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

Client final : Secteur de l'Energie. Lieu de mission : Paris (présentiel 3 jours / semaine + télétravail 2 jours / semaine) Démarrage : Dès que possible Durée : 9 mois Contexte de la mission : Notre client a lancé une initiative stratégique autour de la création d’une plateforme de Forecasting intelligente , s’appuyant sur l’ IA , le big data et les données météorologiques , afin d’ optimiser la gestion des risques et la performance des activités Supply & Renewables . Dans ce cadre, nous recherchons un(e) Ingénieur(e) MLOps expérimenté(e) pour automatiser, fiabiliser et scaler la plateforme. 🧩 Mission principale : En tant qu’ Ingénieur(e) MLOps , vous jouerez un rôle central dans le déploiement et l’optimisation des pipelines de données et de machine learning , en assurant leur scalabilité, fiabilité et reproductibilité . Vous serez également administrateur de l’instance Databricks et référent sur les bonnes pratiques MLOps . 🔧 Tâches détaillées : • Collaborer avec les équipes Data Science, Data Engineering et IT pour garantir l’alignement technique et métier. • Concevoir et gérer l’ infrastructure as code (IaC) avec Terraform . • Administrer et optimiser l’environnement Databricks Data Intelligence Platform . • Intégrer et faire évoluer des outils MLOps comme MLflow et Unity Catalog . • Mettre en place des systèmes de monitoring et d’alerte pour le suivi des modèles en production. • Optimiser les workflows pour réduire les coûts et améliorer la performance opérationnelle . • Être force de proposition sur l’automatisation, la résilience et les innovations techniques.

Nous recherchons un(e) professionnel(le) passionné(e) par l'intersection entre l'intelligence artificielle, les infrastructures techniques et l'industrialisation des modèles. Mission Au sein de l’équipe, vous participerez à : La conception et le développement d’outils techniques pour le déploiement scalable de modèles d’IA sur un Cloud Privé (stack technique : Python, C#, SQL Server, Elastic, Kafka, PostgreSQL). La création de solutions de surveillance et contrôle des performances des modèles en production. L’intégration optimisée des modèles avec les systèmes de stockage de données et leur exploitation pour accélérer les calculs. La collaboration étroite avec les équipes de Data Science (intégration des modèles) et de Développement (alignement avec les architectures existantes). L’amélioration continue des processus MLOps pour garantir qualité, sécurité et reproductibilité.

Les principales activités de la prestations sont : · Leader le développement de l’offre IA/MLOps du Cluster CIB, étoffer notre catalogue de service, identifier des opportunités projet · L’intégration et la construction des offres IA/MLOps du Cluster CIB pour les rendre utilisables dans l’écosystème de CACIB: formalisation de la roadmap (épic et user stories associés), qualification des offres afin de mesurer leur niveau de maturité, etc · Identification des besoins clients dans le cycle end-to-end de projets IA/ML (technologies, service, ou infrastructures cloud/on-premise). · ent de CACIB dans l'automatisation des solutions et l’industrialisation des projets IA/MLOps, en facilitant l’adoption de nos plateformes IA/ML et le respect des golden rules. · Développement et intégration dans les offres de solutions de monitoring, alerting, restriction de droits, etc. · Acculturations équipes, veille technologique autour de l'IA/ML/LLMOps, réalisation de POC, tests de performances et comparaison de solutions. · Être le référent des technologies

Rejoignez une équipe à taille humaine (< 15 experts) au sein d’un grand groupe international dans le secteur bancaire, spécialisée dans l’innovation et l’intelligence artificielle. Cette équipe dynamique s’articule autour de 3 pôles : AI Competency Centre , Automation et GPU Grid System . Elle conçoit, met en production et industrialise des services IA utilisés par plus de 600 collaborateurs sur 15+ plateformes de Data Science (cloud et on-premise). 🚀 Missions Renforcer les équipes de support et d’accompagnement N3 du DataLab sur les plateformes et outils d’IA du groupe (best practices, mentoring…) Maintien en conditions opérationnelles, supervision et fiabilisation des plateformes de Data Science Mise en place de bonnes pratiques MLOps / LLMOps et accompagnement des utilisateurs Support à l’utilisation de frameworks de calcul distribués et/ou de GPU Contribution à la mise en production, à l’amélioration continue et au support des produits du DataLab : APIs, pipelines, dashboards, etc. You build it, you run it

Une entreprise du secteur bancaire recherche un Consultant Data Scientist expérimenté pour rejoindre son équipe dynamique à Paris. Avec 3 à 4 ans d'expérience, vous aurez l'opportunité de travailler sur des projets concrets et opérationnels en utilisant la plateforme Dataiku. Responsabilités : Développer et déployer des modèles de machine learning et d'intelligence artificielle pour répondre aux besoins métiers. Collaborer avec les équipes techniques et fonctionnelles pour comprendre les exigences et proposer des solutions innovantes. Assurer la maintenance et l'optimisation des modèles en production. Participer à la veille technologique et proposer des améliorations continues des processus et outils utilisés.

Le Data Engineer sera chargé de construire, livrer et maintenir des produits de données (pipelines de données, services, API...). Il travaillera en étroite collaboration avec les équipes de produits pour développer de nouvelles fonctionnalités liées à ces produits, notamment des fonctionnalités liées à l'acheminement des données au sein ou entre plusieurs produits, aux capacités analytiques et d'entreposage pour l'exploration des données, la science des données, le BI, le calcul parallèle sur de grands volumes de données.

Contracts AI gère de bout en bout le cycle de vie des contrats, depuis la génération d’une source unique de vérité numérique (en s’appuyant sur les capacités d’ AIssistant et LEX combinées à l’expertise métier), jusqu’à la visibilité des formulations contractuelles dans nos processus ( pré-souscription et post-souscription ), tout en fournissant des analyses contractuelles exploitables (à la fois via des examens ponctuels et des analyses systématiques). La ressource attendue devra contribuer à la livraison de 3 fondations transversales clés en IA : Capture (via AIssistant), Validation (via Lex), Recherche (via AI Search). En fonction des priorités, elle interviendra dans les squads concernées , selon les jalons trimestriels définis dans une organisation Agile SCRUM .

Contexte : Nous recherchons un(e) développeur(se) Python passionné(e) pour rejoindre une équipe spécialisée dans la création de pipelines d'orchestration de modèles ML (préparation de features, entraînement, tuning et inférence). Ces pipelines permettent aux Quants & Data Scientists d’ industrialiser l’utilisation des modèles de Machine Learning pour la prévision de la consommation et de la production d’énergie. Missions : Concevoir et développer des pipelines de données pour le cycle de vie des modèles ML. Collaborer avec les Quants et Data Scientists pour résoudre les problématiques liées aux modèles de Machine Learning. Optimiser les processus d’entraînement et de déploiement des modèles. Contribuer à l’amélioration de la plateforme dédiée au forecasting en exploitant l’IA et le Big Data.

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)

Livrables Développer un agent conversationnel IA de pointe intégrant les insights clients et permettant une compréhension proactive de deux personas. Cette solution devra synthétiser les informations issues d'études qualitatives, de données quantitatives et de la segmentation client afin de fournir une compréhension nuancée et des recommandations actionnables pour deux personas. D'autres sources d'insights, telles que le contexte du marché client, viendront enrichir l'agent. L’outil permettra aux membres de l’équipe concernée d’échanger en temps réel avec les deux personas et d’obtenir des réponses sur leurs comportements, valeurs, styles de vie et préférences. Notre Persona Dynamique sera une plateforme innovante d’insights clients permettant une interaction en temps réel avec des données clients personnalisées et mises à jour automatiquement, en combinant des sources de données internes et externes. Cette solution offrira un accès autonome à l'information, encouragera une compréhension proactive des besoins clients et facilitera la co-création d’expériences utilisateurs innovantes et utiles. • Un agent conversationnel IA fournissant des résultats fiables et reproductibles : prompts approfondis avec double vérification, raisonnements utilisables dans un environnement RG. • Cette solution offrira une interaction en temps réel avec un accès autonome à l'information, favorisera une compréhension proactive des besoins clients et facilitera la co-création d’expériences utilisateurs innovantes et utiles. • Analyse des métriques de performance et des effets d’hallucination.

Nous recherchons un Expert Python et R spécialisé en analyse de données et machine learning pour rejoindre une équipe dynamique qui utilise les données pour influencer les décisions stratégiques. Le candidat idéal aura une expertise technique solide et un intérêt pour la création de solutions data-driven. Les tâches et les livrables : Conception, développement et déploiement de modèles d’analyse prédictive et descriptive en Python et R. Traitement et transformation de grandes quantités de données provenant de diverses sources pour en extraire des insights. Collaboration avec les équipes techniques et produits pour identifier les besoins et traduire les exigences métier en solutions analytiques adaptées. Présentation des résultats d’analyse via des rapports détaillés et des visualisations interactives. Optimisation des modèles et des algorithmes pour garantir des performances optimales en production. Mise en place de processus automatisés pour la gestion des données et des pipelines de traitement.

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.

Les tâches sont: - Analyse et interprétation des ensembles de données (structurées et non structurées) sur les produits et services et l’environnement de travail des collaborateurs BNP pour identification des motifs et des tendances. - Développement et mise en œuvre des modèles de machine learning et des LLM pour détéction, prédictio et classification des données. L’objectif principale étant du datamining sur les tickets d'incidents des utilisateurs. - Construction et maintient des pipelines de machine learning pour les modèles d'IA/ML dans des environnements de production. - Collaboration avec les ingénieurs logiciels et les ingénieurs de données pour intégrer les modèles d'IA dans des applications évolutives. - Analyse et interprétation des résultats des modèles pour affination des algorithmes et amélioration des performances

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "MLOps" pour un client dans le secteur des Transport Description📌 Descriptif de la mission Dans le cadre du développement de son socle data & IA, une filiale du groupe dédiée à la réponse aux appels d’offres et à l’exploitation de réseaux de transport recherche un profil MLOps senior . Objectif : construire une infrastructure robuste autour des cas d’usage IA (LLM & RAG) déjà identifiés. Le consultant aura la responsabilité de mettre en place un socle technique permettant l’intégration de modèles LLM, la recherche documentaire intelligente, et l’exploitation des services IA cloud. 🎯 Objectifs & Livrables Mettre en place une infrastructure MLOps complète (CI/CD, déploiement, monitoring) Déployer des solutions RAG (retrieval augmented generation) sur des documents internes Intégrer les briques LLM personnalisées via AWS Bedrock Structurer l’usage des services IA d’AWS dans l’écosystème Data Automatiser via Terraform l’ensemble de l’infra Créer si besoin de petites apps web d’interface (ex : Streamlit)

Nous recherchons un Data Scientist (H/F). 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

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