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Data Scientist IA GEN, Python, Machine Learning, Prompt engineering, MLOPS Nantes (2 jours TT) - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une 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) Notre client attend de la candidature que vous proposerez : - qu'elle soit autonome sur l'IA Gen (prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails) - qu'elle dispose d'une 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) Enfin qu'elle ait : - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch

Contexte Dans le cadre de la migration d’un système central de réservation, une fonction transverse de gestion des données de test : Test Data Manager (H/F) est mise en place pour organiser et structurer les jeux de données de test, et assurer la fiabilité et la sécurité des campagnes de tests end-to-end et métiers. Missions principales Pilotage TDM : Définir la stratégie de gestion des données de test, organiser et prioriser les demandes, suivre la qualité et la disponibilité, garantir un service fiable pour les équipes et les campagnes. Catalogue et gouvernance : Maintenir un catalogue centralisé, définir les règles d’usage et de versioning, assurer traçabilité, qualité et sécurité des données. Support aux équipes et E2E : Recueillir les besoins des équipes, coordonner la configuration des données, supporter les campagnes de test et sécuriser les parcours critiques. Gestion des prestataires : Piloter les partenaires, définir le cadre opérationnel, suivre performance et qualité, coordonner activités internes et externes. Industrialisation et amélioration continue : Identifier et mettre en œuvre des leviers d’automatisation et d’outillage, réduire les délais, optimiser les processus TDM. Onboarding, documentation et communication : Définir et diffuser les processus, accompagner l’intégration des équipes, produire la documentation de référence et assurer le reporting régulier.

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),

Nous recherchons 1 à 2 Data Scientists spécialisés en Prompt Engineering pour intervenir sur un projet d’adaptation linguistique et culturelle d’une solution d’IA destinée aux professionnels du secteur juridique. Le projet consiste à adapter un produit d’IA récemment lancé aux États-Unis pour les marchés japonais et coréen . Nous sommes à la recherche de : 2 Data Scientists distincts : 1 spécialisé en japonais 1 spécialisé en coréen Les consultants travailleront en collaboration avec une équipe internationale basée en Asie et seront directement pilotés par un manager local. Missions Concevoir et optimiser des prompts pour modèles LLM dans un contexte multilingue Adapter les interactions IA aux spécificités linguistiques et culturelles japonaises et/ou coréennes Tester et améliorer les performances des modèles sur des cas d’usage métier Collaborer avec des équipes produit, IA et ingénierie Participer à l’amélioration continue des workflows basés sur LLM Environnement technique Cloud : AWS Langage : Python 3.11 LLM / Prompt Engineering : Gemini, GPT, Claude (Sonnet) Frameworks : Google ADK API : FastAPI Interfaces : Streamlit, Gradio Profil recherché Expérience en Data Science / LLM / Prompt Engineering Maîtrise native ou professionnelle du japonais ou du coréen Bonne maîtrise de Python Expérience avec modèles génératifs / LLM APIs Capacité à travailler dans un environnement international Langues : Anglais ou chinois requis Japonais ou coréen Français non requis

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.

Nous recherchons deux profils complémentaires : Expert Data Gouvernance : définition du cadre stratégique et de la gouvernance des données Data Custodian : mise en œuvre opérationnelle et supervision des données Ces deux rôles interviennent sur la visibilité, la qualité et la fiabilité des données tout au long de la chaîne de traitement. Expert Data Gouvernance Objectif Définir le cadre de gouvernance des données et apporter la vision stratégique permettant de structurer les pratiques autour de la plateforme data. Responsabilités Définir le cadre de gouvernance des données Structurer les rôles et responsabilités autour de la data Accompagner les équipes métiers et techniques Apporter une vision stratégique sur l’organisation et la gestion des données Informations mission Durée : 2 à 3 mois renouvelable Charge : 40 à 60 % Localisation : Paris ou Nantes Déplacements ponctuels à Nantes Data Custodian Rôle Le Data Custodian garantit la visibilité, la qualité et la disponibilité des données issues du RAW et agit comme point de contact privilégié avec les systèmes sources. Objectifs Garantir la disponibilité, la qualité et la traçabilité des données Assurer la complétude des sources Maintenir la visibilité sur les données brutes et leurs transformations Garantir la cohérence des données pour les équipes métiers et techniques Activités BUILD Cartographier les données RAW et identifier les sources Documenter les sources et les transformations Participer aux ateliers de conception Mettre en place des outils de catalogue / dictionnaire de données Définir les métriques et alertes pour la supervision Activités RUN Superviser la chaîne technique du RAW Suivre les flux et indicateurs Informer les équipes des évolutions des systèmes sources Analyser l’impact sur les socles data Sponsoriser les évolutions SI améliorant la qualité des données Durée : 1 an renouvelable Charge : temps plein Localisation : Nantes

Nous recherchons un Data Scientist Gen AI pour contribuer au développement de solutions innovantes basées sur l'IA générative. Le candidat idéal doit posséder une expertise en IA générative et en machine learning, ainsi qu'une aptitude avérée à créer des applications conversationnelles efficaces dans un cadre international. Missions principales : Concevoir et développer des solutions conversationnelles basées sur des modèles d’IA générative. Participer à l’architecture technique et au choix des frameworks tels que les LLMs, orchestration, RAG et fine-tuning. Implémenter des systèmes agentiques lorsque pertinent, y compris des multi-agents, l’utilisation d'outils et des chaînes de raisonnement. Mettre en place des pipelines robustes pour la collecte de données, la vectorisation, le monitoring et l’évaluation. Optimiser la performance, la fiabilité et la sécurité des réponses générées par les systèmes. Collaborer activement avec les équipes interfonctionnelles pour atteindre les objectifs de projet. Profil recherché : Anglais opérationnel pour un contexte international. Expérience confirmée en IA générative. Compétences confirmées en machine learning. Expérience sur le développement de solutions conversationnelles.

Dans le cadre du programme AML Monitoring , nous recherchons un(e) Business Analyst orienté Data pour accompagner les initiatives d’amélioration de la couverture des risques AML sur plusieurs lignes métier. 🎯 Enjeux : amélioration de la résolution d’entités et de la qualité / enrichissement des données au sein de la chaîne AML. 🚀 Missions Définition des Business Requirements et rédaction des spécifications fonctionnelles Définition et exécution de la stratégie de tests Coordination avec les équipes de développement Reporting d’avancement, gestion des risques et des incidents 📊 Sur les initiatives Data : Intégration des solutions de Entity Resolution dans la chaîne AML Mise en place du référentiel d’entités et suivi de la qualité des données Définition et implémentation de contrôles automatiques Analyse des incidents et rédaction de Production Incident Reports