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Data Scientist sur Toulouse (secteur environnement)
La prestation consiste à renforcer avec un Data Scientist notre équipe Datalab, qui est une équipe transverse de 6 data scientists internes. Chaque data scientist peut travailler sur des sujets différents, sur des périodes de 3 mois à 1 an, pour différentes applications demandées par les différentes Business Units. Les activités peuvent être de plusieurs natures (régression, classification, segmentation sémantique), sur différentes données (images satellites, données météo ou océanographiques, télémétrie, trajectoires) en utilisant la technologie la plus adaptée au besoin (du simple processing simple à du Machine-Learning ou du Deep-Learning). Pour cette prestation, l'activité exacte est encore à définir suivant le backlog de l'équipe. Ses activités consisteront à : - comprendre et analyser le problème posé par les experts métiers de la Business Unit FSH - définir le besoin en terme d'algorithmie nécessaire et suffisant (data processing, ML ou DL) - développer le code et modèle, selon le bonnes pratiques de développement - livrer un dashsboard, modèle en prod si nécessaire - collaborer de façon étroite avec le(s) expert(s) métier de la BU
DEVIENS #AUTEUR Comprendre le fonctionnement de la cryptographie
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.
Chef de projet Delivery DATA /Architecte DATA IA
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
Machine Learning Engineer
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.
Ingénieur MLOPS GCP/Vertex IA
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
ML engineer
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
Lead ML Engineer
● Concevoir, développer, faire évoluer des systèmes de traitement et d’exposition de données robustes et scalables pour industrialiser nos solutions qui comprennent des algorithmes de machine learning, et de recherche opérationnelle. ● Contribuer, en collaboration avec la communauté des Data Engineers , au choix des bons outils et schémas architecturaux afin d’améliorer la performance des systèmes et de faciliter leur suivi et maintenance, dans une démarche cloud-first. ● Structurer, planifier et coordonner les travaux de l'équipe technique, en collaborant activement avec les autres membres de l’équipe, et leurs partenaires dans d’autres directions. ● Contribuer de manière itérative aux projets de machine learning, conduire des revues de code. ● Conseiller, guider, accompagner les Data Scientists dans leur montée en compétence en matière de développement. ● Vous pourrez également participer aux échanges réguliers de notre communauté d’une quarantaine d'ingénieurs (data scientists, engineers, data ops) : présentations ; partage de retours de conférences ; débats sur des problématiques ML, RO, GenAI, DE, développement logiciel ; etc.
ML Ops Engineer
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.
Data Scientist expert IA
Contexte : Dans le cadre de l’accélération de l’IA de la banque commerciale en France de BNP Paribas, l’ IA Factory développe des solutions permettant d’améliorer le traitement des interactions écrites des clients. Nous sommes à la recherche d’un(e) Data Scientist passionné(e) pour rejoindre notre équipe dynamique évoluant dans un cadre agile. Le projet vise à industrialiser l’analyse et la catégorisation des verbatims clients et collaborateurs, issus des enquêtes de feedbacks ou des réclamations, en s'appuyant sur l'intelligence artificielle. Les insights qualifiés ainsi générés seront exploités par la banque dans le cadre de l’amélioration continue des parcours clients et collaborateurs. En tant que Data Scientist, vous contribuerez à la conception, l’entraînement et l’industrialisation des modèles d’IA qui répondent aux besoins métiers Les missions sont : 1. Cadrage Collaboration avec les équipes métiers pour comprendre leurs problématiques liées aux verbatims clients Accompagnement de la rédaction des spécifications fonctionnelles 2. Mise en place d’un dispositif d’annotation Création d’échantillons (jeux d’apprentissage, de validation et de test) Définition des règles d’annotation Création d’un formulaire sur l’outil d’annotation 3. Détection de topics et classification de verbatims Détection des topics abordés dans les verbatims et construire une catégorisation de verbatims avec l'aide du métier reposant sur les topics détectés Classification des verbatims dans chaque catégorie Intégration de l’analyse de la tonalité 4. Déploiement et suivi Optimisation des modèles pour garantir leur performance en production Développement des pipelines d’inférence robustes pour l’intégration des modèles dans les systèmes existants Collaboration avec l’ équipe MLOps pour le déploiement. Suivi de la fiabilité des modèles et identifier les biais ou dérives dans le temps et procéder à leur amélioration le cas échéant. 5. Documentation et veille technologique Documentation toutes les étapes des projets pour assurer la traçabilité et la reproductibilité. Suivi de évolutions technologiques dans les domaines de l’IA
POT8227-Un Machine Learning Engineer sénior Sur la défense
Amatek recherche pour l'un de ses clients ,Un Machine Learning Engineer sénior Sur la défense 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 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 notre structure 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.
Chef de projet data science
Missions : Échanger avec le client pour comprendre ses objectifs business Proposer des formulations mathématiques de problèmes concrets Se servir d’analyses exploratoires et de méthodes d’apprentissage non supervisé pour dégager des tendances et tirer des enseignements provenant de datasets Appliquer des algorithmes statistiques / de machine learning pour aider à la prise de décision Analyser les résultats de modèles et les communiquer à tout type d’audience (aussi bien technique que non technique) Prototyper des algorithmes et collaborer avec nos ingénieurs pour les déployer en production
Technicien Electronique PI Electronique ( Machine de PAYEMENT) 220 e/J
Technicien Electronique PI Electronique ( Machine de PAYEMENT) * Expérience significative dans la gestion des systèmes d’encaissement (4 ans minimum), avec une expertise forte sur PI Electronique * Maîtrise des systèmes POS, en particulier PI Electronique * Solide expérience dans le paramétrage des systèmes d’encaissement, notamment la gestion des prix, articles, et promotions. * Connaissance des processus de migration et de décommissionnement des systèmes d’encaissement. * Aptitude à effectuer des tests et des validations sur des environnements POS. * Grande rigueur et attention aux détails dans le paramétrage et la gestion des données. 220 e/ J
IA testeur
Nous recherchons un test LEAD intervenant sur ce projet pour qualifier la mise en place de ce socle ainsi que la bonne intégration et administration des différents use case métier dans ce socle. Rattaché à la guilde de test, il aura pour principale missions : • Mise à disposition des moyens de test o Contribution à la définition des moyens de tests comme des besoins en terme d’environnement (applicatifs et systèmes applicatifs connexes impactés , peuplement , fréquence de mise à jour, habilitations) • Pilotage des équipes de test technique o Cadrage Pilotage, garantie de la bonne réalisation des activités de test de performance • Définition, Mise en œuvre et Pilotage de la stratégie de qualification du projet (stratégie de qualification du projet : à établir selon le standard des projets avec l'équipe projet) : Définition du périmètre des tests, o Identification et suivi des mesures à prendre en cas de difficultés ou de dérive du planning (risques, alertes...), Définition avec l'automaticien de la squad, de la stratégie d'automatisation (périmètre à automatiser, suivi des travaux...). • o Participation à l'ensemble des rituels AGILE (daily meeting, planification, rétrospective) • Elaboration du dossier de tests de bout en bout (système maitre et systèmes transverses) • Réalisation des tests de bout en bout • Reporting de l'activité de test de bout en bout o • Validation des tests o Réalisation d'un bilan de la phase de tests o Etablissement du Procès Verbal de tests et participation à l’accord pour la mise en production (recette; certification / pré production) • Amélioration continue; Animation de la Guilde de Test
Software Engineer IA & Computer Vision | Casablanca 100% Remote
Dans le cadre de l'industrialisation de modèles d'intelligence artificielle basés sur des techniques de computer vision , vous serez intégré(e) au service Data Science pour contribuer à la mise en place et à l’optimisation des pipelines de données et des workflows IA. Vos responsabilités Collaborer avec l’équipe Data Science pour déployer et maintenir des modèles d’IA en production. Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données avec Apache Airflow pour garantir une gestion efficace des workflows. Mettre en place des infrastructures cloud sur Google Cloud Platform (GCP) , en utilisant des outils comme Docker et Kubernetes pour une gestion scalable et robuste des environnements. Intégrer les meilleures pratiques DevOps/DataOps (CI/CD, monitoring, automatisation) dans les projets IA. Garantir l’intégration des modèles basés sur des bibliothèques de data science et computer vision dans des systèmes opérationnels. Participer à l’amélioration continue des process d’industrialisation des modèles IA. Environnement technique Outils et technologies : Docker, Kubernetes (expertise requise), Airflow, Git. Cloud : Google Cloud Platform (GCP). Domaines d'application : Intelligence artificielle, Computer Vision, Data Science. Langages et bibliothèques : Python (librairies data science comme TensorFlow, PyTorch, OpenCV, etc.).
Chef de Projet - Expert IA
Pour un de nos clients, acteur majeur du transport et du stockage à basse températures de fluides, nous vous proposons d’intervenir en tant que Chef de Projet expert de l’Intelligence Artificielle (Machine Learning et Deep Learning) pour participer à l’établissement d’une feuille de route sur ces sujets, apporter un soutien technique et les piloter opérationnellement. Principales missions et tâches à effectuer : Challenger la roadmap AI existante · Analyser la feuille de route AI et les matrices de priorisation des cas d’usage. · Apporter une perspective critique et des recommandations pour renforcer l’impact stratégique des initiatives. · Identifier les opportunités d’optimisation ou de nouveaux cas d’usage alignés avec les objectifs de l’entreprise. Mise en œuvre de la stratégie Data et infrastructure · Collaborer avec les équipes internes Infra, archi et data pour établir les bases d’une infrastructure Data solide et évolutive pour nos POC AI. · Superviser la mise en place de pipelines de données, des outils de traitement et des architectures nécessaires aux projets IA. · Assurer l’intégration des outils et des plateformes technologiques sélectionnés dans le cadre de la stratégie AI. Gouvernance et pilotage des projets pilotes (PoC) · Superviser les Proofs of Concept pour expérimenter et valider les choix technologiques et organisationnels de la gouvernance AI. · Assurer la coordination entre les parties prenantes internes (DSI, métiers, Data teams) et les partenaires externes. · Évaluer les résultats des PoC et fournir des recommandations pour le passage à l’échelle (industrialisation). Accompagnement à la prise de décision stratégique (Make or Buy) · Participer activement aux discussions stratégiques sur la matrice make or buy pour les solutions IA. · Apporter une expertise pour évaluer les solutions externes et les capacités internes. Support opérationnel et accompagnement des équipes · Transférer des compétences aux équipes internes pour garantir l’autonomie progressive dans la gestion des projets IA · Apporter un soutien technique sur la conception, l’entraînement, et le déploiement des modèles IA en production. · Mettre en œuvre les bonnes pratiques en matière d’explicabilité, de robustesse et d’éthique des modèles IA. Veille technologique et innovation · Assurer une veille active sur les technologies émergentes et les meilleures pratiques dans le domaine de l’IA et de la Data Science. En plus de votre compétence technique, qui constitue votre atout principal, vous avez une capacité à vous imprégner du fonctionnel de l’application et du métier du client, ce qui favorise votre autonomie, ainsi que la rapidité et la pertinence de vos analyses sur les sujets les plus sensibles.
Product Manager Data
Contexte de la Mission: Nous recherchons un Product Manager Data chevronné pour piloter le développement de produits innovants axés sur la Data. Le rôle exige une fusion entre expertise technique approfondie et compétences en gestion de produit pour transformer les technologies de pointe en solutions à forte valeur ajoutée. Profil Recherché: Data Product Manager : Chargé de la gestion de produits axés sur la data, intégrant stratégie produit et gestion des données tout en collaborant étroitement avec les équipes produits, business et data. Product Manager IA : Spécialisé dans le développement de produits intégrant des technologies d'IA, ce rôle nécessite une forte compréhension du Machine Learning (ML) et du Deep Learning (DL) pour optimiser l'utilisation des technologies IA.
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Data scientist
Le/ La data scientist utilise le deep learning pour développer des modèles prédictifs avancés, traiter de grandes quantités de données et résoudre des problèmes complexes dans des domaines variés comme la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, ou les systèmes de recommandation.
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Le/ La développeur·euse IA / Machine Learning applique des techniques de deep learning pour créer des algorithmes intelligents qui apprennent à partir de données, afin de résoudre des problèmes complexes de manière autonome.
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L'ingénieur·e R&D utilise le deep learning pour concevoir et expérimenter de nouvelles solutions technologiques, souvent à la pointe de l'innovation, dans des domaines comme l'IA, l'automatisation ou les technologies de l'information.
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Le/ La développeur·euse de logiciel embarqué utilise le deep learning pour créer des applications intelligentes fonctionnant sur des dispositifs IoT (Internet of Things), intégrant des modèles de machine learning dans des environnements contraints (performance, taille, consommation).
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