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En tant que Lead Tech Data Studio & MLOps Senior, vous serez responsable du cadrage et de la mise en place d'une solution de Data Studio, destinée à servir plusieurs équipes via une offre mutualisée. Vous piloterez les travaux techniques depuis le cadrage initial jusqu'au déploiement, en supervisant également la migration des usages vers cette nouvelle solution. Vos principales missions incluront : Conception et mise en œuvre : Identifier les normes, patterns, et architectures nécessaires pour une utilisation optimale du Data Studio. Évaluation des solutions existantes : Analyser les capacités et limites de la solution Big Data en place, et proposer des alternatives, notamment autour de Kubernetes et du stockage S3. Documentation technique : Élaborer une documentation claire et détaillée sur les choix d'architecture et les processus de mise en œuvre. Supervision d'équipe : Encadrer les équipes techniques, définir des objectifs, et accompagner leur montée en compétence. Implémentation de pipelines : Diriger le développement et la mise en œuvre des pipelines nécessaires au fonctionnement du Data Studio. Adoption de nouvelles technologies : Évaluer et intégrer des technologies innovantes pour renforcer les processus MLOps et améliorer l'efficacité globale. Conformité et stratégie : S'assurer de la conformité des solutions par rapport aux objectifs stratégiques tout en maintenant un équilibre pragmatique. Vous jouerez un rôle clé dans la définition de l'architecture cible en collaboration avec les architectes et parties prenantes, tout en facilitant les prises de décision sur les solutions applicatives.

Nous recherchons un(e) développeur(se) python passionné(e) pour rejoindre notre équipe et contribuer à la création de pipelines d'orchestration des modèles ML (preparation de features, training, tunning et inférence). Ces pipelines de données permettent aux Quants & Data Scientist d'industrialiser l’utilisation des modèles ML avancés dans les processus de prévision de la consommation et de la production d'énergie. Le profil idéal est : - Un(e) data engineer maîtrisant Python/Spark qui comprend les enjeux du MLOps - Un(e) passionné(e) du développement Python, capable de jongler avec les bibliothèques et les frameworks. - Un(e) passionné du développement capable de travailler avec les Quants et Data Scientists pour résoudre des problèmes relatifs au cycle de vie des modèles de MachineLearning (e.g. mise en place de pipelines d'entraînement). Le poste requiert une maîtrise avancée de Python et Spark. Une expérience préalable autour de Databricks, des Feature Stores / Model Registries est un plus. Contexte Engie est un acteur majeur de la transition énergétique vers la neutralité carbone, qui investit massivement dans la digitalisation et la modernisation de son système d’information. Le groupe a récemment entrepris de créer une plateforme dédiée au forecasting, qui s’appuie sur l’intelligence artificielle, le big data et les données météorologiques pour optimiser la gestion des risques et la performance des activités Supply et Renewables.

Zsoft Consulting est une société de conseil, spécialisée dans les métiers d'ingénierie de développement logiciel. Nous travaillons principalement en étroite collaboration avec des grands comptes et également avec des PME. Depuis 2015, nous continuons à créer un environnement propice à l’innovation et à l’excellence. Dans le cadre de ce développement nous recherchons un Data Scientist. En tant que Data Scientist, vous serez responsable de l'analyse, du traitement, et de la valorisation des données afin de résoudre des problématiques métiers complexes. Vous utiliserez vos compétences en modélisation statistique, machine learning, et visualisation des données pour produire des insights exploitables et des modèles prédictifs. Vous travaillerez en collaboration avec les équipes techniques et métiers pour proposer des solutions adaptées et innovantes. Responsabilités Principales: Analyse exploratoire des données : Collecter, nettoyer, et analyser des jeux de données structurés et non structurés. Modélisation : Développer des modèles prédictifs et prescriptifs à l’aide d’algorithmes de machine learning et de statistiques avancées. Développement d’outils : Implémenter des pipelines de traitement des données et des prototypes de solutions data-driven. Visualisation des données : Communiquer efficacement les résultats via des tableaux de bord ou des outils de reporting (Tableau, Power BI, Dash, etc.). Collaboration : Travailler avec les équipes Data Engineering pour intégrer les modèles dans les systèmes de production. Amélioration continue : Suivre les performances des modèles en production et les ajuster selon les besoins métier. Veille technologique : Rester à jour sur les dernières avancées en intelligence artificielle, machine learning, et outils de data science. Compétences Techniques Requises: Langages de programmation : Solide maîtrise de Python (pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) ou R. Data Engineering : Connaissance de SQL pour manipuler des bases de données relationnelles ( PostgreSQL, MySQL ) et des outils Big Data ( Spark, Hadoop ). Machine Learning : Familiarité avec les modèles supervisés et non supervisés, ainsi que les techniques avancées ( Deep Learning, NLP ). Outils Cloud : Expérience avec des plateformes cloud comme AWS (SageMaker), Azure (Machine Learning Studio) ou GCP (Vertex AI). Data Visualisation : Compétence dans des outils comme Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau, ou Power BI . Gestion des versions : Utilisation de Git pour le contrôle de version et la collaboration sur les projets. Bonnes pratiques : Connaissance des méthodologies Agile et/ou des principes de gestion de projet Scrum.

📑 CDI (45-48K€) / Freelance / Portage Salarial – 🏠 2 jours de télétravail / semaine – 📍 Toulouse– 🛠 Expérience de 5 ans minimum📍 🌟 Envie d’un nouveau challenge... CELAD vous attend ! 🚀 Nous recherchons un(e) ingénieur MLOps (H/F) pour intervenir sur un projet innovant chez un de nos clients dans le domaine du spatial à Toulouse. Voici un aperçu de vos missions 🎯 : Au cœur de l’équipe Data (6 data scientists), vous contribuerez à : Mettre en place les outils, processus et bonnes pratiques pour structurer la phase amont du cycle MLOps jusqu’au model registry. Participer aux activités de Data Science en soutien aux data scientists. Comprendre et analyser les besoins spécifiques posés par les équipes data. Définir les fonctionnalités nécessaires, frameworks et outils adaptés. Élaborer une roadmap d’implémentation des solutions. Développer des solutions en collaboration avec les équipes IT (plateforme, réseau, infrastructure). Valider les implémentations avec les data scientists pour garantir leur impact. Compétences nécessaires : MLOps, Git/docker , Python (pandas, scikit learn, numpy, pytorch…, Data analysis, Kubeflow, Sagemaker Machine Learning, Deep Learning, 📍 Situation géographique : Toulouse 💰 Salaire : 44-48 K€ brut + package attractif ➕ Avantages à la clé : - 15 jours de RTT (100% "salarié" & Rachat à 125%) - Participation aux bénéfices - Indemnité de déplacement (6€ net / jour OU 50% du titre de transport) - Plan Epargne Entreprise - Prime de vacances - Avance sur salaire - Comité Social et Economique - Tickets restaurants Si vous êtes prêt(e) à relever ce défi et à contribuer à des projets stimulants, n'hésitez pas à postuler dès maintenant ! 🚀

Contexte : Mission pour l'accompagnement des équipes IT dans la validation et implémentation des uses cases IA. Être référent technique pour l'évaluation et la mise en œuvre des cas d'usage métier en IA, en lien avec les pratiques de notre client final. Pilotage du développement et l'intégration des solutions d'IA en garantissant leur alignement avec les objectifs stratégiques de l'entreprise et un retour sur investissement optimal MISSIONS : Être référent / expert en IA et exploitation Avoir des compétences sur le versionning et la dockerisation Guider les équipes sur la partie IA, orienter les choix de formation des développeurs Définir qui peut utiliser Mistral Expliquer comment l’équipe va pouvoir travailler et monter en compétence sur les plateformes choisies Mettre en place la stratégie IA en tenant compte de la gouvernance du groupe Avoir travaillé dans de grosses structures et/ou bonne compréhension de ce type d’organisation Être en capacité d’accompagner les développeurs techniquement

Vous intégrerez une équipe aux profils variés constitués de data scientists et d'ingénieurs en optimisation, aux parcours académiques et aux compétences complémentaires. Ils travaillent main dans la main à l'élaboration d'outils à la pointe de l'innovation. Vous évoluerez dans un environnement technique performant, et une équipe d'experts techniques sera là pour vous former et vous accompagner sur l'ensemble de vos projets. Télétravail possible (2 à 3 jours par semaine) Vous intégrerez le cursus NextGen, qui permet la découverte des différents services et métiers, des visites de sites, des échanges avec le personnel, et le networking avec d'autres jeunes salariés

Zsoft Consulting est une société de conseil, spécialisée dans les métiers d'ingénierie de développement logiciel. Nous travaillons principalement en étroite collaboration avec des grands comptes et également avec des PME. Depuis 2015, nous continuons à créer un environnement propice à l’innovation et à l’excellence. Dans le cadre de ce développement nous recherchons un Data Scientist Confirmé. La mission se déroule au sein du Département des Systèmes d'Information de notre client grand compte. Vous intégrerez l'équipe "Data Science and Analytics" , composée d'une dizaine de jeunes professionnels, majoritairement data scientists et data engineers, issus de grandes écoles d'ingénieurs très sélectives. Cette équipe conçoit, développe et industrialise des services numériques basés sur des méthodes avancées d'ingénierie des données et d'intelligence artificielle. Ces services sont conçus dès le départ pour être opérationnels dans toutes les filiales du groupe, posant ainsi des défis techniques (Big Data) et multiculturels. Leur déploiement en production a un impact mondial. Fonctionnant en mode agile, l'équipe bénéficie d'un environnement de travail flexible grâce au télétravail. L'apprentissage de nouvelles technologies, le partage des connaissances, l'entraide et l'initiative sont fortement encouragés. Le domaine d'application est vaste, stimulant intellectuellement, et les ressources allouées augmentent régulièrement depuis 3 ans. Grâce à votre expertise en science des données et en ingénierie des données, vous jouerez un rôle clé dans la conception, le développement et l'industrialisation de services numériques. Sous la supervision du Responsable du Domaine Data Science, vos interlocuteurs principaux seront vos coéquipiers et les autres équipes IT au sein de la DSI. Vous interagirez également avec les équipes métiers (Marketing, Opérations, etc.) du groupe et de ses filiales. Vos compétences interpersonnelles, votre niveau d’anglais et de français, ainsi que votre sens de l’organisation, seront des atouts majeurs pour accompagner les utilisateurs lors du cadrage des projets et pendant les déploiements en production.

Développeur / Ingénieur IA ML NLP client Banque basé à Paris Gare de Lyon, un Développeur / Ingénieur IA - Expérimenté avec un minimum de 6 ans d’expériences. Localisation Paris 12e/ Télétravail Durée de la mission : 2 ans Projet : Améliorer les solutions existantes R&D sur les technologies actuelles Participer à l'animation des équipes Principaux livrables : Analyse Conception développement des sujets autour de l'IA (NLP/Data Science, LLM, etc.) Compétences requises : Intelligence artificielle, etre en veille sur les technologies ML : NLP/CV/NER NLP (transformers, libraries spacy, standford core, scikit-learn, nltk, fasttext, gensim, …) Développement Python (regex, programmation orienté objet, …) Base de données (mongoDB), Elasticsearch, GIT, Jenkins … Analyse des données (jupyter, excel, …) Force de proposition Travail en groupe Ouvert d'esprit Bonne communication

1. Définition et mise en œuvre de la stratégie Data & IA : Accompagner la définition d’une stratégie globale de données et d’IA, alignée sur les objectifs stratégiques de l’entreprise. Développer une feuille de route stratégique détaillée comprenant la priorisation des initiatives, les étapes clés, les jalons, les ressources nécessaires (humaines, techniques, financières) et les indicateurs de performance clés (KPI). Garantir la cohérence de la stratégie avec les initiatives existantes et futures. Coordonner les échanges avec les principaux acteurs du marché pour nourrir la réflexion stratégique. 2. Coordination et communication : Être l’interlocuteur principal sur les sujets liés à la data et à l’IA au sein de l’entreprise. Faciliter la communication et la collaboration entre les équipes concernées (métiers, digital factories, innovation, etc.). Travailler en partenariat avec les équipes "learning & development" pour élaborer et mettre en œuvre une stratégie d’acculturation aux nouveaux produits et services Data & IA. Adapter les approches en fonction des besoins et des profils des utilisateurs finaux. 3. Conformité et Gouvernance : Collaborer avec les départements RH, cybersécurité et juridique pour assurer la conformité réglementaire et la sécurité des données lors du lancement de nouveaux projets. Mettre en place une gouvernance claire et efficace pour la gestion des projets liés à la Data & IA.

Dans le cadre de sa prestation, l'intervenant externe évoluera au sein de la direction de la Data et les métiers et les pays dans leurs projets de Data science, depuis la génération de use case jusqu’à la mise en production. Notre équipe, dynamique et internationale, au profil « start-up » intégrée à un grand groupe, regroupe des profils de Data scientist experts en Machine Learning (computer vision, NLP, scoring), un pôle ML engineering capable d'accompagner les DataScientists lors de l'industrialisation des modèles développés (jusqu'à la mise en production) ainsi qu’une équipe AI Projects. AI Delivery met aussi à disposition des lignes de métiers la plateforme de Datascience « Sparrow », qui comporte * une plateforme d'exploration et de développement Python, Sparrow Studio, développée in-house par une équipe dédiée * un framework d'industrialisation des modèles de Datascience, Sparrow Flow, ainsi qu'une librairie InnerSource “pyPF” facilitant les développements des Data Scientist. * une plateforme d'exécution des modèles de Datascience, Sparrow Serving * et un outil de Community Management, Sparrow Academy L’équipe Technical Office, composée principalement de MLOps Engineers, a pour principale mission d’être garante de la qualité des livrables de l’ensemble de la direction, de les déployer sur le cloud privé du Groupe, « dCloud » et enfin d’assurer la haute disponibilité de l’ensemble de nos assets. Cette équipe conçoit, développe et maintient des plateformes et des frameworks de data science. PF fait appel a une prestation en AT pour assurer l’évolution et la haute disponibilité de l'ensemble de nos assets. Le prestataire aura la charge de la disponibilité et de la stabilité de nos différentes plateformes data avec un focus particulier sur notre asset Sparrow. Le prestataire intègrera l’équipe du Technical Office. DevOps, MLOps, Data Science, Cloud sont les moteurs de son quotidien.

Contexte : développement de la nouvelle plateforme data. Leader les développements : guider et encadrer une équipe Data Analytics (data factory / modeling / viz) - Capacité à définir et porter une vision technique de la data sur toute la chaîne de valeur - Concevoir l'architecture applicative et technique des solutions data en colla- boration avec le Data Architecte - Garant des bonnes pratiques et de leur application - Garant de la qualité techniques des livrables de l'équipe - Leader les bonnes pratiques de la data gouvernance : être le référent technique de la data gouvernance pour assurer ses piliers (sécurité, ownership, qualité, etc) - Démocratiser l'usage de la donnée et accélérer la mise en place du Self- - Service sur l'ensembles des layers techniques (data pipeline, Data Lab et Data Viz) - Porter la veille technologique : collecte, raffine et partage les actualités autour de la data

Le Security Data Hub de l'entreprise vise à promouvoir l'innovation grâce aux données et à l'IA, tout en renforçant la sécurité du groupe. L’équipe Governance and Security Data Hub recherche un consultant externe expert en GenAI pour améliorer les opérations de sécurité et soutenir des initiatives stratégiques. En pratique, le consultant devra exploiter des solutions GenAI , notamment via GPT et des technologies API similaires, pour relever des défis de sécurité, améliorer l'efficacité et valoriser les données. Exemple : utiliser le GenAI pour vérifier les preuves de conformité des entités de l'entreprise à leurs contrôles de sécurité, renforçant ainsi les activités critiques du Group Security, telles que l'assurance de sécurité. 2/Missions : Identifier les besoins métiers et les opportunités pour améliorer l'efficacité opérationnelle et la sécurité. Concevoir des solutions à haut niveau et définir des feuilles de route stratégiques. Piloter l’équipe de data scientists pour livrer les cas d’usage liés aux données et à l’IA. 3/Expertises requises : Expertise en GenAI , en particulier sur GPT et des solutions API similaires (incluant l’ingénierie des prompts). Expérience en tant que Product Owner ou rôle équivalent, avec la capacité de définir une vision stratégique et de la mettre en œuvre. Capacité à collecter et traduire les besoins métier en solutions techniques. Connaissances approfondies des concepts de sécurité et des enjeux spécifiques à ce domaine. Maîtrise des outils et plateformes cloud, notamment Azure , pour intégrer des solutions GenAI. Expertise technique en Machine Learning , avec expérience en développement et déploiement de modèles ML. Anglais courant. Profil recherché : Product Owner avec une expertise sur le GenAI (GPT) . Maîtrise de Azure et des concepts de Machine Learning . Anglais courant obligatoire.

Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Chef de Projet IA GEN expérimenté Le profil attendu sur ce poste sera en chargé de : Pilotage des projets techniques lA GEN dans un contexte bancaire Pilotage et Dévéloppement NLP/ML Pilotage des équipes techniques (Data scientists) Animation des ateliers de conception Gestion de releases Pilotage de la recette la MEP Si vous êtes actuellement à l'écoute du marché je vous invite à m'envoyer votre candidature. Bien à vous, Nadia

Le Bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement (2,5 à 3 ans) pour assurer un service d'expertise autour de Dataiku, de Tableau et du ML/IA aux utilisateurs de la plateforme Prométhée. Cette plateforme permet aux Fonctions Centrales RISK, FINANCE et STFS de BNP Paribas de réaliser des travaux réglementaires sensibles du Groupe (stress tests bancaires, calcul du capital interne, reportings financiers, …). Elle intègre et met à disposition, avec le support d’équipes de production dédiées, les services suivants : - Cluster Hadoop CDP 7.1.9 ; - Cluster K8S ; - Service d’ingestion de données (application Java/Spark/Shell développée en interne) ; - Dataiku DSS et Automation Node (v. 12.6) comme point d’entrée du Métier sur tous les services ; - Service d’archivage de données (application Java/J2E développée en interne) ; - Dataviz via offre Tableau Groupe. Les missions de l’équipe Prométhée sont : 1. Gestion au quotidien & gouvernance de la plateforme ; 2. Maintien en conditions opérationnelles de la plateforme : a. Traitement des incidents ; b. Gestion des montées de versions des différents composants systèmes et applications, en collaboration avec les équipes de production ; c. Anticipation de la charge et planification des évolutions requises pour y faire face ; 3. Garantie de la sécurité et de la disponibilité du service : mise en place et monitoring de solutions de backup des données et des politiques de sécurité d’accès ; 4. Veille à l'évolution de la plateforme pour répondre aux nouveaux besoins métiers ; 5. Support utilisateurs sur les différents composants de la plateforme. Ce contexte exige une grande polyvalence technique et une réelle compréhension des principaux composants d'un SI (réseau, système, sécurité). La Tribe Prométhée est composée de 3 Squads de 5-6 personnes ayant chacune 1 Product Owner et 1 Tech Lead. La prestation sera réalisée au sein de la Squad Data Usage dont les principales missions sont : - d'assister les utilisateurs de Prométhée sur les outils Dataiku et Tableau ainsi que dans le choix et l'utilisation de modèles de ML/IA ; - de concevoir et d’assurer l’insertion opérationnelle de modèles de ML/IA répondant à de forts enjeux pour nos utilisateurs et pour la Banque. L’équipe est située sur le site du Millénaire 4 (Paris 19) et le rythme est de 50% de présence sur site.

Missions principales : • Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists. • Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées. • Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration. • Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme. • Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets • Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client.

Nous recherchons un(e) développeur(se) python passionné(e) pour rejoindre notre équipe et contribuer à la création de pipelines d'orchestration des modèles ML (preparation de features, training, tunning et inférence). Ces pipelines de données permettent aux Quants & Data Scientist d'industrialiser l’utilisation des modèles ML avancés dans les processus de prévision de la consommation et de la production d'énergie. Le profil idéal est : - Un(e) data engineer maîtrisant Python/Spark qui comprend les enjeux du MLOps - Un(e) passionné(e) du développement Python, capable de jongler avec les bibliothèques et les frameworks. - Un(e) passionné du développement capable de travailler avec les Quants et Data Scientists pour résoudre des problèmes relatifs au cycle de vie des modèles de MachineLearning (e.g. mise en place de pipelines d'entraînement). Le poste requiert une maîtrise avancée de Python et Spark. Une expérience préalable autour de Databricks, des Feature Stores / Model Registries est un plus.