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Contexte Notr client recherche un Data Scientist confirmé pour rejoindre son Tech Accelerator et contribuer à des projets innovants autour de l’IA, du NLP et des solutions GenAI. Missions principales Extraction, traitement et analyse de données complexes. Développement et optimisation de modèles statistiques et algorithmiques. Conception et mise en œuvre de solutions basées sur le Machine Learning et Deep Learning . Participation à l’application, au fine-tuning et au développement de solutions LLM / Gen AI . Communication des résultats et vulgarisation des analyses auprès des équipes métiers. Compétences requises Langues : Japonais courant Anglais niveau B2+ Français : un plus, mais non obligatoire Techniques : Python, SQL, Git Deep Learning & NLP Algorithms Machine Learning & Statistical Modeling Fine-tuning et développement de modèles LLM / Gen AI Profil recherché 5 à 7 ans d’expérience minimum en tant que Data Scientist ou poste équivalent. Solides compétences en modélisation, algorithmes et exploitation de données. Capacité à collaborer avec des équipes internationales et à communiquer efficacement les résultats.

Nous recherchons un(e) Data Scientist Senior H/F, Spécialiste LLM & Speech to Text RIVA. Missions principales Concevoir, développer et optimiser des modèles d'intelligence artificielle de type LLM (Large Language Models) pour répondre aux besoins de l'entreprise (NLP, génération de texte, résumés automatiques, etc.). Déployer, configurer et intégrer la solution NVIDIA RIVA pour des applications Speech-to-Text à grande échelle. Participer à l'intégration des modèles IA (LLMs & STT) dans l'architecture logicielle de la société. Veiller à la performance, à l'éthique et à la qualité des modèles déployés (précision, biais, robustesse). Former et accompagner les équipes Data/Tech sur les bonnes pratiques liées à l'utilisation des LLMs et des solutions de Speech-to-Text. Réaliser une veille technologique régulière sur l'IA générative, LLMs, Speech Recognition et solutions NVIDIA. Compétences techniques Maîtrise des LLMs (Llama, Mistral, GPT, etc.) : fine-tuning, déploiement local/cloud, prompts engineering, évaluation. Expérience confirmée avec NVIDIA RIVA (installation, déploiement de pipelines de speech-to-text, adaptation à des vocabulaires ou domaines spécifiques). Maîtrise de Python, frameworks ML/NLP (PyTorch, TensorFlow, Transformers, HuggingFace, spaCy, etc.). Expérience sur l'optimisation GPU et le déploiement de modèles IA performants. Maîtrise des API REST, microservices, architecture cloud (AWS, GCP, Azure). Compétences en gestion et traitement de grands corpus textuels et audio.

Responsabilités principales Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Chatbots

Contexte Nous recherchons un référent technique IA générative pour concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions en production (LLM, RAG, agents, chatbots) et le traitement de données non structurées (PDF, images). Le projet s’appuie sur des pratiques solides d’ingénierie logicielle et doit évoluer dans un environnement cloud / software engineering (GCP, Python). Mission En tant que Technical Lead IA / MLOps, vous aurez pour missions principales : Concevoir et déployer des architectures robustes pour LLM, RAG, agents et chatbots, en garantissant scalabilité, coût et latence. Développer et maintenir des pipelines de traitement documentaire et multimodal (parsing PDF, OCR, extraction de tables, prétraitement d’images, fusion texte+image). Industrialiser les modèles et services : CI/CD, conteneurisation (Docker/K8s), déploiement, suivi d’expériences, monitoring et observabilité (offline & online). Mettre en place des standards d’ingénierie : code propre, tests automatisés, revues d’architecture, templates projets et documentation vivante. Superviser la qualité des données et la conformité (GDPR), gérer secrets/IAM, et définir des mécanismes de mitigation des risques LLM (hallucinations, injection de prompts, fuite de données). Encadrer et former l’équipe : mentoring, diffusion des bonnes pratiques, participation aux revues de code et aux choix techniques. Mesurer et garantir les indicateurs opérationnels des chatbots/agents (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur).

Référent technique Data Scientist - 6 mois - Lille Un de nos importants clients recherche un Référent technique Data Scientist pour une mission de 6 mois sur Lille. Descriptif de la mission ci-dessous: Référent·e technique de l’équipe sur les sujets IA générative (LLM, RAG, agents, chatbots) et traitement de données non structurées (PDF, images). Votre rôle : concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production, tout en instaurant des standards d’ingénierie logicielle (tests, CI/CD, MLOps/LLMOps, sécurité). Responsabilités principales Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Chatbots Traitement de données non structurées PDF & documents : parsing, OCR, extraction de tables et de structures. Images : prétraitement, détection/segmentation, compréhension multimodale (image+texte). Ingénierie & industrialisation Langages : Python avancé, SQL. APIs : conception et intégration Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online. Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage). Bonnes pratiques de dev Structuration des projets, templates, documentation vivante. Stratégie de tests Standards de code, revue d’architecture et diffusion des bonnes pratiques. Profil recherché 6+ ans d’expérience en Data Science/MLOps Si cette mission vous intéresse merci de m'envoyer votre CV et je reviendrai vers vous dès que possible avec les détails.

Référent·e technique de l’équipe sur les sujets IA générative (LLM, RAG, agents, chatbots) et traitement de données non structurées (PDF, images). Ton rôle : concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production, tout en instaurant des standards d’ingénierie logicielle (tests, CI/CD, MLOps/LLMOps, sécurité). Responsabilités principales Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Chatbots Traitement de données non structurées PDF & documents : parsing, OCR, extraction de tables et de structures. Images : prétraitement, détection/segmentation, compréhension multimodale (image+texte). Ingénierie & industrialisation Langages : Python avancé, SQL. APIs : conception et intégration Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online. Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage). Bonnes pratiques de dev Structuration des projets, templates, documentation vivante. Stratégie de tests Standards de code, revue d’architecture et diffusion des bonnes pratiques. Profil recherché 6+ ans d’expérience en Data Science/MLOps

Cette mission s’inscrit au sein de l’équipe dédiée au développement d’ outils d’intelligence artificielle visant à améliorer l’expérience des ingénieurs logiciels. L’objectif principal est de participer au développement et à la maintenance d’une application de code assistant , fonctionnant de manière optimale avec Visual Studio Code (VS Code) et les environnements de développement JetBrains (notamment IntelliJ). Responsabilités clés 1. Contribution au cycle de développement agile Participer activement à la planification des sprints (Sprint Planning) Collaborer avec les autres membres de l’équipe pour affiner les exigences et prioriser les tâches Exigences techniques : Maîtrise de GitLab (repo + CI/CD) Connaissance de l’écosystème Azure OpenAI et Azure APIM Familiarité avec des solutions de proxy vers LLMs (e.g. LLM Gateway interne ) Connaissances de modèles comme Codestral (Mistral) et Ollama (LLM local pour tests) 2. Développement de fonctionnalités et refactoring Développer les principales fonctionnalités de l’application via pair programming Refactorer et adapter la solution pour garantir la stabilité et l’évolutivité des extensions Veiller à l'intégration fluide avec les environnements VS Code et JetBrains Exigences techniques : Expérience en développement de plugins JetBrains (Kotlin + IntelliJ SDK) Connaissances solides sur les extensions VS Code (TypeScript + React Webviews) Maîtrise des langages Kotlin , TypeScript , et Python 3.12 / FastAPI (sans ORM) Expérience avec l’écosystème npm / pnpm , eslint , prettier , husky , lint-staged Connaissance approfondie des bonnes pratiques de qualité de code et amélioration de l’expérience développeur Maîtrise des outils GitLab CI , SonarQube 3. Qualité, tests et performance Implémenter des tests unitaires et fonctionnels pour valider la fiabilité des nouvelles fonctionnalités Corriger les anomalies, stabiliser l’application et en optimiser les performances Exigences techniques : Bonne maîtrise des concepts de multithreading et des design patterns Respect des standards open source , capacité à passer des audits automatisés Utilisation de SCA via GitLab (analyse de dépendances et vulnérabilités) Familiarité avec les pratiques de contribution open source / inner source Automatisation complète du build, des tests et du déploiement avec détection des changements via Git 4. Documentation technique Participer activement à la rédaction et à la mise à jour de la documentation fonctionnelle et technique Expliquer les choix d’architecture et les décisions techniques de manière claire Exigences techniques : Excellente capacité rédactionnelle en anglais Utilisation du format Markdown pour une documentation vivante (Living Documentation) Livrables attendus Fonctionnalités implémentées et intégrées dans les environnements VS Code / JetBrains Code stable, testé et documenté selon les standards de l’équipe Documentation technique et fonctionnelle à jour Pipelines CI/CD automatisés avec tests et vérifications intégrés Participation active aux échanges sur les bonnes pratiques d’ingénierie assistée par IA

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients, je suis à la recherche d'un Tech Lead IA. Dans le cadre de développement de projets au forfait mon client a besoin urgement d'un TECH LEAD IA. PRINCIPALES ACTIVITES : >Contribution à l’analyse et à la structuration de cas d’usage IA >Participation à la conception de l’architecture technique, au chiffrage et à la planification des projets IA >Participation et animation des points avec le client pour cadrer et suivre les projets. >Rédaction de la documentation technique des projets IA Technos devant être maîtrisées : Azure, Databricks Apps, Genie, MS Copilot Studio/foundry Ponctuellement : conseil technique sur les architecture AI (LLM, RAG, Genie, Databricks Apps, Azure…

En tant que Data Analyst ou Data Scientist ou AI Ingineer , vous contribuez aux projets stratégiques de grands comptes bancaires en intervenant sur l’analyse, le traitement et la valorisation des données bancaires et financières. Vos principales missions : Recueillir et analyser les besoins métiers Collecter, structurer et traiter les données chiffrées issues de différentes sources Nettoyer les données (suppression des doublons, gestion des valeurs manquantes, etc.) Développer des algorithmes pour l’exploitation des données (analyse statistique, machine learning) Concevoir et construire des actifs informatiques dédiés à la préparation et à la visualisation des données Développer du code ou des scripts s’appuyant sur des données structurées et non structurées Participer aux phases de tests, recettes et validation des solutions déployées Installer et configurer les outils requis dans le respect du cadre de référence technique Assurer la maintenance évolutive et corrective des solutions déployées, intervenir en support si nécessaire Rédiger la documentation associée (use cases, développements, procédures) Lieu : Paris – Client : Grand établissement bancaire – Type de mission : CDI / Freelance / Portage Démarrage : ASAP – Durée : 3 ans

Nous sommes à la recherche d'un(e) : Data Scientist - Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. - Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). - Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). - Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. - Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. - Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. - Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative.

Le bénéficiaire recherche une ressource expérimentée et autonome pour conception, développement et suivi des projets de Data Science avancée dans le cadre d’une solution Digital Twin. La mission s’inscrit dans un environnement technique exigeant, intégrant des technologies de modélisation graphique telles que TigerGraph et des approches GNN (Graph Neural Networks) pour enrichissement des capacités prédictives et analytiques des jumeaux numériques. Les missions sont: Conception, mise en œuvre, test et déploiement de modèles de Machine Learning / Deep Learning de bout en bout, adaptés aux problématiques du Digital Twin. Exploration de nouvelles architectures ML/DL, mise en œuvre de techniques d’apprentissage par transfert et optimisation des performances des modèles. Contribution aux pratiques MLOps : versioning des modèles, suivi des expériences, automatisation des pipelines de déploiement en collaboration avec les ingénieurs. Création de pipelines de données et d’ingénierie de fonctionnalités, en lien avec les exigences du jumeau numérique, en partenariat avec les ingénieurs ML. Conception et implémentation de solutions GenAI alignées avec les besoins IT, notamment autour des LLM, RAG et agents. Intégration de TigerGraph et de GNN dans les workflows analytiques pour modéliser des relations complexes et améliorer les capacités de prédiction.

Vous interviendrez en tant que Consultant Sécurité Cloud au sein d’un grand groupe bancaire, afin d’accompagner les projets stratégiques autour du Cloud Public, principalement sur Google Cloud Platform (GCP) et dans une moindre mesure Azure . Votre rôle sera d’assurer la sécurité des architectures Cloud, de renforcer la posture de sécurité globale du groupe, et de guider les équipes projets dans l’adoption sécurisée des services Cloud. Vos principales missions : Accompagner la conception d’architectures Cloud sécurisées (GCP, Azure). Coacher les équipes sur les enjeux de sécurité et de gestion des risques dans le Cloud Public. Contribuer à l’enrichissement du catalogue de services Cloud, en veillant au respect des standards de sécurité du groupe. Définir et mettre en place des contrôles de sécurité pour améliorer la posture de sécurité globale. Assurer la validation sécurité des architectures techniques (DAT, modèles 3 tiers, etc.). Participer aux analyses de sécurité et à la définition des exigences de sécurité. Intervenir sur la sécurité applicative (IAM, authentification, gestion des accès). Sécuriser les API (API Gateway, architectures API). Protéger et chiffrer les données sensibles. Analyser et sécuriser les services PaaS/SaaS des différents Cloud Providers (AWS, Azure, GCP). Rédiger des rapports d’analyse, des guides et standards de sécurité. Suivre les évolutions technologiques (IA Générative, LLM, containers, etc.).