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CONTEXTE : Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Pilotage de projet ou de programme, Chef de projet Spécialités technologiques : AI, Machine learning, RGPD MISSIONS En tant que Chef de Projets, vos principales missions sont : - Assistance à la définition du besoin métier - Organiser et piloter un portefeuille de projets, dont les interlocuteurs sont soient internes, soient des prestataires externes - Garant du respect du planning général, de l’étude d’opportunité à la mise en œuvre, en passant par le Cadrage Détaillé - Garant des fonctionnalités mises en œuvre, permettant de répondre complètement aux besoins exprimés par les directions - Garant du respect du budget : Suivi mensuel des consommés / du reste à faire - Garant du respect des procédures d’assurance qualité (instances, documentation, …) - Etre le référent auprès des différents interlocuteurs (architectes, infra, Techlead. . .) - Préparer, animer, réaliser le compte rendu de l’ensemble des instances projet (Comité de projet / Ateliers / . . . ) - Être autonome dans la prise en charge des projets, de leur lancement à leur mise en production. - Être force de proposition sur l’amélioration des processus internes du service. Expertise souhaitée - Expérience significative (3+) en conduite de projet IT en milieu bancaire - Leadership d’influence : bon relationnel, rigueur, sens de l'organisation, autonomie, avec capacité à faire avancer des équipes sans lien hiérarchique - Excellente capacité à comprendre et maîtriser les besoins métiers et les impératifs IT - Esprit d'initiative et capacité d'anticipation - Pensée systémique et esprit facilitateur : capacité à anticiper les dépendances et à remonter rapidement les risques, proposer des solutions en partenariat avec l’ensemble des interlocuteurs. Savoir poser les bonnes questions et débloquer les frictions. - Capacités à communiquer avec aisance (écrit et oral) et à faire passer les messages (à l’écrit comme à l’oral) de manière ferme et diplomatique. - Excellente culture de l’IA et des frameworks back / front associés : - Langage de programmation : Python, en DevOps et en MLOps. - Environnement IA AWS : Sagemaker, bedrock, agentcore (…). - Algorithmes de Machine Learning, DL et d’AI Générative, cycle de vie des modèles - Technologies Front-End (Figma, Angular, React etc.) et technologies Back-end (Java SprintBoot, NodeJS, Python etc.). - Bases de données (SQL, NoSQL, graphiques) et des frameworks distribués (Spark, pySpark, SparkSQL, etc.). - Pipelines d'intégration continue/ livraison continue (CI/CD). - Principes de containérisation (Docker, Kubernates) - Connaissance règlementaire (RGPD, IA Act, cadre normatif, gouvernance interne…) - Maîtrise complète impérative des outils bureautiques du pack MS Office - Anglais technique opérationnelle

Almatek recherche pour l'un de ses clients, Un Chef de Projet Data & BI / PO à MER (près d'Orléans).. Description du poste : Projet d'extension des données du SI Décisionnel Ce projet agile vise à faciliter l’accès aux données pour les utilisateurs métier et les clients. Le prestataire jouera le rôle de Product Owner pour le produit « Data » : gestion du Backlog, collaboration étroite avec le Scrum Master, l’équipe de développement du service Modélisation des Données, les équipes IT, et les métiers. Projet de nouvelle stratégie d’alimentation du Datawarehouse Finalisation de la mise en place d’un outil de Change Data Capture sur une infrastructure spécifique. Autres projets Mise en place de solutions IA, finalisation de la mise en place d’un outil de Change Data Capture sur une infrastructure spécifique, mise en place d’un SI Décisionnel RH, et d'autres projets à initier en 2026. Mission : Piloter les projets sur les aspects suivants : - Organisationnels : planning, comitologie, suivi budgétaire, suivi de recette - Techniques : cartographie réseau, flux, analyse de risque, etc. - Relationnels : collaboration avec les équipes IT (Architectes, Réseau, RSI, etc.), les métiers, le CISO, etc. - Maitrise des risques : implique une grande rigueur dans le suivi des actions, des plannings et des budgets Profil : - Spécialiste de la gestion de projets techniques orientés Data, avec un minimum de 3 années d’expérience - Expérience des méthodologies Agile (Kanban, Scrum) en tant que Product Owner - Grande rigueur dans le suivi des actions projet - Expérience de la relation Infogérant / infogéré - Connaissance des sujets Data Science (ML, développement Python, IA générative) - Connaissance du fonctionnement des bases de données (Relationnelles, Cluster, Stockage S3) - Connaissance des infrastructures Cloud, des outils associés aux projets mentionnés ci-dessus, et de Power BI

Chef de projet DATA pour une mission à MER (près d'Orléans). Domaine Banque / Assurance. Profil : - Spécialiste de la gestion de projets techniques orientés Data, avec un minimum de 3 années d’expérience - Expérience des méthodologies Agile (Kanban, Scrum) en tant que Product Owner - Grande rigueur dans le suivi des actions projet - Expérience de la relation Infogérant / infogéré - Connaissance des sujets Data Science (ML, développement Python, IA générative) - Connaissance du fonctionnement des bases de données (Relationnelles, Cluster, Stockage S3) - Connaissance des infrastructures Cloud, des outils associés aux projets mentionnés ci-dessus, et de Power BI Description du poste : Le prestataire sera placé directement sous la responsabilité du responsable du service Modélisation des Données. Il interviendra sur les projets suivants : Projet d'extension des données du SI Décisionnel Ce projet agile vise à faciliter l’accès aux données pour les utilisateurs métier et les clients. Le prestataire jouera le rôle de Product Owner pour le produit « Data » : gestion du Backlog, collaboration étroite avec le Scrum Master, l’équipe de développement du service Modélisation des Données, les équipes IT, et les métiers. Projet de nouvelle stratégie d’alimentation du Datawarehouse Finalisation de la mise en place d’un outil de Change Data Capture sur une infrastructure spécifique. Autres projets Mise en place de solutions IA, finalisation de la mise en place d’un outil de Change Data Capture sur une infrastructure spécifique, mise en place d’un SI Décisionnel RH, et d'autres projets à initier en 2026. Mission : Piloter les projets sur les aspects suivants : - Organisationnels : planning, comitologie, suivi budgétaire, suivi de recette - Techniques : cartographie réseau, flux, analyse de risque, etc. - Relationnels : collaboration avec les équipes IT (Architectes, Réseau, RSI, etc.), les métiers, le CISO, etc. - Maitrise des risques : implique une grande rigueur dans le suivi des actions, des plannings et des budgets

ASTERIA recherche, pour l’un de ses Clients basé sur Monaco, Machine Learning Ops Engineer H/F. VOTRE MISSION : Notre Client recherche un ML Ops Engineer H/F afin d’assurer l’industrialisation, la mise en production et la garantie de la fiabilité à grande échelle des cas d’usage de Data Science/Machine Learning. Le ML Ops Engineer H/F sera principalement le point entre l’équipe DATA au sens large (Data Engineer, DataScientist, Ingénieur IA) et l’équipe Opérations/DevOps. L’objectif principal sera d’industrialiser les projets de Machine Learning, de l’expérimentation jusqu’au déploiement en production, en garantissant robustesse, scalabilité et reproductibilité. Ce rôle technique est intégralement orienté Delivery/Développement Logiciel. Missions principales : Industrialisation & Pipelines (CI/CD/CT) : Concevoir et industrialiser les cas d'usage : structurer techniquement le projet, implémenter les tests, ... Concevoir et maintenir les pipelines d'intégration continue (CI), de déploiement continu (CD) et d'entraînement continu (CT) pour les modèles de ML. Automatiser les flux de travail de la donnée (Data Pipelines Airflow) en collaboration avec le Data Engineer. Garantir la reproductibilité des entraînements (versioning des données, du code et des modèles). Infrastructure & Déploiement : Conteneuriser les cas d'usage et modèles (Docker), orchestrer leur déploiement (Kubernetes). Mettre en place des stratégies de "Model Serving" (API REST, gRPC, Batch processing). Monitoring & Maintenance : Mettre en place des outils de surveillance pour suivre la santé des modèles en production. Détecter et alerter sur le Data Drift (dérive des données) et le Model Drift (baisse de performance). Gérer le cycle de vie complet des modèles (re-training, mise hors service). Mise à disposition des résultats : Être capable de développer des interfaces pour mettre à disposition et valoriser les résultats VOS CONDITIONS DE TRAVAIL : Date de démarrage mission envisagée : 02/02/2026 CDI (seuls les ressortissants européens ou détenteurs d'un titre de séjour émis par la Préfecture des Alpes-Maritimes (06) sont éligibles à un emploi en Principauté) : Autres conditions contractuelles envisageables, nous contacter Télétravail : jusqu’à 2 jours / semaine

Assurer la coordination et le support technique Data & IA pour l’industrialisation et l’optimisation des flux de données. L’objectif est de structurer, automatiser et rendre exploitables les données industrielles , tout en développant les premiers use cases IA opérationnels pour la ligne de production. 1. Coordination Data & IA Piloter et structurer l’automatisation de l’alimentation de la plateforme 3DEXpérience depuis Publisher , en exploitant des techniques d’IA (machine learning, NLP…). Documenter et suivre les scripts et workflows de migration automatisés . Proposer les premiers use cases DATA & IA pour la production. Appuyer l’équipe UNS sur la structuration des données industrielles pour usages IA futurs. Veille technologique et reporting sur les sujets Data & IA. 2. Support technique et développement Implémenter et tester les scripts et workflows de migration de données (DataPrep, ETL, IA) sur données simulées ou réelles. Concevoir et tester des use cases IA “production ready” : supervision process, maintenance prédictive, contrôle qualité automatique. Structurer les datasets pour l’entraînement IA : normalisation, règles qualité, automatisation des flux. Assurer documentation technique et transfert de compétences aux équipes.

Vorstone cherche un Expert/Architecte technique IA/ GenAI pour un client basé à Paris Contexte de la mission Dans le cadre de son accélération sur l’Intelligence Artificielle et l’IA Générative, un groupe industriel international de premier plan recherche un Staff Engineer /Expert technique IA/ GenAI (H/F) pour renforcer ses équipes AI Activation. La mission consiste à accompagner plusieurs projets IA stratégiques (Data, Machine Learning, LLM, RAG…) tout en contribuant à la mise en place d’un cadre technique commun pour assurer la cohérence, la sécurité et la scalabilité des initiatives IA du groupe. Le Staff Engineer/ Expert technique / Architecte technique IA/ GenAI agira comme référent technique transverse, garant des bonnes pratiques d’ingénierie et de la qualité des solutions déployées dans l’écosystème IA. Objectifs et livrables Accompagner et encadrer techniquement plusieurs projets IA / GenAI, de la conception à la mise en production. Définir et promouvoir les bonnes pratiques techniques (MLOps, LLMOps, DevSecOps, cloud architecture). Concevoir des architectures de référence pour les solutions IA, en veillant à leur sécurité, leur scalabilité et leur maintenabilité. Industrialiser les approches IA : création de pipelines, intégration CI/CD, automatisation et monitoring. Assurer la cohérence technique entre les différents projets IA du groupe. Participer à la construction du socle commun (“AI Platform”) sur lequel s’appuient les équipes projet. Encadrer et accompagner les ingénieurs data, ML et software dans la montée en compétence. Effectuer une veille active sur les outils et technologies IA émergentes (LLM, RAG, orchestrateurs, vector DB, etc.).

Au sein de l’équipe Data & IA, vous participerez activement à la mise en production et à la fiabilisation des plateformes de données et des modèles IA. Vous interviendrez sur les volets suivants : Développement et automatisation de pipelines Data/ML (ETL, CI/CD, orchestration). Industrialisation et monitoring des modèles de Machine Learning. Déploiement d’infrastructures Cloud sur GCP (Vertex AI, BigQuery, Dataflow, Cloud Run) et AWS (S3, Lambda, SageMaker). Implémentation d’une approche Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation). Optimisation de la performance, la sécurité et la résilience des environnements. Collaboration étroite avec les Data Scientists pour fiabiliser les déploiements de modèles IA.

CONTEXTE Experience : 6 ans et plus Métiers Fonctions : Etudes & Développement, Ingénieur Spécialités technologiques : Versionning, Gestion de configuration ML, Monitoring, RGPD, Automatisation des test Compétences Technologies et Outils GitHub CI/CD GIT MISSIONS En tant qu’ingénieur(e) IA / ML Ops senior, vos principales missions sont de : - Gérer le portefeuille de cas d’usage d’IA (ML/deeplearning, IA Gen, agentique) pour un ou plusieurs départements. - Être le référent IA auprès de vos différents interlocuteurs : chef de projets, développeurs, architectes, métiers, partenaires internes et externes. - Accompagner les directions dans le cadrage de leurs cas d’usage et traduire les besoins métiers en spécifications techniques. - Contribuer à la modélisation de votre portefeuille de cas d’usage : - S’assurer que les modèles développés respectent les standards de performance, robustesse, explicabilité et conformité. Garantir que les modèles / cas d’usage développés soient parfaitement industrialisables. - Mettre en place les bonnes pratiques, méthodes de Feature Engineering et de validation des données. - Challenger les approches proposées par les Data Scientists. - Piloter l’industrialisation et le déploiement des modèles IA - Définir et appliquer le cadre ML Ops du groupe : reproductibilité, versioning, automatisation des tests, gouvernance des modèles - Concevoir des architectures IA modulaires, en évaluant en amont ce qui a déjà été développé et en favorisant la mutualisation plutôt que le redéveloppement systématique. Travailler en collaboration étroite avec les autres directions IA pour harmoniser les choix technologiques et accélérer l’industrialisation. - Construire et implémenter les pipelines, CI/CD, monitoring. - S’assurer de la conformité avec les normes internes techniques et réglementaires (cadre normatif / IA act / RGPD). - Garantir la qualité et la conformité - Structurer et diffuser les bonnes pratiques : organisation du code / worflow Git, qualité et tests, ML Ops et reproductibilité (tracking, versioning, CI/CD, orchestration, infra as code, …), sécurité, gouvernance et réutilisabilité, « definition of done », règles d’usage de GitHub Copilot - Auditer et valider les modèles / cas d’usage développés. - Garantir la qualité et la conformité des livrables avant mise en production. - Etablir la traçabilité : documentation, métadonnées, suivi des performances. - Être le point de contact technique privilégié pour les instances de validation. - Encadrer et accompagner les juniors et les collaborateurs dans le domaine de l’IA. - Organiser la montée en compétence progressive et objectivée des juniors. - Jouer un rôle de pédagogue vis-à-vis des métiers pour vulgariser les concepts, les choix technologiques et assurer leur adhésion. - Assurer une veille technologique active sur les outils, frameworks, et paradigmes IA. Proposer de nouvelles solutions / architectures adaptées aux besoins métiers. - Usage Interne / Internal Use - Anticiper les évolutions des réglementations et intégrer les enjeux de responsabilité de l’IA.

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

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

CONTEXTE Experience : 3 ans et plus Métiers Fonctions : Conseil métier, AMOA, Business Analyst Spécialités technologiques : Gestion de projet, Reporting MISSIONS En tant que Business Analyst, vos principales missions sont de : - Assistance à la définition des besoins, afin qu’ils soient clairement définis et précisés. - Evaluation de la charge du projet, planification en charge et délais - Contribution au suivi du projet : reporting projet, supports de présentation (comité projet, contribution aux comités de pilotage) - Contribution au suivi des jalons et des livrables clés - Rédaction de la documentation projet (spécifications fonctionnelles/user story, stratégie et plan de tests) - Assistance fonctionnelle aux développements - Assistance aux tests unitaires et qualifications métier - Mise en place et pilotage des recettes (stratégie de recette, plan de tests) - Préparation et exécution des cas de tests - Suivi de la recette des réalisations et appréciation de leur conformité au cahier des charges - Analyse des anomalies de recette fonctionnelle et de qualification métier - Être en support du métier sur les phases de collecte du besoin, de qualification métier ainsi que sur les anomalies de production si nécessaire. - Obtention de la validation fonctionnelle et budgétaire avant engagement (en accompagnement du CdP IT). - Alerte au CdP sur les risques, difficultés rencontrées et être force de proposition. Les principaux livrables attendus sont : - Comptes-rendus détaillés des ateliers, réunions - Spécifications : spécifications fonctionnelles/user story/tickets - Stratégie et plan de tests - Cahier de recette complété des résultats - PV de recette - Supports de présentation : contribution aux supports de comité projet ou de pilotage Expertise souhaitée Compétences fonctionnelles : - Expérience de 3 ans et plus en tant que Business Analyst au sein d’équipes IT dans le domaine bancaire sur : Les métiers réglementaires (finance groupe, IGL…) - Des projets IA : Machine Learning, Deep Learning et IA generative / agentique Compétences AMOA : - Gestion de projet (délégation de certaines tâches du chef de projet IT) - Parfaite maîtrise de la Méthodologie projet & des livrables fonctionnels attendus en cycle en V / en mode Agile - Bonne connaissance des frameworks IA génératives (AWS Bedrock, Sagemaker, AgentCore…) et de la mise à l’échelle des modèles d’IA - Maîtrise de JIRA - Maîtrise des outils de bureautique (Word, Excel, Powerpoint)

Mission principale Accompagner les clients dans la conception, le développement et le déploiement de solutions basées sur l’Intelligence Artificielle Générative (LLMs, modèles de diffusion, RAG, agents IA…). Le/la consultant(e) intervient en mode projet pour apporter une expertise technique et fonctionnelle , depuis l’analyse du besoin jusqu’à la mise en production, tout en garantissant la valeur ajoutée métier. Responsabilités principales Analyser les besoins clients et identifier les cas d’usage pertinents pour l’IA générative (automatisation, production de contenu, support client, copilotes métiers, etc.). Concevoir des prototypes et POC (Proof of Concept) IA générative pour démontrer la valeur de la solution. Intégrer et configurer des modèles (GPT, Claude, Mistral, Llama, etc.) via API ou frameworks spécialisés (LangChain, Hugging Face, OpenAI API). Mettre en place des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) et orchestrer les pipelines de données. Optimiser les prompts et les interactions utilisateur (prompt engineering). Travailler en collaboration avec les équipes Data, Développement et Chef de projet pour industrialiser la solution. Assurer une veille technologique et accompagner la montée en compétences des clients. Participer aux réponses à appels d’offres et à la rédaction de propositions techniques. Profil recherché Formation Bac +5 (école d’ingénieur, université, master IA, informatique, data science ou équivalent). Première expérience en data science, machine learning, ou développement IA souhaitée. Expérience en environnement de prestation intellectuelle ou conseil technologique est un plus.

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients parisiens dans le secteur de l'édition, je suis à la recherche d'un QA avec un verni IA. La mission s'articule sous le cadre du développement de leurs projets basés sur l’IA, ils recherchent donc un QA Engineer passionné par l’innovation et la qualité logicielle . Le client souhaite monter une cellule QA en transverse (web/mobile /e-com...) avec à minima un QA lead en front & par la suite, y ajouter 1 ou 2 testeurs selon développement de la cellule visée. Volonté de mettre de l'IA au service du test Vous interviendrez sur la validation de modèles d’IA, l’automatisation des tests et l’amélioration continue des pipelines ML.

Contexte Dans le cadre de sa prestation, l'intervenant externe évoluera au sein de la direction de la Data d'une institution financière majeure, au sein d'une équipe AI Delivery. AI Delivery accompagne les métiers et les pays dans leurs projets de data science et analyse, depuis la génération de use case jusqu'à la mise en production. Notre équipe, dynamique et internationale, au profil « start-up » intégrée à un grand groupe, rassemble des profils de data scientist (computer vision, NLP, scoring), un pôle ML engineering capable d'accompagner les DataScientists lors de l'industrialisation des modèles développés (jusqu'à la mise en production) ainsi qu'une équipe AI Projects. AI Delivery met aussi à disposition des lignes de métiers la plateforme de Datascience « Sparrow », qui comporte : Une plateforme d'exploration et de développement Python, Sparrow Studio, développée in-house par une équipe dédiée. Un framework d'industrialisation des modèles de Datascience, Sparrow Flow, ainsi qu'une librairie InnerSource facilitant les développements des Data Scientist. Une plateforme d'exécution des modèles de Datascience, Sparrow Serving. Un outil de Community Management, Sparrow Academy. L'équipe, composée de MLOps engineers, de back et front end engineers a pour principale mission d'être garante de la qualité des livrables de l'ensemble de la direction, de les déployer sur le cloud privé du Groupe et enfin d'assurer la haute disponibilité de l'ensemble de nos assets. Cette équipe conçoit, développe et maintient des plateformes et des frameworks de data science. Nous faisons appel à une prestation en assistance technique pour assurer l'évolution et la haute disponibilité de l'ensemble de nos assets. Missions Administration/Exploitation/Automatisation système d'exploitation de nos clusters Build et optimisation d'images Docker + RUN de nos 400 containers de production (>500 utilisateurs) Construire, porter la vision technique de la plateforme et piloter les choix technologiques et d'évolution de l'architecture Faire de la veille et se former aux technologies les plus pertinentes pour notre plateforme de data science afin de continuer à innover Rédaction de documents techniques (architecture, gestion des changes et incidents) Production de livrables de qualité et partage des connaissances à l'équipe Participer à la maintenance/l'évolution des frameworks de data science existants (Python) Participer à la maintenance/l'évolution des pipelines de CI/CD (Gitlab CI, GitOps) Participer à la maintenance/l'évolution de l'Observabilité des plateformes (logging, monitoring, traçabilité) Participer à la mise en production des outils et des solutions IA déployées sur la plateforme Être force de proposition et participer aux POCs

Nous recherchons un AI Engineer Azure confirmé pour le compte d’un grand groupe dans le cadre d’un projet stratégique autour de l’IA Générative . La mission consiste à concevoir et développer des solutions d’assistants IA en exploitant les services avancés de la plateforme Microsoft Azure . 🎯 Vos missions principales : Concevoir et développer des solutions IA Générative (LLM, RAG, Agents) dans Azure. Mettre en œuvre et exploiter les services Azure AI Foundry et Copilot Studio . Déployer des assistants IA répondant aux besoins métiers et intégrés aux outils internes. Développer et intégrer des modèles IA/ML personnalisés (fine-tuning, optimisation). Collaborer avec les équipes techniques et métiers pour définir les cas d’usage et maximiser la valeur business. Contribuer à la mise en production et à l’orchestration des pipelines IA via Azure DevOps.

Contexte Développement de solutions IA avancées pour le projet du client Missions Concevoir, entraîner et optimiser des modèles ML et LLM Implémenter des architectures Agentic AI Industrialiser les modèles (MLOps, monitoring, performance) Collaborer avec les équipes produit et tech Garantir la robustesse et l’éthique des modèles en production Profil recherché 10+ ans d’expérience en data science Excellente maîtrise de Python et des frameworks ML Expérience réelle de LLM et Agentic AI en production Forte capacité d’abstraction et de vulgarisation Experience en IA / AI en production ANGLAIS ASAP