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Le Groupe voit dans l'arrivée des technologies d'IA Générative une opportunité majeure pour améliorer la productivité et la créativité de ses collaborateurs. Le Groupe a atteint un niveau de maturité sur le sujet qui l'amène à renforcer son dispositif intervenant sur les IA Génératives. Ce renfort doit permettre d'étendre le périmètre du projet à tous les métiers du groupe (maitrise de l'ingéniérie et de la performance) et de lancer les prochaines incubations (agents, graphrag, etc.) Nature de prestation : Le renfort interviendra en tant que Data Scientist pour accompagner les explorations et mise en service de pilote de nouveaux services pour nos directions métier. Le terrain de jeux sera les IA génératives et l'écosystème de technologies autour. Il 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 (exploration, 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 Prototypes et démonstrateurs Plan d'experiences et de tests Documentation technique et fonctionnelle Rapport de veille technologique et technique

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients parisiens, pour un démarrage dès début octobre, je suis à la recherche d'un développeur Azure - Databricks. La centrale d'achats de mon client mène un projet de datalake pour centraliser, trier & exploiter les données fournisseurs et clients sous une dimension européene. Dans ce cadre là, il est recherché sur Paris d'un développeur Azure Databricks avec toute la stack azure maitrisée. Curiosité, envie d'apprendre & apétence pour l'IA mandatory.

ESN : +35 ans d’existence. Expertise ARTEMYS AGIL-IT : Ingénierie logicielle | BDD | BI | Big Data. 800 collaborateurs | 80M€ CA (2024). Entreprise humaine : ProximITé, ConvivialITé, SolidarITé, EsprIT d’équipe, Partage, Respect et Accompagnement. Engagement responsable : Adhésion Global Compact, Planet Tech’Care, Label SILVER EcoVadis Sustainability, Charte de la Diversité. Des valeurs ? Oui, et pas qu’en théorie Convivialité , parce que bosser dans une bonne ambiance, ça change tout Proximité , pour que chaque membre de l’équipe ait sa place et une voix Écoute , parce qu’on est convaincus que vos idées comptent autant que votre travail. Votre mission (si vous l’acceptez) : Analyser les besoins métiers et proposer les meilleures solutions techniques Rédiger les dossiers d’architecture technique Modéliser des datawarehouses, datamarts et datalakes Concevoir et développer des flux d’alimentation (batch ou streaming) Réaliser les tests unitaires et accompagner la recette client Déployer les solutions en production et assurer leur évolution et maintenance Rédiger la documentation technique et assurer les transferts de compétences

Nous recherchons un Data & AI Product Manager expérimenté, capable de piloter des projets d’Intelligence Artificielle ambitieux et stratégiques. Votre rôle sera de transformer les besoins métiers en solutions concrètes basées sur l’IA : modèles prédictifs à grande échelle, systèmes de recommandation, outils d’aide à la décision et produits data innovants. Vous animerez une équipe de Data Scientists, Machine Learning Engineers et BI Engineers, et serez le garant de la vision produit comme de la qualité des livrables. Votre mission consistera à comprendre en profondeur les enjeux métiers, co-concevoir des solutions IA adaptées, prioriser la roadmap, et accompagner les phases de conception, déploiement et évolution. Vous jouerez un rôle clé dans la création de valeur par l’IA, au service d’une entreprise engagée dans la Tech4Good. Début des entretiens le 25/08.

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients près de bordeaux, je suis à la recherche d'un Data Manager (DP Data & IA). Contexte & Objectifs : Dans le cadre de la transformation digitale client, le Data Manager aura pour mission de piloter les projets Data stratégiques, d’assurer leur gouvernance, et de structurer les initiatives IA émergentes. Il sera le point d’entrée des métiers pour les projets Data, et garant de leur bon déroulement. Missions principales : Gouvernance & Pilotage Cadrer les projets Data avec les métiers & l’IT Définir les business cases et les modèles de gouvernance Prioriser et planifier les demandes Data Constituer les équipes projet avec le Directeur Data Piloter les équipes projet Data et les activités de support Assurer le suivi budgétaire et le respect des objectifs Expertise Data & IA : Superviser la mise en œuvre de solutions BI, Data Lake, Datawarehouse Participer à l’industrialisation de modèles IA (IA Gen, Machine Learning, Data Science) Garantir la qualité des données et la conformité des traitements Contribuer à l’acculturation des équipes métiers à la Data et à l’IA Communication & Coordination : Préparer les comités de pilotage Assurer la coordination entre les équipes techniques, métiers et partenaires Rendre compte de l’avancement, des risques et des blocages

Nous recherchons un(e) Développeur Go / MLOps pour l'un de nos clients grands comptes dans le secteur bancaire. Contexte de la mission : L’équipe est responsable de la stabilité, de la disponibilité et de l’évolution des briques techniques de la plateforme Sparrow. Elle conçoit également les fondations techniques (back-end, infrastructure, sécurité, CI/CD) essentielles à son fonctionnement. En tant que prestataire Dev Go / MLOps, tes missions seront les suivantes : Maintenance et évolution : Maintenir et faire évoluer des microservices en Go déployés dans Kubernetes (opérateurs, API internes, etc.). Développer des frameworks Python (back-end ou bibliothèques internes pour Data Science). Gérer les pipelines CI/CD GitLab (build, tests, déploiements). Créer et maintenir du code d'infrastructure (Terraform, Helm, Kustomize, etc.). Développer des outils internes DevOps / MLOps (ArgoCD, GitLab runners, Vault, etc.). Assurer la gestion des outils d’observabilité (Prometheus, Grafana, logs, alerting). Industrialisation de projets IA : Accompagner la mise en production de projets IA provenant d’autres équipes. Intégrer les modèles IA dans la plateforme Sparrow Flow et les déployer sur Sparrow Serving. Participer à des POCs pour tester de nouveaux outils ou pratiques Dev/MLOps. Stack technique : Une stack moderne et riche, avec un fort accent sur DevOps / MLOps : Langages : Go (pour les opérateurs Kubernetes, services back-end), Python (frameworks ML), Bash. Infrastructure & Orchestration : Kubernetes, Docker, Helm, Kustomize. CI/CD : GitLab CI, GitOps, BuildKit. Infra as Code : Terraform. Observabilité : Prometheus, Grafana, ELK, Jaeger. Sécurité / IAM : Vault, Keycloak, Sparrow IAM. Outils IA/DS : ArgoWorkflows, ArgoEvents, pyPF.

Contexte : Dans le cadre de la transformation d'un groupe en assurance, et notamment dans l'entité technique, plusieurs projets majeurs sont en cours : Nouveau Référentiel Client pour se doter d’une seul point de vérité sur les clients individu et entreprise, sur tout leur cycle de vie (de prospect à ancien client) Programme CRM, Plateforme Data /IA, Refonte / Evolution de nos espaces digitaux, etc. La direction de l’architecture au sein de la direction technique est constituée de 3 départements : Stratégie SI et gouvernance d'architecture Architecture SI Architecture Technique Nature de la prestation : Un apport en architecture de solution et en architecture fonctionnel est demandé : définition de solution fonctionnelle et applicative, avec comme livrable la rédaction de dossiers d’architectures ainsi que de slidewares pour communiquer sur le travail produit. Un rôle de conseil est aussi attendu par ailleurs sur des sujets ponctuels ou questions que l'on se pose. Concrètement : Contribuer à la définition de l'architecture applicative de la solution, en cible et en trajectoire Rédiger les documents d’architecture applicative selon la méthode du groupe Contribuer à l'analyse des demandes d’évolutions applicatives émises par les filières / lots du programme au regard des impacts sur la solution globale et sa trajectoire de déploiement Contribuer aux dossiers d’arbitrage permettant de statuer sur la prise en compte des évolutions Contribuer à la préparation des Comités Solution (comité d'arbitrage du périmètre de la solution) Contribuer à la définition des interfaces, des solutions et des règles d’interfaçage du nouveau SI de gestion et de son écosystème, en cible et par état stable Conseiller / valider les choix techniques Contribuer à l'identification, l'instruction et le suivi des adhérences entre les programmes et les projets de transformation du SI (d’un point de vue solution) Accompagner les projets, de la phase de cadrage à la mise en production des applications Contribuer à assurer la cohérence, tout au long de la vie du projet, entre les livrables majeurs des programme et les autres projets connexes en adhérence forte (spécifications, développements, stratégie de recette, stratégie de migration, conduite du changement) Contribuer à la modélisation de la cartographie du nouveau SI gestion sous HOPEX - vision cible et trajectoire Livrables : Dossier d’architecture cible et états stables Dossiers d’analyse d’impacts et de valeur des demandes d’évolution et Dossiers d’arbitrage Dossiers d’analyse des adhérences entre les programmes et les projets de transformation du SI Dossiers d’analyses fonctionnelles et/ou applicatives sur des thèmes transverses critiques Cartographies sous HOPEX de la couche applicative/donnée Comptes rendus hebdomadaire

Smarteo recherche pour un de ses clients, Un Data Scientist ( Développement, Implémentation d'Algorithmes IA, Intégration Solutions IA ) sur Nantes Description: Nous client nous soumet une prestation de Data Scientist pour intervenir sur les domaines analyse de données, modélisation,Ia Gen prompting et ingénierie data. Au sein d'une équipe agile composée d'une douzaine de personnes le candidat contribuera à la conception et la réalisation de solutions IA. Activités : - Développement et Implémentation d'Algorithmes IA: Concevoir, développer et déployer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle. - Analyse de Données: Explorer et analyser les données pertinentes pour extraire des insights exploitables et améliorer les algorithmes existants. - Intégration des Solutions IA: Collaborer avec les équipes produits pour intégrer les solutions IA dans leurs produits et répondre à leurs besoins spécifiques. - Maintenance des Solutions en Production: Assurer le suivi et l'amélioration continue des solutions IA en production (RUN), incluant la gestion des incidents et la mise à jour des modèles. - Prototypageet Testing: Réaliser des prototypes de nouvelles solutions IA et conduire des tests pour valider leur utilité et leur performance. - Prompting: Réaliser des prompts robustes pour les différents cas d'usage Le candidat devra disposer des compétences adéquates pour réaliser les tâches en autonomie ce qui requiert une expérience Compétences Requises : - Analyse de Données: Expertise en techniques d?analyse et de visualisation de données. - Modélisation et Machine Learning: Compréhension avancée des algorithmes de machine learning et d'intelligence artificielle. - Prompting: Compétence dans la génération et l'optimisation de prompts pour améliorer l'interaction utilisateur et la pertinence des résultats. - Ingénierie Data: Connaissances en gestion de bases de données et manipulation de données en grande quantité. - Langages de Programmation: Maîtrise des langages comme Python, SQL, et des outils comme TensorFlow, PyTorch. - DevOps: Compréhension des pratiques DevOps, incluant l'intégration et la déploiement continu (CI/CD). Machine Learning Operations (ML Ops), Google TensorFlow, Python, SQL, PyTorch,

🎯 Contexte Dans le cadre d’un projet stratégique IA Générative , notre client met en place une infrastructure Data et IA pour un programme innovant de transcription d’appels en temps réel à grande échelle. L’objectif est de créer une plateforme robuste et scalable sur GCP , capable de traiter des flux massifs de données vocales clients via des modèles Speech-to-Text et d’intégrer ces données dans les applications métiers. 🛠️ Missions principales Concevoir et déployer l’ infrastructure Data et IA sur GCP pour supporter des charges massives. Développer des pipelines de données en Python pour l’ingestion, la transformation et l’exploitation temps réel. Collaborer avec les équipes IA/ML pour l’intégration des modèles de transcription vocale (Speech-to-Text) . Garantir la scalabilité , la résilience et les performances de la plateforme. Mettre en place les bonnes pratiques de monitoring, sécurité et optimisation des coûts (FinOps). Participer aux choix techniques structurants liés à l’IA générative et aux architectures temps réel.

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.

Data Scientist en IA Générative - Expérience solide 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 serait appréciée : 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 - 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) - Expérience solide 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 serait appréciée : 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

Nous recherchons un expert en data engineering pour nous accompagner dans un premier temps à l’extraction des données financières depuis SAP vers notre plateforme de données Azure, puis au développement de pipelines de données robustes. Le projet consiste à intégrer SAP BW et SAP BFC à la plateforme Azure. L'objectif est de centraliser efficacement les données financières pour alimenter un modèle d'intelligence artificielle destiné à prédire les KPIs financiers de l’entreprise. Le consultant idéal aura une solide expérience des Azure Functions , Apache Kafka , Microsoft Fabric , ainsi qu’une bonne maîtrise de SAP BW et SAP BFC . Ce projet est essentiel pour améliorer nos capacités de traitement de données financières et garantir des analyses prédictives fiables. 📌 Objectifs & livrables L’objectif principal est d’assurer une intégration fluide des systèmes financiers à notre plateforme Azure. Les livrables attendus incluent : Concevoir et implémenter un pipeline de données entre SAP BW, SAP BFC et Azure Garantir l'intégrité et la sécurité des données tout au long du processus Optimiser les flux de données pour un traitement et une analyse en temps réel Faciliter la consommation des données par des modèles d'IA pour la prédiction des KPIs Fournir la documentation et la formation pour la maintenance et le support

Data Scientist Expérience souhaitée : 3 ans minimum 2 à 3 jours sur site Compétences requises Expérience confirmée en Machine Learning / Deep Learning et IA Générative. Bonne maîtrise de Python, SQL, Pandas, Scikit-learn, Numpy, Jupyter Notebook, Streamlit. Maîtrise des frameworks : TensorFlow, PyTorch. Connaissance du cycle de vie complet des modèles IA (conception, mise en prod, suivi). Curiosité, autonomie, capacité à faire de la veille technologique. Esprit d'équipe et envie de partager vos connaissances. Missions Analyser les problématiques métiers et démontrer la valeur ajoutée d’approches ML/DL ou IA Générative. Concevoir et mettre en production des modèles d’apprentissage automatique. Traiter de grandes quantités de données pour créer des jeux d'entraînement. Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et assurer l’explicabilité des modèles. Présenter les résultats de façon claire aux parties prenantes et suivre la performance des modèles dans le temps. Réaliser du prompt engineering pour les modèles d’IA Générative. Effectuer des benchmarks pour évaluer les modèles IA Gen. Optimiser les modèles (paramétrage, ajustements).

Nous recherchons pour un de nos clients, spécialisé dans le domaine bancaire un Expert / Architecte IA H/F pour une mission à pourvoir à partir de fin septembre sur le secteur du Luxembourg. Dans le cadre de projets axés autour des possibilités de l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Architect / Architect IA senior. Les principales qualités recherchées s’articulent autour de trois pôles : • Expertise IT avec une forte composante design/architecture : la personne recherchée devra savoir comment livrer / sécuriser / tracer, et devra avoir une connaissance étendue (tant théorique que pratique) de ce qu’est une infrastructure / un micro-service / un protocole de communication, et plus généralement maîtriser la Data. • Compréhension de l’IA et de l'IA dans un SI : la personne recherchée doit comprendre l’articulation entre IA « classique » et « générative » dans une banque, savoir définir un RAG / un Agent (tout en comprenant les blocs qui composent réellement ces éléments, pas forcément dans le détail « IA/modèle » mais dans le détail « IT »), savoir la différence entre un modèle de machine learning pour classification et un LLM · L’important ici ne réside pas dans l’entrainement des modèles, mais dans la compréhension des modèles et surtout de la manière ces modèles s’intègrent dans une architecture / un process / un SI / une solution Exemple : comprendre comment plusieurs modèles dans un RAG communiquent ensemble et avec la donnée ou comment un agent peut accéder à la donnée dans une banque et ce qu'il faut vérifier dans un agent. • Aisance dans l’environnement bancaire et plus particulier du contexte particulier du client interne afin d’en relever les challenges : environnement proche de la machine (peu de solutions préconçues telles qu’Azur), livrables attendus sur GPU, travaux sur du Kubernetess, en lien avec des applications legacy et nouvelles. Traitement de sons, d’images, de textes, de tabulaires, de volumes, de sources de données variées · La personne recherchée doit faire preuve d’une certaine compétence à se projeter et prendre du recul de par ses expériences, afin de pouvoir challenger un design. Les principales missions qui seront réalisées par la personne recherchée seront : • Contribution active aux projets de la Banque à composante IA. • Assurer une collaboration fluide et efficace avec les équipes Datalab, IT ADM et IT IPS • Se montrer force de proposition et apporter un regard critique basé sur des expériences passées pour faire bénéficier l’IT du client de l’état de l’art en matière d’IA.

Référent·e technique de l’équipe sur les sujets IA générative (LLM, RAG, agents, chatbots) et traitement de données non structurées (PDF, images). Ton rôle : concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production, tout en instaurant des standards d’ingénierie logicielle (tests, CI/CD, MLOps/LLMOps, sécurité). Responsabilités principales Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Chatbots Traitement de données non structurées PDF & documents : parsing, OCR, extraction de tables et de structures. Images : prétraitement, détection/segmentation, compréhension multimodale (image+texte). Ingénierie & industrialisation Langages : Python avancé, SQL. APIs : conception et intégration Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online. Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage). Bonnes pratiques de dev Structuration des projets, templates, documentation vivante. Stratégie de tests Standards de code, revue d’architecture et diffusion des bonnes pratiques. Profil recherché 6+ ans d’expérience en Data Science/MLOps

Le client recherche un Product Owner confirmé pour piloter un projet stratégique autour de la mise en place de modèles User Needs intégrant l’intelligence artificielle (IA), depuis la R&D jusqu’à la mise en production. Le Product Owner sera en charge de : Cadrer le périmètre fonctionnel et définir la roadmap produit. Identifier, prioriser et spécifier les besoins utilisateurs. Rédiger les user stories, spécifications fonctionnelles et tests d’acceptation. Construire et maintenir le backlog produit. Coordonner l’ensemble des équipes métiers et techniques impliquées. Animer les ateliers de conception et participer aux cérémonies agiles. Définir et suivre les KPI produit. Réaliser les recettes fonctionnelles et garantir la conformité des livrables. Assurer une veille technologique et concurrentielle sur l’IA et les médias numériques.