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En tant que Data Scientist, vous intégrerez l’équipe projet IA d'un de nos client et participerez aux activités suivantes : Mettre en œuvre la numérisation et la structuration du portefeuille de traités (traités et polices). Développer des analyses de wording et des analyses de tendances à partir des données contractuelles. Créer des jumeaux numériques alignés avec le modèle de données établi. Mettre en place des contrôles qualité et validation pour assurer l’intégrité des données. Produire une documentation technique complète pour l’intégration des données dans les modèles analytiques. Travailler en mode agile, avec des livrables versionnés sous GitLab (gitflow / mlflow).

Dans le cadre d'une création de poste chez l'un de nos clients grand compte dans l'industrie, nous recherchons un(e) data scientist sénior ayant de l'expérience sur le traitement de signal acoustique. Notre client souhaite moderniser ses pratiques dans le cadre de ses opérations de maintenance de son matériel. Vous aurez comme objectif : Etude du besoin, analyse du système et compréhension des données Rédaction de MEMO retraçant les besoins, l'état de l'art, l'approche utilisée, les performances... Echange avec les métiers pour cadrer le besoin, comprendre le métier, les systèmes... Apporter la vision data science pour permettre aux métiers de comprendre la valeur de la donnée Analyse, mise au point, visualisations et validation de la pertinence des données d'aide à la maintenance issues des équipements embarqués et débarqués Définition et implémentation de modèles statistiques. Simulation des résultats Définition et implémentation de modèles de Machine Learning. Simulation des résultats Rédaction des spécifications fonctionnelles détaillées (code source des modèles et règles de pronostics) Définition et implémentation de réseau neuronaux. Simulation des résultats Définition et implémentation de traitement d'image et acoustique. Simulation des résultats Validation et qualification des données issues des équipements de diagnostics Interface avec les équipes de maitrise d'œuvre pour l'industrialisation des algorithmes Organisation et conduite des réunions dont il a la charge sous le pilotage du chef de projet Supports de présentation destinés à la communication interne sur l'avancement des projets; tenue des tableaux de bord Rédaction des comptes rendus des réunions auxquelles vous participez

Nous souhaitons renforcer la sécurité de solutions IA afin de garantir la protection optimale des données et prévenir les potentielles vulnérabilités. Cette demande vise à intégrer un consultant avec une expérience de la sécurisation des solutions IA Gen et de la gestion des risques de fiabilité et de sécurité : Élaborer et mettre en oeuvre des stratégies de sécurisation. Paramétrer les premiers systèmes de sécurisation adaptés aux solutions IA générative. Il s'agit d'un accompagnement très opérationnel, en interaction avec les équipes de Data et IA enginieering, de nos architectes IA et de nos équipes de sécurité opérationnelles. L'expert s'intégrera notamment dans l'équipe produit "plateforme IA Gen" déjà en place en charge du chantier pour couvrir ces aspects sur lesquels sont expertises est attendue. La mission inclut : L'évaluation des solutions existantes en termes de sécurité. La proposition et mise en oeuvre des améliorations concrètes. Le paramétrage des systèmes de sécurisation adaptés aux solutions IA. La création de protocoles de sécurité et mise en place des mesures immédiates. La formation des équipes internes aux bonnes pratiques de sécurité en IA. Un accompagnement pendant la mise en oeuvre des recommandations. Les livrables incluent : Des scénarios de tests Des composants et des process de sécurisation des IA Gen, notamment par Guardrailing, paramétrés et opérationnels Des rapports d'évaluation de performances Des composants et des process automatiques d'évaluation de performances des mécanismes de sécurisation Des composants d'automatisations de systèmes de sécurisation paramétrés et opérationnels.

Vos missions Construire et maintenir des dashboards Power BI de pilotage : profils utilisateurs, engagement, objectifs, segmentation RF. Réaliser des analyses comportementales sur les profils de vidéonautes : consommation, canaux d’acquisition, pression publicitaire, etc. Développer des cas d’usage Data Science et IA : Prédiction des audiences, churn, appétence, inactivité. Recommandations de contenus, enrichissement du catalogue via IA générative. Segmentation utilisateurs et scoring. Valoriser et restituer les résultats aux équipes internes (marketing, produit, éditorial). Compétences recherchées Solide expérience en analyse de la connaissance client / utilisateur (cycle de vie, churn, fidélisation). Maîtrise de Python et SQL (Spark apprécié). Expérience confirmée en Data Science : modèles de prévision, algorithmes de recommandation, scoring. Connaissance d’un environnement GCP / BigQuery . Bonne compréhension des outils Piano Analytics / Google Analytics . Capacité à vulgariser les résultats à des interlocuteurs variés. Esprit d’équipe, curiosité, rigueur et autonomie.

Le consultant interviendra en tant que Data Scientist pour accompagner les travaux de consolidation et d'industrialisation de nouveaux services pour les directions métier. Le terrain de jeux sera les technologies IA Gen, les RAG et les chaines d'ingestions de corpus documentaires hétérogènes. Le DS sera en responsabilité de la conception (en collaboration avec les interlocuteurs métiers, Data et DSI) et le développement de solutions répondant aux besoins métier. Il réalisera les études de faisabilité, de risque et de performance nécessaire pour la maturation du Use Case à travers le cycle de vie (incubation, industrialisation, run). Livrables : Pipeline d'acquisition, préparation et traitement de données (structurées et non structurées) Pipeline d'entrainement, test et validation, Composants d'inférence Automatisation de pipeline et workflow Mécanismes et process de monitoring de la performance API Prototypes et démonstrateurs Plan d'experiences et de tests Documentation technique et fonctionnelle Rapport de veille technologique et technique

Dans le cadre d’une transformation digitale d’envergure au sein d’un grand acteur du retail, la Direction Data & IA renforce ses équipes pour accélérer la mise en œuvre de modèles de Machine Learning à fort impact business. Le consultant interviendra au sein d’une squad Data Science dédiée à la conception, à l’industrialisation et à l’exploitation de modèles de ML appliqués à divers cas d’usage (pricing, prévision, recommandation, fidélisation, supply chain…). Missions principales Concevoir, entraîner et déployer des modèles de Machine Learning adaptés aux besoins métiers (classification, régression, clustering, NLP, etc.) Préparer et qualifier les jeux de données (data cleaning, feature engineering, détection d’anomalies, sélection de variables) Mettre en place et maintenir les pipelines d’industrialisation (MLOps : Airflow, MLflow, Docker, CI/CD) Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering et Produit pour garantir la scalabilité et la performance des modèles Superviser et améliorer les modèles en production (monitoring, retraining, suivi des indicateurs) Documenter et restituer les travaux auprès des parties prenantes techniques et métiers

Nous recherchons un Data Scientist Senior (H/F) pour rejoindre l'équipe E-commerce, Marketing & Relation Clients d’un acteur du retail. 🎯 L’objectif ? Concevoir, industrialiser et améliorer des solutions de machine learning visant à optimiser la performance opérationnelle et commerciale du e-commerce : qualité des opérations, rentabilité, productivité et personnalisation client. Tu évolueras au sein du pôle Data Science Customer , dans un environnement agile, collaboratif et cloud-native , où les approches data-driven et l’innovation sont au cœur de la stratégie omnicanale du groupe. 🚀 Tes missions principales : Identifier, avec les équipes métier et opérationnelles, les cas d’usage data à fort impact business Explorer et fiabiliser les données : nettoyage, agrégation, étude ad-hoc et préparation de datasets Concevoir, implémenter et évaluer des modèles de machine learning et d’analyse prédictive Définir et conduire des protocoles de test en conditions réelles (magasins, entrepôts, plateformes logistiques) Industrialiser et maintenir les solutions dans les environnements cloud (CI/CD, monitoring, itérations) Assurer la transmission des bonnes pratiques et le mentoring de data scientists juniors Participer activement à la communauté Data Science du groupe (séminaires, retours d’expérience, veille technologique) 🔧 Environnement technique : Langages & outils : Python, SQL, Terraform, Docker, GitLab, Jenkins Cloud & Orchestration : Google Cloud Platform (GCP), Cloud Composer / Airflow, Cloud Run, BigQuery, Cloud Batch, Kubernetes Engine, Vertex AI, Cloud Storage Méthodologies : Agile / Scrum, itérations rapides, revue de code et bonnes pratiques DevOps

Intégré(e) aux équipes Data (Data Engineers, Data Scientists, équipes Produit), vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne data & IA , de la construction des pipelines jusqu’à la mise en production et au suivi des modèles. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des pipelines data robustes (batch et streaming) Préparer, transformer et structurer les données pour les cas d’usage IA Entraîner, évaluer et industrialiser des modèles de Machine Learning Mettre en place le monitoring des données et des modèles Garantir la qualité, la traçabilité et la fiabilité des traitements Collaborer étroitement avec les Data Scientists et équipes produit 🛠️ Industrialisation & MLOps Mise en place des bonnes pratiques de versioning et CI/CD Industrialisation des pipelines et des modèles Contribution à la documentation technique Amélioration continue des performances et de la maintenabilité Participation aux phases de déploiement et de stabilisation

Aneo est une société de conseil hybride fondée en 2002, positionnée à la convergence du conseil stratégique, de l’ingénierie logicielle avancée et de l’accompagnement à la transformation. Nous intervenons sur des problématiques à haute intensité technologique : IA, MLOps/LLMOps, architectures distribuées, performance des systèmes, cloud natif, avec une expertise historique dans les environnements critiques des grandes banques (CIB et DSI associées). Le poste Nous recherchons un·e Ingénieur·e MLOps confirmé·e (avec exposition IA / IA Générative) pour rejoindre la DSI d’une grande banque française , au sein d’une équipe dédiée “Cloud Center of Excellence” (CCoE) . Cette équipe transverse accompagne l’ensemble des projets du groupe sur : l’intégration de modèles IA/ML développés par les data scientists internes, l’industrialisation, la mise à l’échelle, la sécurité et la gouvernance des solutions IA, la structuration des capacités MLOps et LLMOps dans le cloud. Votre rôle est avant tout un rôle d’intégration, d’industrialisation et d’exploitation , pas de conception de modèles. Vous interviendrez sur tout le cycle de vie des modèles à partir de leur transfert par les équipes Data , jusqu’au déploiement en production et leur maintenance opérationnelle. Vos principales missions 1. Intégration et industrialisation des modèles IA/ML Intégration dans le SI des modèles développés par les data scientists de l’entité. Packaging, versionnement, évaluation opérationnelle, optimisation runtime. Développement d’API Rest et de services Python pour exposer les modèles. Industrialisation des POCs internes : analyse de maturité, durcissement, passage en production, conformité sécurité & gouvernance. 2. MLOps / LLMOps – Plateforme & automatisation Définition et mise en œuvre d’une infrastructure MLOps / LLMOps conforme aux standards du groupe. CI/CD modèle, automatisation du cycle de vie, observabilité, supervision, gestion multi-environnements. Coordination étroite avec les équipes Cloud Center of Excellence, Infrastructure et Sécurité pour garantir performance, alignement cloud et robustesse. 3. Gestion et optimisation des embeddings & workloads IA Maintenance, recalcul, cohérence et supervision des embeddings. Suivi qualité / performance des modèles intégrés. Support aux équipes Data pour les bonnes pratiques d’industrialisation. 4. Gouvernance & documentation Participation à la mise en place de standards IA / MLOps au sein de la DSI. Documentation technique et transfert de connaissances aux équipes support Infos pratiques : Rémunération max : 55 - 60 K fixe 2 jours de télétravail Mission basée à Montrouge, notre siège à Boulogne Billancourt Démarrage Janvier 2026

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : Data & IA et chef de projet, mission de caderage et conduite des projets d'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et d'analyse de données pour améliorer les processus métiers et les performances de l'entreprise. Investiguation, description et analyse des processus existants pour identifier les opportunités d'amélioration et de mise en œuvre de l'IA. 💡 La mission Consiste à : 1. Investigation et analyse des processus : Étudie et compréhension des processus métiers existants, identifier les opportunités d'amélioration et de mise en œuvre de l'IA. 2. Analyse quantitative : Réalisation des analyses quantitatives pour évaluer les opportunités d'amélioration, en utilisant des données telles que les parcours clients, les données d'utilisation, etc. 3. Collaboration avec les data scientists : Travail avec les data scientists, étude, proposition et test des solutions internes ou externes pour améliorer les processus métiers. 4. Definir la vision et de la stratégie : Collaboration avec les experts métiers, les product owners, les développeurs et les data scientists pour définir la vision, la stratégie et l'approche de validation des projets (notamment l’approche de testings et les metrics associées). 5. Gestion de projet : Bonne traduction des besoins dans une roadmap claire, réaliste et acceptée par toutes les parties prenantes, et animation du projet pour garantir la qualité, les délais et les coûts. 6. Coordination et synergie : Coordination et la synergie entre les différents projets et les différentes équipes, en favorisant les échanges, les retours d'expérience et les bonnes pratiques

Redlab cherche un Leader technique de l’Usine IA de son client Il définit l’architecture des solutions IA/ML/LLM, organise les équipes techniques, garantit sécurité, performance et conformité (RGPD, AI Act). Missions clés Piloter les équipes techniques IA (développeurs, data scientists, ingénieurs). Concevoir des architectures scalables (microservices, event-driven). Encadrer l’industrialisation IA/ML/LLM (MLOps, GPU, cloud). Optimiser les processus métiers (AS-IS / TO-BE, BPMN). Coordonner les parties prenantes (métier, DSI, RSSI).

Contexte de la mission Vous accompagnerez la modernisation des infrastructures logicielles et serveurs, tout en soutenant les projets IA/Data en production. Vous garantirez leur scalabilité, sécurité et traçabilité dans des environnements critiques du secteur financier. Vos missions • Moderniser et sécuriser les environnements applicatifs et serveurs • Automatiser les déploiements et configurations via Infrastructure as Code (IaC) • Assurer la scalabilité et la sécurité des projets IA/Data en production • Collaborer avec les équipes Data Scientists, DevOps et Sécurité • Participer aux audits et garantir la conformité réglementaire (RGPD, ISO 27001) • Mettre en place des solutions de monitoring et traçabilité des modèles IA

Pour accompagner un client secteur public sur son usine IA , Redlab cherche un consultant chef projet IA (PO IA) uniquement en CDI ROLE : Chef de projet IA transverse, pilote les cas d’usage, coordonne métier/tech, structure les projets, assure adoption et gouvernance. Missions clés Cadrer, prioriser et piloter les projets IA. Traduire besoins métier → spécifications IA. Suivre KPIs, ROI, risques, conformité (RGPD, biais). Coordonner Data Scientists, Devs, Data Engineers, DSI. Gérer la mise en production et la MCO.

Vous rejoindrez une équipe multidisciplinaire (développeurs, data scientists, data engineers, data analysts, product owners, UX designers) dédiée au développement et à la mise à disposition d’outils de publication et de recherche de produits pour l’ensemble des business units du groupe. L’équipe travaille en mode agile , valorise l’échange de best practices et l’apprentissage continu, avec pour objectif de produire des solutions propres, stables et scalables , apportant une réelle plus-value aux clients. Objectifs et missions Vous contribuerez à faire évoluer le produit en participant aux activités suivantes : Développement et maintenance du produit sur les couches API / BFF / Front , principalement avec Node.js / Nest.js / MongoDB / Kafka . Mise en place et/ou renforcement des best practices autour du testing, monitoring et alerting pour garantir la qualité, la stabilité et la scalabilité du produit. Collaboration en pair programming ou mob programming avec le reste de l’équipe. Participation aux évolutions techniques sur le monorepo ( Nx ou équivalent moderne comme Turborepo ). Support aux activités DevOps et CI/CD ( GitHub Actions, Kubernetes, Datadog ) pour améliorer l’efficacité et la fiabilité du produit.

Description du poste : Nous recherchons un Data Engineer pour rejoindre une équipe Data moderne et orientée traitement de données volumétriques. Vous participerez au design, à la mise en place et à l’optimisation des pipelines de données. Missions : Développement de pipelines ETL / ELT Modélisation et structuration de data warehouses / data lakes Optimisation des performances et qualité des données Participation à la mise en place de frameworks DataOps Collaboration étroite avec Data Analysts / Data Scientists

Afin d’améliorer la personnalisation de l’expérience utilisateurs, nous souhaitons créer une équipe dédiée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. Cette équipe est composée d’un Product Owner, un Data Scientist, un lead ML ingénieur et un ML ingénieur. Notre stack technique est basé sur Google Cloud et constituée, entre autres, de Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow pour l’orchestration des traitements. La stack inclut aussi d’autres services de la Google Cloud Platform. La prestation de l'équipe : Créer les premiers cas d’usage en lien avec la personnalisation de l’expérience utilisateur basés sur de la recommandation utilisateur Déployer ce projet et AB tester en production Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances Prestations attendues : En interaction avec les membres de l’équipe, la prestation consistera à : Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l’exposition des modèles via des API Rest Organiser et structurer le stockage des données Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists Construire et maintenir les workflows de la CI/CD Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation Faire de la veille technologique active dans le domaine Participer activement aux différentes phases de cadrage, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe