Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & IA, nous recherchons un Data Scientist / Data Engineer expérimenté, spécialisé en Intelligence Artificielle Générative, afin d'assurer la continuité et l'évolution de projets stratégiques. Le consultant intégrera une équipe travaillant sur un projet d'IA agentique à fort impact métier. L'un des principaux objectifs est de développer et d'optimiser une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses pertinentes à des e-mails utilisateurs portant sur différents types de demandes : renseignements, réclamations, opérations contractuelles, etc. La mission comporte une forte dimension LLM, NLP, RAG et industrialisation des modèles IA. Missions principales Reprendre les travaux existants et assurer la continuité du projet d'IA agentique. Concevoir, entraîner, évaluer et optimiser des Large Language Models (LLM) dédiés à la génération de texte. Améliorer la pertinence et la qualité des pré-réponses générées. Optimiser les processus de Retrieval-Augmented Generation (RAG) existants. Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en environnement de production. Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD, versioning, monitoring, déploiement et maintien en conditions opérationnelles. Analyser les performances des modèles et identifier les axes d'amélioration. Garantir la robustesse, la scalabilité et la maintenabilité des solutions développées. Réaliser une veille sur les évolutions en IA Générative, LLM, NLP et Machine Learning. Collaborer étroitement avec les équipes Data, développement, architecture, produit et métiers. Participer aux cérémonies et rituels Agile de l'équipe.

Merci de contacter Sumi Delplanque directement via LinkedInLa mission de Data Scientist en Maintenance Prédictive concerne la réponse aux besoins en data science liés à l'ingénierie et à la maintenance, au sein du département Data / OR & AI de la Direction Informatique de la Data Factory Responsabilités :Développer des modèles de maintenance prédictive. Utiliser l'OCR et le RAG pour analyser des données. Must Have :Maîtrise de Python. Autonomie et capacité à prendre des initiatives. Nice to Have : Capacité à travailler en anglais. Autres détails :Durée: Plus d'1 an. Disponibilité: 2 jours par semaine sur site ( Île-de-France ) Taille de l'équipe: 12 personnes Proportions de l'innovation vs continuité: 80% d'innovation.

Almatek recherche pour l'un de ses clients, Un Data Scientist /ML Engineer confirmé a senior sur Grenoble. CONTEXTE Dans le cadre de l'évolution d'une plateforme de Machine Vision dédiée à l'analyse d'images industrielles, nous recherchons un Data Scientist / Machine Learning Engineer confirmé à senior. L'objectif est de moderniser l'architecture existante, d'améliorer les performances d'inférence, d'étendre la solution à de nouvelles typologies d'images et de renforcer l'autonomie des utilisateurs métiers. PRINCIPALES MISSIONS • Repenser et moderniser l'architecture d'inférence autour de PyTorch / TorchServe. • Faire évoluer les modèles de classification et de détection d'objets, notamment avec des architectures YOLO (You Only Look Once). • Étendre la solution à de nouvelles typologies et dimensions d'images. • Optimiser les performances d'inférence et identifier les goulots d'étranglement CPU / GPU / preprocessing. • Faire évoluer les mécanismes d'apprentissage pour en faciliter l'utilisation par les métiers. • Industrialiser les composants Data Science : qualité de code, tests, déploiement et documentation. • Accompagner l'intégration des modèles dans l'architecture applicative existante. PROFIL RECHERCHÉ Profil Data Scientist / ML Engineer / Computer Vision Engineer disposant d'une expérience significative en Machine / Deep Learning et en industrialisation de modèles, capable d'intervenir à la fois sur les modèles et sur leur industrialisation, avec un bon niveau d'autonomie. COMPÉTENCES CLÉS • Python. • PyTorch. • Computer Vision / Deep Learning. • CNN (réseaux de neurones convolutifs), classification d'images et détection d'objets. • YOLO. • Optimisation et déploiement de modèles sur environnements GPU. • Git, tests, refactoring. COMPÉTENCES APPRÉCIÉES • TorchServe ou autre solution de model serving. • PyTorch Lightning, DDP (Distributed Data Parallel). • Docker, CVAT, LitServe. Interne • MLOps. • Expérience en Machine Vision industrielle.

Vous intégrerez l'équipe Transformation, Data & Innovation. L'équipe conçoit des solutions Data et Intelligence Artificielle permettant d'améliorer la connaissance client, l'efficacité opérationnelle et la performance commerciale : analyse automatisée de l'actualité, détection d'insights, recommandations, prédictions et pilotage de la performance. Missions principalesConcevoir et développer des solutions de Machine Learning, NLP et Deep Learning. Développer des applications basées sur l'IA générative et l'IA agentique. Concevoir des architectures RAG et des systèmes multi-agents avec LangGraph. Intégrer et exploiter des modèles LLM, RLM et SLM. Mettre en œuvre des techniques NLP : embeddings, Transformers, BERT, NER et recherche sémantique. Développer des modèles de régression, classification, clustering, détection d'anomalies, recommandation et séries temporelles. Réaliser l'adaptation et l'optimisation des modèles via le transfer learning et le fine-tuning. Construire et interroger des bases vectorielles et des moteurs d'indexation tels qu'Elasticsearch et FAISS. Évaluer, superviser et améliorer les performances des solutions RAG et agentiques. Industrialiser les modèles et assurer leur suivi avec Dataiku et MLflow. Développer des prototypes et interfaces de démonstration avec Gradio ou Streamlit. Participer à la mise en place de solutions d'IA responsables, explicables et maîtrisant les risques de biais. Collaborer avec les équipes métiers afin de traduire leurs besoins en solutions Data et IA concrètes. Assurer une veille technologique et proposer des cas d'usage innovants.

Contexte du poste Nous recherchons un Data Scientist Confirmé pour rejoindre une équipe Data & IA intervenant sur des projets à forte valeur métier. Vous travaillerez sur plusieurs cas d'usage successifs autour de la Data Science, de l'IA et de l'optimisation, avec des problématiques concrètes : prédiction, simulation, optimisation des opérations, maintenance prédictive ou encore amélioration de processus métiers. Missions principales Identifier et qualifier des cas d'usage Data Science à forte valeur métier Collecter, préparer, fiabiliser et analyser les données Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning / IA Développer des notebooks, pipelines et codes prêts à être industrialisés Participer au déploiement des modèles en production et accompagner leur passage du build au run Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour comprendre les problématiques opérationnelles Participer aux différentes cérémonies et instances projet Documenter les modèles, analyses et développements réalisés Présenter et valoriser les résultats auprès des différentes parties prenantes

Data Scientist AWS AgentCore/bedrock Client : pharmaceutique Bordeaux (obligatoire) 5 à 10 ans d'expérience anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois Localisation : Bordeaux (obligatoire) Technologies : AWS Bedrock Agentcore Runtimes ST / LT memories Observability Agentcore identity Agentcore gateway Agentcore policy Cloudwatch Langchain + Lang-graph Github actions FE built with React FE likely hosted on OpenShift AWS API gateways Terraform for CICD pipelines along with Artifactory MCP and A2A agent protocols Nice to have: Knowledge of Neo4J Knowledge of GenBI platforms Weights and balances

Contexte : Dans le cadre de l'accélération de ses initiatives en Intelligence Artificielle Générative, notre client recherche un Data Scientist GenAI / AI Engineer pour concevoir, développer et industrialiser des solutions basées sur les LLM. Le consultant interviendra sur des projets d'IA appliquée visant notamment l'automatisation de processus métiers, l'accès à la connaissance interne et le développement d'assistants intelligents, de la phase de conception jusqu'à la mise en production. Missions principales : · Analyser les besoins métiers et identifier les cas d'usage pertinents autour de l'IA générative. · Concevoir et développer des applications basées sur des LLM tels que GPT, Mistral, Llama ou Claude. · Développer des assistants conversationnels et des systèmes d'aide à la décision. · Concevoir et mettre en œuvre des architectures RAG et des solutions de recherche sémantique. · Développer les pipelines documentaires : ingestion, nettoyage, chunking, embeddings, indexation, retrieval et reranking. · Concevoir des workflows agentiques et orchestrer des outils et agents IA. · Développer des APIs et services backend autour des modèles IA. · Transformer les POC en solutions industrialisées et production-ready. · Mettre en place les pratiques de tests, versioning, CI/CD, monitoring et documentation. · Définir et mettre en œuvre des métriques et frameworks d'évaluation des solutions GenAI. · Optimiser la qualité des réponses, la pertinence du retrieval, la latence et les coûts, tout en limitant les hallucinations. · Participer au déploiement des solutions sur des environnements Cloud. · Présenter et vulgariser les solutions auprès des équipes techniques et métiers. Livrables attendus : · Analyses des besoins et identification des cas d'usage IA. · Spécifications fonctionnelles et techniques. · Prototypes et applications GenAI fonctionnelles. · Architectures RAG et pipelines documentaires documentés. · APIs, services IA et agents opérationnels. · Scripts et notebooks d'expérimentation. · Code source versionné et pipelines CI/CD. · Documentation d'architecture, de déploiement et d'exploitation. · Métriques de qualité et de performance des solutions. · Documentation des modèles, prompts et dispositifs d'évaluation.

Vous disposez de 6 ans d'expérience minimum sur du Data Scientis et maîtrisez particulièrement Python. Vous êtes à l'aise dans des environnements techniques exigeants et avez une bonne compréhension des pratiques DevOps et du déploiement d'applications. Bonne maîtrise de Python Curiosité et connaissances en Intelligence Artificielle & Machine Learning Expérience avec Docker/Kubernetes et bonne connaissance des pratiques CI/CD Capacité à travailler en équipe et à intervenir sur des projets complexes

Data Scientist confirmé(e) pour reprendre et poursuivre un projet d'IA Générative à fort impact : le développement d'une solution capable de générer des pré-réponses aux e-mails des adhérents (demandes, réclamations, actes de gestion). Vos missions : Reprise et continuité d'un projet IA Générative existant Conception, entraînement et optimisation de LLM (Gemini/Vertex AI, Mistral) Optimisation d'un pipeline RAG en production (PGVector) Mise en œuvre de bonnes pratiques MLOps/LLMOps (CI/CD IA, monitoring, industrialisation) Déploiement sur environnement Cloud (Cloud Run) Collaboration étroite avec les équipes techniques, Product Owners et architectes Profil recherché : 5 ans d'expérience minimum en Data Science, dont une expérience significative en IA Générative/NLP Python avancé (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Hugging Face) Langchain/Langgraph, MLOps/LLMOps en production, PGVector Expérience Gemini/Vertex AI et/ou Mistral appréciée Autonomie, capacité à reprendre un existant rapidement, esprit d'analyse Une première expérience secteur assurance/mutuelle est un plus Poste basé en environnement sécurisé, méthodologie Agile, documentation en français.

Dans le cadre d'un projet stratégique autour de la Data Science et de l'Intelligence Artificielle, notre client recherche un Data Scientist confirmé capable d'intervenir de manière autonome sur des problématiques de machine learning appliquées à des enjeux métier. Le consultant intégrera un environnement technique exigeant, en collaboration étroite avec les équipes métiers. Il interviendra notamment sur : ▪ La conception et le développement de pipelines de machine learning / deep learning répondant aux cas d'usage métier (scoring, prédiction, classification, détection d'anomalies) ▪ L'exploration et la préparation des données, le feature engineering ▪ La comparaison de différentes architectures et approches afin d'identifier les modèles les plus adaptés ▪ La conception de métriques d'évaluation adaptées aux cas d'usage, l'analyse des performances et la caractérisation des erreurs ▪ La mise en place de mécanismes de score de confiance et de gestion de l'incertitude ▪ L'industrialisation des modèles en environnement conteneurisé et le suivi des expérimentations (MLOps) ▪ La restitution des travaux auprès d'interlocuteurs techniques et métiers

Dans le cadre du développement de la roadmap Intelligence Artificielle, le consultant interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de cas d'usage IA. Il travaillera en collaboration avec les équipes Data Engineering afin d'intégrer les résultats des modèles dans les outils de Business Intelligence. En tant qu'unique Data Scientist du domaine, il jouera également un rôle clé dans la démocratisation des usages IA, le transfert de compétences et l'accompagnement des équipes métiers et techniques. Missions principalesDévelopper et déployer les cas d'usage de la backlog IA. Concevoir l'architecture technique des solutions IA. Définir et concevoir les modèles d'Intelligence Artificielle. Participer au co-design des solutions back-end et des flux de données. Réaliser les développements et l'industrialisation des modèles. Collaborer avec les Data Engineers pour l'intégration des résultats dans la BI. Mettre en place les outils de monitoring et de supervision des modèles. Produire la documentation technique et fonctionnelle. Former les utilisateurs et les équipes en charge du maintien en conditions opérationnelles. Livrables attendusSolutions IA industrialisées et déployées en production. Documentation technique et fonctionnelle complète. Supports de formation à l'utilisation et au paramétrage des solutions. Outils de monitoring permettant de détecter les dérives et anomalies des modèles IA. Respect des standards d'opérabilité et de supportabilité Michelin. Compétences techniques recherchéesIndispensablesData Science et Machine Learning. Conception et développement de modèles IA. Industrialisation et déploiement de modèles. Architecture de solutions Data / IA. Data Engineering (interaction avec les flux de données). Monitoring et supervision de modèles IA. Documentation technique. Anglais professionnel. AppréciéesIntégration de résultats analytiques dans des solutions BI. Sensibilité aux problématiques métiers et compréhension des enjeux business. Profil recherchéData Scientist Junior autonome. Capacité à recueillir les besoins métiers et les transformer en solutions techniques. Solides bases techniques en Intelligence Artificielle. Rigueur, organisation et autonomie. Excellent relationnel et capacité à transmettre ses connaissances. Dynamique et force de proposition. Points clés pour le sourcing

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Scientist H/F à Lille, France. Contexte : Afin de piloter au mieux son activité et d'accompagner les points de vente dans leur performance, un acteur majeur du secteur de la distribution renforce son équipe Data Métier, directement intégrée au sein du Département Performance (Contrôle de gestion). Les missions attendues par le Data Scientist H/F : Transformer les données en leviers d'actions concrets pour le réseau de magasins. L'intervenant travaillera au carrefour des enjeux financiers, commerciaux et supply chain, en concevant des modèles de Machine Learning et des algorithmes de recommandation directement actionnables par les équipes sur le terrain. En tant que Data Scientist, vous interviendrez sur des projets innovants, touchant à l'optimisation commerciale, au pricing et à la supply chain. Vos principaux défis seront les suivants : Maximisation du potentiel commercial : Détection des produits "pépites" (à fort potentiel) afin d'alerter les points de vente et de les aider à dynamiser leur offre en rayon. Prototypage de moteurs de préconisation de merchandising sur les produits complémentaires pour optimiser les podiums et les mises en avant (Têtes de Gondole - TG). Analyse et optimisation du merchandising : Cartographie et analyse des métrages linéaires des magasins. Croisement de ces données avec les ventes, la disponibilité et le stock pour comprendre et optimiser les performances des familles de produits. Optimisation de la rentabilité (Pricing & Supply) : Création d'algorithmes prédictifs pour alerter sur le potentiel d'un produit à devenir un "stock toxique" (dormant). Détection et alerte sur les remises locales à la main des points de vente qui s'avèrent destructrices de valeur. Benchmark et conformité : Établissement de modèles de clustering de magasins afin de créer des groupes de comparaison pertinents et d'aider les directeurs à se benchmarker.

Contexte : Dans le cadre d'un projet R&D dédié à l'évaluation de la performance des retrofits et à la décarbonation maritime, notre client recherche un profil spécialisé en analyse de performance navire et en data. Le consultant interviendra au sein d'une équipe pluridisciplinaire afin de fiabiliser la méthodologie de calcul des économies de carburant et de CO2, en distinguant notamment les gains liés au fouling de ceux générés par les retrofits. Missions principales : · Définir, documenter et valider la méthodologie de calcul des économies de carburant et de CO2 liées aux retrofits. · Analyser les performances des navires avant et après retrofit à partir des données de vitesse, tirant d'eau, puissance et consommation. · Séparer et quantifier les effets du fouling et les gains réellement liés aux retrofits. · Contrôler la qualité et la cohérence des données opérationnelles et identifier les éventuelles anomalies. · Comparer différentes sources de données de consommation et analyser leur impact sur les résultats. · Réaliser les analyses navire par navire et produire les synthèses techniques nécessaires à la validation. · Appuyer la validation des gains retrofit en comparant les résultats réels aux gains théoriques. · Préparer les données nécessaires aux tableaux de bord et au reporting CO2 Savings. · Formaliser les hypothèses, limites, recommandations et éléments de traçabilité afin de permettre l'industrialisation de la méthodologie. Livrables attendus : · Méthodologie de calcul validée pour le périmètre pilote, avec distinction fouling / retrofit. · Notes méthodologiques détaillant hypothèses, formules, sources de données et limites. · Fichiers d'analyse par navire et synthèses techniques. · Contrôles qualité et cohérence des données opérationnelles et retrofit. · Analyses comparatives des différentes sources de consommation. · Données et résultats prêts pour le reporting des économies de carburant et de CO2.