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Le Service Delivery Manager intervient au sein d’une direction informatique en charge des infrastructures, de la production et de la supervision des systèmes d’information. Dans un contexte de transformation numérique et d’intégration d’équipes techniques issues de différentes entités, le poste vise à garantir la qualité, la continuité et la performance des services IT fournis aux métiers. Le Service Delivery Manager joue un rôle central dans la coordination entre les équipes métiers, les équipes techniques et la gouvernance des projets. Il veille à l’alignement des services informatiques avec les besoins opérationnels et s’assure du respect des engagements de service. Dans ce cadre, ses principales responsabilités sont : Garantir le respect des engagements opérationnels (OLA) et veiller au respect des engagements de service (SLA) . Participer à la gestion des incidents majeurs et des crises informatiques . Organiser et piloter les retours d’expérience (REX) suite aux incidents majeurs et assurer le suivi des plans d’actions. Assurer la gestion des problèmes selon les bonnes pratiques ITIL , afin d’identifier les causes racines et réduire la récurrence des incidents. Assurer le suivi des indicateurs de performance et produire les reportings associés. Représenter l’équipe dans les instances de pilotage de la qualité de service lorsque nécessaire. Contribuer au maintien en conditions opérationnelles du système d’information . Participer à la validation et à l’évolution du catalogue de services . Être responsable de la documentation opérationnelle relative à la gestion des incidents. Contribuer à l’ amélioration continue des processus RUN , notamment sur les processus de gestion des incidents, des problèmes et des demandes. Dans son rôle opérationnel, le Service Delivery Manager contribue également à : Définir et formaliser la convention de services de la plateforme. Garantir la qualité et la disponibilité des services IT . Maintenir un haut niveau de satisfaction des utilisateurs et des métiers . Optimiser l’utilisation des ressources techniques et organisationnelles . Favoriser une démarche d’amélioration continue basée sur les retours d’expérience et les indicateurs de performance.

Dans un contexte international et fortement orienté produit, vous intervenez en tant que Lead Développeur Java / Front VueJS sur un programme stratégique visant à développer un générateur de configurateurs produits et services destiné à plusieurs enseignes d’un grand groupe européen de l’amélioration de l’habitat. Intégré(e) à une Feature Team agile , vous jouez un rôle clé à la fois technique et transverse. Vous êtes responsable de la conception, de la qualité et de la scalabilité d’un monolithe modulaire critique, utilisé à grande échelle dans différents pays. Vous garantissez l’isolation des modules fonctionnels (catalogue, règles métier, configurateur, nomenclature) et la bonne communication via APIs internes, dans une logique d’architecture robuste et maintenable. Vous intervenez sur l’ensemble du cycle de vie du produit : conception, développement, tests, documentation et mise en production. Une attention forte est portée à la qualité logicielle , avec des pratiques TDD/BDD, des tests d’intégration avancés et la validation stricte des spécifications OpenAPI. Le poste comporte une dimension innovante marquée, notamment à travers l’intégration d’ IA générative dans le cœur métier : interaction avec des modèles LLM via Spring AI, conception de prompts intégrés au code, génération dynamique de règles, d’analyses métier et de requêtes complexes. Au-delà du développement, vous jouez un rôle de référent technique , contribuez aux choix d’architecture, sécurisez les performance (cache distribué, gestion des données complexes, versioning métier) et participez à la diffusion d’une culture d’excellence technique au sein de l’équipe.

Contexte de la mission: Notre client, un acteur reconnu du secteur média et audiovisuel, opérant plusieurs plateformes numériques à forte audience. Dans le cadre de l’évolution de ses services digitaux, il recherche un Développeur Web Full Stack senior pour renforcer son équipe technique et intervenir sur : la modernisation d’applications web critiques, la création et l’évolution d’API internes, la refonte progressive du front-end, l’amélioration continue des pipelines CI/CD, l’intégration d’outils d’AI-assisted development dans les workflows d’ingénierie. Le contexte implique un environnement exigeant, structuré, avec une forte culture qualité et une volumétrie importante. Objectifs de la mission: Concevoir, développer et maintenir des applications PHP enterprise-grade. Développer et optimiser des API REST basées sur Symfony / API Platform. Moderniser les interfaces utilisateurs via React + TypeScript. Assurer la qualité, la performance et la sécurité des applications. Participer à la mise en place et à l’amélioration des pipelines GitHub Actions. Conteneuriser les services via Docker et maintenir les environnements Linux. Intégrer des outils d’IA dans les workflows de développement : copilots outils d’évaluation standards émergents comme le Model Context Protocol Contribuer à la documentation technique et aux bonnes pratiques. Collaborer avec les équipes produit, QA et architecture dans un cadre Agile.

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la Responsible AI Lead pilote la gouvernance de l’intelligence artificielle et garantit la conformité, la sécurité, l’éthique et la maîtrise des risques des systèmes IA. Encadrement Management d’une équipe spécialisée pouvant inclure : Analyste Responsible AI & Traçabilité Responsable Contrôles & Tests IA (QA IA) AI Policy Manager Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Fonctions conformité (DPO, RSSI, juridique) Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, agents, etc.) Cabinets spécialisés (audit, conformité, IA) Mission Le/la Responsible AI Lead est garant(e) de la gouvernance globale des systèmes d’intelligence artificielle. Il/elle s’assure que les cas d’usage respectent les exigences réglementaires et internes (notamment en matière de conformité, d’éthique, de sécurité et de gestion des risques), tout au long de leur cycle de vie, du cadrage au run. Responsabilités principales 1. Gouvernance et conformité IA Définir et déployer la politique d’usage de l’IA Structurer le cadre de gouvernance (standards, processus, rôles) Classifier les cas d’usage selon leur niveau de risque Définir les exigences de documentation, traçabilité et versioning 2. Gestion des risques IA Conduire les analyses de risques par cas d’usage Classifier les systèmes selon leur criticité (faible, limité, élevé) Définir les contrôles adaptés (tests, supervision, documentation) Coordonner les validations avec les fonctions conformité (juridique, DPO, sécurité) 3. Contrôles et tests IA Définir les stratégies de tests non fonctionnels : robustesse biais sécurité hallucinations dérive des modèles Fixer les critères de validation (go / no-go) Superviser les campagnes de tests IA 4. Documentation et audit Piloter la documentation réglementaire des systèmes IA Maintenir un registre des cas d’usage IA Organiser les audits internes et externes Suivre les plans de remédiation 5. Supervision en production Définir les exigences de monitoring (logs, incidents, dérives) Suivre la performance et la fiabilité des systèmes IA Mettre en place des revues périodiques Piloter la gestion des incidents IA 6. Pilotage des coûts (FinOps IA) Définir les règles de consommation (quotas, garde-fous) Suivre les coûts et l’efficience des solutions IA Recommander des optimisations 7. Diffusion des bonnes pratiques Déployer la charte éthique IA Sensibiliser et former les équipes aux enjeux de l’IA responsable Accompagner les équipes projets dans l’application des standards Promouvoir une culture de l’IA responsable à l’échelle de l’organisation

Description de la mission Le Lead Developer intervient sur la conception et le développement de produits digitaux critiques, tout en diffusant une culture d’excellence technique au sein de l’équipe. Missions principales1. Leadership technique & architecture Concevoir et garantir une architecture modulaire (Spring Modulith) Assurer l’isolation des modules et la cohérence des APIs internes Encadrer les choix techniques et accompagner les développeurs 2. Développement backend & frontend Développer des services backend robustes (Java, Spring, Hibernate) Concevoir des interfaces performantes en VueJS Gérer des modèles de données complexes (PostgreSQL, JSONB) 3. Performance & scalabilité Mettre en place et optimiser des mécanismes de cache distribué (Redis) Gérer les problématiques de sérialisation et d’invalidation Assurer la performance globale des applications 4. Qualité & tests Mettre en œuvre des pratiques TDD/BDD Développer des tests unitaires et d’intégration (TestContainers, Wiremock) Garantir la conformité des APIs (OpenAPI) 5. Innovation & IA Intégrer des solutions d’IA générative (Spring AI, Vertex AI) Concevoir des mécanismes de génération de règles métier et d’analyse Participer à l’ingénierie de prompts et à l’intégration applicative Compétences techniques Java (Spring / Spring Modulith) – Expert – Impératif VueJS – Confirmé – Impératif Google Cloud Platform (GCP) – Confirmé – Souhaitable IA Générative (Spring AI, Vertex AI) – Confirmé – Souhaitable Connaissances linguistiques Anglais professionnel – Impératif

🧠 Intitulé du poste Machine Learning Engineer – MLOps / IA / GCP 🎯 Mission principale Assurer l’ industrialisation, le déploiement et l’exploitation en production de solutions de Machine Learning , dans un environnement cloud (Google Cloud Platform), en intégrant des pratiques avancées de MLOps, CI/CD et data engineering . 🚀 Responsabilités clés Déployer et maintenir des applications ML en production Concevoir et orchestrer des pipelines de données Automatiser les déploiements ML Développer des solutions de monitoring et observabilité des modèles Participer à l’ intégration des modèles ML dans les produits digitaux Collaborer avec les data scientist pour transformer les cas d’usage en solutions industrialisées, scalables et robustes Contribuer à la stratégie ML et à la roadmap technique Promouvoir les bonnes pratiques MLOps et software engineering Participer au coaching et mentoring des équipes 🛠️ Compétences techniques requises (impératives) ☁️ GCP 🐍 Python +++ 🤖 Machine Learning / IA ⚙️ MLOps/LLM

gestion de projets MOE Data NIORT ETL/EL, SQL. DATA, IA, RPA, Data Science. Compétences : : - Appétence pour les sujets techniques : DATA, IA, RPA, Data Science. - Maîtrise des outils de type ETL/ELT pour la préparation et l'industrialisation des flux (souhaitée). - Expertise en langage SQL (par exemple, Dataiku). - Capacité à challenger une équipe, ses solutions, aider à chiffrer les coûts de réalisation et mener à bien les phases de qualification avec les clients. - Connaissances en intégration et optimisation des données pour Tableau (ou équivalent). - Expertise en modélisation de données (MCD, dimensionnel) et capacité à les mettre en œuvre. - Expérience solide en conception et implémentation de processus ETL/ELT. - Expérience en BI/BO ou SAS serait un plus dans le cadre des migrations à réaliser. - Connaissances en assurance vie seraient appréciées. Conditions de travail : - Présence sur site à Niort à raison de 3 jours minimum par semaine, dès l'autonomie acquise. construire, maintenir et optimiser les plateformes et pipelines de données, garantissant ainsi la fiabilité et l'accessibilité des données pour l'ensemble de l'entreprise. Responsabilités : - Pilotage d'activité. - Management opérationnel d'une équipe composée de 2 pôles. - Accompagnement de l'équipe dans les conceptions. - Aide aux PO dans la relation avec les métiers. - Garantie des livrables avec les clients (entrants/sortants). - Animation d'ateliers métiers. - Participation à des task forces en cas d'incidents.

Mission Garantir l’excellence technologique du pôle IA en définissant les standards d’architecture et de développement, en sécurisant la mise en production de solutions d’intelligence artificielle complexes et en accompagnant la montée en compétence des équipes techniques. Le Tech Lead ML joue un rôle clé dans la conception, la robustesse et la scalabilité des produits IA tout en contribuant aux décisions stratégiques liées à la roadmap technologique. Responsabilités principalesArchitecture & Engineering IA Définir et maintenir les standards d’architecture ML/IA dans des environnements multi-cloud . Concevoir et valider les pipelines ML / IA end-to-end (data → training → évaluation → déploiement → monitoring). Mettre en place les bonnes pratiques de MLOps et industrialisation des modèles . Choix technologiques Superviser les choix d’outils et frameworks : frameworks ML solutions cloud (Google Cloud, Microsoft Azure) outils MLOps Garantir la cohérence technologique de l’écosystème IA. Qualité technique & gouvernance Auditer et challenger la qualité technique des produits IA : performance robustesse sécurité coûts (FinOps) maintenabilité Mettre en place des standards de gouvernance des modèles et des données . Leadership technique Jouer un rôle d’ expert et de mentor auprès des équipes Data Science et Data Engineering. Accompagner la montée en compétence technique des équipes. Définir et diffuser les bonnes pratiques de développement . Contribution stratégique Participer aux phases de cadrage et de conception des produits IA . Contribuer à la définition de la roadmap produit IA . Collaborer étroitement avec : le Product Owner IA les Data Scientists les Data Engineers les équipes software. Innovation & veille Assurer une veille technologique active sur les innovations IA : IA générative MLOps architectures data outils et frameworks émergents.

Intégré ausein de la direction IT Data, vous viendrez apporter votre expertise technique sur des sujets récents autour de l'IA pour la data. En tant que Data Engineer, et en coordination avec le reste de l'équipe, vous serez amené à : - Effectuer des alimentations de données, - Travailler en binôme avec un Data Analyst sur un sujet IA/Data. - Travailler autour d'agent IA pour du requêtage SQL en langage naturelle - Mise à dispo d'outillage d'aide aux développement, monitoring… , - Faire une veille technologique autour des architectures data

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de solutions innovantes autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable de concevoir, industrialiser et mettre en production des solutions IA performantes. Le rôle consiste également à instaurer des standards solides d’ingénierie logicielle afin de garantir la qualité, la fiabilité et la scalabilité des solutions développées. Vos missions Concevoir et développer des fonctionnalités basées sur l’intelligence artificielle. Construire et maintenir des pipelines de traitement de données. Industrialiser et monitorer les applications et services IA (latence, coûts, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place des pratiques MLOps / LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring et observabilité des modèles. Garantir la qualité des données, la sécurité et la conformité réglementaire (notamment GDPR). Structurer les projets IA selon des standards d’ingénierie logicielle robustes (tests, CI/CD, documentation, bonnes pratiques). Participer aux revues d’architecture et diffuser les bonnes pratiques techniques au sein des équipes. Compétences techniques requises Machine Learning / Deep Learning (niveau expert). IA générative : LLM, RAG, prompt engineering, agents et orchestration. Analyse de données avancée. Traitement de données non structurées (PDF, images). Langages : Python avancé, SQL. Conception et intégration d’ APIs . Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps / LLMOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, suivi des modèles, monitoring et observabilité. Bonnes pratiques de développement : structuration des projets, stratégie de tests, documentation technique. Environnement technique Python, SQL GCP Docker, Kubernetes CI/CD, MLOps / LLMOps

Localisation : Bassin de Rennes (35) ou Orléans (45) – Hybride Contrat : Management de Transition ou CDI Rattachement : Directeur des Systèmes d’Information (DSI) Posture : Contributeur Individuel Expert / Tech Lead "Hands-on" 1. CONTEXTE ET ENJEUX BUSINESS Le Groupe, acteur industriel de référence, souhaite accélérer sa mutation technologique. Sans encadrement hiérarchique, vous intervenez au cœur de l'équipe de développement pour porter deux enjeux critiques : ● Modernisation de l'Usine Logicielle : Passer d'un mode de développement artisanal à une production industrielle (Agile, DevOps, Qualité). ● Infusion de l'IA : Transformer les méthodes de travail et les services métiers par l'intégration concrète de l'Intelligence Artificielle. 2. MISSIONS PRINCIPALES (100% OPÉRATIONNEL) A. Ingénierie Logicielle & Mentorat Technique ● Développement Critique : Produire du code de haute qualité (Clean Code) sur les briques applicatives majeures (Web, API, intégration ERP). ● Revue de Code & Standards : Établir et faire respecter les normes de développement. Assurer le mentorat technique par l'exemple et la collaboration directe avec les autres développeurs. ● Industrialisation : Configurer et maintenir les pipelines CI/CD. Automatiser les tests et le déploiement pour sécuriser les mises en production. B. Architecture & Urbanisation du SI ● Interopérabilité ERP : Concevoir et développer les flux d'échanges entre l'écosystème ERP et les plateformes Web/Data (stratégie API First). ● Scalabilité : Garantir la robustesse et l'évolutivité des architectures logicielles face à la croissance des volumes de données. C. Lead Transformation AI (Mise en œuvre concrète) ● IA Générative "Productivité" : Paramétrer et optimiser l'usage des assistants de code (type Copilot) au sein de l'équipe pour augmenter la vélocité collective. ● Développement de MVP IA : Identifier, prototyper et déployer des fonctionnalités d'IA (LLM, RAG, automatisation de processus) intégrées aux outils métiers. ● Veille & Souveraineté : Sélectionner les modèles et outils IA les plus adaptés aux contraintes industrielles et sécuritaires du Groupe.

FULL REMOTE Principal Engineer – HPC Operations Description du poste Nous recherchons un(e) Principal Engineer – HPC Operations expérimenté(e) pour piloter l’exploitation quotidienne d’infrastructures de calcul haute performance (HPC) dédiées à des workloads à grande échelle en IA et Machine Learning . Ce rôle clé consiste à garantir la stabilité, la performance, la sécurité et l’évolutivité des clusters HPC, en s’appuyant sur des technologies telles que Slurm, Kubernetes et des plateformes MLOps modernes . Vous interviendrez dans des environnements complexes et distribués à l’échelle internationale, tout en jouant un rôle de référent technique et de mentor pour les équipes opérationnelles. Responsabilités principales Assurer la gestion opérationnelle quotidienne des infrastructures HPC (compute, stockage, réseau, ordonnanceurs comme Slurm et Kubernetes). Optimiser la performance, la disponibilité et l’utilisation des ressources (CPU, GPU, stockage). Être le point de contact technique principal pour les déploiements HPC dans le périmètre. Agir comme point d’escalade technique (L3) pour les équipes support, en assurant une résolution rapide et efficace des incidents. Superviser l’état des systèmes via des outils de monitoring et d’observabilité (Prometheus, Grafana, DCGM). Gérer les environnements utilisateurs pour les workloads IA/ML via des containers et orchestrateurs (Docker, Kubernetes) et des outils MLOps (MLflow, Kubeflow). Définir et appliquer les politiques de planification des jobs (priorités, quotas, partitions) afin de garantir l’équité et l’efficacité des ressources. Piloter les analyses de causes racines (RCA) , contribuer aux post-mortems et mener des actions d’amélioration continue. Encadrer et accompagner les ingénieurs moins expérimentés , favoriser le partage de connaissances et la montée en compétences. Participer à l’ astreinte si nécessaire. Veiller au respect des politiques de sécurité, des processus opérationnels et des exigences d’audit , et maintenir la documentation associée. Profil recherché Formation & expérience Bac+5 en informatique, ingénierie ou domaine technique équivalent. Minimum 8 ans d’expérience en HPC, ingénierie systèmes ou DevOps, dont au moins 2 ans dans un rôle senior ou de leadership technique . Compétences techniques Expertise avancée en environnements HPC complexes (matériel, logiciels, stockage). Expérience confirmée avec Slurm et/ou Kubernetes appliqués à des workloads IA/ML. Solide maîtrise de la gestion des GPU , des ordonnanceurs de charges et de l’optimisation des performances. Bonne connaissance des outils de monitoring (Prometheus, Grafana, DCGM). Excellentes compétences en automatisation et scripting : Python, Bash, Ansible, Terraform. Très bonne maîtrise de Linux (RHEL, CentOS, Ubuntu). Connaissances approfondies en réseaux haute performance (RDMA, InfiniBand, RoCE). Expérience avec des solutions de stockage telles que NFS, Lustre, Ceph.

🚀 AI Development Expert / Senior GenAI Engineer (H/F) Mission freelance - longue durée (9-12 mois) 📍 Paris (3 jours/semaine sur site) | Démarrage ASAP 🎯 Contexte Dans le cadre de l'accélération de projets IA à fort impact, nous recherchons un expert technique IA senior pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle , notamment en IA générative , au sein d'un environnement exigeant et réglementé. 🧠 Votre rôle Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des cas d'usage IA, en lien étroit avec les équipes IT et métiers : Conception et delivery de solutions IA à valeur business Développement de solutions GenAI (LLM, RAG, agents, copilots, chatbots) Passage à l'échelle et mise en production des cas d'usage Définition d'architectures robustes, sécurisées et réutilisables Mise en place de bonnes pratiques CI/CD, MLOps, monitoring Contribution aux standards, à la gouvernance IA et à la capitalisation Documentation et partage de connaissances avec les équipes internes 🧰 Profil recherché Expérience confirmée (senior) en développement IA / GenAI Solide maîtrise des architectures IA modernes (APIs, microservices, cloud) Expérience concrète en industrialisation (pas uniquement POC) Bonne compréhension des enjeux sécurité, données, conformité Capacité à dialoguer avec des interlocuteurs métiers Autonomie, esprit structurant, orientation résultats ✅ Ce que l'on cherche avant tout Un expert IA hands‑on , orienté production, capable de transformer des besoins métiers en solutions IA concrètes, fiables et déployées à l'échelle.

Nous recherchons un(e) développeur(se) full-stack pour créer des applications intégrant de l’intelligence artificielle (GenAI), dans le cadre de l’initiative creAItech. Tu seras chargé(e) de : Concevoir et développer des services back-end Intégrer et orchestrer des modèles d’IA générative (LLM, image, multimodal) Créer des interfaces front-end intuitives , avec un fort focus sur l’expérience utilisateur (UX) et le design Capacité à travailler avec des équipes produit/design Curieux(se), collaboratif(ve), et motivé(e) pour tester de nouveaux outils IA

Votre Mission : En tant que PO Data, vous piloterez des projets de transformation sur des produits Data et IA dans des contextes Marketing, CRM, KYC. Vous jouerez un rôle clé dans le cadrage, la structuration et le pilotage de travaux stratégiques, en coordination avec de multiples acteurs internes et externes. Concrètement vous allez : Intégrer un dispositif existant et piloter les nouveaux projets DATA/IA sur l’ensemble des phases : cadrage, Expression des Objectifs, MVP et démarrage des développements. Recueillir, challenger, analyser et prioriser les besoins data des métiers Concevoir les expressions de besoins afférentes Définir la vision data de son périmètre et en construire la roadmap Prioriser les évolutions data en fonction de la valeur pour les métiers et/ou les clients Collaborer avec l’équipe de PO data de tous les périmètres des paiements pour s’assurer de la cohérence de la démarche mise en place Participer aux rituels agiles Garantir la cohérence des données entre les différents métiers, et plus globalement la qualité et la pertinence des livrables data mis à disposition des métiers et/ou des clients Suivre les indicateurs de performance sur son périmètre et mesurer la valeur des solutions mises à disposition Accompagner les utilisateurs dans l’appropriation et l’utilisation des solutions mises à disposition Accompagner les utilisateurs dans l’interprétation et la valorisation des données mises à disposition Garantir la cohérence des jalons et la tenue des échéances de la feuille de route Data et IA. Assurer un rôle de référent(e) sur les bonnes pratiques Data/IA : modèles IA, entraînement et FinOps. Votre futur environnement technique & fonctionnel : · IA / Data : Data engineering, IA Générative, Machine Learning,

Axone by Synapse, cabinet de conseil IT innovant, recherche pour l’un de ses clients pour une mission de longue durée Data Scientist – Prévision & Optimisation H/F . Le consultant interviendra en tant que contributeur individuel senior pour concevoir et développer des modèles avancés de prévision et d’optimisation. Le rôle couvre des problématiques complexes liées à la prévision de la demande, à l’optimisation des ressources et à la simulation opérationnelle. Le consultant travaillera en étroite collaboration avec des data engineers et équipes IA afin de transformer des problématiques métiers en solutions analytiques robustes, scalables et orientées décision. Le consultant interviendra principalement sur l’amélioration de modèles existants de machine learning et sur la couche d’optimisation associée, avec un fort enjeu autour de l’allocation optimale des ressources opérationnelles (planning, workforce, capacité). Le rôle requiert un profil très opérationnel (hands-on), capable de manipuler du code Python avancé, d’intervenir sur des modèles ML existants et surtout de développer et améliorer des modèles d’optimisation (notamment via Gurobi). Le consultant travaillera en étroite collaboration avec les équipes internes et le partenaire externe, avec un objectif clair d’appropriation et d’internalisation des compétences à horizon 12 mois. Objectif et livrable: Développement de modèles de prévision avancés (séries temporelles, probabilistes, hiérarchiques) Conception et implémentation de modèles d’optimisation (MIP, LP, heuristiques) Développement de frameworks de simulation pour la prise de décision opérationnelle Résolution de problématiques métiers complexes et ambiguës via des approches data science Construction de modèles de machine learning prêts pour la production Collaboration avec les équipes engineering pour le déploiement et le monitoring Garantie de la robustesse, explicabilité et performance des modèles Traduction des besoins métiers en solutions analytiques concrètes Collaboration avec équipes opérationnelles et produit pour délivrer des résultats mesurables Communication des insights aux parties prenantes techniques et non techniques Compétences attendues: Expertise en séries temporelles (forecasting avancé, probabiliste, hiérarchique) Maîtrise des techniques d’optimisation (MIP, LP, heuristiques) Solides compétences en Python (NumPy, Pandas, PyTorch, OR-Tools, SimPy, Gurobi) Expérience en modélisation statistique et analyse exploratoire de données (EDA) Déploiement de modèles en production (MLOps, monitoring) Maîtrise SQL et manipulation de données volumineuses Expérience: 6+ ans en Data Science / IA appliquée Télétravail (modalité, fréquence, contraintes): Hybride, 2 à 3 jours/semaine à distance selon localisation et contraintes projet