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Finaliser le développement d'un outil de prévision du trafic aérien. Développer et optimiser les modèles de stimulation de la demande (régressions, corrélations). Finaliser la modélisation de l'indice de qualité de service (QSI) et des calculs de parts de marché. Produire une synthèse consolidée des résultats de simulation. Intégrer la solution dans l'écosystème Data de l'entreprise. Assurer la qualité, la maintenabilité et la mise en production de l'application. Collaborer avec les équipes métiers pour faciliter l'adoption de l'outil.

Pour le compte d'un acteur majeur du secteur de l'assurance, nous recherchons un consultant Data expérimenté afin d'intervenir sur des sujets de transformation et d'optimisation des traitements décisionnels. La mission s'inscrit dans un environnement data complexe avec des enjeux importants autour de la migration de traitements existants, de la structuration des données et de l'amélioration des outils de reporting. Missions Analyse et reprise de traitements existants sous SAS Migration et optimisation de flux data vers des environnements Python / SAS Contribution à l'évolution du datamart client Structuration, transformation et fiabilisation des données Gestion de problématiques de qualité et de cohérence des données Création et évolution de dashboards sous Tableau Documentation des traitements et accompagnement des équipes métiers et IT

Contexte Objectif global : Développer IA au sein du SOC Au sein de notre SOC, nous intégrons des technologies d'Intelligence Artificielle Générative pour automatiser l'analyse de menaces, contextualiser les alertes de sécurité et assister nos analystes. Nous recherchons un(e) Expert(e) en IA spécialisé(e) dans l'entraînement, l'alignement et l'évaluation de Modèles de Langage (LLM/SLM) afin de concevoir des modèles souverains, ultra-spécialisés en cybersécurité. En collaboration directe avec l'équipe R&D Cyber et l'équipe SOC, le/la consultant(e) aura pour missions de : MISSIONS Fine-tuning de modèles : Adapter et spécialiser des LLM open-source (Llama, Mistral, Qwen...) sur des données de cybersécurité (logs, rapports CTI, playbooks). Alignement et limitation des hallucinations : Mettre en œuvre des techniques d'apprentissage par renforcement pour s'assurer que les modèles génèrent des réponses précises, sécurisées et sans biais/hallucinations (crucial pour le SOC). Formatage et structuration des données : Définir et appliquer les meilleurs formats de prompt et de conversation pour l'entraînement. Évaluation et Benchmarking : Mettre en place des pipelines d'évaluation rigoureux pour mesurer la performance des modèles spécialisés "Cyber" par rapport aux standards du marché.

Dans le cadre d'un programme d'innovation en cybersécurité, nous recherchons un Expert en Intelligence Artificielle Générative pour concevoir, entraîner et évaluer des modèles de langage spécialisés destinés à assister les équipes opérationnelles dans l'analyse des menaces et l'automatisation des processus de sécurité. Le consultant interviendra sur les missions suivantes : Réaliser le fine-tuning de modèles de langage open source (LLM/SLM) sur des jeux de données spécialisés. Concevoir et mettre en œuvre des stratégies d'alignement des modèles afin d'améliorer la qualité des réponses et de réduire les hallucinations à l'aide de techniques de Reinforcement Learning (DPO, PPO, GRPO...). Structurer, préparer et formater les données d'entraînement selon les meilleures pratiques (ChatML, Alpaca, etc.). Développer des pipelines d'évaluation et de benchmarking permettant de mesurer les performances des modèles à l'aide de benchmarks de référence (MMLU, GSM8K, LLM-as-a-Judge...). Collaborer avec les équipes métier et techniques afin de concevoir des solutions IA robustes, performantes et adaptées aux besoins opérationnels. Compétences requises : Expertise en fine-tuning de LLM avec LoRA, QLoRA et frameworks tels que TRL, Unsloth ou Axolotl. Maîtrise des techniques d'alignement et de Reinforcement Learning appliquées aux modèles de langage. Solides compétences en Python et PyTorch. Expérience des méthodologies d'évaluation des modèles d'IA générative. Connaissance des environnements MLOps et des outils de déploiement (Hugging Face Hub, vLLM, Ollama, Triton) appréciée. Une sensibilité aux problématiques de cybersécurité constitue un atout.

GSL EXPERT EPM – DATA SCIENTIST Ingénieur en électronique IFIPS, 20 ans d'expérience en conseil EPM et 8 ans en Data Science. Expert IBM Planning Analytics/TM1, BI et pilotage de projets. Réalisations majeures : CDC (maintenance et évolutions Planning Analytics), Bouygues Telecom (optimisation réseau, détection d'incidents et analyse de données), L'Oréal (application de calcul des coûts logistiques), Hermès (projets Finance et DSI). Compétences : contrôle de gestion, AMOA, reporting, budget, Python, Machine Learning, Elasticsearch, ELK (Kibana, Logstash), Grafana, Tableau, SQL Server, MySQL, GitHub et Visual Studio Code. Certifié Data Scientist ENSAE et IBM TM1. Français et anglais.

Data science PYTHON GCP Senior 500 e par j ● Concevoir, développer et maintenir des applications et modèles d'apprentissage automatique robustes et scalables avec Python ● Utiliser les plateformes de cloud computing, notamment GCP ou équivalents ● Appliquer les principes DevOps, notamment CI/CD, et utiliser Git pour le versionning Nice to Have ● Maîtriser les bibliothèques de manipulation et d'analyse de données : Pandas, NumPy, SciPy ● Développer et déployer des modèles ML en production avec Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch ● Explorer, transformer, nettoyer et enrichir de nouveaux jeux de données pour les rendre exploitables ● Gérer le versionning des données et des modèles ● Visualiser et analyser les données avec Matplotlib, Seaborn, Plotly 500 e par j

Au sein d'une équipe dédiée à l'intelligence artificielle, vous contribuerez à la conception et à l'industrialisation de solutions d'IA avancées destinées à valoriser les données du système d'information. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des modèles, depuis la collecte, la préparation et l'analyse des données jusqu'au développement, à l'entraînement, au déploiement et au suivi des modèles de machine learning et d'IA générative en production. Vous participerez également à la définition des capacités IA, à la gestion de la donnée et à la conception d'architectures agentiques basées sur les frameworks LangChain, LangGraph et LangSmith. Dans un environnement international, vous collaborerez avec les équipes Data, MLOps, DevOps et métiers afin de garantir des solutions performantes, sécurisées, auditables et répondant aux exigences de production IT.

Contexte de la mission : Dans le cadre d'un projet d'optimisation logistique, notre client recherche un(e) Consultant(e) en Optimisation de Tournées afin de concevoir une solution performante de planification de tournées de type Pickup & Delivery avec fenêtres temporelles. La mission consiste à développer une approche d'optimisation permettant de générer des tournées réalisables et exploitables, tout en respectant les contraintes opérationnelles définies : ordre de prise en charge avant livraison, fenêtres horaires, capacités des véhicules, durées maximales de tournée et temps d'intervention. Le/la consultant(e) participera également à la structuration des données, à la génération des instances de calcul, au développement d'une heuristique d'optimisation, à l'analyse des ordres non affectés ainsi qu'à la comparaison des résultats avec les solutions existantes. Objectifs et livrables : Le/la consultant(e) sera notamment chargé(e) de : · Structurer et préparer les données nécessaires aux traitements d'optimisation. · Générer les instances de calcul utilisées pour la planification des tournées. · Développer une heuristique d'optimisation adaptée aux problématiques de Pickup & Delivery avec fenêtres temporelles. · Construire des tournées respectant l'ensemble des contraintes métier et opérationnelles. · Analyser les ordres non affectés et proposer des pistes d'amélioration. · Comparer les performances obtenues avec les outils d'optimisation existants. · Suivre et analyser les principaux indicateurs de performance : nombre de véhicules utilisés, distance parcourue, temps de trajet, taux d'utilisation des véhicules, temps d'attente et respect des contraintes métier. · Fournir une solution robuste, lisible, maintenable et adaptée aux besoins opérationnels du projet.

Informations clés : Localisation : Massy (3 jours/semaine sur site obligatoires) TJM : 450 € max Démarrage : 24/08/2026 Durée : Jusqu'au 24/03/2027 Activités & Livrables : Pilotage de projets & Alignement : Harmoniser les KPIs Retail clés (CA, stocks, démarque, NPS) entre les différents outils de pilotage et dashboards existants. Cadrage & Innovation : Structurer les futurs besoins analytiques de 2027 (migrations de socles de données, automatisation de revues de performance via l'IA générative, diagnostics conversationnels). Gestion de produit : Rédiger les spécifications technico-fonctionnelles, piloter le backlog produit sous Jira et animer les rituels Agiles. Restitution & Adoption : Concevoir des tableaux de bord (Tableau / Data Studio), mesurer l'adoption des outils et vulgariser les résultats lors de présentations stratégiques pour les instances de direction (COMEX).

Contexte Le client intègre des technologies d'Intelligence Artificielle Générative au sein de son SOC afin d'automatiser l'analyse de menaces, de contextualiser les alertes de sécurité et d'assister les analystes. L'objectif est de concevoir des modèles de langage (LLM/SLM) souverains et ultra-spécialisés en cybersécurité. Le/la consultant(e) travaillera en collaboration directe avec l'équipe R&D Cyber et l'équipe SOC, dans un environnement de recherche et développement agile. Rôle et responsabilités principales Fine-tuning de LLM open-source (Llama, Mistral, Qwen…) sur des données de cybersécurité (logs, rapports CTI, playbooks) Mise en œuvre de techniques d'apprentissage par renforcement pour limiter les hallucinations et sécuriser les réponses générées Définition et application des formats de prompt et de conversation pour l'entraînement des modèles • Structuration et formatage des datasets d'entraînement textuels Mise en place de pipelines d'évaluation et de benchmarking pour mesurer la performance des modèles "Cyber" face aux standards du marché Vulgarisation des concepts IA auprès de profils cybersécurité (analystes SOC, RSSI) Collaboration directe avec l'équipe R&D Cyber et l'équipe SOC Livrables attendus Modèles LLM/SLM fine-tunés et spécialisés en cybersécurité Datasets d'entraînement structurés et formatés (ChatML, Alpaca) Pipelines d'évaluation et de benchmarking (interne et standards du marché) Rapports de performance comparative des modèles

OBJECTIFS DE LA PRESTATION Implémenter un outil de monitoring dédié à la surveillance de la qualité des données issues des Stress Test Marché. Garantir que les sorties de stress‑test respectent les exigences de complétude, cohérence et conformité avant leur diffusion aux équipes de risk‑management. - Surveillance qualité : Garantir la complétude, la cohérence et la conformité des sorties de Stress Test avant diffusion. - Suivi d'indicateurs de risque : Produire des KPI et visualiser leurs évolutions. - Détection d'anomalies IA : Implémenter des modèles de machine learning pour identifier automatiquement des problèmes de qualité des données. - Industrialisation : Intégrer le composant dans le pipeline CI/CD existant et le livrer sous forme de micro service containerisé.

Dans le cadre d'un programme de personnalisation et de recommandation en temps réel basé sur des moteurs IA/ML dans un environnement Cloud GCP, vous intégrerez un train SAFe multi-équipes. Vos principales missions seront de : Recueillir, analyser et qualifier les besoins métiers. Rédiger les User Stories et les critères d'acceptation dans JIRA. Participer au pilotage Agile SAFe (sprints de 2 semaines, MEP mensuelles). Préparer et participer aux PI Planning. Assurer la coordination entre les différentes équipes Scrum. Réaliser le reporting auprès de la direction de projet.

Dans le cadre du développement de nos activités d'innovation, nous recherchons un INGENIEUR IA AGENTIQUE (H/F) capable de transformer l'IA en véritable levier de décision et de performance opérationnelle pour les activités du groupe. Votre défi : Créer des agents intelligents connectés aux écosystèmes métiers, capables de croiser les données internes, les signaux du marché et la veille concurrentielle afin de produire des analyses et recommandations à forte valeur ajoutée pour le business. Au programme : Conception d'architectures IA agentiques Développement de workflows autonomes robustes Orchestration multi-agents Intégration aux systèmes d'information et aux plateformes de données Intelligence économique et analyse des marchés Industrialisation et passage à l'échelle des usages IA

L'équipe pilote une initiative visant à appliquer l'IA pour améliorer l'estimation lors de l'exécution de projets et fournir des retours complets sur les données de projet à des fins de benchmarking et d'optimisation des prévisions de charge de travail. Nous recherchons un Développeur Python confirmé pour rejoindre notre équipe projet basée à Paris (France). Le candidat retenu jouera un rôle clé dans le développement de déploiements d'API, la préparation et la transformation de données, ainsi que dans l'interfaçage entre plusieurs systèmes, notamment notre plateforme de données et d'autres composants de l'écosystème. Ce poste offre une opportunité stimulante de travailler sur des technologies de pointe et de contribuer à un projet ayant un impact significatif sur nos capacités en IA.

Rejoignez une entreprise lauréate ou membre du réseau La French Tech, qui rassemble les start-up et scale-up les plus innovantes de France et contribue à la création de plus de 1,1 million d'emplois directs et indirects en France et à l'international. Neuralk-AI recherche un Forward Deployed Engineer expérimenté pour piloter l'intégration de sa solution dans les écosystèmes clients. Le poste est rattaché au Chief Revenue Officer et basé au bureau de Paris ou de Londres. Neuralk est une entreprise deep-tech qui construit la nouvelle génération de Foundation Models pour la data science. Sa mission : bâtir la couche prédictive des entreprises, en transformant la data science en une infrastructure prédictive durable et scalable qui apprend en continu des données de l'organisation. Le produit est un agent de data science, propulsé par leurs Foundation Models, qui accompagne les data scientists tout au long de leur workflow, du cadrage du problème jusqu'aux modèles robustes prêts pour la production. L'accent est mis sur les données structurées (clients, opérations, risques, activité financière). Au croisement de la technologie, du produit et du go-to-market, le poste couvre l'avant-vente (découverte technique, cadrage des cas d'usage, évaluations, démos) et l'après-vente (premier référent technique, coordination des déploiements avec les équipes data science, infrastructure et produit). Missions principales : accompagner le cycle de vente aux côtés des Account Executives, mener la découverte technique, concevoir et piloter les évaluations, animer démos et deep dives, gérer les questionnaires sécurité/conformité, coordonner l'implémentation client après signature, servir d'interface avec les équipes internes, et soutenir l'onboarding et l'adoption durable.

Votre mission Vous serez un acteur clé de l'industrialisation des solutions d'Intelligence Artificielle chez notre client. À l'interface entre les équipes Data Science, Infrastructure et Développement, vous assurerez le déploiement, l'automatisation, la surveillance et la gouvernance des modèles d'IA en production. Principales responsabilités Industrialiser les modèles de Machine Learning et d'IA générative Concevoir et maintenir les pipelines MLOps Mettre en place les processus CI/CD pour les modèles Assurer le déploiement et la supervision des modèles en production Gérer le versioning des modèles et des données Mettre en œuvre les outils de monitoring de performance et de détection de dérive Collaborer avec les équipes Data Science et Data Engineering Garantir la conformité, la sécurité et la résilience des plateformes IA