Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Deep Learning

Concevoir et maintenir une infrastructure évolutive pour le déploiement et la surveillance des LLM et d’autres modèles d’IA. Mettre en œuvre des pratiques MLOps pour automatiser et rationaliser le pipeline d’apprentissage automatique, y compris la formation, le déploiement, la gestion des versions et la surveillance des modèles. Collaborer avec des scientifiques et des ingénieurs des données pour développer des pipelines de données et intégrer des modèles d’IA dans la production. Assurer l’évolutivité, l’efficacité et les performances en temps réel des modèles déployés. Configurer et gérer les pipelines CI/CD pour les tests et le déploiement automatisés des modèles. Contribuer à l’intégration des LLM et des modèles d’IA avancés dans les applications métier.

Nous recherchons un développeur Fullstack avec une expertise en intelligence artificielle et apprentissage automatique pour renforcer notre équipe. La mission consiste à intégrer des solutions IA et Machine Learning dans nos interfaces utilisateur, développer des fonctionnalités avancées améliorant l’expérience utilisateur et optimiser les performances de nos applications. Vous travaillerez sur une feuille de route produit ambitieuse nécessitant une forte capacité d’innovation et de résolution de problèmes.

Proposer des solutions techniques pour répondre aux cas d'usage des données et aux enjeux métiers. Définir des approches structurées pour répondre aux besoins des clients. Diriger et collaborer avec une équipe projet (data scientists et ingénieurs) pour développer et déployer des modèles de Machine Learning. Encadrer et développer les compétences des data scientists, en garantissant des livrables de qualité. Contribuer à la formation externe, au recrutement, à la veille technologique et à la croissance de l'entreprise. Participer aux réponses aux appels d'offres et aux événements de l'industrie.

Nous recherchons un(e) professionnel(le) de l'IT pour la prochaine publication de notre ouvrage qui portera sur le fonctionnement de la cryptographie. "Pourquoi pas moi ? Je suis formateur(trice), mathématicien(ne), professeur(e)... et les cryptographies n'ont aucun secret pour moi. J’ai envie de partager mon expertise et mon expérience au plus grand nombre ! Ecrire un livre me permettra de renforcer ma crédibilité et de mettre à profit mes connaissances." Notre équipe éditoriale t’accompagnera à chaque étape de la conception du livre en partageant avec toi leur savoir-faire et leur expérience dans la création de livres en informatique.

CONTEXTE La mise en qualité de la maintenance et l’optimisation des coûts induits est un enjeu fort et nécessite un pilotage accru. Pour accompagner cette optimisation et pour une meilleure maitrise des coûts, des indicateurs ont été mis en place pour le pilotage et le suivi via des power BI. MISSIONS : À ce titre Créer des KPI de pilotage et de suivi Automatiser les rapports Développer des applications power Apps Analyser les informations de production via une machine Learning Créer un SharePoint Créer des tableaux de bord avec des KPI afin de piloter la production et d’identifier les pistes d’optimisation Faire la liaison avec les KPI financiers Développer des programmes permettant l’automatisation des tableaux de bord power BI Développer des application power Apps ou autre pour répondre à un certain nombre de cahier des charges Assurer l’administration de ces applications Créer un SharePoint et gérer les habilitations via des listes de diffusion ainsi que le contenu Passer par un développement pour améliorer les indicateurs et les tableaux de bord Analyser les données GMAO et réaliser un programme (Machine Learning) permettant de cibler les installations avec des pannes récurrentes / complétude des bases de données Résultats attendus et/ou livrables Comptes rendus des Animations et pilotages des différents réunions Rédaction d’une synthèse hebdomadaire de la performance et suivi des actions Applications power Apps Automatisation des rapports PBI Rapports d’analyse issus de la machine learning - - - - - - - SharePoint complet et finalisé

Dans le cadre du déploiement de cas d’usage en Intelligence Artificielle Générative (IAG), nous recherchons un Scrum Master expérimenté pour accompagner une task force dédiée et accélérer la mise à l’échelle des projets IA. Missions : Accompagner et rythmer l’équipe en appliquant les bonnes pratiques Agile (Scrum) Animer les cérémonies Scrum (Sprint planning, Daily, Review, Rétrospective) Assurer une communication fluide entre les data scientists, ingénieurs IA et autres parties prenantes Identifier et lever les blocages et dépendances entre les projets Simplifier la communication technique pour des interlocuteurs non experts Suivre l’avancement des projets et anticiper les risques et problèmes

Contexte : La mission vise à apporter de l’expertise sur l’IA Générative Il sera question d’enjeux de frugalité énergétique, d’empreinte carbone et d’optimisation de ressources GPU MISSIONS : Définition, conception et pilotage de la vision stratégique et technique du portail multi IA Génératives Mise en production et intégration technique des modèles IA Mise en place, suivi quotidien et exploitation du monitoring des ressources IA Recette et validation technique des évolutions et correctifs Evaluation, sélection et optimisation des modèles génératifs (ex. Mistral, Gemini, QWEN, DeepSeek, et autres) en veillant à leur conformité en matière de sécurité, d’éthique, de performance et d’impact environnemental Collaboration étroite avec les équipes IT, de sécurité, de conformité, les juristes ainsi que les métiers Support et accompagnement des métiers Veille technologique et innovation Gestion et optimisation d’infrastructures GPU Développement et administration du portail IAG Sélection, administration et gouvernance des modèles LLM Définition et suivi des KPIs environnementaux

Nous recherchons un data scientist pour une mission dans la région lilloise. Les tâches principales : - Favoriser la mise en place de nouveaux cas d'usages IA pour les leviers d'animation. - Supporter la mise à l’échelle des algorithmes dans une vision MLOps, sur un environnement cloud native (scale track) - Intégrer les produits IA et algorithmes existants : Segmentation et scoring déjà mis à disposition dans le périmètre - Veille technologique et métier pour identifier de nouvelles approches ou méthodes

Nous recherchons dans le cadre de la mise en place d'un dispositif ABSIS Conseil un Chef de projet delivery DATA IT /Architecte data pour intervenir dans le cadrage et le pilotage du delivery projets IA (Intelligence artificielle). Vous avez déjà participé ou collaboré à des projets tels que : automatisation de process RFP ou demande de devis; création d'un chatbot aidant les utilisateurs à retrouver des informations pertinentes plus facilement; mise en place d'un assistant pour traiter les demandes du service client ou automatisation et personnalisation de contenu marketing. Vos missions: Organiser et tenir des meeting avec les différents métiers afin d'identifier les échéances et tâches associées avec les équipes techniques des projets IA déjà lançé( i.e : création de bases de données, installation de packges, ....) Contribuer au cadrage technique des nouveaux projets transverses IA Coordonner les équipes techniques de développement et de déploiement des projets IA de l'équipe DATA ( DBA, production, etc...) Rédaction de la documentation technique pour tous les projets dont vous aurez la charge Pré-requis: Bac+5 école d'ingénieur ou équivalent entre 5 à 9 ans d'expérience en tant que Chef de projet delivery IT DATA /Architecte DATA sur des projets IA Vous avez des connaissances techniques solides en DATA (Machine learning, deep learning, Python , R tableau SQL NoSQL, LLM, IA generative... ) Vous avez idéalement avec des expériences en gestion d'actifs ou banque CiB ou banque retail Anglais courant

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Machine Learning Engineer expert RAG" pour un client dans le secteur Bancaire Description 🔍 Contexte & Objectifs Nous recherchons un Data Scientist / Machine Learning Engineer spécialisé en Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour concevoir et déployer des solutions innovantes basées sur l’IA générative et la recherche d’information. Vous travaillerez sur des données complexes et contribuerez activement à l’optimisation des pipelines RAG en structurant les données pour une recherche vectorielle efficace . Vous maîtrisez les défis liés aux grands modèles de langage (LLM) et aux architectures RAG, et vous êtes capable de rédiger des RFP (Request for Proposal) pour comparer et choisir des solutions RAGaaS (RAG-as-a-Service) adaptées aux besoins de l’entreprise. 🚀 Missions principales Déployer des solutions RAG adaptées à des cas d’usage complexes, en optimisant la récupération et la génération d’informations. Structurer et indexer la donnée pour améliorer l’efficacité de la recherche vectorielle et réduire la latence. Gérer les défis des LLMs , notamment le contrôle des hallucinations, l’évaluation des réponses et la gestion du contexte. Explorer et comparer les solutions RAGaaS , rédiger des RFP pour identifier la meilleure architecture en fonction des besoins métier. Optimiser les pipelines de recherche en combinant LLMs, bases de données vectorielles et moteurs de recherche hybrides . Expérimenter et itérer sur différentes configurations de bases vectorielles ( FAISS, Weaviate, Pinecone, ChromaDB… ). Collaborer avec les équipes Data, Produit et Développement pour intégrer les modèles RAG dans les systèmes existants.

- Jouer un rôle clé dans l'industrialisation des produits IA, MLOps et gouvernance IA. - Piloter l'innovation et livrer des projets à forte valeur ajoutée pour les business units. - Accompagner l'équipe dans le cadrage des projets et la mise en place des pratiques de qualité et d'architecture logicielle. - Contribuer à la production automatisée des modèles de Machine Learning et assurer leur fonctionnalité. - Participer à l'amélioration des pratiques MLOps et participer à la veille technologique au sein des communautés de pratique. - Participer aux Meetups, BBL et autres événements techniques. - Bénéficier et contribuer à des événements de renforcement des compétences tels que les Dojos, Hackathons et Conférences.

A PROPOS DU POSTE Basé sur notre site de Nanterre ou de Wasquehal, vous intégrerez l’AI Factory, qui fait partie intégrante du Data Office d’AXA France. Cette AI Factory a pour but d’implémenter et d’aider à industrialiser les projets s’appuyant sur l’intelligence artificielle au cœur des activités d’AXA France. L’AI Factory et ses équipes contribuent au Delivery de bout en bout de projets intégrant de l’IA, de l’idéation à la mise en production jusqu’au monitoring des cas d’usage. VOTRE ROLE En tant que Machine Learning Engineer (F/H), vous aurez pour premier rôle l'industrialisation de projets de Data Science pour la direction OPEX d'AXA France, autour des Use Cases de type Document Processing / Understanding, afin d'automatiser des processus Métier. Pour y parvenir il sera nécessaire de collaborer avec les Data Scientists de l'équipe pour industrialiser les projets en Production, ainsi que de contribuer aux outils de monitoring nécessaires pour suivre la performance des IA livrées. VOTRE MISSION Vous serez intégré au sein d’une équipe composée de Data Scientists et de ML Engineers pour garantir la livraison d’IAs de haute qualité, innovants et alignés à l’état de l’Art du marché. Votre rôle de Machine Learning Engineer est clé car il doit permettre à AXA d’accélérer sa transformation en utilisant la Data et l’IA comme un levier stratégique. Vous jouerez un rôle clé dans l'industrialisation des produits IA, le MLOps, la gouvernance de l'IA, la mise en place d'un socle technologique pour l'innovation et le delivery de projets à forte valeur ajoutée. Vous aurez la charge d’accompagner l'équipe dans le cadrage des projets et dans la mise en place des bonnes pratiques de qualité logicielle et d’architecture, de contribuer à la mise en production automatisée des modèles de Machine Learning en vous assurant du maintien de leur fonctionnement et d’être garant de l’application des pratiques ML OPS. En tant que Machine Learning Engineer, votre maitrise avancée des technologies et pratiques vous permettent de travailler sur des projets stratégiques et à fort impact pour l’entreprise. Vos compétences dans le domaine de l’IA vous permettent de définir les pratiques ML OPS et LLM OPS et d’identifier les nouvelles technologies et pratiques de demain en respectant les principes d’architectures et la conformité aux enjeux de sécurité de l’entreprise.

Contexte de la mission : Nous recherchons un Développeur .NET spécialisé sur Logic Apps pour rejoindre la factory Intégration. La factory intégration est l’équipe responsable de l’intégration entre les différentes applications du Groupe. Le développeur contribue à la livraison de projets et à la maintenance des applications. Tâches principales : • Contribuer aux designs techniques sur base des spécifications fonctionnelles. • Développer (programmation, tests unitaires et sécurité) des applications sur base des spécifications fonctionnelles établies dans le respect des standards. • Informer le Software Designer et / ou l’Analyste d'Intégration des problèmes qui pourraient affecter la réponse à la demande. • Participer à la résolution des incidents en résolvant les bugs identifiés. • Contribuer à la documentation de l’application pour en faciliter la maintenance. • Respecter les méthodes, standards et procédures en vigueur et les améliorer si nécessaire. • Participer avec le Software Designer à l'amélioration des guidelines de développement.

Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Ingenieur MLOPS sur GCP/Vertex IA Tâches: Conception jusqu’à la mise en production en prenant en charge les aspects techniques permettant d’obtenir un processus industriel depuis l’apprentissage d’un modèle IA jusqu’à la mise en production du modèle. Mise en en œuvre des technologies Devops et Mlops pour construire les livrables de façon sécurisée et le plus automatique possible. Réalisation des chaînes CICD et MLOPS. Construction des tableaux de bord avec des KPI adaptés pour permettre le monitoring de la solution IA en production. Si vous êtes actuellement à l'écoute du marché, je vous invite à m'envoyer votre candidature. Bien à vous, Nadia

La mission du ML engineer est la suivante : Tu déploies et gères des applications de machine learning en production Tu collectes, nettoies et orchestres les pipelines des données utiles à ces applications Tu crées les outils de CI/CD d’automatisation des tâches de mise en production Tu développes les composantes du monitoring applicatif Tu contribues à l’intégration des applications ML au sein des produits digitaux qu’elles servent Les compétences attendues sont : Solide connaissance des enjeux MLOps et des concepts de machine learning Bonne connaissance des sujets d’IA generative et du LLMOps Maîtrise des technologies du cloud et plus spécifiquement de la Google Cloud Platform Excellente maîtrise du langage Python Maîtrise dans le développement API, idéalement sous FastAPI Maitrise du développement webapp avec Streamlit Experience Docker & containerisation Connaissance des concepts de gestion de solution logicielles (bonnes pratiques de software engineering) Expérience solide en CI/CD. Maitrise de Github & Github actions Connaissance solide des principes de data management (data modèles, data quality management, data gouvernance,...) Maîtrise du SQL et des bases de données relationnelles & non relationnelles Expérience dans l’orchestration de pipelines de données Experience dans l’utilisation de langchain Aisance relationnelle Expérience dans les processus de développement scrum/agile Maîtrise de l’anglais requise

Projet : Dans le cadre du développement et de la structuration de ses activités en Machine Learning, notre client, un acteur bancaire majeur, souhaite renforcer ses équipes en recrutant un ML Ops Engineer . L’objectif du projet est d’optimiser et d’industrialiser le déploiement des modèles de Machine Learning au sein de la Data Factory , en garantissant leur performance, leur fiabilité et leur scalabilité en production. Pour cela, l’environnement s’appuie sur des technologies cloud avancées ainsi que sur des outils DevOps afin de fluidifier l’automatisation des pipelines, la gestion des modèles et leur monitoring en production. Le ML Ops Engineer jouera un rôle clé dans la mise en place de bonnes pratiques d’orchestration et de monitoring des modèles, en veillant à assurer une intégration continue efficace et une optimisation des performances en production.