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Nous recherchons un Machine Learning Engineer expérimenté pour une mission stratégique chez un client grand compte. Stack et compétences clés : Python 3.12 (expertise attendue) Kubernetes / Helm / Docker (maîtrise technique au-delà de l'utilisation) Azure SDK FastAPI GitLab (CI/CD, évolution de pipelines) OpenAPI, multithreading, ajout de routes pour UI gérant l’orchestration des déploiements jusqu’en UAT Tests unitaires obligatoires, monitoring des performances Organisation Agile en Squads et Chapters (partage des bonnes pratiques) Matrice RACI déjà en place, capacité à la faire évoluer Jenkins pour la production (géré par les équipes Ops) Certification KAD : un plus fortement apprécié, possibilité de la passer pendant la mission Contexte métier : Projet dans le secteur assurance autour de la modélisation de données, extraction d’informations depuis des contrats, comparaison avec des référentiels, vérification de cohérence, automatisation, recherche sémantique

Métiers et Fonctions : Data Management Machine Learning Engineer Spécialités technologiques : Cloud Big Data Machine Learning Simulation Deep Learning Type de facturation : Assistance Technique (facturation au taux journalier) Compétences clés : Technologies et outils : AWS (5 ans), Docker, Pytorch, GIT, CI/CD, Xarray, Python (5 ans) Soft skills : Bonne pédagogie pour accompagner/coach l’équipe Langues : Anglais (courant / professionnel) Secteur d'activité : Assurance Description et livrables de la prestation : Projet dans le secteur de l'assurance visant à développer des modèles d'IA pour analyser les événements climatiques extrêmes, notamment par la simulation météo pour évaluer les risques de catastrophes. La mission implique : Produire, gérer et optimiser le code et les données pour l'équipe R&D Refactoriser, structurer et documenter une bibliothèque Python existante pour simulations, inférence et analyse Développer des pipelines pour la simulation, la détection d’événements extrêmes, l’entraînement et l’évaluation des modèles, y compris sur GPU Appliquer les bonnes pratiques de développement logiciel scientifique (tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité) Optimiser l’utilisation de serveurs multi-GPU pour les simulations et entraînements IA à grande échelle Former et accompagner l’équipe sur le développement scientifique et l’usage des GPU

MISSION MACHINE LEARNING ENGINEER Description : Au sein de l'équipe CT-IA rattachée au pôle IT Data, vous mettrez vos compétences au service de l'IA chez Peaksys. Vous serez notamment charge de : - Mise à dispo d'outillage d'aide aux développement IA, monitoring… , - Participer au déploiement de la démarche MLOps, - Mise en place de la plateforme IA - Automatisation des process de déploiement autour de l'IA - Proposer des architectures techniques en mettant en œuvre les principes de l’Agilité, d'intégration et de déploiement continu, en anticipant les besoin de scalabilité, - Contribuer à la réduction des coûts dans une démarche FinOps, - Faire une veille technologique autour des architectures data et IA Minimum 5 ans d'expérience requis sur ce poste Compétences techniques requises : - Très bon niveau en software engineering (designs patterns, bonnes pratiques de dev, archi logicel, tests...) en python ou tout autre langage orienté objet. - Bonnes connaissances des langages Python et SQL - Bonnes connaissances en Devops (Docker, Kubernetes, helm, pipelines as code...) - BONUS connaissance du MLops Savoir-être attendu : - Sens du service et de la relation client - Pédagogie, vulgarisation - Curiosité, autonomie - Intérêt pour le domaine de la data science - Aisance relationnelle et capacité d’écoute Compétences Techniques DevOps Confirmé (2-5 ans d'expérience) Python : Confirmé (2-5 ans d'expérience) Docker / Kubernetes : Confirmé (2-5 ans d'expérience) IA : Junior ( < 2 ans d'expérience ) Azure : Junior ( < 2 ans d'expérience )

Métier : Data Management, Machine Learning Engineer Spécialités technologiques : Cloud, Deep Learning, Machine Learning, Big Data, Simulation Type de facturation : Assistance Technique (facturation avec un taux journalier) Compétences : Technologies et Outils : GIT, CI/CD, Pytorch, Python (5 ans), Xarray, AWS (5 ans), Docker Soft skills : Bonne pédagogie pour accompagner/coach l’équipe Secteur d'activité : Assurance Description de la prestation : Projet dans le secteur de l’assurance pour un Machine Learning Engineer Lead Expert spécialisé en recherche appliquée sur les événements climatiques extrêmes utilisant des modèles d’IA. Travail sur des simulations météo pour identifier les risques de catastrophes et développer des modèles de Machine Learning avec gestion de big data et code Python. Responsabilités principales : Fournir et gérer du code et des données de qualité pour l’équipe R&D. Refactoriser, structurer et documenter la bibliothèque Python pour les simulations, inférence et analyse. Développer des pipelines robustes pour la simulation, la détection d’événements extrêmes, l’entraînement et l’évaluation des modèles, notamment sur GPU. Appliquer les meilleures pratiques de développement logiciel scientifique : tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité. Optimiser l’utilisation de serveurs multi-GPU pour des entraînements IA à grande échelle. Former et accompagner l’équipe sur les bonnes pratiques de développement scientifique et l’utilisation des GPU.

CONTEXTE EXPERIENCE : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Data Management, Machine Learning Engineer Spécialités technologiques: Cloud, Machine learning, Big Data, Simulation Deep learning Description et livrables de la prestation Notre client, dans le secteur de l’assurance, est à la recherche d’un Machine Learning Engineer Lead Expert pour un projet de recherche appliquée sur les événements climatiques extrêmes à l’aide de modèles d’IA. Les équipes travaillent sur des simulations météo afin d’identifier les risques de catastrophes, avec pour objectif de développer et d’entraîner des modèles de Machine Learning dédiés. Il s’agit de gestion de big data sur de très gros modèles, avec un code intégralement en Python. La maîtrise du cloud AWS et des environnements on-premise est indispensable. - Permettre à l’équipe R&D de développer et d’évaluer des modèles en fournissant et en gérant du code et des données de qualité. - Refactoriser, structurer et documenter la bibliothèque existante en Python pour les simulations, l’inférence de modèles et l’analyse. - Développer des pipelines robustes pour la simulation, la détection d’événements extrêmes, l’entraînement et l’évaluation des modèles (y compris sur GPU). L’accent sera mis sur le développement logiciel (les modèles seront fournis par l’équipe). - Mettre en œuvre et appliquer les meilleures pratiques de développement logiciel scientifique (tests, CI/CD, conception modulaire, reproductibilité). - Optimiser l’utilisation d’un serveur (multi-)GPU pour les simulations et entraînements IA à grande échelle (I/O, planification, parallélisme). - Former et accompagner l’équipe sur les bonnes pratiques de développement scientifique et d’utilisation des GPU. Expertise souhaitée Obligatoires : - Python avancé et meilleures pratiques de développement logiciel - Pipelines scientifiques : orchestration, traitement en lots, suivi d’expérimentations - Outils : Git, Docker - Cloud AWS et environnements on-premise Souhaitées : - Gestion de données climatiques ou géospatiales : xarray, Zarr, S3 - Deep learning sur GPU : PyTorch, entraînement multi-GPU, optimisation des performances - Ingénierie logicielle scientifique, MLOps ou infrastructures de données en environnement R&D - Expérience avérée en collaboration sur des bases de code robustes, performantes et scalables - Familiarité ou fort intérêt pour les sciences du climat, la simulation ou la modélisation physique est un plus - Solides compétences en transmission de connaissances et en communication - Exigence élevée en termes de qualité et de clarté du code

Au sein de l’équipe Digital Data , vous contribuerez en mettant la donnée et l’IA au service de la performance opérationnelle et de l’expérience client. Localisation : Lille ou Paris (hybride possible) Langue : Anglais requis (communication quotidienne dans un contexte international) Démarrage : dès que possible Type de mission : longue durée / temps plein Vos missions En tant que Senior Machine Learning Engineer , vous serez en première ligne pour concevoir, construire et déployer des produits IA de nouvelle génération pour les magasins Decathlon à l’échelle mondiale. Vous interviendrez notamment sur des problématiques de vision par ordinateur, LLMs, prévisions et détection d’anomalies . Responsabilités principales : Concevoir, développer et déployer des modèles ML de bout en bout (MVP et production). Piloter des projets en Computer Vision, LLM, séries temporelles, détection d’anomalies . Collaborer avec les Product Managers, ingénieurs et experts métier pour transformer les besoins en solutions IA robustes et scalables. Travailler sur des jeux de données massifs , en garantissant la qualité, le prétraitement et le feature engineering. Optimiser la performance des modèles et les déployer en production selon les bonnes pratiques MLOps . Explorer et tester de nouveaux algorithmes et outils du monde IA/ML. Encadrer et accompagner des profils plus juniors (Data Scientists / AI Engineers).

Mission : Au sein de l'équipe CT-IA rattachée au pôle IT Data, vous mettrez vos compétences au service de l'IA chez Peaksys. Vous serez notamment charge de : - Mise à dispo d'outillage d'aide aux développement IA, monitoring… , - Participer au déploiement de la démarche MLOps, - Mise en place de la plateforme IA - Automatisation des process de déploiement autour de l'IA - Proposer des architectures techniques en mettant en œuvre les principes de l’Agilité, d'intégration et de déploiement continu, en anticipant les besoin de scalabilité, - Contribuer à la réduction des coûts dans une démarche FinOps, - Faire une veille technologique autour des architectures data et IA Minimum 5 ans d'expérience requis sur ce poste Compétences techniques requises : - Très bon niveau en software engineering (designs patterns, bonnes pratiques de dev, archi logicel, tests...) en python ou tout autre langage orienté objet. - Bonnes connaissances des langages Python et SQL - Bonnes connaissances en Devops (Docker, Kubernetes, helm, pipelines as code...) - BONUS connaissance du MLops

Le consultant interviendra comme Senior Machine Learning Engineer , avec un rôle clé dans la conception, le développement et le déploiement de solutions ML appliquées aux magasins Decathlon dans le monde entier. Domaines d’application : Computer Vision LLMs (Large Language Models) Prévision de séries temporelles (time series forecasting) Détection d’anomalies Role: Concevoir, développer et déployer des modèles ML de bout en bout (MVP et production industrialisée). Travailler avec de larges datasets : qualité, preprocessing, feature engineering. Optimiser les performances des modèles et industrialiser via les pratiques MLOps . Contribuer à des projets innovants (vision, NLP, forecasting, anomalies). Assurer une veille continue sur les algorithmes et outils ML. Collaborer pour transformer les besoins en solutions scalables. Mentorer les profils juniors (DS, AI engineers).

skiils recrute un(e) Data Engineer / Python & Machine Learning confirmé(e) (H/F) pour rejoindre une équipe Data et accompagner les projets de déploiement et industrialisation de modèles ML ! Au cœur d’une mission transverse, tu participeras à l’amélioration et à l’industrialisation des workflows ML, en apportant ton expertise Python et en accompagnant les équipes DataScience dans les bonnes pratiques de développement. En tant que tel(le), ton rôle consistera à : Assister et déboguer les équipes DataScience , pour garantir la stabilité et la performance des modèles. Concevoir et industrialiser les processus de déploiement des modèles de Machine Learning , en appliquant les bonnes pratiques de CI/CD . Former et accompagner les Data Scientists aux bonnes pratiques de développement (Clean Code, SOLID, refactoring…). Automatiser les tests fonctionnels et optimiser le code Python pour améliorer fiabilité et performance. Participer à l’industrialisation du déploiement des applications , en maîtrisant l’ensemble du cycle de développement, du build jusqu’à la production. Proposer des améliorations techniques et accompagner les équipes dans l’adoption des solutions. Ton environnement Tu évolueras au sein d’une équipe Data, sur des projets Machine Learning et Python, en interaction directe avec les Data Scientists pour diffuser les bonnes pratiques et optimiser l’industrialisation des modèles.

Nous recherchons un(e) DATA SCIENCE / MACHINE LEARNING ENGINEER pour l'un de nos clients grand compte. Missions : - Travaux de Data Science. - Fouille de données et mise en place de modèle Machine Learning). - Développement de programmes de traitements de données (micro-services) en Python/Spark - Développement d'algorithmes Machine Learning dans un contexte de Big Data Expertise : o Création, entrainement, optimisation, et mise en production de modèle o Données tabulaires à grande volumétrie avec des données déséquilibrées (imbalanced) o Secteur banque/finance -> problématique de détection de fraude / AML Stack technique python, scala, spark, git, linux Base de données : hbase, PostgreSQL, ElasticSearch DS : Pandas, PySpark, H2O, MLOPS, NLP, ML

Nous recherchons un Data & AI Product Manager expérimenté, capable de piloter des projets d’Intelligence Artificielle ambitieux et stratégiques. Votre rôle sera de transformer les besoins métiers en solutions concrètes basées sur l’IA : modèles prédictifs à grande échelle, systèmes de recommandation, outils d’aide à la décision et produits data innovants. Vous animerez une équipe de Data Scientists, Machine Learning Engineers et BI Engineers, et serez le garant de la vision produit comme de la qualité des livrables. Votre mission consistera à comprendre en profondeur les enjeux métiers, co-concevoir des solutions IA adaptées, prioriser la roadmap, et accompagner les phases de conception, déploiement et évolution. Vous jouerez un rôle clé dans la création de valeur par l’IA, au service d’une entreprise engagée dans la Tech4Good. Début des entretiens le 25/08.