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Contexte Des usines spécialisées dans la production d’éléments de moteurs aéronautiques en titane réalisent des opérations d’usinage et de forge avec une précision extrême (jusqu’à 10 µm). L’équipe Manufacturing 4.0 fournit les outils digitaux, les technologies Industrie 4.0 et le support technique aux équipes métier et à la production industrielle. Structure du département L’équipe Manufacturing 4.0 regroupe des ingénieurs assurant l’interface entre le monde industriel et les systèmes IT permettant le pilotage intelligent des activités. On y retrouve notamment des compétences en : IT Platform Manufacturing Execution Systems UNS (Unified Namespace), collecte et distribution temps réel des données et indicateurs industriels Inspection Qualité Data (BI, Machine Learning, IA, etc.) Attrait pour la fonction Le programme consiste à concevoir et développer la solution technologique Manufacturing 4.0 du futur , intégrant notamment : pilotage par la donnée, robotique, intelligence artificielle. Fonction – Tâches principales En collaboration avec les équipes Manufacturing 4.0, IT et métiers industriels, vous serez amené à : Explorer, analyser et préparer les données issues des systèmes industriels (machines, capteurs, MES, inspection qualité…). Concevoir, entraîner et évaluer des modèles ML et/ou Computer Vision adaptés aux contraintes industrielles. Mettre en œuvre des pipelines end-to-end MLOps (training, validation, déploiement, monitoring). Déployer les modèles en production sur une architecture hybride on-prem / cloud avec containers et AWS SageMaker. Suivre la performance des modèles en production (qualité, dérive, robustesse) et proposer des améliorations. Intégrer les modèles aux systèmes existants via la chaîne CI/CD en lien avec les équipes IT. Documenter les solutions et diffuser les bonnes pratiques. Challenges Contribuer à la transformation Manufacturing 4.0 par la donnée et l’IA. Déployer des modèles robustes, fiables et maintenables en environnement industriel. Combiner innovation, contraintes industrielles et exigences de production. Faire preuve d’autonomie, proactivité et esprit critique constructif. Être force de proposition pour améliorer les pratiques Data Science et MLOps. Partager les bonnes pratiques avec les autres data scientists. Contacts internes et externes Intégration au sein de l’équipe Manufacturing 4.0 avec data, IT et ingénieurs industriels. Interactions avec les équipes MES, Qualité, Maintenance, UNS, IT et Cloud. Collaboration possible avec partenaires technologiques et fournisseurs de solutions.

Contexte de la mission Accompagner les Business Units dans la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle sur l’ensemble des segments Énergie (bâtiments, sites industriels, réseaux, production). S’appuyer sur une expertise du domaine de l’énergie et de solides compétences techniques en IA / Machine Learning afin de transformer des problématiques opérationnelles en produits IA industrialisés, scalables et prêts pour la mise en production . L’objectif est de se concentrer sur des cas d’usage à fort impact , générant des résultats mesurables en matière de performance énergétique et de décarbonation , en développant des composants IA/ML robustes, explicables et réutilisables , intégrés à la plateforme data du Groupe et déployables dans plusieurs Business Units.

Ton rôle : concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production, tout en instaurant des standards d’ingénierie logicielle (tests, CI/CD, MLOps/LLMOps, sécurité). Responsabilités principales Concevoir et déployer des features IA Construire des pipelines de traitement de données Industrialiser et monitorer les applications / services (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Machine learning / Deep learning Traitement de données non structurées: PDF/Images Ingénierie & industrialisation Langages : Python avancé, SQL. APIs : conception et intégration Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online. Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage). Bonnes pratiques de dev Structuration des projets, templates, documentation vivante. Stratégie de tests Standards de code, revue d’architecture et diffusion des bonnes pratiques. Profil recherché 4+ ans d’expérience en Data Science/MLOps

🎯 Le contexte Dans le cadre d’un programme structurant de modernisation des usages data et décisionnels, nous recherchons un Data Scientist pour renforcer une équipe data en charge de l’analyse avancée des données et du développement de modèles statistiques et prédictifs, au service de plusieurs métiers. 🛠️ Les missions Cadrage et compréhension des besoins métiers liés à l’exploitation des données Préparation, structuration et fiabilisation des données issues de sources multiples Réalisation d’analyses exploratoires et statistiques pour identifier tendances, corrélations et anomalies Conception, entraînement et mise en production de modèles statistiques et de machine learning Développement et optimisation de pipelines de données pour l’analyse et la modélisation Contribution à l’industrialisation et à la fiabilité des traitements data Restitution et vulgarisation des résultats auprès des équipes métiers à travers des analyses et visualisations exploitables ✅ Les informations clés 📍 Localisation : Monaco 🗓️ Démarrage : Mars 2026 🖥️ 2 jours de télétravail possible

Bonjour, Nous recherchons pour l'un de nos clients intégrateurs un Data Scientist. Secteur d'activité client final : aéronautique Missions principales : Analyser et exploiter des données afin de produire des insights à forte valeur ajoutée Concevoir et expérimenter des solutions en Intelligence Artificielle Travailler sur des Large Language Models (LLM) dans le cadre de cas d’usage data et AI Contribuer à la qualification, l’évaluation et l’amélioration des modèles Collaborer avec des équipes techniques et métiers dans un contexte international Participer aux échanges, réunions et à la documentation en anglais

Support aux unités opérationnelles dans la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle (IA) à travers tous les segments de l’énergie (bâtiments, sites industriels, réseaux, production). En s’appuyant sur une expertise approfondie du domaine de l’énergie et de solides compétences en AI/ML, le but est de transformer les problématiques opérationnelles en produits IA prêts pour la production, évolutifs et performants. L’objectif est de se concentrer sur des cas d’usage à fort impact, susceptibles de générer des résultats mesurables en termes de performance énergétique et de décarbonation, tout en créant des composants ML/AI robustes, explicables et réutilisables, intégrés à la plateforme de données du Groupe et déployables dans plusieurs unités opérationnelles. Objectifs et livrables Concevoir, développer et déployer des solutions IA/ML évolutives pour optimiser la performance énergétique et accélérer la décarbonation dans toutes les unités d’énergie. Transformer les défis opérationnels liés à l’énergie en produits IA prêts pour la production, en collaborant étroitement avec les équipes de Data Science et IT. Construire et maintenir une bibliothèque réutilisable de composantes IA explicables, intégrées à la plateforme de données du Groupe pour un déploiement cross-BU. Piloter la livraison complète des solutions, de la phase de proof of concept (POC) à la mise en production, en garantissant la faisabilité technique, la qualité des données et un impact métier mesurable. Favoriser le partage des connaissances et la réplication des solutions grâce à une documentation complète, des modèles et des guides de déploiement. Faciliter la collaboration inter-fonctionnelle entre les unités opérationnelles, la Data Science, l’IT et les fonctions centrales pour prioriser et exécuter les cas à fort impact.

Notre Data Analyst devra : Concevoir, développer et mettre en œuvre des modèles d’analyse territoriale afin d’identifier les variables clés influençant les dynamiques locales. Exploiter des données variées telles que les données socio-démographiques, environnementales, concurrentielles, économiques et de marché pour établir des corrélations et réaliser des prédictions. Principales missions : Collecter, nettoyer et structurer des données provenant de sources diverses, qu’elles soient internes ou externes (Systèmes d’Information Géographique, bases démographiques, données climatiques, données de marché, etc.). Développer des modèles statistiques et d’apprentissage automatique pour analyser les relations entre variables et anticiper les évolutions territoriales. Collaborer avec le Chargé d’étude en géomarketing afin d’intégrer des données géospatiales dans les analyses. Concevoir des tableaux de bord interactifs (notamment avec Power BI) et élaborer des visualisations pour faciliter la compréhension des résultats par les décideurs (cartes, graphiques, etc.). Travailler en étroite collaboration avec les experts métier pour affiner les hypothèses, valider les modèles et garantir la pertinence des analyses. Analyse et contact avec le métier : Transformer les besoins métiers en indicateurs pertinents et identifier les sources de données appropriées pour y répondre. Analyser les dynamiques croisées des territoires, notamment en matière socio-démographique, économique, immobilière, environnementale, concurrentielle et de mobilité. Convertir les résultats analytiques en livrables clairs, pédagogiques et exploitables pour les équipes décisionnelles. Gestion des données et traitement : Rédiger des requêtes SQL complexes pour la préparation et l’analyse des données. Garantir la fiabilité, la cohérence et la traçabilité des analyses produites. Participer à l’industrialisation et à la fiabilisation des données à forte valeur ajoutée, en assurant leur architecture et leur modélisation.

Objectifs Au sein de la division AI & Innovation de l'IT groupe d'une institution financière majeure, l'équipe AI Production Center recherche un profil premium afin d'assurer l'ownership technique du produit "Data Science Platform" du groupe. Contexte Équipe de 20 experts répartis sur 5 pôles d'activité (Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office, Client Services) 15+ plateformes de Data Science / MLOps en production (Cloud et on premise) / 600+ utilisateurs Data Scientists Plusieurs infrastructures, plateformes et services d'IA Generative en production à l'attention de tous les métiers du Groupe Un GRID de GPU on premise utilisé pour le training et l'inference Pratiques DevSecOps / GitOps / MLOps / LLMOps Automatisation autour des APIs des infrastructures, des plateformes (kubernetes/openshift) et des produits Environnement de travail Team Play avant tout! Curiosité sans limites!! Autonomie, rigueur, qualité Sens du service client Patience & bienveillance Appétance naturelle pour le partage de connaissances L'automatisation dans le sang Anglais courant (fournisseurs et clients en dehors de France, base documentaire entièrement en Anglais) Laptops au choix (MacOS, Windows)

Contexte de la mission Dans le cadre du programme Move2Cloud du projet Prognos, une migration majeure vers le cloud est en cours. Afin d’assurer la poursuite et la consolidation de cette migration en 2026 , nous recherchons un profil MLOps / DevOps Senior . Au-delà de la migration, le projet fait face à de nouveaux enjeux techniques majeurs, notamment : l’ automatisation du réentraînement des modèles de Machine Learning sur le cloud , la gestion et l’orchestration de plusieurs milliers de pipelines (jusqu’à 4 000) en simultané , la scalabilité, la robustesse et l’industrialisation de la plateforme ML. Missions principales Finaliser et sécuriser la migration Move2Cloud de la plateforme Prognos Concevoir et maintenir des pipelines MLOps industrialisés (entraînement, validation, déploiement) Mettre en place le réentraînement automatique des modèles ML sur le cloud Garantir la scalabilité et la performance d’un grand nombre de pipelines exécutés en parallèle Déployer et maintenir les infrastructures cloud (Infrastructure as Code) Mettre en place les bonnes pratiques CI/CD, monitoring, logging et observabilité Collaborer étroitement avec les équipes Data Science, Software et Architecture Contribuer aux choix d’architecture et aux standards MLOps du projet Profil recherché Séniorité : Senior (autonomie et capacité de prise de décision attendues) Expérience significative sur des environnements MLOps et DevOps en production Solide compréhension des problématiques de Machine Learning à l’échelle industrielle Capacité à intervenir dans des environnements critiques et complexes (haute disponibilité)

Dans le cadre d’une mission pour l’un de nos clients, acteur majeur du secteur bancaire, nous recherchons un Data Scientist / ML Engineer spécialisé en IA Générative et Agentic AI pour intégrer l’équipe Data & IA . Vous interviendrez sur la conception, l’entraînement et le déploiement de solutions d’IA avancées visant à optimiser des processus métier critiques : analyse de documents, support aux traders, automatisation de workflows, conformité réglementaire et reporting. Missions principales 1. Modélisation & Machine Learning Développer des modèles de Machine Learning avancés en Python pour des cas d’usage bancaires : fraude, scoring, gestion et anticipation des risques. Préparer, nettoyer et transformer des données structurées et non structurées (logs, documents réglementaires, rapports, données métiers). 2. Large Language Models (LLM) Fine-tuning et intégration de LLM industriels (GPT-4/5, LLaMA, Mistral…). Conception et implémentation de pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour un accès contextualisé aux données internes (politiques internes, réglementations, Knowledge Base). Mise en œuvre de prompting avancé et d’architectures adaptées aux besoins CIB . 3. Agentic AI Prototyper et déployer des agents autonomes capables d’interagir avec : APIs internes Workflows Services bancaires (ex. assistant trader, extraction d’informations réglementaires). Orchestration de tâches complexes via des frameworks tels que : LangChain, LangGraph, AutoGPT . 4. Production & Industrialisation Packager et déployer les modèles en production : Docker API REST / GraphQL Environnements cloud privé ou hybride Collaboration avec les équipes MLOps, Cloud et Sécurité pour garantir : Scalabilité Monitoring & observabilité Respect des contraintes réglementaires. 5.Gouvernance & Compliance IA Garantir l’application des règles internes d’ Ethics & Compliance liées à l’IA. Mise en place de tests de : Robustesse Biais Traçabilité et explicabilité des modèles. Profil recherché Formation supérieure en Data Science, IA ou Informatique Solide expérience en Machine Learning et IA Générative Excellente maîtrise de Python Bonne connaissance des environnements bancaires / financiers appréciée Capacité à travailler sur des sujets à forte valeur métier et forte exigence réglementaire

Votre mission En tant que Data Analyst (H/F) , vous jouerez un rôle clé dans la valorisation des données au service du métier. Vous serez responsable de l’analyse de grands volumes de données, de la production d’analyses et de reportings à forte valeur ajoutée, et de l’accompagnement des équipes métier dans l’optimisation de l’utilisation de leurs données, en lien avec les objectifs stratégiques de l’organisation. Vos responsabilités seront : Analyser de grands volumes de données afin de comprendre les enjeux métier et les besoins exprimés par les parties prenantes Traduire les besoins business en analyses de données pertinentes et exploitables Contribuer à la sélection, à l’implémentation et à l’amélioration des outils d’analyse et de reporting Produire des analyses stratégiques, des tableaux de bord et des reportings à destination du business Identifier des tendances, des anomalies et des opportunités à partir des données Présenter et vulgariser les résultats d’analyse auprès des parties prenantes métier Collaborer avec les équipes IT, data et métier afin d’assurer la qualité, la cohérence et la fiabilité des données Aider les équipes métier à mieux exploiter et optimiser l’usage de leurs données S’adapter à l’environnement spécifique et aux enjeux de nos clients

Au sein de la Data & IA Fabric d'INVENTIV IT, nous recherchons des PhD IA & Data (+3 ans d'expérience minimum) afin de travailler sur la mise en place d'une IA Souveraine et des projets internationaux connexes autours de la Data & IA Mise en Place d'une IA souveraine Construction et évaluation de modèles de Machine Learning. Utilisation de frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn). Préparation de données, ingénierie des caractéristiques ( feature engineering ) et test de modèles. Développement d'applications IA à petite échelle et de preuves de concept (PoC). Mise en place de LLM Souverain Solutions & Agentique IA Data Market Place Travail au sein d'équipes pluridisciplinaires et respect des meilleures pratiques d'ingénierie. Vous êtes quelqu'un de passionné par l'IA & la Data. Vous êtes en veille constante sur les nouvelles technologies et solutions. Vous pratiquez de manière opérationnelle depuis + de 3 ans. Proactif, rigoureux, désireux d'explorer de nouvelles techniques d'IA et déterminé à évoluer vers un poste d'ingénieur pleinement autonome capable de gérer des projets d'IA de plus grande envergure. Vous souhaitez devenir les meilleurs et être encadré par des expert séniors avec des expériences à l'international Alors rejoignez-nous ! Francophone et Anglophone obligatoire Date de démarrage : Janvier/Février 2026 Localisation : France Rythme : ouvert au Full TT Chez INVENTIV IT, nous faisons de l'IA & Data un levier business accessible, conforme et intégrer dans les processus métiers

Au sein de la Data & IA Fabric d'INVENTIV IT, nous recherchons des experts IA (+5 ans d'expérience minimum) afin de travailler sur la mise en place d'une IA Souveraine et des projets internationaux connexes autours de la Data & IA Mise en Place d'une IA souveraine Construction et évaluation de modèles de Machine Learning. Utilisation de frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn). Préparation de données, ingénierie des caractéristiques ( feature engineering ) et test de modèles. Développement d'applications IA à petite échelle et de preuves de concept (PoC). Mise en place de LLM Souverain Solutions & Agentique IA Data Market Place Travail au sein d'équipes pluridisciplinaires et respect des meilleures pratiques d'ingénierie. Vous êtes quelqu'un de passionné par l'IA & la Data. Vous êtes en veille constante sur les nouvelles technologies et solutions. Vous pratiquez de manière opérationnel depuis + de 5 ans. Proactif, rigoureux, désireux d'explorer de nouvelles techniques d'IA et déterminé à évoluer vers un poste d'ingénieur pleinement autonome capable de gérer des projets d'IA de plus grande envergure. Vous souhaitez devenir les meilleurs et être encadré par des expert séniors avec des expériences à l'international Alors rejoignez-nous ! Francophone et Anglophone obligatoire Date de démarrage : Janvier/Février 2026 Localisation : Maroc Rythme : ouvert au Full TT Chez INVENTIV IT, nous faisons de l'IA & Data un levier business accessible, conforme et intégrer dans les processus métiers

Contexte : Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Data Scientist Spécialités technologiques : APIs, Simulation, Optimisation linéaire, Devops MISSIONS Dans le cadre du renforcement d’une équipe dédiée à la modélisation mathématique, le client recherche un Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience) pour intervenir sur un ensemble de sujets variés : optimisation, simulation, analyse de performance, développement de modèles et d’outils applicatifs. La prestation s’inscrit dans un environnement comprenant plusieurs applications et modèles, et non un produit unique, nécessitant une forte capacité d’adaptation et une compréhension technique rapide. Le consultant interviendra en tant que référent senior, encadrant un Data Scientist junior et garantissant la qualité méthodologique et scientifique des travaux. Livrables attendus : - Validation des algorithmes d’optimisation. - Approbation des tableaux de bord et outils d’aide à la décision. - Revue critique des recommandations stratégiques. - Validation des rapports d’analyse et des indicateurs de performance. - Documentation des standards de qualité appliqués. Missions détaillées: 1. Encadrement & supervision méthodologique - Accompagnement d’un Data Scientist junior. - Définition des standards méthodologiques, bonnes pratiques et règles de modélisation. - Validation des approches algorithmiques et statistiques. - Orientation des travaux et identification des risques techniques. - Garantie de la cohérence globale des modèles par rapport aux objectifs du programme. 2. Développement & modélisation - Développement Python. - Création d’APIs. - Intégration de modèles. - Manipulation des équations et formalismes mathématiques. Utilisation de la librairie HiGHS (optimisation mathématique) pour : - Gestion des contraintes. - Calculs d’optimisations. - Résolution de modèles linéaires / mixtes. - Capacité à comprendre et implémenter les modèles algorithmiques, pas seulement à les consommer. 3. Contrôle qualité & validation scientifique - Revue de code, audit d’architecture et bonnes pratiques Python. - Vérification de la qualité et de la cohérence des données utilisées. - Validation de la robustesse des modèles prédictifs, d’optimisation ou de simulation. - Challenge technique des résultats, scénarios et hypothèses. - Approbation finale des livrables avant diffusion. 4. Expertise & conseil : - Intervention en tant qu’expert sur les sujets complexes de modélisation. - Recommandations méthodologiques et proposition d’améliorations. - Veille technologique et scientifique sur l’optimisation, les modèles mathématiques et les outils Python. - Capitalisation des bonnes pratiques pour l’équipe. 5. Communication & coordination : - Présentation des validations et recommandations aux parties prenantes. - Interface entre les équipes techniques et la direction projet. - Participation aux comités et instances de pilotage. - Documentation des critères de qualité et des processus de validation. - Contribution à la montée en compétences du Data Scientist junior. Compétences requises : - Expertise en Python : développement d’APIs, structuration de librairies, manipulation d’équations. - Maîtrise de HiGHS ou autre solveur d’optimisation linéaire/quadratique. - Solide bagage scientifique : mathématiques, physique, modélisation, statistiques. - Capacité à travailler sur plusieurs modèles simultanément. - Très bonne communication orale et écrite. - Autonomie forte et posture de référent. Compétences appréciées : - Expérience sur des modèles mathématiques à grande échelle. - Aisance en revue méthodologique et en cadrage scientifique. - Aucun besoin de connaissance fonctionnelle métier spécifique. Expertise souhaitée Data Scientist Senior (>5 ans d’expérience)

En tant que Data Analyst ou Data Scientist ou AI Ingineer , vous contribuez aux projets stratégiques de grands comptes bancaires en intervenant sur l’analyse, le traitement et la valorisation des données bancaires et financières. Vos principales missions : Recueillir et analyser les besoins métiers Collecter, structurer et traiter les données chiffrées issues de différentes sources Nettoyer les données (suppression des doublons, gestion des valeurs manquantes, etc.) Développer des algorithmes pour l’exploitation des données (analyse statistique, machine learning) Concevoir et construire des actifs informatiques dédiés à la préparation et à la visualisation des données Développer du code ou des scripts s’appuyant sur des données structurées et non structurées Participer aux phases de tests, recettes et validation des solutions déployées Installer et configurer les outils requis dans le respect du cadre de référence technique Assurer la maintenance évolutive et corrective des solutions déployées, intervenir en support si nécessaire Rédiger la documentation associée (use cases, développements, procédures) Lieu : Paris – Client : Grand établissement bancaire – Type de mission : CDI / Freelance / Portage Démarrage : ASAP – Durée : 3 ans

Mon Client recherche un Data Engineer expérimenté (min. 5 ans en Cloud Engineering GCP) pour intervenir sur un nouveau projet GCP natif dans le domaine Trade-Corporate Sales , à partir du 5 janvier 2026 pour une durée initiale d’un an. La mission, basée exclusivement sur site à Toulouse , vise à concevoir et construire la première itération de la solution cloud. L’expert interviendra sur la mise en place des composants et services GCP , le développement de pipelines de données (Cloud Storage, Dataform, BigQuery) ainsi que l’ intégration d’un moteur de machine learning conçu par les data scientists (probablement via Vertex AI). Il contribuera également à la création d’un tableau de restitution sous Power BI et à la coordination avec une équipe fullstack . Au-delà de la réalisation technique, la mission inclut un fort volet de transfert de compétences pour autonomiser l’équipe interne. Le profil attendu doit allier expertise technique GCP , capacité de conception et de documentation fonctionnelle , autonomie , engagement et aisance relationnelle en environnement collaboratif anglophone.