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Nous recherchons pour le compte d'un client dans le secteur des Assurances un Expert LLM / Gen AI - Consultant Learning. Le client propose un parcours d'apprentissage en ingénierie ML/LLM à l'échelle mondiale et recherche une personne pour aider à sa mise en œuvre. Missions : Améliorer le référentiel existant de formation MLOps/ML Engineering Évoluer vers un pipeline ML sur AWS et Databricks Animer les ateliers que nous proposons aux entités dans le cadre de la formation Apporter une expertise sur les meilleures pratiques en matière d'ingénierie LLM Soutenir la création de contenu pour les pratiques d'ingénierie LLM Mettre en œuvre ces pratiques dans un environnement sandbox et un outil de benchmarking

Contexte : Dans le cadre du développement de ses activités Cloud et Data, notre client — grand groupe international du secteur Assurance — recherche un Ingénieur DEVOPS / AIOPS afin de renforcer un équipage Agile en charge du RUN et de la mise en production de plateformes de Machine Learning (MLOps). Vous interviendrez dans un contexte Cloud hybride (on-premise / Kubernetes / OpenShift) et collaborerez étroitement avec les équipes Data Scientists, Machine Learning Engineers et Production IT . Vos missions : Intégré(e) au sein d’un équipage applicatif, vous aurez pour principales responsabilités : Participer au MCO des plateformes de Machine Learning (supervision, disponibilité, performances). Accompagner les Data Scientists et ML Engineers dans la mise en production des modèles et la gestion des environnements. Assurer le support N3 , l’analyse et la résolution d’incidents complexes. Contribuer à la mise en place et à l’évolution des chaînes CI/CD (Jenkins, GitLab). Automatiser les processus via Ansible, Terraform, scripts Shell/Python . Garantir l’ exploitabilité et la conformité des solutions (sauvegardes, monitoring, sécurité, documentation). Participer aux revues d’architecture et formuler des avis de production . Être force de proposition dans l’amélioration continue (AIOps, observabilité, automatisation). Prendre part aux cérémonies Agile/Kanban et aux opérations planifiées (HNO, astreintes).

Le poste Mission : En tant que Data Scientist (H/F), vous serez en charge des missions suivantes : - Collecter et préparer des données - Nettoyer, transformer et structurer les données pour les rendre exploitables - Gérer la qualité des données - Construire des modèles prédictifs et des algorythmes de machine learning - Veiller à l'amélioration continue des performances des modèles - Suivre les avancées en data science, machine learning et intelligence artificielle Stack technique: -Machine Learning -Python -SQL -Pandas / Numpy -Flask -Tableau/ Power BI

🎯 Contexte du poste Dans le cadre du renforcement des équipes Cloud & Data, nous recherchons un Cloud Engineer Azure expérimenté, capable de concevoir, déployer et industrialiser les infrastructures Azure supportant la plateforme Microsoft Fabric et les services Azure Machine Learning . Ce poste s’adresse à un expert Cloud orienté infrastructure et automatisation , et non à un Data Engineer (sauf double compétence). 🚀 Missions principales Concevoir et déployer l’infrastructure Cloud Azure supportant Microsoft Fabric et les services Azure ML Mettre en œuvre des composants Infrastructure as Code (IaC) (Terraform ou équivalent) pour automatiser les déploiements Gérer les landing zones et environnements ( production / non-production ) Administrer la sécurité , le réseau et la supervision des ressources Azure Garantir la scalabilité , la performance et la résilience des services Fabric et Azure ML Collaborer avec les équipes Data, BI, Sécurité et FinOps pour assurer la conformité et l’optimisation des coûts Mettre en place des outils d’ observabilité , de monitoring et des pratiques FinOps

Périmètre et objectifs de la mission Mission principale : Prendre en charge l’architecture de bout en bout des solutions data pour les produits et cas d’usage analytiques, au sein d’un ou plusieurs value streams. Traduire les besoins métiers en solutions data sécurisées, scalables et optimisées en coût, s’appuyant sur la plateforme data d’entreprise (DWH, Iceberg/Trino lakehouse, streaming, ML, GCP/on-premise). 2. Responsabilités principales Architecture : Ingestion batch/stream, DWH (modélisation Kimball/Star), Lakehouse (Iceberg/Trino), exposition via SQL/API/couche sémantique, gestion des flux de features ML si besoin. Modélisation : Transformation des concepts métiers en modèles conceptuels, logiques et physiques (partitionnement, clustering, indexation…). BI & Analytics : Gouvernance des KPIs, optimisation des dashboards et des requêtes, gestion du cache et des agrégats, promotion du self-service (dbt/metrics layer + catalogue). Ops & FinOps : Suivi des SLOs (fraîcheur, latence, coût), observabilité, runbooks, backfills, tuning du stockage et des requêtes pour réduire les coûts. Gouvernance/Mesh : Gestion des métadonnées, documentation, publication de blueprints et d’ADRs.

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.

Résumé : Nous recherchons un « AI / Analytics Software Engineer » pour concevoir, développer et déployer des solutions logicielles autour de l’AI et de la GenAI. Le candidat idéal aura une solide expérience en développement logiciel avec le langage Python, en Machine Learning et en DevOps. Responsabilités : Concevoir, développer et maintenir des applications logicielles Python orientées machine Learning et IA. Industrialiser et mettre à l'échelle les solutions autour de l’IA. Rédiger un code propre, maintenable et efficace pour diverses applications logicielles. Mettre en œuvre les meilleures pratiques en matière de développement logiciel et de machine Learning. Développer des API et des services pour l'exposition des services autour de l’IA. Utiliser des technologies de conteneurisation telles que Docker pour le déploiement et la gestion des applications. Participer à la mise en œuvre des pratiques DevOps pour assurer la fiabilité, la scalabilité et la sécurité des systèmes. Travailler en étroite collaboration avec les « Data Scientists » lors de la conception et la réalisation des modèles. Compétences : Diplôme d’ingénieur ou master en informatique. Minimum 5 ans d’expérience. Forte expérience en développement logiciel avec Python. Expérience en DevOps. Expérience en Machine Learning. Forte maîtrise des Frameworks de développement web tels que Flask et FastAPI. Solides compétences en bases de données SQL et NoSQL. Connaissance des bases de données vectorielles. Anglais courant. Autres Détails : Localisation: Paris 17 - 2 jours TT/semaine

En tant que MLOps confirmé, l'objectif est de fournir une plateforme de données aux data scientists, tout en industrialisant les modèles d'apprentissage automatique. Il sera important d'être autonome sur l'industrialisation de modèles, mais également sur l'infra (compréhension de Docker/Kubernetes, mais aussi les modèles ML...) L'environnement technique comprend notamment: Python 3, OpenIDConnect, FastAPI, Redis, Ansible, Docker, Kubernetes, Beats, Elasticsearch, Grafana, Gitlab CI, Artifactory, Sonarqube...

Vous êtes passionné(e) par l’innovation et les défis techniques ? Vous avez une solide expérience en Machine Learning et en industrialisation de modèles ? Cette opportunité est faite pour vous ! 🔍 Vos missions : ✅ Concevoir, entraîner et déployer des modèles d’IA performants ✅ Optimiser leur intégration dans nos systèmes ✅ Développer des solutions scalables en Python ✅ Assurer la mise en production et le déploiement ✅ Collaborer avec les équipes Data Science et développement En termes de compétences, sont notamment attendus une maîtrise de : Infrastructure cloud Produits Docker Python et des librairies Machine et Deep Learning (Pytorch, TensorFlow, Fastai, ...) FastAPI Grands Modèles de Langage (LLM) Expérience en création d'outils IA

Contexte/ Mission : La cellule Marché Data Science XXXXXXX recherche un Architecte Data. Dans un contexte Agile, apporter un appui opérationnel et stratégique à la discipline IA/MLOPS de l’UPN pour : Identifier et évaluer des opportunités IA/ML. Réaliser des POC et industrialiser les solutions retenues. Intégrer les développements IA/ML dans les produits numériques. Standardiser les pratiques MLOPS. Vulgariser et acculturer les équipes produit aux enjeux IA. Attendus/ Livrables clés : Rapport d’analyse d’opportunité IA/ML Documentation technico-économique + code POC Pages Confluence sur standards MLOPS Support de présentation / acculturation IA Rapport d’audit des pratiques IA/MLOPS

Introduction & Résumé: Le rôle de Data Scientist Junior est essentiel pour analyser la performance des outils de prévision au sein du département de Recherche Opérationnelle, contribuant ainsi à l'optimisation des revenus de l'entreprise. Le candidat idéal possède une connaissance approfondie de la modélisation mathématique et statistique, ainsi que des compétences en Machine Learning et en Python. Principales Responsabilités: Le Data Scientist Junior aura pour mission de: Analyser la performance d’un moteur de prédiction lié à l’overbooking. Contribuer à d'autres moteurs de prédiction et d'optimisation dans le projet FIT (Freight Intelligence Techniques). Exigences Clés: Connaissance approfondie de la modélisation mathématique et statistique. Compétences en Machine Learning. Maîtrise des bonnes pratiques Python. Expérience avec les outils : Spark, Python, Git, Bash, SQL. Compréhension des environnements Unix/Linux. Bon niveau d’Anglais écrit et oral. Expérience avec GCP (Google Cloud Platform). Doctorat en Mathématiques ou en Physique. (est un plus). Autres détails: Ce poste est basé à Paris et Amsterdam, au sein du département de Recherche Opérationnelle.

Le département informatique travaille actuellement avec l'équipe Digital & Data Solution sur des initiatives liées à l'IA, au machine learning et aux données. Nous recherchons un expert Azure Cloud pour : - Administrer le tenant Azure existant du groupe - Contribuer à la mise en œuvre de cas d'utilisation de l'IA et du machine learning - Contribuer au projet Data Platform en participant activement au MVP avec la solution Snowflake - Mettre en place les meilleures pratiques Azure (automatisation, sécurité) avec différentes parties prenantes - Transférer ses compétences à l'équipe existante Vous collaborerez étroitement avec différentes équipes informatiques (cybersécurité, opérations informatiques, développement informatique, informatique métier), ainsi qu'avec l'équipe Digital & Data Solution. » Les équipes informatiques du Groupe comptent plus de 600 collaborateurs répartis entre Paris, Tunis, Francfort et Düsseldorf. Nous recherchons un expert Azure ayant une expérience significative (plus de 5 ans) dans l'administration et la conception de projets informatiques cloud. Connaissances en cloud (administration, support, IaC, automatisation, sécurité cloud) Très bonne expertise des services Azure, Terraform, scripting Administrer, surveiller et mettre en œuvre les services Azure Contribuer à la mise en œuvre de projets liés à l'IA et à la plateforme de données Promouvoir les meilleures pratiques DevSecOps Être une référence technique en matière d'IA et d'apprentissage automatique Travailler en étroite collaboration avec les architectes du groupe, les équipes de sécurité et DEX Solides compétences techniques dans Azure, IaC (terraform), Solide expérience dans les cas d'utilisation de l'IA et du machine learning dans Azure. La connaissance des scripts Azure PowerShell serait appréciée. Maîtrise de l'anglais. Expertise dans le cloud Azure.

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 .... ..... ..... ..... ..... ...... ..... ... . Les métiers réglementaires (finance groupe, IGL…) .... ..... ..... ..... ...... .... ...... .... Des projets IA : Machine Learning, Deep Learning et IA generative / agentique ..... ..... .... ... ..... ...

Directement intégré a une petite équipe et en qualité de Lead Data Scientist intervenant sur des sujets IA, vos missions seront les suivantes : - Concevoir, développer et industrialiser des solutions IA/ML orientées prévision et détection d'anomalies. - Développer et évaluer des modèles de séries temporelles, de régression et de détection d'anomalies, en assurant robustesse et suivi des performances. - Construire des pipelines de traitement de données (collecte, nettoyage, enrichissement de features) et manipuler des bases SQL ainsi que des données volumineuses et variées. - Mettre en oeuvre des solutions distribuées pour garantir la scalabilité des traitements et modèles. - Créer et automatiser des dashboards pour valoriser la donnée et accompagner la prise de décision des métiers. - Appliquer les bonnes pratiques de développement (qualité de code, tests, documentation) et contribuer au suivi et à l'industrialisation des modèles en production.

Déployer et configurer Splunk et Splunk Enterprise Security (ES) Créer des règles de détection, scheduled searches et drilldowns Gérer les droits via Risk-Based Alerting (RBA) Concevoir et mettre en place des dashboards adaptés aux besoins métier Exploiter le Machine Learning Toolkit (MLTK) pour améliorer la détection Assurer la planification et le suivi des projets de sécurité Travailler en autonomie et prendre en charge les sujets de bout en bout Collaborer avec l’équipe et partager les connaissances

Le poste Vos missions ? En tant que Lead Data vous serez en charge des missions suivantes: - Accompagner et faire monter en compétence les membres de l'équipe Data - Définir la vision et la roadmap data de l'entreprsie - Compréhension du besoin client et être capable de le traduire aux équipes métier - Veiller à la cohérence et la qualité des données utilisées - Suivi de l'évolution des outils data - Développer des algorythmes et des modèles Machine Learning - Mettre en production des solutions data en collaboration avec les équipes IT et DevOps La stack Technique : - MongoDB, PostgreSQL - Talend - Python (lib : Pandas, Scikit Learn, Tensorflow, Matplotlib, Plotly...) - Scala, R, - Docker, Jenkins - Gitlab/Github