/MLOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, Git Mise en place et maintenance de pipelines (tests, qualité, déploiement) et gestion des environnements (dev/recette/prod) Architectures Cloud (GCP, AWS, Azure) et outils MLOps associés Monitoring et optimisation des performances de solutions IA en production Collaboration & méthodes Capacité à cadrer un besoin, proposer une solution technique et estimer une charge Travail en mode Agile, interaction avec les parties prenantes produit Anglais courant (lecture de documentation, échanges techniques)

📌 Informations Clés Contrat / Mission : Prestation de services (Freelance) Localisation : Paris (Format hybride : sur site + quelques jours de télétravail) Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 450 € HT Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/12/2026 (Mission long terme) 🚀 Contexte et Mission Intégré(e) au sein d’une équipe IA internationale axée "produit", vous participerez au cycle de vie complet des systèmes d'intelligence artificielle à grande échelle : de la donnée brute au déploiement en production, jusqu'à la mesure de l'impact métier. Votre rôle consistera à concevoir, construire et optimiser des systèmes intelligents et composés pour répondre à des problématiques concrètes liées au secteur du voyage d'affaires (classement, recommandation, expériences LLM orientées clients). Principales responsabilités : Développement IA : Concevoir et implémenter des solutions basées sur l'apprentissage automatique, le deep learning et l'IA générative (classement, chatbots, reconnaissance d'intention, systèmes agentiques, NLQ). End-to-End Delivery : Gérer l'ingénierie des fonctionnalités, le pipeline de données, la modélisation, ainsi que l'évaluation (en ligne/hors ligne) et le monitoring des modèles. Analyse & Data : Manipuler de grands ensembles de données réelles (structurées et non structurées) pour extraire des insights exploitables. Collaboration & Communication : Vulgariser des concepts de Data Science complexes pour les restituer de manière simple à la direction et aux partenaires métiers, au sein d'une équipe multisite et multiculturelle.

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un ML Engineer spécialisé en modèles LLM multimodaux et fine-tuning pour l'audiovisuel Nous étudions - prioritairement - les candidatures qui nous sont adressées à freelance à insyco . fr avec les informations suivantes : Argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous CV à jour en français Date de prochaine disponibilité Tarif journalier Merci d'indiquer la référence MLE/5344-6 dans l'objet de votre message Contexte de la prestation La prestation s'inscrit chez un grand compte du secteur des médias et de l'audiovisuel, engagé dans la plateformisation de son offre numérique et le développement de ses usages data et IA. Le besoin porte sur l'adaptation et le fine-tuning de modèles open-source multimodaux pour des cas d'usage audiovisuels, leur industrialisation et leur mise en production, ainsi que leur intégration dans l'écosystème média existant. Activités principales Identifier, adapter et fine-tuner des modèles open-source (vision, audio, parole, texte) pour des cas d'usage audiovisuels spécifiques. Implémenter des stratégies avancées d'interaction et d'optimisation (prompt-engineering, RAG (Retrieval-Augmented Generation), LoRA/distillation, quantization, pruning) pour maximiser précision, latence et pertinence éditoriale. Architecturer des pipelines multimodaux end-to-end fusionnant vidéo, audio, images et texte pour enrichir les métadonnées, optimiser l'indexation et automatiser les workflows de production. Établir des métriques d'évaluation, benchmarker et itérer sur les systèmes d'IA via des KPIs techniques et business clairement définis. Concevoir et déployer des solutions multimodales cross-data et cross-modality pour étendre les capacités prédictives et génératives des modèles. Administrer et optimiser l'infrastructure technique nécessaire au déploiement, monitoring et ajustement des modèles en production (clusters GPU/TPU, gateway d'inférence, scaling policies). Orchestrer l'intégration des services IA dans l'écosystème média existant (MAM/PAM, NRCS, chaînes de transcription, pipelines de distribution, systèmes d'information logiciels SI) en collaboration avec product owners et tech leads. Structurer, enrichir et valider les datasets audiovisuels en garantissant leur alignement avec les exigences éditoriales, culturelles et éthiques. Instrumenter, mesurer et raffiner les modèles en conditions opérationnelles (accuracy, fairness, explainability, pertinence culturelle, empreinte carbone). Coordonner avec les équipes pluridisciplinaires l'alignement des solutions IA avec les objectifs stratégiques et le cadre réglementaire (RGPD, AI Act). Élaborer et maintenir une documentation technique exhaustive assurant la transmissibilité des connaissances.