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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.

Dans le cadre du centre d'expertise de la direction Data & IA de notre client grand compte dans le secteur bancaire. Nous recherchons un data scientist ou prompt engineer pour leur équipe. Il s'agira de contribuer à un projet un interne confidentiel. ( équipe Expertise Transverse du Centre d'Expertise Data Science composée de 18 data scientists dont les projets DS s'articulent autour des outils NLP, Search, IA Générative) Les données utilisées sont des données internes qui doivent être utilisées sous forme de synthèse de données chiffrées, mais également des données textuelles. Un moteur de recommandation sera potentiellement implémenté également. Sur la partie sur le socle, en vue d'une évolutions vers des intéractions vocales, choix des modelés STT Les tâches à réaliser sont : - Analyse / participation au cadrage de lots à réaliser - Génération de synthèse - Cadrage, participation aux développement et suivi des projets - Prompt engineering - Evaluation des performances liées à l'utilisation de LLM, RAG - Partage autour de la veille technologique

Notre client, un acteur international disposant d'un environnement technologique exigeant, recherche un Développeur Fullstack à dominante Back-end pour renforcer une équipe en charge du développement et de la maintenance de plateformes et de services numériques à forte volumétrie. Vous intervenez sur des applications utilisées à grande échelle, nécessitant des niveaux élevés de disponibilité, de performance et de robustesse. L'environnement technique repose sur une architecture Cloud-native, principalement autour d'AWS (RDS, EKS, Route 53), avec des infrastructures capables de s'adapter aux variations d'activité et aux pics de charge. Le poste combine une expertise Back-end Java/Spring et des développements Front-end Angular, au sein d'un environnement Kubernetes hautement scalable. MISSION PRINCIPALEEn tant que Développeur Fullstack, vous contribuez à garantir la qualité, la performance, la sécurité et la robustesse des services applicatifs sur l'ensemble de la chaîne technique. Vous prenez en charge des développements structurants, participez aux choix de conception et contribuez à l'amélioration continue des architectures et des pratiques de développement. RÔLES ET ACTIVITÉSDéveloppement & expertise techniqueConcevoir et développer les évolutions applicatives de bout en bout : APIs Back-end (Java/Spring) et interfaces Front-end (Angular). Prendre en charge les développements complexes : logique métier, performance, sécurité et intégration. Intégrer les contraintes de scalabilité (stateless, gestion des sessions, performance des bases de données) et de fonctionnement sur Kubernetes. Utiliser les outils d'intelligence artificielle appliqués au développement (copilotes, génération de code, revue de code assistée, documentation), tout en conservant la maîtrise des choix techniques. Participer aux revues de code et promouvoir les bonnes pratiques de Clean Code et de conception logicielle. Cadrage & conceptionAnalyser la faisabilité technique des demandes : user stories, évolutions et nouveaux projets. Participer à la définition des architectures et à la réalisation de POC. Challenger les besoins et proposer des solutions adaptées à des environnements distribués et scalables. Contribuer aux estimations techniques et à l'identification des risques liés à la performance, à la montée en charge et à la résilience. Qualité, sécurité & conformitéAppliquer les bonnes pratiques de sécurité dès la conception (Security by Design) et respecter les standards d'architecture et de développement. Contribuer à la préparation et à la validation des packages de livraison : conteneurs, dépendances, scripts de bases de données, assets Front-end et configurations. Intégrer les outils de qualité (Sonar, tests automatisés, scans de sécurité) dans les pipelines CI/CD. Production & exploitationCollaborer étroitement avec les équipes Ops pour l'exploitation des applications sur Kubernetes. Analyser les incidents de production et participer à la définition des actions correctives et préventives. Suivre la performance, la montée en charge et la stabilité des services : autoscaling, gestion des ressources et temps de réponse. Contribuer aux déploiements et au suivi post-mise en production.

Présentation du posteDans le cadre du développement de notre activité Data, nous recherchons un Data Analyst / Analytics Engineer pour intervenir sur des projets de transformation, de modélisation et de valorisation des données. Vous travaillerez à l'interface entre les équipes métiers, BI et Data Engineering afin de transformer les besoins opérationnels en modèles de données fiables, indicateurs pertinents et tableaux de bord exploitables. Vos missionsRecueillir et analyser les besoins des équipes métiers. Définir les indicateurs et les règles de gestion associées. Extraire, transformer et analyser les données avec SQL. Concevoir et maintenir des modèles de transformation avec dbt. Construire des modèles dimensionnels et des architectures en étoile. Développer et faire évoluer des rapports Power BI. Créer et optimiser des mesures et calculs DAX. Exploiter les données disponibles dans BigQuery. Mettre en place des contrôles de qualité et des tests de non-régression. Participer aux projets de migration et de modernisation des environnements décisionnels. Documenter les modèles, les traitements et les indicateurs. Restituer les analyses et formuler des recommandations auprès des métiers. Stack techniqueData Visualisation : Power BI Langages : SQL, DAX, Python Transformation : dbt Cloud : GCP, BigQuery Orchestration : Cloud Composer, Airflow Bases et outils décisionnels : SQL Server, PostgreSQL, SSIS Modélisation : modèles dimensionnels, modèles en étoile, Data Warehouse Qualité et déploiement : tests dbt, Git, CI/CD Data Science et IA : Vertex AI, RAG, LangChain, API OpenAI Compétences recherchéesTrès bonne maîtrise de SQL. Bonne connaissance de Power BI et DAX. Expérience opérationnelle avec dbt. Maîtrise de la modélisation dimensionnelle. Bonne compréhension d'une chaîne décisionnelle de bout en bout. Connaissance des principes de qualité, de fiabilisation et de gouvernance des données. Capacité à comprendre et formaliser les besoins métiers. Une première expérience sur GCP et BigQuery est appréciée. Une sensibilité aux sujets Data Science et IA générative constitue un plus.

L'enjeu : déployer de nouvelles solutions d'automatisation et d'intelligence artificielle (alertes sur retards de livraison, garde-fous sur la passation de commandes, chatbot self-service) pour gagner en efficacité opérationnelle et en qualité de service. Vous intégrez une équipe produit de 5 à 8 personnes (Lead PM, développeurs, QA, AI Engineer, Tech Lead) sur 2 à 3 projets à forte criticité. Vos missions : - Repenser les processus métier cibles au-delà de la simple automatisation, pour maximiser la valeur créée par la donnée et l'IA - Cadrer, instruire et spécifier en détail les fonctionnalités à développer - Structurer et prioriser le backlog et la roadmap produit - Piloter le delivery en lien direct avec les équipes de réalisation - Mesurer les impacts opérationnels et analyser les résultats avec les équipes Data Analytics - Garantir la cohérence transverse avec les autres produits data

Leadership Data/Data Modelling- Structuration & Gouvernance des données d'ingénierie - Clermont-Ferrand Qualifications : Data Modelling & Design,Digital Twin (Performance Twin),Master Data Management, Contexte : grand groupe industriel international, dans le cadre d'une démarche de transformation digitale :enjeu de structurer les données d'ingénierie comme un véritable actif stratégique. Mission principale : définir et déployer une stratégie de structuration et de gouvernance des données d'ingénierie (modèles de données, conventions de nommage, classification, cycle de vie), en garantissant traçabilité et réduction des silos entre systèmes. Architecture & outils : contribuer aux décisions d'architecture data (data lake, plateformes, intégrations) et à la cohérence entre outils, modèles et usages, en lien avec les initiatives digitales et Industrie 4.0 du groupe. Compétences techniques clés : data management / gouvernance / data modeling, architecture des données, notions de digital thread / digital twin / IA appliquée à l'ingénierie, bonne compréhension des outils et applications d'ingénierie. Posture attendue : forte autonomie, capacité à piloter un alignement transverse entre plusieurs directions (métier, IT/Digital, initiatives 4.0) sans lien hiérarchique, pédagogie pour faire adopter des règles simples aux équipes d'ingénieurs. Niveau / séniorité : Leadership (autonomie élevée, capacité à initier l'activité et définir des jalons) — anglais professionnel recommandé pour les échanges avec les équipes globales. Modalités : mission jusqu'à fin d'année (renouvelable), démarrage rapide, hybride avec présence ponctuelle sur site (région Clermont-Ferrand) Qualifications : Data Modelling & Design,Digital Twin (Performance Twin),Master Data Management,

Migration de la plateforme de marketing automation (Salesforce Marketing Cloud → Braze) CONTEXTE Dans le cadre de l'évolution de son écosystème CRM, l'équipe CRM-IT de notre client , opère la transition de sa plateforme de marketing automation depuis Salesforce Marketing Cloud (SFMC) vers Braze. La phase de transition étant activement engagée, l'équipe se renforce pour mener à bien la migration des parcours existants et accompagner l'ouverture de nouveaux canaux d'engagement. MISSIONS PRINCIPALES Renforcement de l'équipe sur la migration • Participer à la migration des parcours restants (automations email & SMS) depuis SFMC vers Braze. • Concevoir et paramétrer les Canvas dans Braze (logique de ciblage, séquencement, personnalisation Liquid). Intégration & données • Assurer l'intégration des flux de données entre Braze, les microservices internes et les différentes sources/outils (API, catalogues, data feeds). Qualité & déploiement • Exécuter les tests IT et valider la conformité fonctionnelle et technique des automations avant mise en production. • Assurer la livraison en production et le suivi post-déploiement. Innovation & support • Contribuer à l'exploration et au déploiement de nouveaux canaux de messaging sur Braze (WhatsApp, RCS — Rich Communication Services, Push, etc.). • Accompagner la mise en oeuvre de solutions et d'agents IA visant à optimiser le time-to-market et l'efficience opérationnelle (profils IA-native appréciés). • Participer au support N2/N3 et au maintien en conditions opérationnelles de la plateforme.

Ingénieur Data Senior (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur des projets stratégiques liés à la valorisation, la gouvernance et l'industrialisation de la donnée. Vous évoluez dans un environnement exigeant où les enjeux de qualité, de conformité, de performance et de passage à l'échelle sont au cœur des initiatives Data. En tant qu'Ingénieur Data Senior, vous jouez un rôle clé dans la conception des architectures de données, l'industrialisation des pipelines et l'accompagnement des équipes techniques et métiers. Missions principalesPilotage et expertise DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Être le référent Data auprès des parties prenantes techniques et métiers. Accompagner les équipes dans la qualification des besoins et leur traduction en solutions techniques robustes. Participer aux choix d'architecture et aux orientations stratégiques Data. Conception et développementConcevoir, développer et optimiser des pipelines de données industrialisés. Garantir la performance, la robustesse, la maintenabilité et la scalabilité des solutions. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation et de qualité des données. Challenger les solutions proposées par les équipes Data Engineering et Analytics. Industrialisation & DataOpsDéfinir et appliquer les standards DataOps. Mettre en place les processus de CI/CD, monitoring, alerting et observabilité. Assurer le versionning, la traçabilité et l'automatisation des traitements. Concevoir des architectures modulaires favorisant la mutualisation et la réutilisation des composants existants. Piloter les déploiements en environnement de production. Gouvernance et conformitéGarantir le respect des normes de sécurité, des contraintes réglementaires et des politiques de gouvernance des données. Assurer la qualité des livrables avant leur mise en production. Participer à la mise en place du catalogage, de la gestion des métadonnées et du lignage de la donnée. Être l'interlocuteur privilégié des instances de validation et de contrôle. Accompagnement des équipesEncadrer et faire monter en compétence les profils juniors. Diffuser les bonnes pratiques Data Engineering et DataOps. Assurer un rôle de conseil et de pédagogie auprès des équipes métiers. Contribuer activement à la veille technologique et à l'amélioration continue des pratiques. Compétences comportementales recherchéesLeadership technique et capacité d'influence. Excellent relationnel et sens de la communication. Forte orientation résultats et qualité de service. Esprit d'analyse et de synthèse. Capacité à travailler dans des environnements complexes et multi-acteurs. Autonomie et prise d'initiative. Esprit d'équipe et sens du partage des connaissances. Curiosité technologique et culture de l'innovation. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesData EngineeringSolide expérience dans la conception et l'industrialisation de plateformes Data. Maîtrise des architectures Data modernes (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse). Expertise dans la conception de pipelines ETL/ELT. Maîtrise des problématiques de qualité, gouvernance et traçabilité des données. Langages & DéveloppementPython (expert). SQL avancé. Connaissance des principes de développement logiciel et des bonnes pratiques d'ingénierie. Cloud & Plateformes DataBonne maîtrise d'au moins un environnement cloud majeur : AWS Azure Google Cloud Platform DataOps & DevOpsGit / GitLab / GitHub Docker Kubernetes CI/CD Infrastructure as Code Orchestration de workflows (Airflow ou équivalent) Monitoring & Observabilité Bases de donnéesSGBD relationnels (PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL...) Bases NoSQL Solutions analytiques et moteurs de recherche Connaissances des technologies de catalogage et gouvernance des données Architecture & GouvernanceArchitecture orientée données. Data Modeling. Data Quality Management. Data Lineage. Gestion des métadonnées. Connaissance des cadres réglementaires liés à la donnée (RGPD, Data Act ou équivalents).

Développeur Python / PL/SQL & IAContexte Au sein d'une équipe applicative Data, nous recherchons un développeur disposant d'un solide socle Python et PL/SQL, avec une compétence/appétence forte pour l'IA. L'objectif est de contribuer au développement et à la maintenance des applications existantes, tout en intégrant progressivement des cas d'usage IA avec les outils disponibles dans l'entreprise. Missions Développement et maintenance de services en Python et PL/SQL. Développement et automatisation avec Robot Framework. Traitement de tickets et problématiques métier à l'aide des services existants. Participation à la mise en œuvre de solutions et cas d'usage IA. Identification des sujets sur lesquels l'IA peut apporter de la valeur. Échanges avec les métiers et compréhension de leurs problématiques. Accompagnement et montée en compétences de l'équipe sur l'IA. Compétences indispensables : Python, PL/SQL, SQL, développement de services/applications, bonnes capacités d'analyse et compréhension des problématiques métier. Compétences complémentaires : IA / GenAI, Robot Framework, API/services, environnement Data. Qualités recherchées : autonomie, curiosité, capacité d'analyse, pragmatisme, bon relationnel et surtout capacité à transmettre ses connaissances à l'équipe.

Description de la mission : Dans le cadre des projets IT Innovation, vous intégrerez l'équipe AI Factory/Innovation en tant que Développeur IA Python. Vous serez en charge du développement, de l'intégration et de l'optimisation des modèles d'intelligence artificielle pour les différents use cases métiers. Vous travaillerez en mode agile en proximité avec les Data Scientists, les architectes solutions, les équipes métier et IT des autres filières . Vous aurez un rôle clé dans l'industrialisation et le déploiement des solutions IA en production. Expert en agentic coding, vous maîtrisez parfaitement les outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT) pour accélérer le développement tout en maintenant des standards de qualité élevés. Vous êtes capable de décomposer des problèmes complexes en instructions claires pour l'IA et de valider/optimiser le code généré. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire. 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 agentic 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 agentic coding avec l'équipe

Dans le cadre du renforcement de son équipe BI & Data, notre client recherche un Consultant BI / Data confirmé pour intervenir sur la réalisation de projets décisionnels, depuis la phase de cadrage jusqu'à la mise en production. Le consultant participera à des projets permettant aux différentes directions métiers de mieux piloter leurs activités grâce à la valorisation de la donnée. Missions Comprendre les données métiers et les différents flux du système d'information. Participer au cadrage et à la conception des solutions BI. Concevoir et développer des solutions autour de Snowflake. Réaliser les restitutions et reportings sous Power BI ou Tableau Software. Participer à la modélisation du Data Warehouse. Intervenir sur les sujets liés à Snowflake Cortex / IA. Assurer la maintenance applicative des solutions déployées en production. Suivre les développements jusqu'à leur mise en production. Assurer le reporting de l'activité auprès du responsable de domaine.

Développement Java Concevoir, développer et faire évoluer des APIs REST et des microservices en Java 17/21 avec Spring Boot 3.x (Spring Security, Spring Data JPA) Rédiger des tests unitaires et d'intégration solides (JUnit 5, Mockito, AssertJ) Prendre part aux revues de code au sein d'une équipe mixte Contribution Full-Stack TypeScript Réaliser des composants et des écrans avec Angular (RxJS, routing, HttpClient) ou Vue.js (Composition API, Pinia, Vue Router) Brancher le front-end TypeScript sur les APIs REST CI/CD et DevOps Contribuer aux pipelines CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins ou outil comparable) : les écrire, les faire évoluer, y intégrer les tests automatisés et le linting Maîtriser toute la chaîne de livraison : commit → build → test → déploiement Sécurité by Design Mettre en pratique l'OWASP Top 10 au quotidien : injection, XSS, CSRF, failles d'authentification Suivre et corriger les dépendances vulnérables (SCA : Dependabot, Snyk, OWASP Dependency-Check) Paramétrer et exploiter Spring Security (authentification, autorisation, JWT/OAuth2) L'IA au service du développement Recourir chaque jour à GitHub Copilot, Cursor, Claude Code ou un outil équivalent pour générer du code, des tests, de la documentation et pour refactorer Construire des prompts structurés pour les cas d'usage complexes Relire et valider le code produit par l'IA afin de ne pas créer de dette technique Collaboration en équipe mixte Participer aux cérémonies Agile (daily, sprint planning, review, rétrospective) Échanger avec des interlocuteurs divers : développeurs d'ESN, tech leads et product owners côté client Travailler avec Git en équipe : stratégie de branches, merge requests, résolution de conflits

Contexte de la mission Notre client, acteur bancaire de premier plan, structure la sécurité de l'intelligence artificielle au sein de son entité IT. Le besoin porte sur un profil senior capable de tenir à la fois l'expertise technique — architectures IA et agentiques, threat modeling, patterns de sécurisation — et le volet conformité et risques Cyber & IA dans un environnement fortement réglementé. Le/la consultant(e) intervient sur trois piliers : l'expertise technique et la veille, l'accompagnement sécurité des projets métier et socles techniques du cadrage à l'implémentation, et la stratégie (roadmap sécurité Cyber & IA, standards et directives, modèle d'opérationnalisation de la sécurité IA dans l'entreprise). Il/elle est l'interlocuteur sécurité IT opérationnel vis-à-vis des projets et des acteurs LoD2, en lien avec les équipes Data & IA et les équipes projets métier et infrastructure. Le poste implique une capacité de restitution au niveau du top management. Anglais professionnel indispensable. Objectifs et livrables Objectifs et livrables Analyses de risques et threat modeling appliqués aux systèmes d'IA (empoisonnement des données, évasion et vol de modèle, prompt injection) Définition des patterns d'architecture sécurisés pour l'IA et les architectures agentiques, et techniques de remédiation associées Traduction des exigences réglementaires et sécuritaires en contrôles techniques de sécurité Évaluation des risques tiers (Third-Party AI) et des solutions de sécurité IA du marché Élaboration et suivi de la roadmap stratégique sécurité Cyber & IA Rédaction des standards, directives et procédures encadrant l'usage de l'IA Définition du modèle d'opérationnalisation de la sécurité IA & Cyber Restitutions et supports de décision à destination du top management Compétences demandées Sécurité de l'IA Sécurité des systèmes d'IA et de Machine Learning Architecture de sécurité IA et Cyber Sécurité des architectures agentiques Threat modeling IA (empoisonnement de données, évasion de modèle, vol de modèle, prompt injection) Filtrage IA et garde-fous applicatifs MLOps / LLMOps Validation et évaluation de modèles Sécurisation des API et du protocole MCP Conformité, risques et gouvernance Conformité et risques Cyber & IA Conformité réglementaire IA, dont l'AI Act européen Gouvernance, risques et conformité (GRC) Évaluation des risques tiers (Third-Party AI) Politiques, standards et directives de sécurité Modèle des trois lignes de défense (LoD1 / LoD2) Référentiels normatifs (ISO 27001, NIST, OWASP, SOC 2) Roadmap et stratégie SSI Cybersécurité Architecture de sécurité applicative Cryptographie IAM / gestion des identités et des accès Intégration de la sécurité dans les projets (security by design) Analyse de risques, exigences et mesures de sécurité Secteur et formation Environnements réglementés : banque, finance, assurance ou santé Formation Bac+5 en cybersécurité et/ou intelligence artificielle Minimum 5 ans d'expérience en cybersécurité, dont 3 à 4 ans appliqués à l'IA Langues Anglais professionnel, à l'écrit comme à l'oral Français courant Savoir-être Restitution et communication au niveau top management Vulgarisation de concepts techniques complexes auprès de populations non techniques Posture de facilitateur et excellent relationnel Autonomie, rigueur et forte curiosité intellectuelle

Notre client est une startup SaaS B2B française qui aide les équipes commerciales à prospecter plus efficacement grâce à une plateforme tout-en-un de sales intelligence. Le produit centralise la recherche de leads, l'enrichissement de données, l'engagement multicanal et la gestion du pipeline commercial. L'ambition : permettre aux sales d'arrêter de jongler entre plusieurs outils et de se concentrer sur la création d'opportunités. L'équipe tech entre aujourd'hui dans une phase clé : accélérer le delivery produit tout en assainissant l'existant. Dette technique, refacto, design system, legacy, process à simplifier, usage avancé de l'IA… les sujets sont nombreux, concrets, et à fort impact. C'est un environnement fait pour les profils qui aiment construire vite, coder proprement, prendre des sujets de A à Z et utiliser l'IA comme un vrai levier de productivité. 💼 Description du poste Votre mission 🚀 Rejoindre une équipe tech resserrée et contribuer directement à la construction d'un produit SaaS utilisé par des équipes sales, avec un double objectif : shippers des features utiles rapidement et renforcer la base technique sur le long terme. Vous interviendrez sur une stack moderne composée de TypeScript, Node.js, React, Next.js, PostgreSQL, Elasticsearch, Redis et AWS, dans un environnement en monorepo avec une approche Domain-Driven Development pragmatique. Ce que vous allez faire Livrer régulièrement de nouvelles features, avec une vraie culture du MVP et des cycles courts. Découper les sujets intelligemment pour aller vite sans dégrader la qualité. Contribuer à la réduction de la dette technique : refacto, librairies à mettre à jour, legacy à rationaliser. Participer à la consolidation du design system et à son meilleur alignement avec le code existant. Challenger les choix techniques et proposer des solutions simples, robustes et orientées impact. Utiliser l'IA au quotidien — notamment Claude — pour accélérer le développement, améliorer les prompts, générer du code et surtout challenger les outputs produits. Votre environnement Vous travaillerez avec une équipe produit composée notamment d'un designer, d'un CPO, de Product Managers et d'une équipe data. Les développeurs peuvent échanger directement avec le métier et contribuer au cadrage des sujets lorsque cela permet d'aller plus vite et mieux. Ici, l'enjeu n'est pas de sur-architecturer : il faut savoir prendre des décisions, livrer, apprendre, améliorer et garder un haut niveau d'exigence sur le code.

Dans le cadre de la modernisation de son architecture d'intelligence artificielle, le client fait évoluer ses capacités de classification d'images et de détection de défauts. Le projet vise à maintenir les capacités de traitement des images électro-optiques tout en étendant les fonctionnalités aux images microscopiques issues de l'inspection automatique en ligne. La mission contribue également à l'intégration des modèles d'IA dans l'architecture applicative et à leur déploiement automatisé. Missions : - Développer les moteurs d'apprentissage basés sur l'intelligence artificielle - Optimiser les moteurs d'inférence - Refonte des modèles existants pour améliorer leurs performances - Améliorer l'évolutivité des modèles d'intelligence artificielle - Accompagner l'intégration des modèles dans l'architecture de l'application - Maintenir les capacités de traitement des images électro-optiques - Étendre les fonctionnalités de traitement aux images microscopiques - Contribuer à l'optimisation du moteur d'inférence - Participer à la mise en place de fonctionnalités de déploiement automatisé Profil attendu : Data Scientist disposant d'au moins 2 ans d'expérience en développement et optimisation de modèles d'intelligence artificielle. Une expérience avec Python, PyTorch et scikit-learn est attendue, ainsi qu'une connaissance de DistributedDataParallel. La capacité à intégrer et optimiser des modèles d'IA au sein d'une architecture applicative est requise.