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Vous êtes un Data Scientist expérimenté, spécialisé dans l'IA générique et Python ? Emagine vous offre l'opportunité de guider et de diriger le développement de structures et d'outils efficaces afin de créer des applications d'IA fiables et dignes de confiance dans un environnement bancaire international. Are you an experienced Data Scientist with expertise in Gen AI and Python? Emagine has an opportunity for you to guide and lead the development of effective structures and tools to create reliable, trustworthy AI applications within a global banking environment. As part of an AI-focused emagine team working on Gen AI initiatives that leverage LLMs and advanced techniques to solve complex business problems. You will work on unstructured data from sources such as legal documents and financial trading policies, building solutions that enable accurate and reliable outcomes. Main Responsibilities Lead the design and implementation of Gen AI solutions for text-based and LLM-driven use cases. Develop Python-based tools for data ingestion, modelling, and manipulation of large volumes of unstructured data. Define effective structures and frameworks to ensure reliability and trustworthiness in AI applications. Collaborate with legal and compliance teams to process and model complex datasets. Key Requirements 5+ years of experience in Data Science including international corporate environments. Strong expertise in Python and hands-on experience with LLMs (e.g., Lama 7DB, GPT-4 API). Familiarity with vectorization, chunking, and advanced data modelling techniques. Knowledge of tools such as PySpark, MongoDB, graph databases, SparkleDP. Self-driven, proactive, and comfortable working in a fast-paced environment. Nice to Have Exposure to legal or procedure-focused applications. Other Details Work is a minimum of 3 days per week on-site (8th). Apply with your latest CV or reach out to Brendan to find out more.

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

🏭 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

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

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Platform Enablement Engineer" pour un client dans le secteur Bancaire Description 🏢 Le Contexte : La Tech au service de la Recherche Votre mission est au cœur de notre réacteur technologique. Vous ne construisez pas seulement des outils ; vous donnez le pouvoir à notre communauté de plus de 50 Data Engineers et Data Scientists. En tant que trait d’union entre les équipes "Platform" et les équipes "Métier", vous garantissez que notre plateforme Data est non seulement adoptée, mais qu'elle évolue selon les besoins réels du terrain. 🎯 Vos Missions : Support, Évangélisation et Transmission Votre rôle est pivot : vous êtes à la fois un expert technique "hands-on" et un ambassadeur de la culture Data. 1. Support Technique & Tooling (Expertise Opérationnelle) : Accompagner quotidiennement les Data Engineers/Scientists sur leurs défis techniques complexes. Identifier et gérer la dette technique par des plans d’actions concrets. Développer l'outillage nécessaire pour faciliter la vie des utilisateurs (automatisation, agents IA, frameworks de tests). Collaborer avec les équipes d'infrastructure pour résoudre les incidents de pipelines et améliorer l'expérience développeur (DevEx). 2. Évangélisation & Animation de Communauté : Promouvoir l’adoption de la plateforme par l'exemple et l'usage quotidien. Partager les tendances du marché et les nouveaux outils pertinents auprès des équipes internes. Animer une Communauté de Pratique : organiser des webinaires, des ateliers et des retours d'expérience. 3. Montée en Compétences (Upskilling) : Évaluer le niveau des équipes et concevoir des parcours de formation (exercices, cas réels). Créer du contenu technique de haute qualité : tutoriels, documentation, projets modèles et articles de blog interne. 4. Feedback Loop & Stratégie Produit : Recueillir les retours des utilisateurs pour influencer la roadmap de la Platform Engineering . Être l'avocat des Data Scientists et Engineers au sein de l'organisation pour s'assurer que leurs besoins sont compris et adressés.

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

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

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).

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.

[NoESN/SSII] En bref : CDI – Développeur Back-End Java H/F – Nice Ouest – 38/45K€ - RTT Je recrute pour un éditeur de logiciels en pleine croissance, un Développeur Back-End Java / Spring Boot H/F . Tu veux participer au développement d’un produit SaaS innovant, dans un environnement technique stimulant ? Tu aimes concevoir des architectures robustes, collaborer avec une équipe multidisciplinaire et voir ton code avoir un vrai impact ? Alors cette opportunité est faite pour toi ? TON POSTE Main dans la main avec votre binôme côté Front End et le CTO, tu rejoindras une équipe en Agile/Scrum (sprint 2 semaines) composée de développeurs, QA, DevOps et Data Scientists. Tu interviens sur un projet de développement de CRM spécialisé. Tes missions principales : - Participer à la création de nouvelles fonctionnalités, - Concevoir et développer des API REST , - Améliorer la qualité du code, la performance, conformité et sécurité, - Ajuster les fonctionnalités en fonction des retours client (beta testeur).

Notre client, acteur majeur du secteur [énergie / distribution], recherche un.e Data Engineer confirmé.e pour renforcer ses équipes Data. Le poste combine Data Engineering et MLOps , avec une implication sur l’ensemble du cycle de vie des pipelines de données et modèles ML. Missions principales : Data Engineering (intervention sur 2 projets) Concevoir, développer et maintenir les pipelines de données pour 2 applications disctinctes. Assurer l’ingestion, la transformation et le stockage de données à grande échelle. Optimiser les traitements pour garantir des performances adaptées aux volumes traités. Mettre en place des mécanismes de qualité des données (contrôles, alertes, monitoring). Collaborer avec le pôle Développement pour définir les interfaces de données (API, bases de données). Documenter les flux de données et maintenir le catalogue de données. MLOps (Intervention sur 1 des 2 projets) Industrialiser l’entraînement des modèles ML pour l’optimisation du dimensionnement des groupes électrogènes. Déployer des pipelines CI/CD pour les modèles ML (versioning des données et modèles, automatisation de l’entraînement). Assurer le monitoring des performances des modèles en production (drift detection, métriques de performance). Collaborer avec les Data Scientists pour faciliter le passage des modèles du développement à la production.

Rejoignez un leader français de l'audiovisuel pour une mission stratégique d' Architecte Data GCP . Vous accompagnerez la Direction Technique du Numérique dans la consolidation et l'optimisation de sa Data Platform, en interface directe avec les équipes Data (Product Owners, Data Engineers, Data Scientists). Votre rôle sera de structurer l'architecture technique globale, améliorer l'expérience développeur et piloter l'optimisation des coûts cloud. Vos Missions : 🏗️ Architecture Technique Garantir la cohérence de la stack data entre équipes et projets Définir et faire respecter les contrats d'interface (schémas, API, data contracts) Effectuer la veille technologique et évaluer les standards du marché Tester, auditer et introduire de nouvelles technologies Réaliser un audit de l'architecture existante et recommander les améliorations ⚡ Developer Experience Contribuer à la création de modules Terraform et à leur industrialisation Accompagner les équipes dans l'usage de l'Infrastructure as Code Définir les standards CI/CD pour les équipes data (tests, lint, automatisation) 💰 FinOps & Optimisation Mettre en place un suivi budgétaire par équipe Implémenter des outils d'alerting et monitoring (quotas, seuils, dérives) Identifier les leviers d'optimisation et participer à la roadmap FinOps

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

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : 💡 Contexte /Objectifs : Le département Tech Expertise & Solutions a pour vocation d'accompagner la transformation digitale de nos métiers, en lien avec la stratégie du client. Ce centre d'expertise transverse est orienté développement, innovation, data, IA... Prestation au sein du Lab Innovation, en charge de concevoir des projets pilotes et produits finis innovants à destination du groupe et des clients. Nous recherchons un business analyst ayant des connaissances sur les sujets d'IA et d'IA générative, afin de travailler notamment au développement et déploiement d'une plateforme de recherche documentaire augmentée par l'IA générative, aussi connu sous le terme RAG (Retrieval Augmented Generation). 🤝 Les missions sont : • Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists. • Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées. • Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration. • Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme. • Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets • Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client.