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Missions Coordination : Piloter et structurer l’automatisation de l’alimentation de la plateforme 3DEXpérience depuis Publisher, en exploitant les techniques d’IA pour faciliter la gestion et la migration des schémas de données. Documenter, préparer et suivre les scripts et workflows de migration automatisés, assister l’identification des correspondances data via IA (machine learning, NLP…). Proposer les premiers use cases DATA & IA opérationnels pour la ligne de production. Appuyer l’équipe UNS sur la structuration des données industrielles pour usages IA futurs. Assurer la veille et le reporting sur les sujets Data & IA, optimiser la collaboration multi-métiers. Missions Techniques : Être le bras droit du coordinateur Data, prendre en charge l’implémentation des scripts et workflows de migration de données (DataPrep, ETL, IA), sur données simulées ou réelles. Concevoir et tester des use cases IA “production ready” : supervision process, maintenance prédictive, contrôle qualité automatique, etc. Structurer les datasets pour l’entraînement et le déploiement sur la ligne (règles de qualité, normalisation, automatisation des flux). Assurer la documentation technique et la transmission des compétences vers les équipes.

Contexte Développement de solutions IA avancées pour le projet du client Missions Concevoir, entraîner et optimiser des modèles ML et LLM Implémenter des architectures Agentic AI Industrialiser les modèles (MLOps, monitoring, performance) Collaborer avec les équipes produit et tech Garantir la robustesse et l’éthique des modèles en production Profil recherché 10+ ans d’expérience en data science Excellente maîtrise de Python et des frameworks ML Expérience réelle de LLM et Agentic AI en production Forte capacité d’abstraction et de vulgarisation Experience en IA / AI en production ANGLAIS ASAP

Contexte: Vous rejoindrez une équipe dynamique dédiée au développement et à l’évolution d’une solution de prédiction d’arrivée des colis déployée à l’échelle mondiale. Au cœur d’un environnement international et exigeant, vous aurez pour mission de garantir la robustesse, la disponibilité et la performance d’un produit critique, tout en contribuant activement à son amélioration continue. Missions : Industrialisation & Run Assurer la gestion de la production au quotidien et le maintien en conditions opérationnelles de la solution. Piloter le déploiement des évolutions via des pipelines CI/CD fiables et scalables. Mettre en place et optimiser les systèmes de monitoring et d’alerting pour garantir la qualité de service. Expertise technique Intervenir en tant que référent technique sur des environnements custom complexes. Résoudre des problématiques de performance, scalabilité et optimisation sur des architectures distribuées. Polyvalence & R&D Apporter un support transversal sur d’autres produits de l’écosystème Data/ML du groupe. Participer à une démarche de veille technologique sur des sujets innovants : NLP, Deep Learning, IA générative, automatisation… Proposer de nouvelles pistes d’amélioration, d’industrialisation et d’innovation

Nous recherchons un(e) Machine Learning Engineer . Vous intégrerez l’équipe Data et participerez au déploiement d’algorithmes de Machine Learning et de Generative AI sur la plateforme de données (Google Cloud Platform). En étroite collaboration avec le responsable Data, les Product Owners et les équipes métiers, vous serez impliqué(e) dans toutes les étapes de réflexion et de mise en œuvre des solutions IA/ML Missions : Sensibiliser les équipes aux concepts et bénéfices du Machine Learning et de la Generative AI Recueillir et analyser les besoins métiers pour des solutions IA/ML Étudier et évaluer les solutions du marché répondant aux besoins métiers Préparer et transformer les données pour les algorithmes Tester, valider et sélectionner les algorithmes de Machine Learning et d’intelligence artificielle Mettre en place un système de monitoring des résultats des algorithmes (ML Ops) Développer des modules de code réutilisables (préprocessing, entraînement, postprocessing, déploiement) Créer des interfaces utilisateurs pour exploiter les modèles développés Rédiger la documentation technique et fonctionnelle

Redlab cherche pour son client parisien , un Data scientist confirmé ( 4-6 ans d'expérience ) pour un démarrage en début d'année 2026 , le consultant interviendra sur : Rôle Modélise, développe et optimise des algorithmes d’IA : ML, Deep Learning, LLM, optimisation et pipelines cloud. Missions clés Concevoir pipelines de données (Azure/GCP/AWS). Développer modèles ML/DL/LLM (TensorFlow, PyTorch). Fine-tuning (BERT, LLaMA, etc.). Optimiser modèles (pruning, quantification). Collaborer avec équipes Data & Dev pour intégration.

la prestation consistera à : • Définir l'architecture et la feuille de route technique, en tenant compte des exigences de performance, de scalabilité et de sécurité • Accompagner les membres de l’équipe pour garantir la qualité du code et du modèle • 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 Expertises requises pour réaliser la prestation de Lead Machine Learning Ingenieur : • Au moins 5 ans d’expérience dans un environnement data/machine learning • Expériences dans le développement de modèles de machine learning • Expériences dans le déploiement en production de modèles de machine learning • Expériences sur la Google Cloud Platform : Composer/CloudSQL/CloudRun/IAM • Expériences avec des technologies de type Flask, FastAPI, SQLalchemy, Pgvector, Pandas, Hugging face • Expériences intégrant les langages Python et SQL • Expériences intégrant Terraform et Terragrunt • Solides expériences intégrant du Machine Learning, Deep Learning et des concepts liés à l’IA • Solides connaissances des modèles et systèmes de recommandation • Solides connaissances en data : structures de données, code, architecture • Expériences utilisant Gitlab et Gitlab CI/CD • Capacité à vulgariser et à communiquer sur des aspects purement techniques • Capacité à accompagner et à motiver une équipe technique • Expériences en méthodes Agile : de préférence Scrum ou Kanban

Data Engineer / MLops expérimenté ou sénior Lyon (2 jours TT) Python, Pydantic, PymuPDF Compétences attendues : Pipeline de données et de machine learning Compétences en programmation (Python, Pydantic, PymuPDF) Compétences sur les services d’IA d’AWS (sagemaker) et des services AWS (StepFunction, Lambda, SQS, CloudWatch, Textract…) Compétences en computer Vision par réseaux de neurones Outils de DevOps et de Cloud Computing (Terraform) Processus CI / CD Outils d’automatisation Méthodologies agiles (Jira, Confluence, Kanban, Scrum…) Connaissance des principaux LLM dont les modèles Gemini Compétences en optimisation sous contraintes et connaissance d’outils comme ORTools Localisation de la mission : Lyon 2 jours de présence sur site Date de démarrage : Début janvier Minimum 3 ans d’expérience Profils expérimentés (3 à 7 ans d’expérience) Profils senior (7 ans et +) Missions : Détection d’opportunités IA/ML et contribution à des preuves de concept (POC) (Identifier et analyser des opportunités IA/ML, concevoir et documenter des POC fonctionnels, puis présenter et évaluer leur valeur métier et robustesse auprès des parties prenantes.) Développement de fonctionnalités de Machine Learning et d'IA (Concevoir et valider l’architecture SI, collaborer avec l’équipe produit pour intégrer des fonctionnalités IA/ML, livrer des incréments industrialisables et contribuer à la documentation technique et produit.) Industrialisation et standardisation des pratiques IA / MLOps (Intégrer et déployer des modèles IA avec des formats standard, optimiser leur performance et coût, assurer le monitoring et les mises à jour, contribuer aux pratiques MLOps et réaliser une veille technologique en ML/IA.)

Data Engineer / MLops expérimenté ou sénior Python, Pydantic, PymuPDF Compétences attendues : Pipeline de données et de machine learning Compétences en programmation (Python, Pydantic, PymuPDF) Compétences sur les services d’IA d’AWS (sagemaker) et des services AWS (StepFunction, Lambda, SQS, CloudWatch, Textract…) Compétences en computer Vision par réseaux de neurones Outils de DevOps et de Cloud Computing (Terraform) Processus CI / CD Outils d’automatisation Méthodologies agiles (Jira, Confluence, Kanban, Scrum…) Connaissance des principaux LLM dont les modèles Gemini Compétences en optimisation sous contraintes et connaissance d’outils comme ORTools Localisation de la mission : Lyon 2 jours de présence sur site Date de démarrage : Début janvier Minimum 3 ans d’expérience Profils expérimentés (3 à 7 ans d’expérience) Profils senior (7 ans et +) Missions : Détection d’opportunités IA/ML et contribution à des preuves de concept (POC) (Identifier et analyser des opportunités IA/ML, concevoir et documenter des POC fonctionnels, puis présenter et évaluer leur valeur métier et robustesse auprès des parties prenantes.) Développement de fonctionnalités de Machine Learning et d'IA (Concevoir et valider l’architecture SI, collaborer avec l’équipe produit pour intégrer des fonctionnalités IA/ML, livrer des incréments industrialisables et contribuer à la documentation technique et produit.) Industrialisation et standardisation des pratiques IA / MLOps (Intégrer et déployer des modèles IA avec des formats standard, optimiser leur performance et coût, assurer le monitoring et les mises à jour, contribuer aux pratiques MLOps et réaliser une veille technologique en ML/IA.)

À propos de l'entreprise La Direction Technique du Numérique d'une grande entreprise de médias mène des projets transverses en étroite collaboration avec les autres directions, notamment la direction Data. La Direction Data, au sein de la Direction du Numérique, a été créée avec la volonté de faire de la Data un levier de croissance des offres numériques. Elle a 3 grandes missions : maximiser la collecte de données tout en respectant les réglementations en vigueur, développer la connaissance et l'expérience utilisateur, mettre à disposition auprès des équipes internes des outils de pilotage et d'aide à la décision. Descriptif du poste 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 une plateforme cloud majeure 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 cette plateforme cloud. Missions 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

CONTEXTE 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. MISSIONS : 1. Créer les premiers cas d’usage en lien avec la personnalisation de l’expérience utilisateur basés sur de la recommandation utilisateur 2. Déployer ce projet et AB tester en production 3. Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances 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

l’Assistant(e) Externe / Datascience & AI Business jouera un rôle clé dans la conduite et le développement des projets d’intelligence artificielle, depuis le cadrage des besoins métier jusqu’à la mise en production des solutions. Votre mission consistera à allier compétences en gestion de projet et savoir-faire technique en datascience pour garantir la réussite des initiatives IA menées au sein de Personal Finance. Vous interviendrez en appui stratégique et opérationnel, en lien étroit avec les équipes Datascience, IT, et les directions métiers. Vos principales responsabilités incluront : • Piloter et coordonner les projets IA / Data : cadrage, suivi des livrables, reporting et animation des points d’avancement. • Analyser les besoins métiers et les traduire en cas d’usage data exploitables. • Contribuer aux travaux de data science : préparation et analyse de données, validation et suivi de modèles (ML, NLP, IA générative). • Produire des livrables de synthèse (dashboards, rapports, présentations) à destination des équipes métiers et du management. • Assurer la communication transverse entre les équipes techniques et métiers, et participer à la documentation et la capitalisation des bonnes pratiques.

En interaction avec les membres de l’équipe, vos missions consisteront à : • Définir l'architecture et la feuille de route technique, en tenant compte des exigences de performance, de scalabilité et de sécurité • Accompagner les membres de l’équipe pour garantir la qualité du code et du modèle • 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

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

La mission s’inscrit dans le cadre du projet « Artificial Intelligence Engineering », au sein de la division GDAI du Groupe. Ce projet vise à accompagner les entités dans leur montée en compétence, en définissant et en appliquant les meilleures pratiques en matière d’ingénierie ML / LLM. Nous déployons un parcours de formation en ML/LLM Engineering à l’échelle mondiale du Groupe, et nous recherchons une personne pour soutenir cette initiative. Améliorer le référentiel de formation MLOps / ML Engineering utilisé à l’échelle mondiale au sein du groupe Faire évoluer le parcours vers des pipelines ML sur AWS et Databricks (actuellement sur Azure)

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Scientist" pour un client dans le secteur bancaire Description 🏢 Le Contexte Pour le compte d’un grand groupe bancaire français , nous recherchons un expert en Data Science pour rejoindre une équipe pluridisciplinaire (Conformité, IT, Gestion de projet) en pleine transformation. Le groupe lance une refonte majeure de son dispositif de surveillance LCB-FT (Lutte Contre le Blanchiment et le Financement du Terrorisme). L’objectif est de passer d’une approche traditionnelle (moteur de règles) à une solution interne innovante intégrant le Machine Learning et l'IA . 🎯 Votre Mission Au cœur de la Direction de la Conformité, votre rôle principal est de réduire significativement le taux de faux positifs et d'améliorer la capacité de détection de nouveaux schémas de fraude, tout en garantissant une explicabilité totale vis-à-vis du régulateur. Vos responsabilités principales : Modélisation & Data Science : Élaborer de nouveaux modèles de scoring et de segmentation de la clientèle. Combiner des approches supervisées et non supervisées pour détecter les comportements suspects (patterns connus et atypiques). Réaliser le Feature Engineering : sélection et validation des variables pertinentes (historique bancaire, KYC, transactions). Optimisation & Performance : Réviser les seuils de déclenchement des alertes pour optimiser le travail des analystes. Assurer la performance des modèles aussi bien en traitement Batch qu'en Temps Réel. Gouvernance & Explicabilité (Critique) : Garantir que chaque modèle produit est "auditable" et explicable (transparence des décisions, justification des variables) pour répondre aux exigences réglementaires strictes. Gestion de Projet & Accompagnement : Accompagner les phases de cadrage, recette et industrialisation. Rédiger les livrables (cahiers des charges, expressions de besoins, documentation technique). 🛠 Environnement Technique Stack principale : Python, Dataiku. Données : Historique opérations, KYC, relations clients, volumétrie bancaire standard.

Rejoignez la Tribe AI et contribuez au développement d’applications d’intelligence artificielle générative. Vos missions : Créer des applications IA pour améliorer l’expérience client et les processus internes. Travailler sur Prompt Engineering, RAG, Fine-tuning et NLP. Déployer et monitorer des modèles en production. Collaborer dans un environnement agile et innovant.