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Dans le cadre d’un grand groupe du secteur de l’assurance et de la protection sociale , la Direction Technique Informatique recherche un architecte technique Data pour intervenir sur les socles DATA de la plateforme décisionnelle et Big Data. L’équipe en charge des socles Data assure la conception, l’évolution et l’exploitation des plateformes de données industrielles permettant le pilotage, le reporting décisionnel, la data science et l’exploration de données à grande échelle. La prestation consiste à intervenir sur la conception, l’évolution et le maintien en conditions opérationnelles des plateformes Data Big Data (Hadoop) ainsi que sur les projets de transformation vers des plateformes Data modernes.

🚀 Opportunité – Développeur IA / IA Générative Confirmé (H/F) Dans le cadre d'un projet innovant autour de l'intelligence artificielle et de l'exploitation de données documentaires, nous recherchons un Développeur IA confirmé pour accompagner la mise en œuvre de solutions basées sur l'IA générative et le NLP. 🎯 Vos missions : • Développer des modèles NLP et d'IA générative • Concevoir et maintenir des pipelines de traitement de données • Valoriser et exploiter des données documentaires • Participer à l'intégration et au déploiement des solutions dans le SI • Collaborer avec les équipes Data Science et métiers 🛠 Environnement technique : • Python • Django • PostgreSQL • Azure DevOps • LLM / IA Générative

Dans le cadre du développement de nos solutions Data & IA, nous recherchons un(e) MLOps Engineer expérimenté(e) pour accompagner l'industrialisation et le déploiement de modèles de Machine Learning à grande échelle. Vous interviendrez au sein d'une équipe pluridisciplinaire composée de Data Engineers, Data Scientists, DevOps Engineers et Product Owners. Vos principales missions : ➭ Concevoir, développer et maintenir les pipelines MLOps de bout en bout. ➭ Automatiser le déploiement, les tests et le monitoring des modèles de Machine Learning. ➭ Mettre en place et optimiser les workflows CI/CD dédiés aux projets IA. ➭ Assurer la gestion du cycle de vie des modèles (versioning, déploiement, surveillance et retraining). ➭ Collaborer étroitement avec les équipes Data Science pour faciliter la mise en production des modèles. ➭ Garantir la fiabilité, la performance et la sécurité des plateformes de Machine Learning. ➭ Participer à l'amélioration continue de l'architecture cloud et des bonnes pratiques MLOps. ➭ Mettre en œuvre les solutions de monitoring des performances des modèles et de détection de dérive des données.

Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles Machine Learning et nécessite une expertise externe afin de sécuriser leur mise en production, leur exploitation et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre les équipes Data Science et Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation industrialisation, MLOps et DataOps, dans des environnements DEV / TEST / PROD. Objectifs et livrables : -Industrialisation des projets Machine Learning développés sous Dataiku DSS -Mise en place et maintien d’une chaîne MLOps robuste et sécurisée -Déploiement et supervision des modèles ML en production -Connexion et gestion des flux de données vers Dataiku DSS -Garantir la performance, la gouvernance et la fiabilité des pipelines data -Accompagnement du passage des POC vers la production -Contribution aux bonnes pratiques MLOps & DataOps Livrables attendus : -Pipelines MLOps industrialisés et documentés -Modèles ML supervisés en production -Connecteurs Dataiku opérationnels -Documentation d’exploitation et recommandations d’amélioration continue Profil recherché : Nous recherchons un expert Dataiku DSS disposant d’une expérience significative en industrialisation de projets Machine Learning et en mise en place de chaînes MLOps. Le candidat doit être capable d’intervenir aussi bien sur les problématiques build que run, avec une forte sensibilité aux enjeux d’exploitation, de sécurité et de gouvernance des données. Une excellente maîtrise de Python, SQL et des outils CI/CD est attendue, ainsi qu’une bonne compréhension des architectures Data et des environnements Cloud (AWS, GCP ou Azure). Le profil doit être autonome, structuré et capable de collaborer avec des équipes Data Science, Data Engineering et Infrastructure.

Notre client, acteur majeur du retail, recherche son futur Data Scientist (H/F) à Paris, pour développer les modèles d'IA exploitant ses données consolidées dans Microsoft Fabric au service de la performance de son réseau d'agence Vos missions : * Intégré à l'équipe data, vous développez des modèles au service de la performance commerciale et logistique, en lien étroit avec le Data Engineer. * Construire des modèles prédictifs : prévision des ventes, optimisation des stocks, recommandation produits * Exploiter les notebooks Fabric (Python, Spark) pour l'entraînement et le test * Passer des POC à l'industrialisation des modèles dans l'écosystème Microsoft * Collaborer avec le Data Engineer pour la mise en production * Tester, suivre et améliorer la performance des modèles (précision, ROI) * Documenter et fiabiliser les modèles déployés Les compétences techniques : * Python (pandas, scikit-learn, PySpark) * Microsoft Fabric (Data Science) * Machine learning * Forecasting * Azure ML * SQL

Résumé Le rôle principal est de garantir l'intégration correcte des données externes, tout en produisant des indicateurs clés de performance (KPI) pour les instruments liés à l'univers ESG, et en développant des contrôles et des tableaux de bord pour le suivi des données. Responsabilités S’assurer de l’ingestion des données externes (mise à jour, changement méthodologique, changement dans la structure des données) Production des KPI et scores sur l’ensemble des instruments dans l’univers ESG Développer des contrôles sur les lignes de production existantes Créer des dashboards permettant de suivre les performances Traduction de modèles de Matlab vers Python Documenter tous les modèles et toutes les procédures Exigences clés Maîtrise des langages de programmation (Matlab, Python, SQL) Expérience avec des outils de gestion des données (Pack Office, Snowflake) Compétences en analyse de données et data science Connaissances dans le domaine ESG (Environmental, Social, Governance) Atouts Rigueur Capacité à mettre en forme les données pour une meilleure compréhension

Profil recherché : Maîtrise avancée de Kubernetes (architecture, administration de clusters) Connaissance de la gestion des secrets (Vault) Solides compétences réseau :reverse proxy (Traefik) authentification (Keycloak, JWT, OIDC) Très bonne compréhension de GitLab et des pipelines CI/CD Connaissance de l’approche GitOps (ArgoCD) Compétences en observabilité dans un environnement Kubernetes : Prometheus, AlertManager, Grafana Connaissances appréciées en bases de données relationnelles (PostgreSQL) Maîtrise des environnements GNU/Linux Capacité à intervenir sur : l’évolution de frameworks data science (Python) la maintenance/optimisation des pipelines CI/CD l’amélioration du logging, monitoring et traçabilité la mise en production d’outils et solutions IA Force de proposition, curiosité technologique et participation active aux POCs Rigueur, autonomie, sens du partage et qualité documentaire Anglais obligatoire Missions : Dans le cadre de cette mission, vous interviendrez au sein d’une direction Data qui accompagne les métiers et les entités internationales dans leurs projets de data science, depuis la définition des use cases jusqu’à la mise en production des modèles. L’environnement est dynamique, international, avec un esprit « start-up » intégré à un grand groupe, regroupant des data scientists (computer vision, NLP, scoring), des ML engineers et une équipe dédiée aux projets IA. Vous contribuerez à la conception, l’évolution et la haute disponibilité d’une plateforme de data science complète, comprenant : un environnement d’exploration et de développement Python développé en interne, un framework d’industrialisation des modèles, une plateforme d’exécution des modèles, un outil de community management dédié. Votre rôle consistera à assurer l’administration, l’exploitation et l’automatisation des clusters, à optimiser les images Docker et à gérer l’exécution de plusieurs centaines de containers en production. Vous porterez également la vision technique de la plateforme, piloterez les choix d’architecture, assurerez une veille technologique continue et rédigerez la documentation technique. Vous participerez à la maintenance et à l’évolution des frameworks data science, des pipelines CI/CD, de l’observabilité des plateformes, ainsi qu’à la mise en production des solutions IA. Vous serez force de proposition et interviendrez sur des POCs. Stack technique : Infrastructure / DevOps : GitLab CI/CD, GitOps (ArgoCD), cloud privé Containers : Docker, Kubernetes Langages : Python, Golang, Bash Observabilité : Prometheus, Thanos, AlertManager, Grafana Sécurité : Vault Outils DevOps : Buildkit, Artifactory, Helm, Kustomize, CUE/Timoni Services : Certmanager, Redis, Jaeger, ELK, MinIO, PostgreSQL, ClickHouse, External-DNS Systèmes : GNU/Linux Prérequis : • 7 ans d’expériences • Anglais courant (contexte international) • Kubernetes, Docker, CI/CD • ML/OPS développement IA sur Python • Certifications un + • Scripting bash from scratch

RÉSUMÉ EXPRESS Consultant expert IA transverse (8-15 ans) pour mener un benchmark des outils IA (Dataiku, n8n, Claude Code et au-delà), adapter ses recommandations à chaque persona (Data Scientist, Développeur, Analyst, PO), implémenter un use case avec l'équipe Data Science et livrer un guide de choix opérationnel utilisable de façon autonome. Disponibilité immédiate obligatoire / Anglais B2. MISSIONS PRINCIPALES & LIVRABLES Benchmark des Solutions IA Mener une analyse comparative structurée des outils IA selon les cas d'usage, les personas et les étapes projet : Dataiku, n8n, Claude Code et plus largement GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT/OpenAI, NotebookLM, Make, Zapier selon les publics Définir les critères d'évaluation, le scoring et les matrices de décision Restituer le benchmark de façon compréhensible par des POs comme par des data scientists Implémentation d'un Use Case Concret Mettre en œuvre techniquement un use case IA avec l'équipe Data Science (Python probable, API LLM, workflow Dataiku ou n8n selon le choix retenu) Valider en pratique les recommandations du benchmark sur un cas réel Identifier les points de friction dans le workflow quotidien des data scientists et proposer les bons outils selon leur maturité Guide de Choix par Persona & Étape Projet Produire une matrice de décision opérationnelle couvrant les quatre personas : Data Scientist, Développeur, Data Analyst, Chef de Projet / PO Structurer le guide pour qu'il soit utilisable de façon autonome par les équipes après la fin de la mission Adapter le niveau de détail et le langage à chaque public cible

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, dans le secteur bancaire. L’enjeu : structurer et industrialiser l’écosystème Data & ML sur Google Cloud Platform. Vous intervenez à la fois sur l’architecture, le build, le run et la structuration des bonnes pratiques. Industrialiser les pipelines data sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Garantir performance, capacité et fiabilité Développer des pipelines en Python Exploiter et optimiser BigQuery Mettre en place des pratiques CI/CD adaptées aux projets data Structurer l’industrialisation des modèles de Data Science Gestion des IAM, droits d’accès et conformité Sécurisation des environnements Encadrement des accès aux données de production anonymisées Suivi des incidents Amélioration continue des livrables Gestion des évolutions techniques avec les éditeurs

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Data Engineer pour intervenir chez un de nos clients, dans le secteur bancaire. L’enjeu : structurer et industrialiser l’écosystème Data & ML sur Google Cloud Platform. Vous intervenez à la fois sur l’architecture, le build, le run et la structuration des bonnes pratiques. Industrialiser les pipelines data sur l’écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Garantir performance, capacité et fiabilité Développer des pipelines en Python Exploiter et optimiser BigQuery Mettre en place des pratiques CI/CD adaptées aux projets data Structurer l’industrialisation des modèles de Data Science Gestion des IAM, droits d’accès et conformité Sécurisation des environnements Encadrement des accès aux données de production anonymisées Suivi des incidents Amélioration continue des livrables Gestion des évolutions techniques avec les éditeurs

Nous recherchons un AI Engineer pour accompagner un projet stratégique autour de l’intelligence artificielle générative, des graph databases et de la valorisation de données dans un environnement cloud GCP. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l’industrialisation de solutions IA intégrant Neo4j, des modèles LLM, des mécanismes de RAG et des services cloud Google Cloud Platform. La mission nécessitera une très bonne maîtrise des bases de données orientées graphe, notamment Neo4j, ainsi qu’une capacité à concevoir des knowledge graphs exploitables dans des cas d’usage IA avancés. Le consultant participera à la modélisation des graphes, à l’optimisation des requêtes Cypher, à l’administration et à l’optimisation de Neo4j, ainsi qu’à l’exploitation de la Graph Data Science Library. Il contribuera également à des travaux autour du NLP, des LLM, du prompt engineering et de l’intégration de frameworks tels que LangChain ou LlamaIndex. La mission s’inscrit dans un environnement technologique moderne, combinant intelligence artificielle, data engineering, APIs, cloud et industrialisation logicielle.

Mission au Luxembourg. Il est impératif et obligatoire de résider proche frontière LUXEMBOURG Nous recherchons un(e) consultant(e) expérimenté(e) pour administrer et faire évoluer une plateforme Dataiku DSS au sein d’une équipe Data Science & AI. Vous contribuerez également à des projets techniques transverses (OpenShift, DevOps, MLOps, LLMOps). Missions : Administration, maintenance et optimisation de la plateforme Dataiku DSS Automatisation des opérations via Python (monitoring, upgrades, gestion utilisateurs) Support aux utilisateurs (data scientists, analystes, métiers) Collaboration avec les équipes infrastructure (OpenShift / Kubernetes) Développement de composants réutilisables (plugins, recettes, indicateurs) Rédaction et mise à jour de la documentation technique Participation à des projets DevOps, MLOps, LLMOps Profil recherché : Bac+3 à Bac+5 en informatique, data engineering ou équivalent Expérience >6 ans en administration de Dataiku DSS en environnement de production Maîtrise de Python, scripting, CI/CD Connaissances en OpenShift, Kubernetes, Big Data (Hadoop, Spark, Kafka) Autonomie, rigueur, esprit analytique Expérience dans le secteur bancaire appréciée

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

Nous recherchons un(e) Data Scientist / Data Analyst confirmé(e) afin de rejoindre une équipe innovante de 18 personnes dédiée à la performance et à la supervision des chaînes communicantes. Vos missions Vous contribuerez à l'analyse, la supervision et l'amélioration des performances des chaînes communicantes à travers des projets à forte composante Data : Développer des modèles de prédiction du taux de facturation mensuel à l'aide d'algorithmes de Machine Learning (régression linéaire, arbres de décision, forêts aléatoires, etc.). Analyser le comportement des chaînes communicantes suite à des opérations de délestage. Réaliser des études de segmentation (clustering) afin d'identifier les caractéristiques des équipements performants et défaillants. Étudier l'état de santé et les performances des boîtiers IP. Analyser l'impact des facteurs environnementaux (température, saisonnalité, zones touristiques, etc.) sur les infrastructures WAN. Concevoir et développer des outils de supervision et d'aide à la décision. Développer des tableaux de bord et applications de visualisation de données. Participer à la rédaction de la documentation technique et fonctionnelle. Collaborer avec les équipes métiers afin de transformer les données en leviers d'amélioration continue. Environnement technique Langages & Data Science Python R SQL Outils Jira Confluence

Contexte Au sein de la tribu Data & IA, la squad est responsable d'assurer la cohérence transverse des évolutions Data pour l'ensemble des pays d'un grand groupe international (présence mondiale sur 5 continents : présence directe dans environ 30 pays). La squad pilote des projets stratégiques qui façonnent l'avenir de l'entreprise. La mission consiste à exploiter la donnée pour créer des solutions intelligentes et efficaces au service de différentes fonctions de l'entreprise. La squad IA se consacre au développement et à l'amélioration continue d'une plateforme de Data Science et d'IA générative. Cette plateforme vise à révolutionner l'interaction avec les systèmes et les clients en proposant des services automatisés et personnalisés. En tant que développeur senior Fullstack/IA Python, le candidat intégrera une squad agile en cours de constitution, chargée de concevoir, designer et implémenter des solutions techniques basées sur l'IA générative. En interaction avec les membres de la squad et des task forces externes, le candidat devra être capable de proposer des solutions innovantes, résilientes et industrialisées pour l'adoption de futurs cas d'usage. Missions Concevoir, designer et implémenter des solutions techniques basées sur l'IA générative Collaborer avec les membres de la squad et des task forces externes Proposer des solutions innovantes, résilientes et industrialisées Assurer la cohérence transverse des évolutions Data Participer au développement et à l'amélioration continue de la plateforme de Data Science et d'IA générative

Nous recherchons un(e) AI Product / Business Analyst pour accompagner l’intégration de l’intelligence artificielle au sein des outils et processus de la recherche actions ( Cash Equity Advisory ). 🎯 Objectif : concevoir et déployer des use cases IA & GenAI à forte valeur ajoutée pour les analystes et équipes Sales. 🚀 Missions Recueil et formalisation des besoins métiers autour des usages IA Identification et proposition de solutions IA (internes ou plateformes du marché) Réalisation de PoC et tests de validation des use cases Mise en place de workflows “agentiques” & orchestration d’agents IA Coordination des équipes métiers, IT, Data & Data Science Pilotage du planning, reporting d’avancement et animation des comités projets Support aux équipes MOA sur les initiatives IA déjà en cours 🌍 Environnement international & innovation IA