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.
Nous recherchons, pour l'un de nos Clients basés sur Monaco, un Data Scientist H/F. VOTRE MISSION :Notre Client recherche un Data Scientist expérimenté H/F qui travaillera sur des analyses de données et participera au développement de modèles prédictifs et d'algorithmes d'apprentissage automatique. Missions principales : Nettoyage / préparation / structuration / normalisation des données pour garantir leur qualité et leur fiabilité Exploration de données : utiliser des statistiques descriptives et des visualisations de données pour explorer les jeux de données, identifier des tendances, des anomalies éventuelles Modélisations : concevoir, développer et déployer des modèles statistiques et d'apprentissage automatique pour répondre à des questions spécifiques ou résoudre des problèmes métiers Développement et optimisation de pipelines de données pour faciliter l'acquisition, le traitement et la mise à disposition des données pour l'analyse Communication des résultats des analyses et des modélisations à travers des rapports et des visualisations de données claires et impactantes, permettant aux parties prenantes de prendre des décisions basées sur les données
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
Contribuer à la recherche, au prototypage et à la mise en production de nouvelles fonctionnalités d'IA et de ML au sein de notre portefeuille de produits. Collaborer avec les chefs de produit et les équipes d'ingénierie pour concevoir et déployer des améliorations à fort impact fondées sur les données. Acquérir une compréhension approfondie des produits et des actifs de données existants afin d'identifier des opportunités d'amélioration grâce à l'IA. Concevoir et mener des expérimentations pour valider de nouvelles pistes de recherche et évaluer les performances des modèles. Entraîner, affiner (fine-tuning) et optimiser des modèles de LLM et de ML à partir de données structurées et non structurées issues d'API et de flux de travail clients. Élaborer des stratégies pour l'inférence de modèles en temps réel et un déploiement à grande échelle. Collaborer avec des prestataires externes pour la collecte de données, l'annotation et les initiatives de recherche. Échanger avec les clients et les équipes régionales de services professionnels pour comprendre l'évolution des schémas de fraude et intégrer ces enseignements au développement des produits.
Contexte mission Dans le cadre de l'accélération sur l'Intelligence Artificielle de notre client, nous recherchons un(e) Data Scientist IA capable de concevoir, développer et industrialiser des modèles avancés de Machine Learning et d'IA générative. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les métiers, les équipes Data et IT afin d'identifier, développer et déployer des solutions innovantes créant de la valeur, tout en respectant les exigences réglementaires et de gouvernance. Principales responsabilités Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et d'IA Générative Réaliser des analyses exploratoires de données et du feature engineering Entraîner, tester, calibrer et optimiser les modèles Développer des solutions basées sur le NLP et les LLM Effectuer des analyses statistiques avancées pour identifier des opportunités business Collaborer avec les équipes métiers pour transformer les besoins en cas d'usage concrets Garantir la robustesse, la performance et l'explicabilité des modèles Participer au suivi et à l'amélioration continue des modèles en production
Tu rejoins une équipe pluridisciplinaire, en tant que ML Engineer, tu interviens sur l'ensemble du cycle de vie des features ML — de l'idée à la mise en production — en collaboration étroite avec les équipes back-end, front-end et produit. Parmi les sujets sur lesquels tu pourras contribuer : personnalisation des résultats de recherche / recommandations (nouveaux signaux, nouvelles architectures de modèles, A/B tests), refonte du système d'auto-complétion, amélioration des pipelines ML (automatisation, monitoring, observabilité), ou encore exploration proactive de nouvelles approches ML pour résoudre des problèmes utilisateurs concrets. Le poste est volontairement équilibré entre modélisation et industrialisation , dans un stack moderne : Python, PyTorch, TensorFlow, MLflow, Kubeflow, Airflow, KServe, AWS, FastAPI, Kubernetes
Dans le cadre d'une mission de continuité opérationnelle, une entreprise recherche un Data Analyst afin de renforcer ses équipes sur un environnement Data & Cloud. Les informations disponibles à ce stade permettent d'identifier un environnement principalement orienté autour de la gestion, préparation, modélisation et analyse des données, ainsi que de la production de reportings et d'indicateurs. Le contexte fonctionnel précis et les enjeux détaillés de la mission sont encore en cours de consolidation. Des échanges complémentaires avec le client permettront de préciser le périmètre, les priorités et l'organisation de l'équipe. Missions principalesParticiper à la préparation, la transformation et la structuration des données. Réaliser des analyses de données et produire des indicateurs pertinents. Participer à la modélisation des données. Concevoir et maintenir des rapports et tableaux de bord. Contribuer à la gestion et à la qualité des données. Recueillir et analyser les besoins fonctionnels et techniques. Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques. Participer aux phases de mise en production. Contribuer au cadrage et au suivi des sujets projet. Participer aux comités de pilotage et au suivi des objectifs. Accompagner et former les utilisateurs sur les solutions mises en place. Collaborer avec les équipes métiers et techniques. Environnement techniqueOutils : Microsoft Power BI Microsoft Excel Microsoft Power Query Git Apache Airflow Langages et technologies : SQL Python DAX Pandas Scikit-learn Apache Spark JavaScript Frameworks / bibliothèques : Plotly TensorFlow Bases de données : Google Cloud BigQuery MariaDB MySQL Cloud : Google Cloud Platform (GCP)
Notre client, acteur technologique innovant évoluant dans un environnement à forte composante R&D, recherche son futur Ingénieur Deep Learning & Computer Vision (H/F) dans le cadre du renforcement de ses équipes d'intelligence artificielle et de traitement de données avancées. Vous contribuerez à la conception et à l'industrialisation de solutions d'IA destinées à l'analyse de données complexes issues de systèmes de perception et de capteurs avancés. Vos missions : Intégré(e) à une équipe pluridisciplinaire, vous serez amené(e) à : Concevoir et entraîner des modèles de Deep Learning dédiés à la détection, la classification et l'analyse de données complexes. Développer des pipelines Python complets : préparation, enrichissement, entraînement, validation et évaluation des modèles. Construire et qualifier des jeux de données en garantissant leur qualité, leur traçabilité et leur robustesse. Optimiser les performances des modèles grâce au tuning des hyperparamètres et à l'analyse des résultats obtenus. Participer à l'industrialisation des solutions d'IA dans des environnements à fortes contraintes techniques. Assurer le déploiement et l'optimisation de modèles sur des plateformes embarquées. Collaborer avec les équipes techniques afin d'identifier et mettre en œuvre les meilleures approches d'intelligence artificielle. Contribuer à la veille technologique et à l'amélioration continue des solutions développées. Les compétences techniques Python PyTorch ou TensorFlow Computer Vision / OpenCV Deep Learning Classification, segmentation et détection d'objets Gestion de datasets et data augmentation Évaluation et optimisation de modèles IA Traitement d'images et de données multi-capteurs
Data Scientist confirmé(e) pour reprendre et poursuivre un projet d'IA Générative à fort impact : le développement d'une solution capable de générer des pré-réponses aux e-mails des adhérents (demandes, réclamations, actes de gestion). Vos missions : Reprise et continuité d'un projet IA Générative existant Conception, entraînement et optimisation de LLM (Gemini/Vertex AI, Mistral) Optimisation d'un pipeline RAG en production (PGVector) Mise en œuvre de bonnes pratiques MLOps/LLMOps (CI/CD IA, monitoring, industrialisation) Déploiement sur environnement Cloud (Cloud Run) Collaboration étroite avec les équipes techniques, Product Owners et architectes Profil recherché : 5 ans d'expérience minimum en Data Science, dont une expérience significative en IA Générative/NLP Python avancé (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Hugging Face) Langchain/Langgraph, MLOps/LLMOps en production, PGVector Expérience Gemini/Vertex AI et/ou Mistral appréciée Autonomie, capacité à reprendre un existant rapidement, esprit d'analyse Une première expérience secteur assurance/mutuelle est un plus Poste basé en environnement sécurisé, méthodologie Agile, documentation en français.
Contexte Dans le cadre d'un accord-cadre avec un groupe bancaire international, nous recherchons des Data Scientists disposant d'une expérience démontrable et mesurable sur des projets d'intelligence artificielle. Les postes sont ouverts sur trois niveaux de séniorité (0-2 ans, 2-5 ans, 6 ans et plus d'expérience sur des projets IA). Poste en CDI: Salaire suivant expérience / Package avec ou sans voiture Vos missions Collecte et préparation des données Récupérer et nettoyer les données issues de sources variées (bases de données, API, fichiers) Mener les analyses exploratoires (EDA) pour qualifier la structure et la qualité des données Réaliser les transformations et le feature engineering permettant d'améliorer la pertinence des modèles Développement de modèles Sélectionner et entraîner des modèles de machine learning et de deep learning adaptés au cas d'usage Comparer les approches (régression, classification, réseaux de neurones) Optimiser les modèles par tuning d'hyperparamètres et validation croisée Déploiement et industrialisation Intégrer les modèles dans les applications et systèmes, en collaboration avec les équipes MLOps/DevOps Mettre en place les pipelines d'entraînement et de mise à jour Assurer le suivi des performances en production et détecter les dérives de modèle (model drift) Restitution et valorisation Présenter résultats et insights aux équipes métier via visualisations et rapports Expliquer le fonctionnement des modèles et leur impact business Veille et amélioration continue Suivre les avancées en IA et machine learning Tester de nouvelles architectures et frameworks (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) Contribuer à l'amélioration des algorithmes et des processus internes Un atout Expérience en environnement bancaire ou assurance (risque, conformité, lutte anti-fraude, scoring) Connaissance des exigences de gouvernance et de validation des modèles Pratique des environnements cloud IBM / On premise
emagine recherche pour l'un de ses clients grand compte un consultant spécialisé en données XML avec des compétences sur Python et en intelligence artificielle. Lieu : Saint-Ouen-Sur-Seine Durée : 6 mois Démarrage : ASAP Télétravail : 2 J / semaine Résumé : Ce poste de Développeur Python / Ingénieur IA implique la transformation et le traitement de données XML à l'aide de compétences avancées en intelligence artificielle et machine learning, visant à améliorer les processus de traitement automatisé au sein de l'organisation. Responsabilités : Tester le modèle de transformation sur des cas d'utilisation communs. Adapter et itérer les prompts pour optimiser les résultats. Faire évoluer le modèle pour traiter des cas supplémentaires. Définir le modèle final de transformation. Mettre en place des pipelines de transformation automatisés. Définir des jeux de tests pour couvrir les cas nominaux. Gérer les erreurs afin de garantir l'intégrité des données. Adapter la chaîne d'intégration avec le nouveau processus. Must Haves : Très bonne expérience avec le traitement XML. Excellente maîtrise des langages de transformation (XSLT, XQuery, XPath). Expérience en parsing et validation avec Schema XSD, DTD, RelaxNG. Très bonne expérience en intelligence artificielle & machine learning. Expérience avec des frameworks ML tels que TensorFlow, PyTorch, et Scikit-learn. Bonne connaissance des modèles AI comme Transformers, BERT, GPT. Très bonne expérience en développement avec Python. Maîtrise des bibliothèques XML-Python : lxml, ElementTree, Beautiful Soup. Nice to Haves : Expérience dans l'analyse de structures documentaires complexes. Connaissance de la conception de pipelines de transformation automatisés. Autres détails : Contexte : Travail sur des données récupérées via API. Environnement technique : Utilisation de modèles d'amélioration via un tagging existant.
Un acteur majeur du secteur de la grande distribution recherche un AI Engineer Senior spécialisé en IA générative et systèmes agentiques pour contribuer à un projet stratégique d'optimisation des processus de négociation. Vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire travaillant sur la conception et le déploiement de solutions d'intelligence artificielle avancées, dans un environnement technologique moderne fondé sur Python, PyTorch, TensorFlow et GCP. Ce projet s'inscrit dans une stratégie d'entreprise ambitieuse visant à démocratiser l'usage des données et des approches analytiques rationnelles, ainsi que le développement de systèmes agentiques d'assistance aux équipes métier. Vous participerez à la conception et à la réalisation du « Négociateur Augmenté », une plateforme destinée à fournir des outils analytiques et agentiques permettant d'optimiser les accords conclus avec les fournisseurs. Votre mission couvrir l'ensemble du cycle de vie des projets data et IA : de l'identification des besoins métier à la mise en production, en passant par l'exploration des données, la modélisation, le développement agentique, le déploiement, et le suivi des performances. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes opérationnelles pour comprendre leurs enjeux, ainsi qu'avec les équipes techniques pour arbitrer les choix algorithmiques, d'architecture et d'implémentation. Vous serez responsable de l'application des bonnes pratiques de software engineering afin d'assurer la qualité, la maintenabilité et l'industrialisation des solutions. Responsabilités : - Concevoir, développer et déployer des systèmes agentiques robustes et scalables, du prototypage à la mise en production - Dialoguer avec les équipes métier pour identifier les besoins, comprendre les difficultés et traduire les exigences fonctionnelles en solutions techniques - Contribuer itérativement au projet Négociateur Augmenté : exploration de données, construction de datasets, modélisation, conception agentique, développement, revue de code, déploiement et monitoring - Discuter les choix de modélisation, d'architecture algorithmique et technique avec les pairs et l'équipe ; participer à l'arbitrage des décisions complexes - Concevoir et développer des modèles d'apprentissage automatique robustes avec Python, Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch, adaptés aux contraintes de production - Mettre en œuvre les principes DevOps et CI/CD, utiliser Git pour le versionning du code, des données et des modèles - Explorer, transformer, nettoyer et enrichir de nouveaux jeux de données pour les rendre exploitables et fiables - Appliquer les principes de qualité logicielle (SOLID, YAGNI), assurer une couverture de tests adéquate et un code maintenable - Implémenter des solutions d'observabilité et de monitoring pour diagnostiquer les performances des applications et modèles en production -...
