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Nous recherchons un(e) Architecte DataOps/GPU Grid pour notre équipe DataOps/DataLab chez un grand groupe bancaires pour renforcer ses équipes systèmes et GPU, en charge des produits et services de Data Science et IA. Vous rejoindrez une équipe dynamique de moins de 15 experts répartis sur trois pôles : AI Competency Centre, Automation, et GPU Grid System. Ce que vous ferez : Conception et mise en production : Participer à la conception technique, à l'implémentation en production et à l'industrialisation des produits et services IA Automatisation et industrialisation : Appliquer des pratiques Cloud Native et Kubernetes pour optimiser le cycle de vie des produits IA, avec un focus sur MLOps et LLMOps. Support et amélioration continue : Assurer le maintien en conditions opérationnelles et la supervision des 15+ plateformes Data Science du groupe, et participer à leur fiabilisation. Collaboration et partage de connaissances : Travailler en étroite collaboration avec l'équipe, tout en favorisant l'automatisation et le partage de bonnes pratiques.

Nous recherchons un Data Engineer confirmé (8–10 ans d’expérience), doté d’une forte appétence pour la Data Science et l’ IA Générative , pour intervenir dans une équipe transverse dédiée à l’innovation et au prototypage rapide de solutions data. Vous interviendrez sur un programme stratégique en lien avec les équipes de la Direction Financière afin de concevoir et implémenter des solutions d'automatisation et d'analyse avancée autour de cas d’usage métiers. Vous serez amené à travailler au plus proche du métier (interlocuteurs financiers), de l’équipe innovation, ainsi que des Data Scientists. LES MISSIONS : Traitement de données non structurées (PDF, Word, PowerPoint, etc.) Développement Python pour l’ extraction, transformation et génération de documents Implémentation de modèles d’ IA Générative (LLM, prompt engineering, RAG) Collaboration avec les équipes Data Science sur les modèles et les outils à déployer Participation à la mise en place de solutions industrialisables (CI/CD)

Ce rôle passionnant mêle data science et industrie, avec pour mission de transformer des données complexes en leviers de performance concrète. À la croisée de la tech et de l'ingénierie, vous concevez des modèles intelligents pour optimiser énergie, qualité et processus. Un défi stimulant dans un environnement innovant et humain, avec un vrai impact sur le terrain. Ce rôle passionnant mêle data science et industrie, avec pour mission de transformer des données complexes en leviers de performance concrète. À la croisée de la tech et de l'ingénierie, vous concevez des modèles intelligents pour optimiser énergie, qualité et processus. Un défi stimulant dans un environnement innovant et humain, avec un vrai impact sur le terrain.

Description et livrables de la prestation Dans le cadre de l’accélération actuelle sur les sujets d’IA générative du client, la guilde de test batî actuellement une offre de service test permettant de répondre aux enjeux performance et qualité des différents Use cases développés ainsi qu’aux aspects robustesse des modèles développés. Pour cela, nous devons mettre en place une approche sur les tests liés aux vulnérabilités des modèles et se doter d’un outil d’automatisation interne en mode CICD pour checker régulièrement ses modèles dans les différents environnements. Aujourd’hui, les tribus passent par un partenaire externe pour réaliser ces tests de vulnérabilités. L’objectif étant de reprendre l’activité en interne, nous devons nous doter d’expert pouvant nous accompagner sur l’outillage ainsi que la mise en place d’une approche tests de vulnérabilités. Nous avons besoin d'un consultant expert IA pour : - Définir une approche de test robuste pour tester les vulnérabilités des IA (identifier quelles tests de vulnérabilités adapté pour tels uses cases, faire de la veille) - Mettre en place un outil permettant tester de manière continue les chatbots (tests fonctionnels et vulnérabilités) : faire de la veille, benchmarK, POC de solution etc

CONTEXTE Missions de surveillance nécessitent un rapatriement et un traitement des mesures régulier pour traiter l’information au plus vite et pouvoir la mettre au service de la maintenance. MISSIONS Assister la section SYS dans l’architecture, le développement et le déploiement de l’Intelligence Artificielle pour automatiser les tâches de traitement à faible valeur ajoutée des mesures de surveillance. Les missions sont : 1. Apprendre automatiquement le début et la fin de shunt sur les différents signaux transmis en tenant compte des seuils de tension normativement définis (0,06V pour circuit UM71 et 5V pour circuit ITE) ou modéliser, le cas échéant, le principe de positionnement des marqueurs de début et de fin de shunt et les insérer automatiquement sur des courbes de tension 2. Caractériser, sur ces courbes, toute anomalie représentant une tension résiduelle (TR) et procéder au traitement adéquat en cas de détection automatique (invalidation, historisation, alerte…) 3. Analyser les occurrences des TR et les corréler avec des données internes et externes pour capter les signaux faibles liés à l’état des voies en prévision d’actions de maintenance. 4. Mettre en place un pipe de traitement automatique des données relatives aux TR intégrant les IA tout en veillant au respect des règles de cybersécurité et de sûreté de fonctionnement (protocoles de communication robustes, redondance des capteurs et des canaux de transmission, backup…) ainsi qu’à l’optimisation des ressources matérielles (edge computing / agentic AI) 5. Industrialiser la solution en définissant les règles de maintenance et en assurant une réduction des coûts de déploiement et d’exploitation (refonte technologique HW / SW). 6. S’insérer dans les dispositifs Big Data du groupe afin de croiser les informations fiables relatives aux TR avec des données hétérogènes pour enrichir les insights d’une maintenance prédictive. 7. Généraliser l’utilisation du dispositif et assurer son évolutivité avec un passage à l’échelle. LIVRABLES Définition des règles de positionnement de marqueurs Analyse des données et constitution des data-sets Développement dans un langage compatible SI Identification des KPI pertinents et évaluation des approches Prototypage rapide, Rendre cette architecture auto-apprenante pour traiter les cas futurs, Solution technique déployée et en production sur l’IHM actuelle, Documentation technique et détaillée de la solution, Suivi de projet avec les éléments clés : planning, comptes-rendus, sources, etc…

Nous recherchons pour notre client bancaire un(e) Consultant(e) Data Scientist maitrisant Dataiku, Python, Py Spark et ayant éventuellement des connaissances en conformité bancaire, notamment sur la lutte contre le blanchiment de capitaux et le financement du terrorisme (LCBFT). La mission consiste à apporter ses compétences en data science, afin de participer au projet de conformité bancaire. La mission est sur Paris à partir de mi-avril 2025. Les candidatures seront envoyées dès que possible à notre client.

Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Data Scientist Sagemaker AWS Tâches: - Formaliser la résolution du problème métier par une approche Data Science (algorithme ou analyses) structurée et priorisée - Identifier, explorer et qualifier le potentiel de nouvelles sources de données (internes et/ou externes) en lien avec les cas d’usage existants ou les objectifs de l’entreprise - Manipuler et exploiter de grands volumes de données hétérogènes pour en extraire de l’information à forte valeur ajoutée - Avoir une très bonne connaissance des différents types d’algorithmes existants (statistique et machine learning), ainsi que des framework existants. - Être autonome sur la mise en œuvre des modèles Data Science (ML & DL) performants et optimisés, et la mesure des performances théoriques et réelles - Écrire, en collaboration avec les Data Engineers, des pipelines de transformation (Big) Data efficaces, pérennes et monitorées, respectant les bonnes pratiques MLOps - Interpréter et expliquer le comportement des modèles ML en insights business activables - Connaître et respecter dans nos propositions de valeur les exigences et problématiques liées aux réglementations en vigueur (RGPD, Data privacy, etc.) et aux standards et tendances du secteur (éco-conception, etc.) - Respecter et alimenter les bonnes pratiques de développement de l’équipe - Assurer une veille et un partage de connaissances (méthodologique, technologiques et des produits industrialisés) Si vous êtes actuellement à l'écoute du marché, je vous invite à m'envoyer votre candidature. Bien à vous, Nadia

Contexte de la mission Dans le cadre du développement continu des solutions d'IA, nous recherchons un Lead AI Engineer pour soutenir la mise en œuvre d'un cadre stratégique et fluide pour l'IA Responsable. Ce cadre doit garantir l'alignement avec les exigences réglementaires et de gestion des risques, les normes éthiques et environnementales, ainsi que les attentes sociétales. L'objectif est d'accroître la réputation et la confiance grâce à des solutions d'IA robustes et sûres. Description de la fonction Le consultant agira en tant qu'expert technique indépendant, fournissant des recommandations et des solutions objectives sur les meilleures pratiques pour le développement de systèmes d'IA. Il se concentrera sur la gestion des risques tels que la réduction des biais, l'explicabilité, l'équité, la fiabilité et la durabilité. En tant que référent technique, il remettra en question les décisions techniques et fournira des conseils pour garantir le développement de systèmes d'IA robustes et dignes de confiance. Il fournira des perspectives pour développer et mettre en œuvre une vision et une stratégie à moyen et long terme pour tirer parti de l'Intelligence Artificielle afin de stimuler la croissance des activités. Il fournira également des conseils stratégiques sur le cadre de gestion des risques, notamment sur la question de savoir s'il faut investir dans des initiatives d'IA Responsable et comment le faire. Responsabilités Concevoir, développer et mettre en œuvre un cadre de gestion des risques d'IA pour garantir la robustesse et l'équité des systèmes et cas d'utilisation d'IA à haut risque. Collaborer avec diverses parties prenantes pour aligner la stratégie avec les politiques et cadres du Groupe. Participer aux processus de gestion des risques pour assurer la durabilité des solutions d'IA.

Nous recherchons un Data Product Manager (h/f) pour piloter la mise en production d’un algorithme de computer vision permettant l’identification des composants de produits. Missions Définir et structurer la vision produit en collaboration avec les parties prenantes Piloter la mise en place des pipelines de données et assurer leur performance Coordonner les équipes techniques et fonctionnelles (Data Engineers, Data Owners, Product Managers) Suivre la mise en production de l’algorithme sous forme d’API et garantir sa maintenabilité Assurer la qualité des données et accompagner les utilisateurs dans l’adoption du produit

Pour renforcer nos équipes chez l'un de nos client grands comptes, nous recherchons un(e) Architecte Data GenAI F/H passionné par l'innovation, la Data et l'intelligence artificielle. En tant qu'architecte GenAI, vous jouerez un rôle clé dans la conception et le déploiement de solutions d'intelligence artificielle et de systèmes autonomes pour soutenir l'avenir de la mobilité et des véhicules intelligents. Vous collaborerez avec des équipes multidisciplinaires pour intégrer des technologies de pointe, transformer les processus et répondre aux défis de l'industrie automobile en évolution rapide. Objectif : Évaluer les plateformes GenAI externes afin d’identifier la solution la plus adaptée à vos exigences métiers. Conception et architecture de systèmes GénAI : Concevoir des solutions architecturales basées sur l'IA générative pour l'automobile, y compris la conduite autonome, la gestion de la flotte, les systèmes de prévention des accidents, et les interfaces utilisateur intelligentes. Analyse des besoins métiers : Collaborer avec les équipes R&D, produit et marketing pour comprendre les besoins des utilisateurs finaux et les transformer en solutions AI adaptées et évolutives. Développement de modèles IA avancés : Superviser la création et l'entraînement de modèles d'IA générative pour des applications telles que la simulation de conduite, la prédiction des comportements des conducteurs, et l'optimisation des performances du véhicule. Optimisation et amélioration continue : Mettre en œuvre des algorithmes d'optimisation et de machine learning pour améliorer en permanence les systèmes d'IA et garantir leur efficacité, fiabilité et sécurité dans un environnement automobile. Livrables : La mise à jour des schémas d’architecture conformément aux directives (sécurité, coût, scalabilité) et l’intégration de nouveaux services d’agents IA L’optimisation des composants, incluant la refonte des pipelines d’ingestion des données non structurées et l’amélioration des performances via des mécanismes de cache et de calcul distribués. Une documentation technique complète, validée par le lead developer, ainsi qu’un rapport d’accompagnement sur les méthodologies Agile et DevOps. Technologies et expertise : Expérience confirmée avec FastAPI, BigQuery, Kubernetes, CI/CD et les protocoles de sécurité (OAuth/OIDC), axée sur la maintenance et le scaling de la solution interne.

Mission: Data Analyst Démarrage: 05/05/2025 Fin: 31/07/2025 Nbr jours: 61 jours 🔹 Résumé de la mission Le Data Analyst interviendra dans l’équipe BI4IT d'une grande entreprise du secteur de l'énergie pour produire des analyses de données détaillées à partir de PowerBI . La mission inclut l’identification des usages informatiques, la mise en place de plans d’optimisation , et la gestion de la qualité des données . Le consultant travaillera avec les équipes IT pour fournir des recommandations stratégiques basées sur des analyses critiques des données existantes.

Le client développe un OS d’IA de nouvelle génération intégrant des agents intelligents pour accélérer la recherche, automatiser la découverte de médicaments et améliorer les diagnostics. Dans ce cadre, nous recherchons un Ingénieur QA Senior pour mettre en place le framework QA et garantir la robustesse du produit avant son lancement prévu en mai. Missions : ✔️ Définition de la stratégie QA ✔️ Conception des plans de test ✔️ Tests manuels & automatisés ✔️ Validation des versions & tests de régression ✔️ Documentation & transfert de connaissances

Nous recherchons un Data Scientist (H/F) de 2/3 ans minimum d'expérience professionnelle en data science appliquée à des problématiques métiers. Attention : pré-embauche client . Sous la responsabilité d'un Lead Data Science, vos principales tâches seront les suivantes : Mener des analyses exploratoires Piloter l’implémentation de cas d’usages Machine Learning et IA, depuis la phase d’idéation et de POC jusqu’au déploiement en production Restituer les analyses et modélisations (aux personnes techniques et métier) Collaborer avec les équipes métier pour identifier de nouveaux cas d’usage data-driven et pérenniser la qualité des cas d’usage existants Environnement technique : Python, VSCode, Git, Docker, Snowpark Cloud Azure Snowflake, DBT Microstrategy

Poste à pourvoir en région Loire Atlantique Il s'agit d'un poste à pourvoir en CDI chez le client final. Télétravail : 1 jour/semaine. Votre mission Au sein de la Direction , vous intervenez en tant que Data Scientist pour accompagner les pôles d’activités du Groupe dans leur transformation data. Vous serez en charge de concevoir, développer et déployer des modèles prédictifs et des algorithmes avancés , afin de répondre à des problématiques métier complexes dans le domaine de l’ assurance IARD . Vous exploitez l’environnement Microsoft Data Fabric , avec un focus sur le langage DAX et la solution Power BI , pour créer des modèles de données performants et des rapports décisionnels à forte valeur ajoutée. Responsabilités principales 🔧 Développement & Modélisation Concevoir des modèles de données robustes (modélisation en étoile) pour le reporting opérationnel et stratégique. Développer des rapports interactifs et dynamiques sous Power BI, en optimisant les performances via DAX. Appliquer des techniques de data science pour produire des analyses prédictives à fort impact métier. Collaboration & Intégration Travailler étroitement avec les équipes Data Analyst, Statisticien, Chef de Projet Data, Architecte Data et les équipes DSI pour garantir l’intégration fluide des solutions dans les systèmes existants. Interagir régulièrement avec les équipes métier pour comprendre leurs besoins et co-construire des solutions adaptées. Documentation & Transfert de connaissances Produire une documentation claire, structurée et maintenue à jour (technique & fonctionnelle). Tenir à jour un registre de version des solutions développées (pour les audits et évolutions futures). Préparer et animer des ateliers de formation internes pour faciliter l’adoption des outils et bonnes pratiques Power BI.

Data Scientist Senior – Ingénieur NLP & RAG (Freelance – Paris) Entreprise : Recrutement pour le compte d'un leader mondial des services d'assurance et financiers Lieu : Paris, France (Hybride, 2 jours au bureau par semaine) Contrat : Freelance, contrat glissant de 3 mois (renouvelable) Rémunération : Jusqu'à 870 € par jour Langues : Anglais (courant, écrit et parlé) et français (niveau conversationnel requis) À propos du poste : Nous recherchons un Data Scientist Senior expérimenté spécialisé dans l'architecture NLP et RAG pour rejoindre une équipe GenAI à fort impact. Vous jouerez un rôle clé dans le développement et l'optimisation de modèles de génération augmentée de récupération (RAG) de pointe au sein d'un leader mondial des services d'assurance et financiers. Il s'agit d'un poste rapide et axé sur l'innovation où vous collaborerez avec des ingénieurs en IA, des équipes de recherche et des parties prenantes de haut niveau pour déployer des solutions d'IA avancées. Principales responsabilités : Développer et optimiser les modèles RAG – S'assurer que les modèles sont prêts pour la production et à la pointe de la technologie. Diriger des POC rapides – Déployer des projets de preuve de concept rapides (cycles moyens de 2 semaines) et itérer en fonction des résultats. Mettre en œuvre l'IA dans un système multi-modèle – Travailler au sein d'un système d'IA évolutif intégré à l'assurance et à la gestion des risques. Affiner les modèles NLP de manière indépendante sans assistance externe. Travailler sur l'infrastructure Azure – Maintenir tout le développement de l'IA dans un environnement basé sur Azure. Collaborer avec les équipes de recherche et d'ingénierie – Collaborer avec une équipe de recherche de 50 personnes, des ingénieurs en IA et des équipes de logiciels à Paris et en Espagne. Traduire les besoins de l'entreprise en solutions d'IA – Travailler avec des équipes interfonctionnelles pour aligner les modèles d'IA sur des applications pratiques.

La mission permettra d'augmenter la valeur des analyses grâce au croisement de données provenant de différentes sources et d'accélérer l'industrialisation des modèles de data science. 1. Intégration et mise à disposition de données • Point de contact entre la DSI et directions Data et SI pour centraliser, documenter les besoins utilisateurs de l’équipe DSI • Développement de flux automatiques d’ingestion de nouvelles bases de données • Tests et vigie sur les alimentations (suivi de la cohérence des données) • Recette sur les nouvelles données ou évolutions mises à disposition par la DSI 2. Industrialisation de modèles de data science et industrialisation de tableaux de bord Power BI • Référent auprès de la Direction Data et DSI sur la configuration des ressources et outils nécessaires pour industrialiser correctement les modèles data science et tableaux Power BI • Industrialisation des modèles data science via Dataiku, notamment sur les modèles du motif pro et de Predict Sat • Mise en place d'outils automatiques de contrôle de la fraicheur des données pour les modèles et tableaux BI 3. Support sur l’optimisation des codes et de la data gouvernance (exemple : référentiels) pour permettre un déploiement facilité de l’IA générative • Optimisation et accompagnement sur l’industrialisation des requêtes importantes de l’équipe (autres que les modèles data science) • Proposition de bonnes pratiques portant sur l’organisation de l’espace Dataiku et sur l’utilisation de Dataiku en lien avec Power BI • Support de l'équipe dans l'utilisation des outils et environnements techniques (Databricks, Dataiku, PBI) Livrables : • Scripts / codes d’industrialisation avec documentations associées • Documentation sur les définitions d’indicateurs de cohérence et les référentiels • Livrables des analyses et documents de travail sur la dimension études • Documents de partage à l’équipe DSI