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Bonjour, Actuellement je suis a la recherche d'un profil , Développeur IA Python (AI-Native Developer) Profil recherché : Développeur Python expérimenté, expert en IA/ML et maîtrisant le vibe coding, capable de développer rapidement des solutions innovantes avec assistance IA tout en garantissant la qualité et la maintenabilité du code. Compétences requises Hard Skills : • 5 ans d'expérience minimum en développement Python avec focus IA/ML • Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) • Expertise en frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain • Expérience confirmée avec les LLMs (fine-tuning, prompt engineering, RAG, agents) • Maîtrise des plateformes Cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) • Connaissance des technologies MLOps et pipelines CI/CD pour modèles IA • Compétences en data engineering (preprocessing, feature engineering, pipelines de données) • Maîtrise des bases de données (SQL, NoSQL, Vector DBs) • Expérience en développement d'APIs (FastAPI, Flask, REST) • Bonne connaissance de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) • Expertise en testing et qualité du code (pytest, unittest, code coverage) • Connaissance des outils de versioning (Git, GitLab/GitHub) • Un plus : Expérience en Computer Vision et/ou NLP Soft Skills : • Esprit critique développé face au code généré par IA • Capacité à décomposer des problèmes complexes et à formuler des prompts efficaces • Curiosité intellectuelle et veille technologique active sur l'IA • Pragmatisme : équilibre entre vitesse de développement et qualité • Rigueur dans la validation et l'optimisation du code • Autonomie et force de proposition • Excellent relationnel et capacité à travailler en équipe • Esprit agile et adaptatif • Capacité à partager ses connaissances et best practices Résultats attendus (Livrables) • Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists • Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers • Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) • Utilisation experte du vibe coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité • Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) • Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) • Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) • Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) • Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA • Partage des best practices de vibe coding avec l'équipe Un anglais courant!

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Data Engineer-Scientist AWS. Nous étudions prioritairement les candidatures adressées par mail à freelance à insyco . fr avec : · Un argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous · Un CV à jour au format Word · Une date de disponibilité · Un tarif journalier · Merci d’indiquer la référence MDE/DATA/5161 dans l'objet de votre mail Vos responsabilités · Contribuer aux phases d’idéation et de définition de nouveaux concepts innovants, notamment en évaluant leur faisabilité technique · Modéliser et développer des Proofs of Concept (POC) et des prototypes pour matérialiser ces concepts et les tester auprès d’utilisateurs finaux · Prendre une part active aux choix techniques et technologiques des projets innovation de son portefeuille · Évaluer les solutions technologiques proposées par des acteurs externes (startups, ...) qui permettraient de réaliser les projets en Open Innovation · Veiller à ce que les prototypes et projets réalisés puissent être transmis à d’autres équipes de la DSI et industrialisés avec un effort minimum · S’assurer que les projets innovation respectent les bonnes pratiques technologiques et de sécurité de l’environnement SI interne · Effectuer les ateliers de passation vers d’autres équipes, réaliser le support le cas échéant · Effectuer une veille sur les nouvelles technologies et solutions logicielles pertinentes dans le cadre des priorités du Lab · Participer à la définition et à l’amélioration des processus de l’équipe Lab · Solide culture DevOps : CI/CD, conteneurisation (Docker, Kubernetes, Gitlab) · Bases solides en data engineering (Python / SQL) & cloud PaaS/IaaS (AWS, API Gateway, Terraform) · Expériences en data processing / engineering (Panda, Pyspark, multi-threading, AWS batch) · Curiosité et pratique des outils d’IA générative et d’automatisation (ex. GitHub Copilot, Claude Code, LLM, NLP, AWS Bedrock) pour identifier les véritables opportunités d’amélioration · Expérience de travail en méthodes agiles (Scrum, SaFe, Kanban)

Vos missions : Collaborer avec le métier pour concevoir des transformations data / AI pertinentes pour le business, Industrialiser et gérer des pipelines de traitement de données en production, Contribuer à l’implémentation d’évolutions des plateformes data de nos clients, Accompagnement du métier dans le cadrage et le delivery de leurs cas d’usage data Être force de proposition auprès du client dans l’évolution de sa plateforme data Participation éventuelle à des avant-ventes afin d’aider à la conception de solutions techniques pour nos futurs clients Qualifications ? Vos atouts pour nous rejoindre : Cloud Data / IA Platform : Snowflake Orchestrateur : Airflow Framework de calcul distribué : Spark Langage : Python, PySpark, Scala, Java Infrastructure As Code : Terraform CI/CD : GitlabCI, Jenkins Containers : Docker, Kubernetes Versioning : Git

Contexte de la mission Compétences et expériences demandées : -Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. -Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. -Connaissance de SQL -Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit -Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch -Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. -Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning - Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. - Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement - Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles - Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative - Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen - Prompt engineering - Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen - Optimisation des solutions (paramétrage des modèles)

Contexte : Pilotage de produits analytics destinés aux équipes commerciales, avec un fort enjeu de valeur métier, d’adoption et de fiabilité des données. Activités principales • Définir la vision produit analytics et construire la roadmap. • Recueillir, cadrer et challenger les besoins métiers. • Prioriser le backlog et arbitrer selon la valeur business. • Rédiger les user stories data et critères d’acceptation. • Piloter le delivery des équipes analytics / BI. • Animer les rituels agiles (refinement, planning, reviews). • Suivre l’adoption, l’usage et l’impact business des produits data. • Garantir la qualité, la cohérence et la documentation des indicateurs. • Accompagner les équipes métiers dans l’utilisation des solutions analytics.

Contexte : Dans le cadre du développement de solutions innovantes en Intelligence Artificielle, nous recherchons un Ingénieur IA pour renforcer nos équipes techniques. Missions : Concevoir, développer et entraîner des modèles (ML / DL / GenAI) Déployer et industrialiser les solutions IA Optimiser les performances et la qualité des modèles Travailler en collaboration avec les équipes data et IT Compétences techniques : Python, TensorFlow / PyTorch / scikit-learn Traitement de données & pipelines Déploiement de modèles, API, MLOps Environnements Cloud Connaissance NLP / LLM appréciée

Le Contexte : Au sein d'un acteur majeur du secteur de l'énergie, vous intégrez un département en pleine transformation logicielle. L'objectif est de sécuriser le déploiement d'un nouveau progiciel financier mondial via l'automatisation et l'IA. 🎯 Votre Mission : Framework QA intelligent : Concevoir et automatiser un framework de tests pour l'ensemble de la chaîne applicative de trading. Innovation IA : Développer des POCs utilisant l' IA Générative pour l'analyse d'anomalies, la génération de cas de tests et l'optimisation de la couverture. Développement Fullstack : Créer des outils internes et des tableaux de bord (Angular/React) pour le suivi de la qualité. DevOps & Data : Intégrer les tests dans des pipelines CI/CD complexes et manipuler des données de marché via Python. 💻 Profil Recherché : Expérience : +10 ans, avec une solide culture en Finance de marché ou Commodités. Stack : C# .NET, Python (scripting/data), Angular ou React, SQL. Expertise QA : Maîtrise des outils d'automatisation UI/API et des orchestrateurs de batchs (type Automic). Mindset : Passionné par l'IA et capable d'évoluer dans un environnement à forte résistance au stress.

• Management de Produit & Agilité : Expérience confirmée en tant que Product Owner (ou poste équivalent) dans un contexte agile. Vous savez définir une vision produit, gérer un backlog, rédiger des user stories et animer une équipe agile multidisciplinaire. Une certification Product Owner ou Scrum Master serait un plus • Culture Data Science & IA : Solide culture des technologies Data et IA. Sans être Data Scientist vous-même, vous comprenez les concepts clés du Machine Learning (modèles prédictifs supervisés, scoring, etc.) ainsi que les approches d’IA Générative (LLMs, agents conversationnels…). Vous êtes capable d’échanger de manière fluide avec des Data Scientists sur des sujets comme la performance d’un modèle ou le fine-tuning d’un LLM. Vous vous tenez informé(e) des avancées du domaine (ex : nouvelles offres d’OpenAI/HuggingFace, frameworks comme LangChain) et percevez comment les appliquer concrètement à des cas d’usage métiers • Coordination Technique & MLOps : Bonne compréhension de l’écosystème Data Engineering/MLOps. Vous n’hésiterez pas à participer aux discussions techniques sur l’architecture des solutions IA. Idéalement, vous êtes familier avec le cycle de vie d’un modèle ML : du prototypage à la mise en production Cloud (Azure, conteneurisation Docker/Kubernetes, pipelines automatisés), en incluant le monitoring (data drift, performance, feedback utilisateurs). Vous savez ainsi challenger et soutenir techniquement l’équipe dans les choix de solution, et comprendre les contraintes d’échelle et de sécurité propres au secteur bancaire

Rattachée au département IT, cette prestation s’inscrit dans un cadre collaboratif au sein d’une équipe multidisciplinaire composée de développeurs frontend Vue.js, développeurs Ruby, développeurs Python spécialisés en data science et en algorithmes financiers, ainsi que d’ingénieurs QA. Cette équipe est chargée du développement des plateformes de gestion de patrimoine utilisées par plus de 1 300 conseillers. Elle collabore étroitement avec les équipes produit, UX/UI, data science, ainsi qu’avec les experts métier. La méthodologie adoptée repose sur une approche Agile Scrum, avec des sprints de deux semaines et un processus CI/CD en amélioration continue. Dans le cadre de son expansion, un grand groupe financier sollicite trois prestations distinctes pour le développement front-end. Objectifs et livrables Les principaux objectifs de cette mission sont : Assurer le développement et la maintenance des applications frontend en Vue.js 2 et 3 en production Intervenir sur une variété de projets, allant de la maintenance de legacy Vue.js 2 à la création de nouvelles applications avec Vue.js 3, avec une approche pragmatique Concevoir et implémenter des interfaces utilisateur modulaires, performantes et accessibles Intégrer les interfaces des chatbots et assistants IA, développés avec les LLMs Consommer et intégrer les API REST du backend Garantir la qualité du code à travers des tests pertinents et des revues de code constructives Optimiser les performances frontend et améliorer l’expérience utilisateur Participer activement aux décisions techniques et challenger les spécifications si nécessaire Prendre la responsabilité des fonctionnalités déployées en production, conformément à la philosophie "you build it, you run it" Contribuer à l’amélioration continue des pratiques de développement au sein de l’équipe Résultats attendus / Livrables Code & documentation Code source versionné sur GitLab, en conformité avec les conventions Vue.js Tests unitaires avec Jest/Vitest et tests E2E avec Cypress, assurant une couverture satisfaisante Intégration efficace des APIs REST du backend Documentation technique détaillée relative aux projets et composants développés Features & intégrations Déploiement en production de fonctionnalités fonctionnelles Mise en service des interfaces utilisateur pour chatbots et assistants IA Gestion proactive des incidents Suivi et gestion des tickets via Jira Participation active aux revues de code et aux rituels agiles

Principales missions : - Contribuer aux cadrages des nouveaux besoins techniques des métiers liés à la plateforme SNOWFLAKE - Participer à l’évolution de la plateforme Data (gouvernance, contrôles, automatisation, etc) - Participer aux choix technologiques de l’offre à mettre en place - Analyser les documents d’architecture des assets à faire évoluer et définir les nouveaux PATTERN (architecture fonctionnelle, applicative, technique) - Analyser, définir et cadrer les adaptations nécessaires de l’offre proposée - Documenter les PATTERN retenus à un niveau plus détaillé, de sorte à la rendre exécutable pour les autres Business Units - Être l’interlocuteur privilégié des équipes portant les besoins d’agent/usages IA GEN au sein du pôle DATA - Accompagner au déploiement de la solution définie auprès de la BU et des autres Business Units - Accompagner à la prise en main de la plateforme Data

Renforcer le groupe en assurant la conception, le développement et l’industrialisation de solutions Data, IA et Dataviz destinées aux équipes de développement et DevSecOps. Le consultant contribuera également à : l’intégration d’usages IA dans les outils du développeur augmenté , l'accompagnement et la montée en compétences des équipes internes Responsabilités principales 1. Développement & Industrialisation Data / IA (activité dominante) Développer des composants logiciels Python : scripts, services, APIs, traitements batch. Construire et optimiser des chaînes de traitement de données (ingestion, qualité, traçabilité, performance). Concevoir, industrialiser et maintenir des solutions Data & IA au service des équipes de développement Contribuer à l’intégration d’usages IA dans l’outillage du développeur augmenté (assistants de code, automatisation, observabilité, analyse). 2. Dataviz & reporting décisionnel Concevoir des tableaux de bord Power BI et autres outils de visualisation. Produire des visualisations destinées au pilotage, à l’observabilité et à l’aide à la décision. 3. Documentation, capitalisation & qualité Rédiger et maintenir la documentation technique. Alimenter les référentiels de connaissances (Confluence). Contribuer à la capitalisation des bonnes pratiques Data/IA. 4. Accompagnement & formation des équipes internes Appuyer les équipes internes lors de la prise en main des solutions développées. Animer des formations, démonstrations et sessions d’acculturation (ex. : GitHub Copilot). Participer au transfert de compétences et à la montée en maturité Data/IA. 5. Pilotage & coordination opérationnelle Suivre le backlog et collaborer avec les équipes projets, produits et outillage. Produire un reporting régulier d’avancement, d’activité et de difficultés éventuelles.

Mettre en oeuvre et maintenir la conception, l’industrialisation et l’évolution des solutions data et IA sur la plateforme Lakehouse. Garantir la robustesse, la performance, la sécurité et la qualité des données au service des usages métiers, analytiques et IA. Mission 􋰄 Expertise avancée Databricks & Lakehouse. Concevoir et optimiser des architectures data sur Databricks. Maîtriser Delta Lake, Unity Catalog, Workflows, Jobs et Notebooks. Garantir performance, scalabilité et optimisation des coûts. Définir et appliquer les bonnes pratiques (partitionnement, optimisation, gouvernance, sécurité). 􋰄 Modélisation & conception de la donnée Concevoir des modèles analytiques et décisionnels robustes. Définir faits, dimensions, granularité et historisation (SCD). Assurer cohérence, unicité et maintenabilité des modèles. Traduire les besoins métiers en structures data pérennes. 􋰄 Industrialisation & Data Engineering Développer et fiabiliser des pipelines ELT/ETL. Superviser les tests, validations et mises en production. Contribuer à la démarche CI/CD. 􋰄 Développement augmenté par l’IA Exploiter les outils de développement assisté par l’intelligence artificielle pour accélérer la production tout en maintenant un haut niveau d’exigence (qualité, sécurité, maintenabilité). 􋰄 Qualité & gouvernance des données Implémenter et superviser les contrôles de Data Quality. Structurer la gestion des anomalies et rejets. Garantir la traçabilité et le data lineage. 􋰄 Leadership & contribution transverse Diffuser les standards et collaborer étroitement avec PO, Architectes et Data Stewards.

Bonjour et merci d'avoir cliqué sur cette offre 😊 Nous recherchons un.e Data Engineer pour une grande entreprise française sur Lille ! 🚀 Ce poste est fait pour toi si : tu as 3 ans d'expérience professionnelle à minima en tant que Data Engineer. tu as 2 ans d'expérience professionnelle à minima en dbt, Snowflake ET Semarchy. Missions : Concevoir et développer des pipelines pour l’ingestion et la transformation des données. Assurer la qualité, la cohérence et la sécurité des données dans les systèmes. Optimiser les performances des bases de données et des flux de données. Collaborer avec les Data Scientists, Analystes et équipes métiers pour comprendre les besoins et fournir des solutions adaptées. Mettre en place des outils de monitoring et de gouvernance des données. Garantir la conformité aux normes RGPD et aux politiques internes de sécurité. Les petits plus du candidat idéale : Connaissances IPAAS Familiarité avec les outils de workflow (Airflow, PubSub). Connaissance développement IA (Python, RAG...) Connaissance GCP (Cloud Provider, nous n'avons pas de Big Query) Démarrage : rapide. TT : 1 jour par semaine. Durée : longue. Localisation : métropole lilloise. 👉 Tu as envie d’un nouveau défi, entouré(e), valorisé(e), écouté(e) ? Postule et parlons-en. Même si ce n’est pas pour cette mission, on trouvera peut-être celle qui te correspond parfaitement. Les étapes à venir après avoir postulé : nous étudierons ta candidature avec attention. si elle nous intéresse, tu recevras un appel pour un premier échange de préqualification. On t’enverra un mail si on n’arrivera pas à te joindre. Si elle ne nous intéressera pas (ça sera certainement pour une autre mission 😉), on t’enverra un mail. Merci de ton attention et à très vite pour une aventure épanouissante chez Winside 🙂 ---------- Winside, en bref ? Winside Technology est un pure player Tech, basé à Paris, Lyon, Lille, Bordeaux, Nantes et au Maroc. Crée en 2020, l’entreprise compte plus de 250 consultants, accompagne plus de 50 clients grands comptes et a réalisé 30M€ de chiffre d’affaires en 2024. Notre ADN repose sur l’expertise, la qualité, la proximité et l’esprit d’équipe. Au-delà des missions, nous cultivons une vraie communauté : événements techniques, moments conviviaux, partage de connaissances et ambition collective. Ce que tu trouveras chez Winside en CDI… Une communauté d’experts diversifiés ( Craft, Core, Risk & Security etc) Une entreprise en pleine croissance, qui valorise l’initiative et la créativité. Un parcours de formation personnalisé et de vraies perspectives d’évolution. Une vie d’entreprise rythmée par des événements techniques et conviviaux. Des avantages concrets : primes vacances, mutuelle prise en charge à 100 %, frais mobilité, système de cooptation qui impacte ta rémunération sur le long terme. Tu te reconnais ? Alors, tu es fait.e pour nous rejoindre ! Viens échanger avec nous 😉

Contexte Dans le cadre du développement d’une plateforme Data & IA au sein d’un grand groupe du secteur financier , nous recherchons un Data Platform Engineer / Administrateur Data pour assurer l’administration, l’évolution et la fiabilité des infrastructures Data. Vous interviendrez sur des environnements Big Data basés sur l’écosystème Cloudera et Open Source , au sein d’équipes techniques et métiers. Missions Administration et exploitation des plateformes Data Administrer et maintenir les plateformes Big Data en condition opérationnelle Superviser les systèmes et assurer la maintenance corrective et évolutive Intervenir sur la résolution d’incidents complexes sur les plateformes Data Conception et gestion des flux de données Identifier les besoins métiers en matière de collecte et stockage de données Développer des solutions d’ingestion de données (API, pipelines) Concevoir des architectures de stockage robustes (Data Lake / Big Data) Automatiser les traitements via batchs et pipelines de données Valorisation et gouvernance des données Industrialiser les processus de transformation et de nettoyage des données Gérer des bases de données hétérogènes et multi-sources Garantir la conformité et la gouvernance des données Industrialisation Data Science / IA Industrialiser le déploiement de modèles statistiques et machine learning Mettre en place des mécanismes de validation et monitoring des modèles Assurer le suivi opérationnel des modèles intégrés aux applications Contribution aux projets Data Définir les spécifications techniques Assurer le reporting d’avancement auprès du pilotage projet Apporter un support technique aux équipes métiers et applicatives Le poste peut inclure des astreintes par rotation et une participation à la continuité de service des plateformes Data .

Architecte des moteurs et de l'IA - Python,Node.js,React Concevoir, structurer et faire évoluer nos moteurs logiciels et nos capacités d’IA. Concevoir, structurer et faire évoluer les moteurs applicatifs en Node et Python. Définir des architectures robustes, scalables et maintenables en environnement Kubernetes (GKE/EKS). Garantir des performances optimales pour des traitements intensifs (données, calculs, agents AI). Participation active au développement en React (front), Node & Python (back). Mise en place de microservices performants, adaptés aux contraintes SaaS et data-heavy. Optimisation et automatisation des déploiements via CI/CD (GitHub Actions ou équivalent). Concevoir et déployer des agents AI légers (AWS Lambda, microservices AI autonomes). Intégrer de manière cohérente les modèles LLM, embeddings, pipelines IA, outils vectoriels. Superviser la qualité, la robustesse et la fiabilité des agents dans leur exécution. Définir les pipelines de préparation des données, entraînement, validation et mise en production. Intégrer des outils MLOps (MLflow, Vertex AI, SageMaker ou équivalent). Veiller à la reproductibilité, la traçabilité et la gouvernance des modèles. Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data, Produit, Impact scientifique et DevOps. Être l’interlocuteur technique clé pour les sujets IA, moteurs et calculs back-end. Faciliter la communication pour garantir la cohérence architecture/produit/IA. Rester à jour sur les innovations IA, agent frameworks, architectures serverless et MLOps. Être force de proposition pour optimiser les moteurs de calcul, les workflows AI et l’usage du cloud. Participer à la définition d’une feuille de route technique moderne et innovante.