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Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences demandées : - Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

Dans le cadre du département Services Réseaux aux Clients , le pôle Flux Sécurisés recherche un Administrateur Sécurité & Réseaux pour renforcer ses équipes RUN. Le pôle assure le maintien en condition opérationnelle et de sécurité de services critiques tels que : Navigation Internet (Surf) Nomadisme / Mobilité Web publié Infrastructure PASI Solution Anti-DDoS Flux Microsoft Solutions partenaires Vos missions Au sein de la division Exploitation des Services, vous interviendrez sur : Configuration et administration des équipements réseaux Mise en service et mise en production des solutions Déploiement de nouveaux cas d’usage Gestion des incidents et problèmes Maintien en condition opérationnelle des infrastructures Documentation et transfert de compétences Collaboration étroite avec les équipes RUN & BUILD (architectes, intégrateurs, chefs de projets)

Rattaché·e au CTO, vous encadrerez un Data Engineer et prendrez la responsabilité de la plateforme data et des initiatives d’ingénierie data. Dans un contexte cloud-first (AWS) et de structuration de la stratégie data, votre rôle consistera à définir l’architecture cible, organiser les flux de données et piloter la mise en œuvre des solutions permettant de soutenir les enjeux métiers et business. À ce titre, vos principales missions seront les suivantes : - Définir et piloter l’architecture data cible (Data Lake, Data Warehouse, flux batch et temps réel). - Aligner les initiatives data avec les priorités business et métier, et structurer la roadmap associée. - Concevoir et faire évoluer la plateforme data et les solutions techniques sous-jacentes dans un environnement cloud AWS. - Définir les standards d’ingestion, de transformation et demodélisation des données (dbt pour la transformation notamment). - Mettre en place les mécanismes d’exposition des données via APIs ou services internes/externes. - Structurer les pratiques de gouvernance de données, data quality et data lifecycle. - Superviser les plateformes permettant le déploiement des cas d’usage Data Science et IA. - Piloter les partenaires et prestataires intervenant sur les projets data et garantir la qualité des livrables. - Assurer le suivi des coûts de la plateforme data et optimiser l’usage des ressources cloud (FinOps). - Contribuer aux réflexions autour de l’évolution de l’écosystème data, notamment sur les solutions d’intégration (ex. iPaaS). Le poste combine vision d’architecture, capacité technique et pilotage, avec une part d’exécution technique mais une orientation progressive vers le pilotage et la structuration. Environnement technique : Python (requis), AWS (souhaité), Make (souhaité), RedShift (souhaité), PostgreSQL (souhaité), GitHub Actions (souhaité), SQL (requis), NOSQL (requis), Amazon S3 (souhaité), AWS Lambda (souhaité), Amazon ECS (souhaité), R (souhaité),

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de solutions innovantes autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable de concevoir, industrialiser et mettre en production des solutions IA performantes. Le rôle consiste également à instaurer des standards solides d’ingénierie logicielle afin de garantir la qualité, la fiabilité et la scalabilité des solutions développées. Vos missions Concevoir et développer des fonctionnalités basées sur l’intelligence artificielle. Construire et maintenir des pipelines de traitement de données. Industrialiser et monitorer les applications et services IA (latence, coûts, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place des pratiques MLOps / LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring et observabilité des modèles. Garantir la qualité des données, la sécurité et la conformité réglementaire (notamment GDPR). Structurer les projets IA selon des standards d’ingénierie logicielle robustes (tests, CI/CD, documentation, bonnes pratiques). Participer aux revues d’architecture et diffuser les bonnes pratiques techniques au sein des équipes. Compétences techniques requises Machine Learning / Deep Learning (niveau expert). IA générative : LLM, RAG, prompt engineering, agents et orchestration. Analyse de données avancée. Traitement de données non structurées (PDF, images). Langages : Python avancé, SQL. Conception et intégration d’ APIs . Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps / LLMOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, suivi des modèles, monitoring et observabilité. Bonnes pratiques de développement : structuration des projets, stratégie de tests, documentation technique. Environnement technique Python, SQL GCP Docker, Kubernetes CI/CD, MLOps / LLMOps

Nous recherchons un consultant fonctionnel spécialisé dans la reprise de données dans le cadre de projets ERP. Vous interviendrez sur l’analyse, l’extraction, la transformation et l’intégration des données de gestion et données comptables. Missions Analyser les besoins fonctionnels liés à la reprise de données. Préparer, traiter et intégrer les données dans un ERP : Commandes Factures Écritures ou données comptables Maîtriser les requêtes et manipulations SQL pour extraction, transformation et contrôle qualité. Assurer la fiabilité, la cohérence et la conformité des données reprises. Collaborer avec les équipes métier, fonctionnelles et techniques. Contribuer à la documentation et aux étapes de validation.

Pour mon client basé à Nantes , je suis à la recherche d'un Data Custodian : En tant que Data Custodian, on assure la visibilité, la qualité et la disponibilité des données issues du RAW, tout au long de la chaîne de traitement au sein de la Plateforme. On accompagne les équipes dans l’identification et l’accès aux données pertinentes, en facilitant la compréhension des structures et des flux, ainsi que la documentation des sources pertinentes. Capacité à travailler dans un framework Agile Capacité à tracer les flux et documenter les transformations Connaissance des sources et du RAW Anticipation des effets des évolutions des sources sur les socles Le Data Custodian doit avoir un passif de Data Engineer/LeadTech Data ou Data Steward.

🔎 Freelance – Team Leader Data Engineering / Lead Data Engineer (H/F) 📍 Localisation : Bordeaux (3 jours sur site) 📄 Type de contrat : Freelance 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Durée : Mission longue (6 mois renouvelables) Contexte Dans le cadre du développement de sa Data Platform logistique , notre client recherche un Lead Data Engineer / Team Leader Data Engineering pour accompagner l’évolution et la structuration de son équipe data. Rattaché au Head of Engineering Logistique , vous intervenez à la fois comme référent technique, facilitateur et leader d’équipe , afin de garantir la performance, la scalabilité et la fiabilité de la plateforme data . (équipe : 4 data engineers / 1 Lead developer) Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes data, produit et métiers . Missions Leadership & management technique Encadrer une équipe de Data Engineers Accompagner la montée en compétences de l’équipe Faciliter la collaboration entre engineering, produit et métiers Apporter un support technique sur les problématiques complexes Data Engineering & Delivery Concevoir et optimiser les pipelines de données Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des traitements Améliorer les processus de delivery data Mettre en place des pratiques d’ amélioration continue Data Platform & Architecture Participer aux décisions d’architecture data Assurer la scalabilité de la plateforme Optimiser la gestion et l’exposition des données Périmètre Data La plateforme data couvre : La production de KPI et indicateurs métiers logistiques Le partage de données entre filiales du groupe L’exposition de données et services data aux clients B2B Stack technique Data Platform Snowflake dbt Talend Apache Kafka Langages SQL Python Data Visualisation Microsoft Power BI Outils Jira Confluence