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En tant qu’AI Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’Intelligence Artificielle, allant du Machine Learning classique aux cas d’usage de GenAI. Vous travaillez au cœur des plateformes Data et ML afin de garantir la robustesse, la performance, la scalabilité et la maintenabilité des modèles et services IA mis en production, au service des équipes métiers et produits. Expérience attendue : 3+ ans en ingénierie IA / ML / Data, avec une forte orientation production. Vous correspondez au/à la AI Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires , en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d’un fort esprit analytique , de rigueur et de pragmatisme Vous êtes autonome, proactif et doté d’un solide sens des responsabilités Vous savez communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques, et vulgariser des sujets complexes Vous savez prioriser vos tâches , gérer les contraintes (qualité, délais, coûts) et respecter vos engagements Vous disposez d’un solide bagage en software engineering , vous permettant de développer des solutions IA robustes, lisibles, maintenables et testables , principalement en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes à l’aise avec les outils de versioning (Git) et les workflows collaboratifs associés Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data / ML Cloud (ex. Databricks ou équivalent) Vous comprenez les enjeux de préparation des données , de feature engineering et de qualité des datasets pour les usages ML / AI Vous avez une experience dans l’ industrialisation des modèles ML , incluant entraînement, validation, versioning et déploiement Vous êtes sensibilisé aux pratiques MLOps (gestion du cycle de vie des modèles, reproductibilité, monitoring) Vous avez une appétence pour les cas d’usage GenAI (LLM, RAG, embeddings, agents) et savez concevoir et mettre en œuvre de frameworks d’évaluation pour les systèmes GenAI incluant : évaluation de la qualité des réponses (relevance, faithfulness, completeness), validation des chaînes de retrieval et d’embeddings, comparaison de prompts, modèles ou configurations

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

En tant qu’AI Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’Intelligence Artificielle, allant du Machine Learning classique aux cas d’usage de GenAI. Vous travaillez au cœur des plateformes Data et ML afin de garantir la robustesse, la performance, la scalabilité et la maintenabilité des modèles et services IA mis en production, au service des équipes métiers et produits. Expérience attendue : 3+ ans en ingénierie IA / ML / Data, avec une forte orientation production. Vous correspondez au/à la AI Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires , en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d’un fort esprit analytique , de rigueur et de pragmatisme Vous êtes autonome, proactif et doté d’un solide sens des responsabilités Vous savez communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques, et vulgariser des sujets complexes Vous savez prioriser vos tâches , gérer les contraintes (qualité, délais, coûts) et respecter vos engagements Vous disposez d’un solide bagage en software engineering , vous permettant de développer des solutions IA robustes, lisibles, maintenables et testables , principalement en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes à l’aise avec les outils de versioning (Git) et les workflows collaboratifs associés Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data / ML Cloud (ex. Databricks ou équivalent) Vous comprenez les enjeux de préparation des données , de feature engineering et de qualité des datasets pour les usages ML / AI Vous avez une experience dans l’ industrialisation des modèles ML , incluant entraînement, validation, versioning et déploiement Vous êtes sensibilisé aux pratiques MLOps (gestion du cycle de vie des modèles, reproductibilité, monitoring) Vous avez une appétence pour les cas d’usage GenAI (LLM, RAG, embeddings, agents) et savez concevoir et mettre en œuvre de frameworks d’évaluation pour les systèmes GenAI incluant : évaluation de la qualité des réponses (relevance, faithfulness, completeness), validation des chaînes de retrieval et d’embeddings, comparaison de prompts, modèles ou configurations

Description détaillée : VOTRE MISSION Concevoir et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle générative (modèles de langage de grande taille, agents intelligents, RAG) en réponse aux besoins identifiés par la cellule AI Catalysts, priorisés par le Product Owner (PO). Intégrer ces composants GenAI au sein de l’écosystème existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry), tout en respectant les normes de sécurité et de gestion des coûts. Définir et mettre en œuvre les architectures techniques appropriées : sélection des modèles, orchestration des agents, conception des systèmes RAG, gestion des sessions utilisateur. Développer et maintenir le code, principalement en Python, ainsi que les composants réutilisables tels que les librairies de prompts et d’agents. Industrialiser le déploiement des solutions via la conteneurisation (Docker), l’orchestration Kubernetes, les pipelines CI/CD, l’Infrastructure as Code (Terraform), et assurer le suivi opérationnel (monitoring). Appliquer les bonnes pratiques MLOps : suivi des expérimentations, versioning des modèles, tests de régression, validations en environnement pré-production. S’assurer de la qualité, de la performance et de l’observabilité des solutions : mise en place de métriques, tests adversariaux, surveillance des dégradations en production. Collaborer étroitement avec le Product Owner, les ingénieurs logiciels, les AI Catalysts et la DSI afin d’assurer la sécurité et l’adoption des solutions proposées. Participer à la documentation, à la création de templates, ainsi qu’à la formation des équipes internes. Profil recherché : Data Scientist Responsable du développement d’algorithmes en Machine Learning et Intelligence Artificielle, visant à générer de la valeur métier à partir de données (structures, non structurées, vidéos, images, etc.). Capable de comprendre et d’interroger les demandes de l’entreprise pour fournir des solutions optimales. Apporte un support stratégique à la décision, notamment en proposant des innovations, en améliorant les performances et en optimisant le service client. Participe à l’industrialisation des projets de Data Science en collaboration avec les Data Engineers. Assure la maintenance et la documentation des algorithmes industrialisés, conformément aux rôles et responsabilités définis par le projet. Localisation : Paris – Niveau avancé (minimum 9 ans d’expérience dans le domaine) Ce descriptif ne doit pas dépasser 3000 caractères, intégrant l’ensemble des éléments en HTML pour garantir une mise en forme claire et professionnelle.

Localisation :92 Démarrage : Mars Jours obligatoires sur site : 1 jours/semaine Expérience : Confirmé TJM: Selon profil Contrainte forte du projet: Agile, GenAI, RGPD, AI Act Les livrables sont: -Composants applicatifs et intégrations -Pipelines d'automatisation et de déploiement -Assurance qualité et documentationDescription détaillée **VOTRE MISSION** * Implémenter et maintenir les composants applicatifs nécessaires aux solutions GenAI : APIs, services backend, interfaces frontend et connecteurs vers les briques IA (agents, RAG, vector DB). * Travailler en binôme avec l’AI Engineer pour intégrer proprement les modèles et pipelines GenAI dans des architectures robustes et industrialisées. * Concevoir des APIs sécurisées et scalables (REST/GraphQL) et assurer l’intégration avec OneAPI, Azure services et les API internes. * Développer en Python et en JavaScript selon les besoins du projet ; produire du code propre, testé et documenté. * Participer à l’industrialisation : conteneurisation (Docker), orchestration sur AKS, déploiement via CI/CD (Azure DevOps / GitHub Actions), IaC (Terraform). * Mettre en place l’observabilité et l’alerte (logs, métriques, traces) pour assurer la fiabilité et suivre les coûts en production. * Assurer la qualité logicielle : tests unitaires/intégration, revue de code, performance et sécurité applicative (RBAC, chiffrement, bonnes pratiques secure-by-design). * Contribuer à la création de briques réutilisables, templates et patterns pour accélérer les futures squads (boilerplates, SDKs, connecteurs). * Collaborer avec le PO, l’AI Engineer, la DSI, la cybersécurité et les équipes opérationnelles pour garantir l’exploitabilité et l’adoption. Il /elle développe et exploite les produits / plateformes Cloud dans le respect du cadre technique/technologique instauré. Activités et tâches - Développe les nouveaux produits, réalise les tests unitaires et rédige la documentation technique - S'inscrit dans la chaine CI/CD - S'intègre dans les pratiques de développement instaurées (revue de code, tests de vulnérabilité, qualité de code) - Identifie les optimisations à réaliser sur les techniques d'automatisation et de déploiement - Sécurise la production readiness des produits (tests d'intégration, scripts d'exploitation, automatisation des actions de support, documentation technique) - Assure l'exploitation des produits / plateformes Cloud et répond aux incidents d'exploitation associés (selon les niveaux de services définis) - Contribue à l'amélioration continue des produits / plateformes Cloud - Apporte une expertise technique aux utilisateurs / clients / consommateurs sur son périmètre de produits/plateformes Cloud - Anime ou participe à la communauté Cloud DevOps

Secteur : Grande Banque d'Investissement / Asset Servicing Localisation : Montrouge (92) - Hybride possible stack technique : Python, LLMs, LangChain, Cursor, AWS, MLOps 🌟 Le Challenge : L'IA au cœur de la production Vous n'allez pas simplement "coder en Python". Vous rejoignez une AI Factory de pointe pour transformer les métiers de la finance grâce à l'Intelligence Artificielle Générative. En tant qu' AI-Native Developer , votre mission est double : construire des solutions IA robustes (RAG, Agents, Fine-tuning) et révolutionner votre propre manière de produire du code en utilisant les outils les plus avancés de Vibe Coding . 🛠️ Vos Missions (Le "Build") Conception IA : Développer et optimiser des modèles ML/DL et des architectures de LLM (Hugging Face, LangChain) pour des cas d'usage métiers concrets. Vibe Coding Expert : Piloter le développement via des outils d'IA générative ( Cursor, GitHub Copilot, Claude ) pour accélérer le delivery sans jamais sacrifier la qualité. Industrialisation (MLOps) : Déployer vos modèles en production via des microservices ( FastAPI, Docker, Kubernetes ) et assurer leur monitoring. Qualité & Rigueur : Garantir la robustesse du code (Pytest) et auditer les suggestions de l'IA avec un esprit critique aiguisé. Collaboration Agile : Travailler en proximité avec les Data Scientists et les architectes dans un environnement international (Anglais requis). 🎯 Votre Profil (Le "Matching") Expérience : Minimum 5 ans en développement Python avec une spécialisation forte en IA/ML. Maîtrise GenAI : Vous savez manipuler les LLMs, faire du Prompt Engineering complexe et mettre en place des bases de données vectorielles. Productivité augmentée : Vous êtes un adepte du "Vibe Coding" et maîtrisez parfaitement les assistants de code IA. Stack Technique : Expert en frameworks (PyTorch, Scikit-Learn) et à l'aise avec les plateformes Cloud ( AWS SageMaker ou équivalent). Mindset : Esprit critique, pragmatisme et capacité à décomposer des problèmes complexes en instructions claires.

Je recherche pour un de mes clients un Data Scientist Generative IA avec 4 jours TT sur 92 VOTRE MISSION** * Concevoir et industrialiser des solutions d’IA Générative (LLMs, Agents, RAG) répondant aux besoins des AI Catalysts, priorisés par le PO. * Intégrer les composants GenAI à l’écosystème existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry), tout en respectant les normes de sécurité et de coûts. * Définir et implémenter les architectures techniques : choix de modèles, orchestration d’agents, conception RAG, gestion des sessions. * Développer et maintenir le code (principalement Python) et les briques réutilisables (librairies de prompts, agents). * Industrialiser le déploiement : conteneurisation (Docker), Kubernetes, CI/CD, Infrastructure as Code (Terraform), et monitoring. * Mettre en œuvre des pratiques MLOps : suivi des expériences, versioning de modèles, tests de régression, validations en pré-prod. * Assurer la qualité et l’observabilité : métriques de performance, tests adversariaux, suivi des dégradations en production. * Collaborer avec le PO, le Software Engineer, les AI Catalysts et la DSI pour garantir la sécurité et l’adoption des solutions. * Contribuer à la documentation, aux templates et à la formation des équipes internes. *VOTRE PROFIL * Bac +3 à Bac +5 en informatique, data science ou équivalent. * 3 à 5 ans d’expérience en développement d’applications utilisant l’IA, avec un accent sur l’IA Générative (Agents, RAG, LLMs). * Maîtrise de Python et des bibliothèques ML/IA (PyTorch, Transformers). * Connaissances des frameworks GenAI : LangChain, LangGraph, LangFuse, et des moteurs de recherche sémantique (Qdrant, Milvus). * Compétences en architecture cloud Azure (AI Foundry, AKS, WebApp) et en conteneurisation/orchestration (Docker, Kubernetes). * Familiarité avec CI/CD et Infrastructure as Code (Terraform). * Sensibilité aux enjeux de cybersécurité et de conformité. * Rigueur dans l’ingénierie logicielle : tests, documentation et automatisation des pipelines. * Capacité à travailler en équipe et à vulgariser les concepts techniques. * Anglais professionnel (lu/écrit) ; français courant indispensable. Définition du profil DATA SCIENTIST: - En charge du développement d'algorithmes (Machine Learning et Intelligence Artificielle) pour créer de la valeur métier à partir de données (structurées, non structurées, vidéos, images, etc.). - Doit comprendre les demandes de l'entreprise et les challenger pour fournir la meilleure réponse possible. - Apporte un support à la décision sur d'éventuelles innovations, l'amélioration des performances et décisions relatives au service client. - Industrialise les projets de Data Science avec les Data Engineers. - Maintient et documente les algorithmes industrialisés (selon les rôles et les responsabilités définis par le projet).

Nous recherchons un(e) Data Scientist confirmé(e) pour rejoindre notre équipe de consultants Data & IA, en mission chez l'un de nos clients, acteur majeur dans sa region, au cœur de leurs initiatives d'intelligence artificielle appliquées aux stratégies de push marketing et de fishing marketing. Vos missions : Veille technologique et innovation autour des solutions IA/ML (Deep Learning, LLM, IA générative) Conception et développement de PoC et MVP pour valider des approches innovantes Analyse de données complexes, modélisation et entraînement de modèles IA Collaboration étroite avec les équipes métiers, Product Owners et équipes transverses Intégration des solutions sur les plateformes IA existantes (ML & GenAI) Requirements Expertise Python et Machine Learning Maîtrise de PyTorch, avec une expérience en NLP et Deep Learning Expérience sur Google Cloud Platform (GCP) Expérience sur des projets de LTR, ranking, génération d'embeddings ou fine-tuning de LLMs Une expérience dans le secteur marketing, agence, e-commerce est un vrai atout

Nous recherchons un·e développeur·se AI / RAG pour concevoir et industrialiser des solutions de GenAI dans un environnement Microsoft Azure (copilotes métier, recherche documentaire, assistants internes). Missions Conception et mise en œuvre d’architectures RAG (ingestion, indexation, retrieval, génération). Intégration LLM (Azure OpenAI), recherche vectorielle / hybride (Azure AI Search). Mise en production : sécurité, monitoring, performance. Stack Python (FastAPI) ou Node.js · RAG · Azure OpenAI · Azure AI Search · Azure Functions / Containers · CI/CD.

Présentation de la mission En tant que Développeur Web Full Stack Senior, vous rejoindrez l’équipe de Transformation Finance Groupe afin d’intégrer l’équipe de développement en charge de nos applications web data sur mesure. Il s’agit d’un poste à fort impact, centré sur le développement, destiné à un expert spécialisé dans la conception de la « couche interface » de produits data complexes. Vous serez responsable de la transformation de besoins financiers complexes en applications et interfaces web performantes, scalables et sécurisées. Vous ferez le lien entre les données brutes stockées dans BigQuery et l’expérience utilisateur finale, en intégrant des analyses Looker (et Power BI) et en développant des fonctionnalités interactives personnalisées. Vous n’êtes pas simplement un « développeur web » : vous êtes un ingénieur logiciel conscient que la donnée est au cœur de l’application. 80 % DE FRONT à faire Responsabilités principales Développement d’applications web sur mesure : Concevoir et développer des applications web responsives et fortement orientées données en utilisant React et Python. Concevoir des filtres avancés et des composants UI personnalisés interagissant dynamiquement avec les couches de données. Analytique embarquée & orchestration d’API : Piloter l’intégration de Looker dans les applications web via les SDK et API Looker. Être garant d’une expérience « Looker-as-a-Service » fluide, en assurant une communication parfaite entre l’interface utilisateur et la couche analytique. Backend & intégration des données : Développer des services backend robustes en Python pour gérer l’orchestration des données, l’authentification des utilisateurs et la gestion des API. Optimiser les échanges entre le frontend et Google BigQuery. Infrastructure cloud & déploiement : Gérer le cycle de vie des applications sur Google Cloud Platform (GCP), en assurant des déploiements conformes aux bonnes pratiques en matière de performance, sécurité et scalabilité (Cloud Run, App Engine, etc.). Sécurité & gouvernance : Mettre en œuvre des protocoles de sécurité stricts (SSO, OAuth, IAM) pour le traitement de données financières sensibles du groupe, en garantissant la persistance de la sécurité au niveau des lignes (Row Level Security – RLS) de la couche data jusqu’à l’interface web. Philosophie « Software First » : Maîtriser le contrôle de version (Git) et les principes CI/CD. Appliquer les principes DRY (Don’t Repeat Yourself) et d’architecture atomique pour les composants frontend. Privilégier la maintenabilité et une architecture propre plutôt que des solutions rapides et peu robustes. Esprit d’innovation : Agir en tant qu’ambassadeur de l’IA. Utiliser de manière proactive des outils GenAI (ex. : Cursor, Claude Code, Gemini, Copilot, Figma Make, etc.) pour accélérer le développement, optimiser le code et explorer l’intégration future des LLM dans les interfaces data. Profil et compétences requis Formation : Diplôme de niveau Master en informatique, génie logiciel ou domaine technique équivalent. Une base solide de développeur est indispensable. Expérience professionnelle : Minimum 5 ans d’expérience en développement Full Stack, avec des réalisations avérées dans la conception d’applications data-driven en environnement grand compte. Stack technique principale : Frontend : Maîtrise experte de React.js et JavaScript/TypeScript. Excellente compréhension de la gestion d’état et du développement de composants UI personnalisés. Backend : Très forte expertise en Python pour la création d’API scalables. GCP / BigQuery / SQL : Maîtrise avancée de SQL pour interagir efficacement avec BigQuery en tant que source de données. Compétences comportementales : Communication : Capacité à expliquer des choix techniques et architecturaux à des interlocuteurs métiers, en français et en anglais. Autonomie : Excellente gestion du temps pour piloter plusieurs projets et parties prenantes simultanément. Exigence qualité : Approche rigoureuse des tests, de la documentation et du code propre. Présence & collaboration Localisation : Basé à Clichy. Rythme hybride : 3 jours par semaine sur site afin de favoriser une collaboration étroite avec les équipes métiers et le core team Analytics & IA Engineering.