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

Domaine : Bien-être & santé Concevoir et maintenir des systèmes backend robustes et scalables (TypeScript, NestJS) Intégrer les briques IA développées en interne (LLM, coaching vocal, moteur de recommandation) Structurer l’architecture cloud : d’abord via Supabase/PostgreSQL, puis migration vers AWS Créer et maintenir les APIs pour l’app mobile et les modules d’analyse Mettre en place les pipelines CI/CD, le monitoring et la sécurité Participer à la migration vers une infrastructure maison, et poser les bases du long terme Collaborer étroitement avec les cofondateurs, AI engineers, designers et devs iOS Travailler dans une logique DDD (Domain Driven Design) et tech from scratch Langages : TypeScript Backend : NestJS, ExpressJS Database : PostgreSQL, Supabase Cloud & Infra : Supabase (court terme), AWS (long terme), CI/CD GitHub Actions Monitoring : Datadog, Prometheus, ou équivalent Outils IA : Intégration de modèles LLM, traitement vocal, systèmes d’évaluation IA

Traduction des besoins métiers en solutions techniques innovantes. Pilotage de projets : cadrage, planification, suivi, respect des engagements. Définition et suivi des indicateurs de performance (KPIs). Rédaction de livrables projet, formalisation des processus et documentation. Animation et communication autour de la communauté projets. Élaboration et mise à jour de la roadmap innovation. Veille technologique et identification d’innovations pertinentes. Évaluation, prototypage et expérimentation de nouvelles solutions (PoC, pilotes). Déploiement des initiatives en collaboration avec les BUs / pays. Organisation d’ateliers d’innovation, de co-construction ou d’acculturation. Suivi de la veille en transformation numérique, IA et technologies émergentes. Accompagnement des pays dans la déclinaison locale de la stratégie digitale. Promotion et facilitation de l’adoption des projets par les équipes métiers. Mise en place d’actions d’accompagnement au changement et d’acculturation.

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.

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) 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

Dans le cadre d’un projet d’envergure, nous recherchons un Consultant OpenText Operations Bridge expérimenté pour assurer la Tierce Maintenance Applicative (TMA) d’une solution d'hypervision transverse. Cette solution repose sur un socle OpenText , avec un composant central basé sur OpsBridge (IAOPS, machine learning, traitement de recherche opérationnelle pour les systèmes complexes et distribués) . L’objectif est d’offrir une vue convergente et consolidée des services souscrits tout en améliorant la satisfaction des utilisateurs et la productivité des équipes métiers. La prestation s’articulera en deux phases : ✅ Phase 1 : Montée en compétences sur la solution développée autour des produits OpenText OpsBridge (OBM/OBA/OO/ArcSight Logger/Vertica/BVD/COSO). ✅ Phase 2 : Prise en charge des activités de TMA : Résolution des incidents et des problèmes identifiés. Déploiement des modifications et préparation des packages de migration vers les environnements de test et production. Amélioration continue de la solution et gestion des demandes des utilisateurs. Gestion des problèmes & incidents , intégration de nouvelles configurations. Capacity planning : assurer un bon équilibre capacité/performance. Déploiement continu des fonctionnalités et configurations. Rédaction de la documentation et mise en place de la supervision. Maintenance opérationnelle planifiée , incluant l’installation de patchs. Administration & assistance des utilisateurs, groupes, équipements et accès. Health checks : diagnostics approfondis de l’état de santé de la solution.

Pour une startup dans le domaine de l'énérgie fialiale d'un grand groupe, Le projet vise à consommer des modèles ML sur des données structurées, les transformer, et les intégrer dans des bases relationnelles ou des stockages type S3. Nous recherchons un profil hybride Data Engineer / Data Scientist , avec une expertise forte en Python , capable d’intégrer des algorithmes de Machine Learning dans des traitements batch. Le projet vise à consommer des modèles ML sur des données structurées, les transformer, et les intégrer dans des bases relationnelles ou des stockages type S3. Python (expertise avancée) PySpark , en particulier pour l'exécution de traitements ML batch Bonne compréhension des algorithmes de Machine Learning et de leur mise en production Bases de données relationnelles (PostgreSQL, MySQL, etc.) Stockage cloud : S3 ou équivalent Connaissance des bonnes pratiques de développement (structuration du code, logging, tests, performance)

La mission fera partie du projet d'Ingénierie en Intelligence Artificielle. Dans le cadre du projet d'Ingénierie en IA, nous aidons les entités à évoluer et à définir et appliquer les meilleures pratiques autour de l'ingénierie ML / LLM. Nous mettons en place un parcours d'apprentissage en ingénierie ML/LLM au niveau mondial et avons besoin de quelqu'un pour soutenir cette mise en œuvre. La mission consistera à : Améliorer le référentiel de formation MLOps/Ingénierie ML existant utilisé dans le monde entier Évoluer vers un suivi de pipeline ML sur AWS et Databricks (actuellement en utilisant Azure) Faciliter des ateliers que nous donnons aux entités sur la formation Apporter une expertise sur les meilleures pratiques en ingénierie LLM Soutenir la création de contenu pour les pratiques d'ingénierie LLM (qui peuvent être complexes). Il s'agit de traduire des pratiques complexes en explications simples Mettre en œuvre ces pratiques dans un environnement sandbox et évaluer les outils (Optionnel) Soutenir le projet dans l'optimisation des POC/MVP dans les entités autour des pratiques LLMOps Principales Expertises : Expertise dans les technologies Azure et AWS (secondaire) pour ML/LLM/IA Expertise en CI/CD (GitHub actions/Azure DevOps préféré) Expertise dans le déploiement de pipeline ML/LLM dans un environnement basé sur le Cloud

Polyvalent.e, vous travaillerez sur des problématiques d'analyse de données, de traitements d'informations pour l'ensemble des directions métiers Vous participerez à la mise en place de solutions innovantes et pérennes en utilisant vos compétences en Data. En charge d'exploiter et d'analyser les données du groupe afin de suivre les performances business, de parfaire la connaissance de nos données et de contribuer aux actions métier. Missions principales : Vos principales missions seront : · Développer des indicateurs de pilotage à destination de différentes directions du groupe, · En lien avec le métier, analyser les données et spécifier aux développeurs les données et règles de gestion à appliquer · Mettre en place des reportings (Cockpit, Scorecard ...) via nos solutions de data visualisation, · Accompagner les projets transverses afin d'anticiper les impacts et enjeux à venir, · Accompagner les projets d'architecture Data/ couche sémantique sur Look ML · Réaliser des analyses et restituer les enseignements via des dashboards et supports clairs, · Être force de proposition pour déployer des suivis d'indicateurs pertinents, · Participer au développement de la culture Data du groupe

Vos responsabilités : Analyser et valoriser les données clients : des ensembles de données complexes pour répondre à des problématiques stratégiques et opérationnelles, détecter des tendances et identifier des opportunités de croissance. Traduire les enjeux business en solutions data-driven : collaborer étroitement avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins et proposer des approches data-driven adaptées à leurs objectifs. Développer des modèles prédictifs : réaliser des modélisations en AI/ML pour répondre à des cas d’usage variés (segmentation client, scoring, recommandations, etc.). Fournir des insights exploitables : présenter des résultats clairs et impactant aux parties prenantes non techniques, en facilitant la prise de décision grâce à des analyses visuelles et accessibles. · Accompagner les clients : Aider les clients à valoriser leurs données en leur donnant du sens à travers des outils d'exploration et de dashboarding.

Ingénieur LM/LLM & Data Science Contexte : La mission fera partie du projet d'ingénierie de l'intelligence artificielle, au sein de la division GDAI. Dans le cadre du projet d'ingénierie de l'intelligence artificielle, nous aidons les entités à passer à l'échelle et à définir et appliquer les meilleures pratiques en matière d'ingénierie ML / LLM. Nous proposons un parcours d'apprentissage en ingénierie ML/LLM à travers le groupe au niveau mondial et nous avons besoin d'une personne pour soutenir ce projet. La mission consistera à § Améliorer le référentiel existant de la formation en ingénierie ML/ML utilisé dans l'ensemble du groupe § Évolution vers la piste du pipeline ML sur AWS et Databricks (utilisant actuellement Azure) § Faciliter les ateliers que nous donnons aux entités sur la formation § Apporter une expertise autour des meilleures pratiques de l'ingénierie LLM § Soutenir la création de contenu pour les pratiques de l'ingénierie LLM (qui peuvent être complexes). Il y a un travail autour de la traduction des pratiques complexes en explications simples § Implémenter ces pratiques dans un environnement sandbox et un outil de benchmark § (Optionnel) Soutenir le projet dans l'optimisation du POC/MVP dans les entités autour des pratiques LLMOps

Nb années d'expérience : 5 ans minimum Profil : Ingénieur(e) MLOps expérimenté(e) Description détaillée des tâches qui constituent la mission : en étroite collaboration avec les équipes de Data Science, Data Engineering et IT pour garantir l'alignement des solutions MLOps avec les besoins métier : Développer et gérer l'infrastructure en tant que code (IaC) avec Terraform pour provisionner et configurer nos ressources cloud Etre force de proposition dans l'adoption et l'intégration d'outils MLOps tels que MLflow et Unity Catalog Mettre en place des systèmes de monitoring et d'alerte pour assurer la qualité et la performance des modèles en production Optimiser les workflows MLOps pour améliorer l'efficacité et réduire les coûts Compétences techniques : Databricks Data Intelligence Platform HashiCorp Terraform MLflow, Unity Calog Machine Learning Compétences humaines : stratégie, synthèse, leadership, collaboration

data engineer senior - freelance - Paris python / SQL / Spark : databricks contribuer à la création de pipelines d'orchestration des modèles ML (preparation de features, training, tunning et inférence) dans le cadre de la création d'une plateforme dédiée au forecasting, qui s’appuie sur l’intelligence artificielle, le big data et les données météorologiques pour optimiser la gestion des risques et la performance des activités Supply et Renewables. -- data engineer senior - freelance - Paris python / SQL / Spark : databricks contribuer à la création de pipelines d'orchestration des modèles ML (preparation de features, training, tunning et inférence) dans le cadre de la création d'une plateforme dédiée au forecasting, qui s’appuie sur l’intelligence artificielle, le big data et les données météorologiques pour optimiser la gestion des risques et la performance des activités Supply et Renewables.

Contexte de la mission : Notre client, un grand groupe du secteur de l’assurance, a développé un framework interne en Python destiné à accélérer le déploiement de modèles de tarification et à réduire les risques d’erreurs en harmonisant le langage entre les équipes métier et IT. Ce framework permet également l’intégration de modèles de machine learning, favorisant une tarification plus avancée. Dans le cadre d’un programme de scalabilité internationale , nous recherchons un consultant pour rejoindre une équipe transverse de déploiement , afin d’accompagner plusieurs entités européennes et internationales dans l’adoption de ce moteur de tarification. Objectifs & responsabilités : Monter en expertise sur le moteur de tarification développé en interne (framework Python). Accompagner les équipes locales dans leur montée en compétence sur cet outil : formation, support technique, conseil en développement. Recueillir les besoins métiers (actuaires, data scientists) et proposer des solutions fonctionnelles et techniques. Interagir avec les équipes de développement centralisées, les sponsors du programme, et les équipes locales utilisatrices. Participer à l’évolution du produit en proposant des améliorations techniques et fonctionnelles . Livrables : Développement de matériels et composants techniques pour accélérer l’adoption du framework. Support aux entités dans la mise en œuvre locale du framework. Construction et alimentation continue d’un backlog d’évolutions techniques . Participation active au développement de nouvelles fonctionnalités si nécessaire.