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Au sein d’une direction dédiée à la couverture clients et à l’investissement, vous rejoignez une équipe en charge de la performance commerciale et de l’optimisation de la relation client . L’objectif est de maximiser la valeur des portefeuilles clients en combinant : analyse stratégique allocation des ressources accompagnement opérationnel des équipes commerciales Dans ce cadre, l’équipe Data & Innovation renforce ses capacités pour mettre la Data et l’Intelligence Artificielle au service du business .

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

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

Suite à la mise en production d’une solution de relation client basée sur l’IA (Speech-to-Speech) , Le Client lance le déploiement à grande échelle de cette solution sur plusieurs canaux digitaux, dans une logique d’ industrialisation . Dans ce cadre stratégique, il souhaite renforcer ses équipes Data afin d’accompagner deux chantiers majeurs : Amélioration et industrialisation du monitoring Mise en place de Test Ops avancés , incluant la création d’une Test Case Factory “IAisée” : Génération automatique de scénarios de tests Approche Data Science pour valider chaque nouvelle version Garantir la robustesse et la performance des solutions déployées Plusieurs Data Scientists sont recherchés pour scaler aux côtés des équipes . MISSIONS : Concevoir et améliorer les dispositifs de monitoring des solutions IA en production Définir et implémenter une usine de tests automatisés basée sur l’IA Travailler sur des problématiques de texte et de langage (Speech, NLP, LLM, agents intelligents) Collaborer étroitement avec les équipes Produit, Tech et Data dans un contexte d’industrialisation

Au sein de la DSI Corporate d’un grand groupe bancaire, le département Développements Tactiques de la direction Fast Delivery Solutions recrute un Expert Leader Data & IA . Cette direction a pour but de mettre en place des solutions rapides au service de l'ensemble des directions métiers et des fonctions supports, en réponse à des besoins ponctuels ou pérennes. En lien avec les DSI métiers, elle en assure la maintenance et participe à leur éventuelle intégration dans le SI. Pour ce faire, elle met au service des filières métiers une équipe de proximité multi solutions afin de les aider dans leurs travaux ponctuels, la réalisation de POC (Proof Of Concept), de reportings ou bien encore l’automatisation de tâches récurrentes. La mission se situe au sein du département Développements Tactiques qui a pour mission de : Développer des outils en mode commando et en proximité directe avec le métier. Mettre en œuvre des solutions faisant appel à de l’IA générative pour répondre à des besoins métier. Accompagner l’industrialisation de ces solutions dans le parc applicatif des DSI filières. Étudier la possibilité de mise en œuvre de solutions innovantes, au travers d’une veille technologique et d’études d’opportunités. Participer à des évènements et animations de démo ou d’ateliers autour de l’IA ou de la data. L’équipe, actuellement constituée de 19 membres (Data Engineers, Data Scientists et Développeurs FullStack), fonctionne entièrement en mode agile et en proximité avec les métiers. Jeune, dynamique, motivée et très proactive, l’équipe valorise l’entraide et la bonne ambiance. Le candidat devra donc avoir la personnalité permettant de conserver cette dynamique intacte. Les soft skills sont donc autant essentielles que les compétences techniques : bon communiquant, motivé, force de proposition et sociable. Compétences techniques déjà présentes dans l’équipe : Développement autour de l’IA Générative. Développement Python / Pycharm. Développement Front Angular. Développement de cas d’usage IA générative à destination du business. Développement PySpark / Spark / Scala. Connaissance des plateformes Cloud. Mise en œuvre de workflows sous Alteryx. La mission : L’équipe se voit confier un nouveau programme visant à mettre en œuvre un ensemble de Use Cases faisant appel à de l’IA générative ou consistant à automatiser des traitements. Pour faire face à ce nouveau programme, nous souhaitons renforcer nos compétences avec un AI Engineer confirmé Data & IA . Principales missions : Innovation et réalisation de POCs : assurer la faisabilité technique des cas d’usage, développer des POCs autour de projets IA générative, proposer des solutions innovantes (LLM, prompts, RAG, traitement de données complexes). Industrialisation : en collaboration avec la production applicative et les contributeurs DSI, industrialiser les sujets dont les POCs s’avèrent concluants. Expertise Data & IA Générative : leader techniquement les projets, en s’appuyant sur les technologies internes (plateforme cloud, outils IA, modèles de langage type Gemini). Force de proposition : identifier des axes d’amélioration et proposer des solutions innovantes. Partage de connaissances : contribuer à la montée en compétences collective au sein de l’équipe. Suivi des sujets : assurer une communication claire et synthétique au responsable de l’équipe et aux Product Owners.

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

Data Science IA Snowflakes / Snowflakes Cortex Analytics 550 e par j Développer des applications Streamlit in Snowflake offrant une interface conversationnelle intuitive. Intégrer les agents IA dans des dashboards analytiques existants ( Headcount, Turnover, People Cost, Learning KPI Cockpit ). Gérer l'expérience utilisateur : historique, feedback loop et gestion des incertitudes. 5. 📊 Gouvernance & Observabilité IA Mettre en place le monitoring des appels LLM (tokens, latence, qualité). Contribuer à la maîtrise des coûts GenAI (optimisation des modèles, caching, gestion des warehouses). Documenter le ROI des cas d'usage (adoption, précision, gain de temps métier). 🔧 Compétences techniques requises Indispensables ✅ Snowflake (min. 3 ans d'expérience) : Modélisation avancée, SQL, Snowpark (Python), Sécurité (Row Access Policies, Column Masking). ✅ Snowflake Cortex : Cortex Analyst (modèles sémantiques YAML), Cortex Search (RAG), LLM Functions, Cortex Code (CoCo) et Cortex CLI. ✅ IA & Agents : Conception et déploiement d'agents au sein de l'écosystème Snowflake. ✅ Streamlit in Snowflake : Développement d'applications conversationnelles embarquées. ✅ Serveurs MCP : Conception et exposition de serveurs Model Context Protocol. ✅ Python avancé : LangChain / LlamaIndex, gestion des prompts, orchestration LLM. ✅ Méthodologies : Maîtrise des concepts RAG, ReAct, Chain-of-Thought, Function Calling 550 e par j

Contexte Nous recherchons un profil jeune et motivé pour rejoindre notre équipe en tant que Data Scientist orienté gestion et modélisation de bases de données. Missions Concevoir, modéliser et administrer des bases de données, notamment orientées graphe Manipuler et exploiter des données via Neo4j et MySQL Participer à la structuration et à l’optimisation des flux de données Contribuer à des projets innovants nécessitant une forte compréhension des données Pourquoi nous rejoindre ? Environnement dynamique et innovant Projets concrets avec un impact réel Possibilité d’évolution et montée en compétences Si vous êtes passionné par la donnée et souhaitez vous investir dans un projet ambitieux, ce poste est fait pour vous.

🌟 Dans le cadre de notre développement, nous recherchons pour l’un de nos clients à Nantes (44), deux Consultant AMOA Data/IA H/F . Démarrage : ASAP Lieu : Nantes (44) Télétravail : 2 jours/semaine (non-négo) 👉 Dans le cadre de sa transformation numérique, notre client recherche deux Consultant(e)s AMOA Data/IA . À ce titre, vos missions seront : Identifier et cadrer les opportunités de projets IA à forte valeur Acculturer et former les équipes métiers aux enjeux de l’IA Accompagner le développement et le déploiement des solutions IA Identifier et lever les freins à l’adoption des outils IA Renforcer la collaboration entre les équipes métiers et les équipes IT IA

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 du poste Vous êtes passionné par l'innovation et l'intelligence artificielle ? Rejoignez une entreprise en pleine croissance spécialisée dans le développement de solutions numériques avancées, située en plein cœur de Paris. Notre département R&D, composé d'une équipe pluridisciplinaire de talents, cherche à agrandir ses rangs avec un Lead Developer Backend afin de piloter des projets stratégiques liés à l'IA et aux systèmes agentiques. Ce poste clé est à pourvoir pour renforcer notre expertise technique et soutenir notre croissance face aux défis complexes du numérique, tout en collaborant étroitement avec la direction et les équipes de base de données. Missions Missions principales - Concevoir, architecturer et implémenter notre nouveau système avec une forte composante IA. - Assurer le pilotage technique et l'accompagnement de l'équipe dans la réflexion et l'optimisation technologique. - Travailler en étroite collaboration avec la direction R&D pour aligner les objectifs stratégiques. - Prendre en charge l'intégralité du cycle de vie des projets, de la définition des besoins à leur déploiement. Missions annexes - Participer activement à la gestion des incidents et à l'amélioration continue. - Contribuer à la veille technologique et à l'innovation au sein de l'entreprise.

🚀 Et si votre prochain projet en Data & IA donnait un vrai sens à votre carrière ? Chez K-LAGAN , nous accompagnons les talents sur des projets innovants où la Data et l’Intelligence Artificielle sont au cœur de la transformation des entreprises. Aujourd’hui, nous recherchons un·e Data Scientist – IA (F/H) pour rejoindre l’un de nos clients dans un environnement stimulant et orienté innovation. 🔍 Contexte Vous interviendrez sur des projets à forte valeur ajoutée, visant à exploiter la donnée pour améliorer la prise de décision, automatiser des processus et développer des modèles prédictifs . Vous évoluerez au sein d’équipes pluridisciplinaires dans un environnement agile. 🎯 Missions Concevoir, développer et déployer des modèles de Machine Learning / IA Analyser et exploiter des volumes de données complexes Participer à la définition des cas d’usage Data & IA Mettre en production les modèles et suivre leur performance Collaborer avec les équipes Data Engineering, BI et métiers Assurer la qualité, la robustesse et la fiabilité des modèles Contribuer à l’ amélioration continue des solutions IA

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

Je cherche pour un de mes client un Architecte Big data sur le Havre Missions principales : Conception, mise en place et évolution d’architectures data modernes (Data Lakes, Data Warehouses) adaptées aux enjeux métiers et aux volumes de données. Développement et industrialisation de pipelines de données (ingestion, transformation, orchestration) dans des environnements Big Data. Intégration et valorisation des données pour alimenter des cas d’usage avancés, notamment en data science et intelligence artificielle. Développement de modèles analytiques et algorithmes de data science en réponse aux problématiques métiers. Création de tableaux de bord et reporting décisionnel via des outils BI tels que Qlik et Microsoft Power BI. Mise en œuvre et optimisation de moteurs de recherche et d’indexation avancée basés sur Elasticsearch (expertise clé). Gestion, enrichissement et évolution du catalogue de données (data catalog) afin de garantir la gouvernance et la qualité des données. Activités transverses : Analyse des systèmes existants et animation d’ateliers avec les parties prenantes pour cadrer les besoins. Définition des standards techniques, bonnes pratiques et architectures cibles. Dimensionnement, chiffrage et cadrage des solutions data. Accompagnement des équipes projet dans la mise en œuvre des solutions et suivi opérationnel. Transfert de compétences et montée en autonomie des équipes internes. Rédaction de documentation technique, cahiers des charges et rapports d’études. Réalisation d’audits techniques et amélioration continue des processus data. Veille technologique et conseil stratégique sur les outils et architectures data. Environnement technique : Big Data, Data Lake, Data Warehouse, ETL/ELT, Elasticsearch, Qlik, Power BI, Data Catalog, IA / Data Science.

Le département Tech Expertise & Solutions a pour vocation d'accompagner la transformation digitale de nos métiers, en lien avec la stratégie du groupe. Ce centre d'expertise transverse est orienté développement, innovation, data, IA... Prestation au sein d'Assets IA, en charge de concevoir des projets pilotes et produits finis innovants à destination du groupe et des clients. Mission de business analyst avec des connaissances sur les sujets d'IA et d'IA générative, afin de travailler notamment au développement et déploiement d'une plateforme de recherche documentaire augmentée par l'IA générative, aussi connu sous le terme RAG (Retrieval Augmented Generation). Missions principales : • Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists. • Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées. • Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration. • Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme. • Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets. • Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client.