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Au sein d'un acteur à la pointe de l'innovation dans le secteur des médias de détail, en tant que plateforme SaaS pionnière. Votre mission 👇 Vous intégrerez la nouvelle équipe data basée à Paris et serez chargé(e) de concevoir les premiers algorithmes d'apprentissage profond qui rendront les produits plus intelligents. La plateforme traite des milliards de logs par jour et alimente un data mart partagé entre toutes les équipes. Les produits de données sont déployés sur un cluster Kubernetes qui orchestre les tâches Python, en collaboration avec un cluster ClickHouse. Vous aurez l'opportunité de travailler en partant de zéro, sans contraintes ni dépendances vis-à-vis des systèmes existants, dans un environnement dynamique et ouvert où votre contribution sera significative. Vous collaborerez avec un ingénieur de données déterminé à développer les outils et solutions nécessaires au fonctionnement de nos algorithmes. Ce que vous ferez ✏️ Mettre en place les premiers composants d'apprentissage automatique et statistiques de la plateforme de science des données Traduire les problèmes commerciaux et les besoins en fonctionnalités en problèmes d'apprentissage automatique Ont un impact important sur la mise en œuvre des modèles ainsi que sur leur déploiement. Mettre en place des pipelines de formation continus Déployer et surveiller les modèles et mettre en œuvre les bonnes pratiques en matière d'apprentissage automatique

Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Développeur Python/MLOPS Tâches: Développer et optimiser des API (REST) en Python (FastAPI). Concevoir et maintenir des bases de données (PostgreSQL principalement) pour des requêtes performantes. Collaborer avec les équipes DevOps pour automatiser les déploiements (Docker, CI/CD). Intégrer des tests automatisés (pytest) et participer aux revues de code. Contribuer à l’amélioration continue de l’architecture back-end. Assurer la maintenance de la stack d’outils de l’équipe et notamment : Participer à rendre les algorithme IA compatible d’architecture GPU blackwell Mettre à jour les dépendances de note codebase (python, CUDA) Participer au développement de nos outils de MLOps en général

Mission AI Engineering (expertise avancée en IA traditionnelle et Gen IA), pour l'accompagnement de nos équipes IT dans la conception, le développement et l'intégration de nos cas d'usages IA en production. Mise à l'échelle des modèles développés, en garantissant leur performance, leur sécurité et leur monitoring dans l'environnement de production. Responsabilités Analyse en profondeur des besoins métier pour concevoir des solutions d'IA sur mesure, performantes, évolutives et économiquement viables. Interaction avec les équipes IT et Opérations pour l'intégration et la maintenance des modèles. Instauration d'une culture de partage de connaissances en IA au sein de l'IT, en organisant des ateliers, des formations et des sessions de mentorat pour faire monter en compétence les équipes. Évaluation régulièrement les solutions d'IA déployées pour en mesurer l'impact, proposer des améliorations continues et assurer une gestion rigoureuse des coûts associés. Support technique et recommandations stratégiques aux équipes projets, tout en veillant à l'optimisation des coûts et à l'efficience des ressources déployées. Garantie de la conformité aux standards de sécurité et aux bonnes pratiques de développement. Compétences techniques Expertise en apprentissage automatique & profond (Machine Learning, Deep Learning...), en traitement du langage naturel (NLP, LLM, Transformers, …), et sur les domaines/technologies pertinents de la Gen IA (RAG, Agent IA, parseur des documents, évaluation et monitoring, etc…) Maîtrise des langages de programmation (e.g. Python...) et des frameworks d'IA (TensorFlow, PyTorch...) et de GenIA (LangChain, LangGraph…) Outils de gestion de données et de modélisation (SQL, NoSQL, Hadoop, Spark, etc.), ainsi que la capacité à développer et à déployer des solutions d'IA dans des environnements de production à grande échelle. Pratiques pour le déploiement comme le MLOPS/GenIA OPS, pour la surveillance et la maintenance des systèmes d'IA en production, garantissant ainsi une transition fluide et efficace du développement à la production. Principes de l'ingénierie logicielle, y compris le développement agile, l'intégration continue et le déploiement continu (CI/CD). Environnements cloud (IBM en particulier) Autres compétences Métier d'Asset Management Aptitude à communiquer des concepts techniques complexes de manière claire et pédagogique, facilitant ainsi le transfert de connaissances. Résolution de problèmes complexes.

Contexte L'équipe détecteur travaille sur des algorithmes de détection d'objets sur des images satellites. Pour produire les détecteurs, l'équipe s'appuie sur une stack d'outils internes permettant l'industrialisation du travail des Deep Learning Scientist. La stack se divise en : Une stack d'outils génériques (AI Platform) servant toutes nos lignes de produit, développée par l'équipe AI engineering. Une stack d'outils spécifiques à la ligne de produit IMINT, développée par l'équipe AI IMINT elle-même. La personne travaillera en binôme avec un MLEng de l'équipe.

Dans le cadre d’un renforcement urgent de notre équipe dédiée à l'intelligence artificielle, nous lançons une procédure de recrutement suite à une erreur précédente qui a conduit à l’absence de livraison sur la mission attendue. Nous recherchons dès à présent un(e) Ingénieur(e) IA opérationnel(le) immédiatement, capable de produire rapidement des résultats concrets, des livrables exploitables et des solutions immédiates. Missions principales En tant qu’Ingénieur(e) IA, votre objectif sera de concevoir, développer et déployer des solutions IA performantes, en mettant l’accent sur l’efficacité et l’impact. Développer et mettre en production des modèles IA / ML (NLP, vision, prédiction, classification, selon les besoins) Concevoir des pipelines de traitement des données et entraîner des modèles Optimiser les performances en termes d’exactitude, de latence et de coût Industrialiser les solutions : effectuer des tests, assurer le monitoring, gérer le versioning et appliquer les pratiques MLOps Participer à la définition des cas d’usage en collaboration avec les équipes métier et produit Assurer une livraison rapide de POC (Proof of Concept), MVP (Minimum Viable Product) et de la mise en production Rédiger la documentation, transmettre les compétences et assurer le suivi des avancées