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le cadre de sa prestation, l'intervenant externe évoluera au sein de la direction de la Data chez BNP Paribas Personal Finance, AI Delivery. AI Delivery accompagne 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 Personal Finance la plateforme de Datascience « Sparrow », qui comporte 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. Les sujets traités par l’équipe sont variés : - Participer à la conception architecturale cloud et data ; - Participer à la maintenance/l’évolution des frameworks de data science existants (Python) ; - Participer à la maintenance/l’évolution des services web et opérateurs kubernetes existants (Golang) ; - Participer à la maintenance/l’évolution des pipelines de CI/CD (Gitlab CI, GitOps) ; - Participer à la maintenance/l’évolution du code d’IaC (Terraform, Bash) ; - Participer à la maintenance/l’évolution de l’outillage DevOps (Gitlab runners, BuildKit, ArgoCD, ArgoWorkflows, ArgoEvents, etc.) ; - Participer à la maintenance/l’évolution de l’outillage DevSecOps (Vault, Keycloak, Sparrow IAM, etc.) ; - Participer à la maintenance/l’évolution de l’Observabilité des plateformes (logging, monitoring, traçabilité) ; - Participer à la mise en production des outils et des solutions IA déployées sur la plateforme ; - Être force de proposition et participer aux POCs.

L'équipe R&D de la Direction du Numérique et de la Stratégie de l'Innovation de notre client cherche un.e ML engineer en mission. La recherche concerne un.e ML engineer confirmé.e pour des projets de data science dans un contexte de R&D. Ci-dessous, les compétences recherchées. Data science : • Forte expertise sur le domaine du NLP • Maîtrise des techniques d'apprentissage automatique (Machine learning) • Excellente connaissance des bibliothèques open source clés telles que TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Numpy, et Pandas • Une expérience en traitement automatique du signal audio est pré requise • Une appétence pour la veille technologique Software/data engineering : • Parfaite maîtrise de Python • Appétence pour les travaux de préparation de données • Bonnes dispositions pour la mise en oeuvre de la CI/CD, comme Gitlab-CI • Connaissance de Kubenetes / Postgres appréciée Soft skills : • Une parfaite autonomie est un critère essentiel pour cette mission. La personne devra être en capacité de mener à bien des projets de R&D en autonomie technique et tactique. Il devra être capable de faire des choix techniques et de prendre des décisions pour répondre aux découvertes et difficultés rencontrées lors de ses travaux exploratoires • Une réelle aptitude à communiquer des concepts techniques à des non-experts, notamment pour expliquer les résultats des projets R&D aux autres membres de l'équipe et aux parties prenantes. • Une capacité à travailler efficacement en équipe, avec parfois des échanges interdisciplinaire (journalistes, documentalistes, etc.). Voici des exemples de projets sur lesquels elle/il pourrait être amené à travailler : la conception d'un algorithme chapitrage automatique de podcast basé sur le transcript, la détection de la géolocalisation d'articles et de contenus audio, l'optimisation d'un moteur de recherche sémantique fait maison, le fine-tuning de Whisper pour améliorer la qualité de la transcription, la détection de moments clés dans un contenu audio pour aider à la découpe d'extraits. Aspect primordial : nous cherchons une personne motivée, autonome et bonne communicante pour être à l'aise sur des travaux exploratoires dans une équipe de R&D. Enfin, un intérêt pour les médias et une capacité à être force de proposition pour de nouvelles idées seront des éléments très appréciés. La personne doit avoir au moins 3 ans d'expérience en data science, avec une partie importante en NLP et en traitement de l'audio.

Dans le cadre de sa prestation, l'intervenant externe évoluera au sein de la direction de la Data, AI Delivery. AI Delivery accompagne 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. 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. Les sujets traités par l’équipe sont variés : - Participer à la conception architecturale cloud et data ; - Participer à la maintenance/l’évolution des frameworks de data science existants (Python) ; - Participer à la maintenance/l’évolution des services web et opérateurs kubernetes existants (Golang) ; - Participer à la maintenance/l’évolution des pipelines de CI/CD (Gitlab CI, GitOps) ; - Participer à la maintenance/l’évolution du code d’IaC (Terraform, Bash) ; - Participer à la maintenance/l’évolution de l’outillage DevOps (Gitlab runners, BuildKit, ArgoCD, ArgoWorkflows, ArgoEvents, etc.) ; - Participer à la maintenance/l’évolution de l’outillage DevSecOps (Vault, Keycloak, Sparrow IAM, etc.) ; - Participer à la maintenance/l’évolution de l’Observabilité des plateformes (logging, monitoring, traçabilité) ; - Participer à la mise en production des outils et des solutions IA déployées sur la plateforme ; - Être force de proposition et participer aux POCs.

Diriger la conception, le développement et la mise en œuvre de modèles avancés de machine learning pour générer des insights et faciliter la prise de décision. Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires pour résoudre des problèmes complexes en utilisant l'analyse statistique, la modélisation prédictive et des stratégies basées sur les données. Optimiser les algorithmes, gérer de grands ensembles de données et déployer des solutions évolutives. Encadrer des data scientists juniors et apporter une expertise technique sur les frameworks et outils d'IA/ML.

Contexte de l'organisation : Nous recherchons u Tech Lead pour rejoindre notre projet dynamique et innovant. En tant que responsable technique des services, la mission fonctionnera dans un environnement de moteur de tarification pour l'assurance, où se trouveront des actuaires, un architecte informatique et des services de données et de ML. Le service effectuera les opérations suivantes : Diriger et gérer la Tech Squad travaillant sur le moteur de tarification pour l'assurance. Collaborer avec les actuaires, l'architecte informatique et les ingénieurs données et ML pour assurer la réussite du projet. Concevoir, développer et mettre en œuvre des solutions techniques pour le moteur de tarification de bout en bout. Superviser le développement et la mise en œuvre de modèles d'apprentissage automatique pour le moteur de tarification. Garantir la fiabilité, l'évolutivité et les performances du Pricing Engine. Coordonner les équipes multidisciplinaires impliquées dans le projet Assurer la qualité des solutions développées.

Dans le cadre de l’industrialisation d’une solution innovante de recherche documentaire sur un corpus d’entreprise, nous recherchons un Data Scientist Junior spécialisé en Intelligence Artificielle (IA) . Vous interviendrez sur des projets de traitement et d’analyse de données textuelles, tout en contribuant à l’intégration de technologies avancées comme les Retrieval-Augmented Generation (RAG) et les Large Language Models (LLM) . Participer à la conception et à l’optimisation d’une solution de recherche documentaire basée sur l’IA. Implémenter et tester des modèles de Natural Language Processing (NLP) pour améliorer les capacités de recherche et de génération de contenu sur le corpus d'entreprise. Collaborer avec les équipes techniques pour intégrer des modèles d’IA dans les pipelines de production. Analyser des données textuelles à grande échelle et proposer des solutions basées sur les LLM et les RAG pour améliorer la précision et la pertinence des résultats de recherche. Contribuer à l’automatisation des processus de traitement de données et à la mise en place de solutions d’apprentissage machine.

Bonjour à tous, Je suis à la recherche d'un Chef de projet IA GEN pour une prestigieuse société internationale. ✅Statut : FREELANCE/PORTAGE SALARIAL ✅Localisation : Paris ✅Visibilité : 1 an renouvelable ✅Réfléchir aux cas d'usages d'IA GEN ✅Encadrement d'une équipe de Data Scientist ✅Connaissance du secteur bancaire ✅Expérience sur des sujets Data Quality / Data Governance 📞 Contact : 07 43 39 24 31 Mission à pourvoir ASAP, entretien avec le client final à prévoir ce jeudi 17/10. Possibilité d'une grande flexibilité sur le TT après un on-boarding d'un mois.

Quel sera votre rôle ? Nous recherchons un(e) Product Owner F/H, pour piloter l’évolution des outils de data visualisation et machine learning. Vous collaborerez avec les équipes techniques et métiers pour maximiser l’impact des plateformes Tableau, PowerBI, Dataiku et Cloudera ML. Au quotidien, vos missions seront les suivantes : Définir et prioriser les fonctionnalités à implémenter en collaboration avec les équipes métiers. Piloter les développements et garantir la qualité des livrables en lien avec les squads techniques. Assurer une communication fluide entre les différentes équipes et accompagner les utilisateurs dans l’adoption des solutions. Environnement technique : Tableau, PowerBI, Dataiku, Cloudera ML, Agile, Scrum

Vous ferez partie de l'équipe d'Ingénierie en Intelligence Artificielle, au sein de la division Technologies Émergentes et Données (GETD) du groupe. Cette équipe transversale a pour mission de développer des initiatives basées sur l'IA (preuves de concept, preuves de valeur, pilotes) avec les différentes entités, les partenaires stratégiques, ainsi que de définir et de mettre en œuvre les meilleures pratiques, outils et modèles de collaboration en matière d'IA à suivre dans l'ensemble du groupe. Notre équipe est composée de 10 personnes réparties dans 3 pays (France, Espagne et Suisse) et nous travaillons en mode hybride (60 % à distance + 40 % sur site). Le groupe est un leader mondial de l'assurance et de la gestion d'actifs présent dans près de 60 pays. Nous utilisons l'Intelligence Artificielle pour protéger nos plus de 100 millions de clients dans tous les domaines clés de l'assurance (Dommages et Responsabilité Civile, Vie et Épargne, Santé, etc.). En tant qu'entreprise responsable, le groupe a défini et suit des principes d'IA responsable autour de la robustesse, de l'interprétabilité, de l'équité et de la durabilité. Responsabilités clés Dans ce rôle, vous devrez : Améliorer les solutions de machine learning de bout en bout développées et déployées sur la plateforme Databricks, depuis le prétraitement des données et l'ingénierie des caractéristiques jusqu’à l'entraînement, l'évaluation, le déploiement et la surveillance des modèles. Améliorer et mettre en œuvre des modèles/recettes Databricks pour augmenter la scalabilité des cas d'usage en IA. Remanier les notebooks en scripts de code de haute qualité qui feront partie des pipelines ML. Concevoir et optimiser les pipelines ML sur Databricks, en tirant parti de ses fonctionnalités pour rationaliser le processus de développement et de déploiement des modèles. Construire et maintenir une infrastructure MLOps évolutive et fiable sur Databricks, facilitant la gestion des versions de modèles, la surveillance et le déploiement automatisé. Codifier les meilleures pratiques pour la surveillance des performances des modèles, la détection de dérives et le réentraînement des modèles, en garantissant des modèles ML de haute qualité et à jour en production. Mettre en œuvre des pipelines CI/CD fiables et reproductibles. Mettre en œuvre des tests de données, de modèles et de code. Se tenir informé des derniers progrès en MLOps, LLMOps et technologies Databricks, et identifier proactivement des opportunités pour améliorer nos capacités en ML. Encadrer et fournir des conseils techniques aux équipes Data Science des entités AXA. Créer des actifs et des lignes directrices avec nos stagiaires et la communauté MLOps. Participer aux initiatives de gouvernance des données pour garantir la conformité et l'intégrité des produits IA.

💡 Contexte /Objectifs : Nous recherchons un business analyst ayant des connaissances sur les sujets d'IA et d'IA générative, afin de travailler notamment au développement et déploiement d'une plateforme de recherche documentaire augmentée par l'IA générative, aussi connu sous le terme RAG (Retrieval Augmented Generation). 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.

Le Client souhaite renforcer son équipe d'Architecture et Innovation. La prestation portera autour de nouveaux sujets relatifs à l'IA et IA Générative. BANQUE DE FINANCEMENT Les compétences recherchées : • Expérience en MLOps : o Maîtrise des outils et des bonnes pratiques de MLOps (GitLab, Docker, Kubernetes, CI/CD). o Expérience avec les plateformes cloud (AWS). o Expérience dans la mise en œuvre de projets de data science en production. Compétences en programmation : o Expertise de Python et maîtrise d'au moins un autre langage de programmation. • Solides connaissances en data science et machine learning • Expérience sur un projet NLP • Une première expérience sur un projet GenAI / RAG serait un plus • Esprit ouvert et curieux • Etre force de proposition. • Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins et traduire leurs problématiques en questions scientifiques. • Communiquer de manière claire et concise les résultats des analyses et les recommandations. • Expérience et connaissance des problématiques spécifiques à la finance des marchés serait un plus.

Descriptif de la prestation - Rédaction des livrables - Participation aux réunions - Expertise du fournisseur sur la famille ou sous-famille - Maîtrise de la résolution de problème Contexte & Objectifs de la prestation Le Groupe voit dans l'arrivée des technologies Data Science et IA une opportunité majeure pour améliorer l'effficacité de nos services et la satisfaction de nos assurés. Nous avons un vivier de cas d'usage et de produits IA à différents niveaux de maturité et avons de nombreux travaux d'industrialisation à poursuivre. Le prestataire doit nous permettre de poursuivre les travaux d'industrialisation et structuration de plusieurs de nos produits IA. Nature et étendue de la prestation Le prestataire interviendra en tant que Data Scientist pour accompagner les travaux de consolidation et d'industrialisation de nouveaux services pour nos directions métier. Le terrain de jeux sera les technologies d'analyse des documents et de traitement du langage naturel. Le DS sera en responsabilité de la conception (en collaboration avec les interlocuteurs métiers, Data et DSI) et le développement de solutions répondant aux besoins métier. Il réalisera les études de faisabilité, de risque et de performance nécessaire pour la maturation du Use Case à travers le cycle de vie (incubation, industrialisation, run). Livrables attendus & planning - Pipeline d'acquisition, préparation et traitement de données (structurées et non structurées) - Pipeline d'entrainement, test et validation, - Composants d'inférence - Automatisation de pipeline et workflow - API - Prototypes et démonstrateurs - Plan d'experiences et de tests - Documentation technique et fonctionnelle - Rapport de veille technologique et technique

Le consultant sera le référent technologique sur les projets Innovation dont il aura la charge. Il garantira leur faisabilité, les développera et assurera leur industrialisation et leur intégration avec les systèmes d’information et les équipes Contribuer aux phases d’idéation et de définition de nouveaux concepts innovants, notamment en évaluant leur faisabilité technique. Développer des Proofs of Concept (POC) et des prototypes pour matérialiser ces concepts et les tester auprès d’utilisateurs finaux. Prendre une part active aux choix techniques et technologiques des projets innovation de son portefeuille. Évaluer les solutions technologiques proposées par des acteurs externes (startups, ...) qui permettraient de réaliser les projets en Open Innovation. Veiller à ce que les prototypes et projets réalisés puissent être transmis à d’autres équipes de la DSI et industrialisés avec un effort minimum. S’assurer que les projets innovation respectent les bonnes pratiques technologiques et de sécurité de l’environnement SI Effectuer les ateliers de passation vers d’autres équipes, réaliser le support le cas échéant. Effectuer une veille sur les nouvelles technologies et solutions logicielles pertinentes dans le cadre des priorités du Lab. Participer à la définition et à l’amélioration des processus de l’équipe Conception et mise en place d’architectures SI complexes. Documentation (Diagramme de flux etc). Design logiciel. Expérience requise en environnement Cloud PaaS, IaaS (Amazon). Très bonnes compétences en développement backend et mise en place d’APIs + REST. A l’aise avec le Data processing / engineering. AWS (S3/API Gateway/Lambda/IAM, DynamoDB ou Cognito ou RDS). Terraform (bon niveau demandé). Python 3 (bon niveau demandé). SQL (particulièrement jointures). Linux (niveau intermédiaire). Bases de Data Science. Librairie Python Boto3 (AWS). Git. ANGLAIS REQUIS

PAS DE SOUS-TRAITANCE // MERCI Nous recherchons un Data Scientist pour renforcer une équipe Data & Innovation dans le cadre d’un projet. Le rôle implique la collaboration avec l’équipe technique et les ingénieurs Data pour développer et mettre en production des modèles prédictifs et explicables. Une XP en startup est fortement appréciable Les principales missions incluent : • Analyse de données énergétiques enrichies (tarifs de l’énergie, données météo, intensité carbone, travaux d’efficacité énergétique, etc.) pour identifier des insights métiers pertinents. • Proposer, construire et implémenter de nouvelles analyses basées sur les besoins des clients internes et externes. • Documenter les recherches et les modèles développés. • Appliquer des algorithmes de Machine Learning adaptés (régressions, arbres de décision, random forest, XGboost, etc.) à des données structurées et semi-structurées. • Participer à l’amélioration continue des modèles en termes de performance et d’explicabilité. • Collaborer avec les ingénieurs pour intégrer les modèles dans les applications. • Mettre en place des systèmes de détection d’anomalies et des alertes en temps réel.

Le Bénéficiaire souhaite une prestation d´accompagnement dans l´objectif d´assurer un service de data science au sein d´une équipe responsable pour la gestion de données de BCEF. Les missions sont: - Réalisation d'algorithme de datascience. Hard skills: - Python, Pandas, Scikit Learn, XGBoost, timeseries - Profil expérimenté Machine Learning - Si possible expérience sur de la planification de workforce / stock - Git Soft skills: - Autonomie - Posture permettant d'accompagner la montée en charge d'une ressource junior

Dans le cadre de ces développements, le DataLab souhaite confier à un expert Cloud, venant en renforcement de son équipe usine logicielle la mission suivante : - Travailler sur des sujets de migration de solution "On Premise" vers le Cloud ; - Mettre en place l'outillage nécessaire à l'implémentation d'une méthodologie DevSecOps ; - Assurer l'intégration dans les architectures cibles : Configurer les plateformes, Industrialiser les architectures, Définir es accès aux ressources et les optimiser ; - Assister à l'élaboration de solutions et leurs optimisations ; - Rédiger les documents techniques et les livrables projets ; - Améliorer l'architecture actuelle ; - Transférer la connaissance et la compétence aux internes du DataLab. Résultats Attendus Des Livrables : Le DevOps sera accompagné par l'équipe Usine Logicielle. Il devra par ailleurs, fournir les livrables suivantes : - Une documentation conforme aux exigences du DataLab ; - Un support de l'ensemble des applications gérées en interne ; - Un support de l'ensemble des applications des entités déployées ; - Codes Sources commentés et "reviewés" ; - Intégration de tests unitaires des fonctionnalités développées ; - Présentation et partage des travaux.