Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Modèle Logique des Données (MLD) à Paris

Identifier et mettre en œuvre les solutions d'IA les plus adaptées aux exigences et aux objectifs des cas d'usage, en s'appuyant sur une analyse approfondie des spécifications techniques et fonctionnelles. Concevoir des solutions Data S cience et IA génératives pour répondre aux enjeux de produits et de services de nos clients . Contribuer à l’ensemble du cycle de vie de projet Data Science : définition du Use Case, architecture technique, mise en œuvre de POCs / POVs , implémentation et intégration à des environnements de production. Garantir la sécurité et la conformité réglementaire en respectant l es mesures de sécurité et l es protocoles de confidentialité pour protéger les données sensibles. Participer aux chantiers d’innovations et de veille continue sur les IA et les pratiques MLOps / LLMOp s Ce que nous pouvons attendre de vous : Compétences techniques recommandées : Domaine s d’expertise : Machine Learning, NLP, Deep Learning GenAI : LLM, R AG , Vect or Databas e , Sea rch Engines, LLMOps ,… Cloud : Azure (Azure ML, Azure OpenAI , Azure Prompt Flow, Databricks ,…) , GCP, AWS Programmation : Python, SQL et outils d’analyse de données . Framework & Tools : Langchain , Chroma, FAISS , H ugging Face Devops / MLOps : Git, Docker, Kubernetes

L' Institut F2I recherche activement pour le compte de l'un de ses partenaires un SALON DE COIFFURE PRESTIGIEUX, un profil Community Manager (H/F) en apprentissage, pour une durée de 24 mois, selon profil. Sous la supervision de votre maitre d'apprentissage, vos missions principales seront les suivantes : Gérer et animer les communautés en ligne sur les plateformes sociales pertinentes Créer du contenu engageant et pertinent pour nos audiences sur les réseaux sociaux Surveiller et répondre aux commentaires, messages et mentions sur les réseaux sociaux Participer à la planification et à l'exécution de campagnes marketing sur les réseaux sociaux Analyser les données et les statistiques des réseaux sociaux pour évaluer l'impact de nos activités et proposer des améliorations Conditions de l'offre : Encadrement et mentorat assurés par des professionnels expérimentés Opportunité d'acquérir une expérience concrète dans le domaine de la communication Possibilité d'évolution au sein de l'entreprise en fonction des compétences et des performances Rémunération conforme aux dispositions légales en vigueur pour les contrats d'apprentissage

Missions : - Recueil des exigences, vous serez en étroite collaboration avec l'équipe projet et DSI pour comprendre les besoins fonctionnels et non fonctionnels de l'application. - Vous identifierez les contraintes techniques - Évaluer et sélectionner les technologies appropriées - Vous serez en charge de la modélisation en utilisant des modèles (UML, Archimate, etc) pour représenter l'architecture du système - Vous décomposerez le système en sous-systèmes et en composants plus faciles à gérer. - Participer à la gestion de projets en respectant les délais et le budget. - Suivre les tendances du marché et les évolutions technologiques Livrables : - Spécifications techniques - Dossier d'architecture - Diagrammes de composants

Objectif Votre objectif principal sera d'améliorer et de faire évoluer les solutions de machine learning, de l’ingénierie des données jusqu’à la mise en production et la surveillance des modèles. Vous participerez activement à l'industrialisation des projets IA, garantissant la robustesse et la scalabilité des infrastructures MLOps déployées. Responsabilité Optimiser les solutions de machine learning end-to-end : préparation des données, ingénierie des features, entraînement, évaluation et déploiement des modèles. Améliorer et créer des templates pour augmenter la scalabilité des cas d’usage IA. Transformer des notebooks en scripts de haute qualité pour les pipelines ML. Concevoir des pipelines ML performants et les optimiser pour faciliter le développement et le déploiement des modèles. Mettre en place une infrastructure MLOps fiable pour la gestion des versions des modèles, leur surveillance et le déploiement automatique. Codifier les meilleures pratiques pour surveiller la performance des modèles, détecter les dérives, et mettre en place des mécanismes de réentraînement. Créer et maintenir des pipelines CI/CD pour garantir la qualité et la répétabilité des livraisons. Implémenter des tests pour les données, les modèles et le code. Se tenir informé des dernières avancées en MLOps et LLMOps pour améliorer les capacités de l’équipe. Assurer un rôle de mentor auprès des équipes de data science des différentes entités. Compétences requises Solide expérience en machine learning et MLOps, notamment en conception de pipelines de production. Maîtrise des outils de versioning de modèles et de monitoring. Expertise dans la création et l’optimisation d’infrastructures MLOps scalables. Connaissance des pipelines CI/CD et de leur implémentation dans des environnements de production. Bonne capacité à refactoriser du code et à transformer des notebooks en scripts robustes. Sens du mentorat et de l’accompagnement technique. Livrables attendus Pipelines ML optimisés et fiables pour les projets IA. Infrastructure MLOps robuste et scalée, avec une surveillance continue des modèles en production. Documentation claire des bonnes pratiques MLOps, partagée avec la communauté interne. Contribution aux projets IA stratégiques en termes de proof of concept, de value, et de pilotes.

Votre rôle principal consistera à concevoir l'architecture des solutions de sinistres en collaboration avec les équipes métiers et techniques. Vous serez en charge de diriger la mise en œuvre et le déploiement de cette architecture en veillant à respecter les meilleures pratiques et les standards de l'industrie. Responsabilités Collaborer avec des experts métiers et techniques pour comprendre les besoins et les traduire en solutions techniques. Concevoir l'architecture des solutions de gestion des sinistres, en particulier sur les volets fraude et récupération. Superviser l'implémentation et le déploiement de l'architecture en suivant les bonnes pratiques du secteur. Effectuer des revues régulières et identifier des axes d'amélioration et d'optimisation. Offrir un support technique à l’équipe, tout en favorisant un environnement de travail collaboratif et innovant. Compétences requises Expérience confirmée en architecture IT, notamment dans le développement de systèmes évolutifs. Maîtrise des principes de conception d'architectures, des technologies cloud et des modèles d'intégration. Connaissance approfondie des pratiques de l’industrie de l’assurance et des méthodologies de gestion des sinistres. Expertise en architecture de données et machine learning (ML). Excellentes capacités de communication et de collaboration au sein d’une équipe multidisciplinaire. Esprit d’analyse et capacité à résoudre des problèmes techniques complexes. Adaptabilité et envie d’apprendre et d’évoluer en continu. Livrables attendus Conception et déploiement d’une architecture de solutions de sinistres. Documentation complète de l’architecture proposée. Plan d’amélioration continue pour optimiser les solutions existantes.

Objet des prestations : Dans le cadre de l’exploitation de la plateforme Digital Workplace, le Client souhaite mandater le Prestataire pour la réalisation des prestations suivantes : Migration de tenant à tenant : Pré-migration et audit Mise en œuvre via ShareGate & BitTitan Vérification de l’intégrité des données migrées Faire du scripting PowerShell Administration du tenant : Administration des applications Microsoft 365 telles que Exchange Online, SharePoint Online, Teams, OneDrive, Entra Gestion des utilisateurs et des groupes Administration des licences Sécurité et conformité Support : Résoudre les incidents sur les applications du périmètre confié Escalader les incidents aux services et/ou personnes concernées Suivre et clore les incidents après vérification auprès de l’utilisateur Appliquer les process de la qualité de service Qualité de service : Contribuer, pour son périmètre, à l’amélioration des process Documenter les procédures d'installation et de configuration des packages Enrichir la base de connaissances du support et participer à son actualisation Participer aux recettes applicatives Anglais courant obligatoire

Dans le cadre de l’industrialisation d’une solution innovante de recherche documentaire sur un corpus d’entreprise, nous recherchons un Data Scientist Junior spécialisé en Intelligence Artificielle (IA) . Vous interviendrez sur des projets de traitement et d’analyse de données textuelles, tout en contribuant à l’intégration de technologies avancées comme les Retrieval-Augmented Generation (RAG) et les Large Language Models (LLM) . Participer à la conception et à l’optimisation d’une solution de recherche documentaire basée sur l’IA. Implémenter et tester des modèles de Natural Language Processing (NLP) pour améliorer les capacités de recherche et de génération de contenu sur le corpus d'entreprise. Collaborer avec les équipes techniques pour intégrer des modèles d’IA dans les pipelines de production. Analyser des données textuelles à grande échelle et proposer des solutions basées sur les LLM et les RAG pour améliorer la précision et la pertinence des résultats de recherche. Contribuer à l’automatisation des processus de traitement de données et à la mise en place de solutions d’apprentissage machine.

Ce que nous pouvons attendre de vous : Compétences techniques recommandées : Domaines d’expertise : Machine Learning, NLP, Deep Learning GenAI : LLM, RAG, Vector Database, Search Engines, LLMOps,… Cloud : Azure (Azure ML, Azure OpenAI, Azure Prompt Flow, Databricks,…), GCP, AWS Programmation : Python, SQL et outils d’analyse de données. Framework & Tools : Langchain, Chroma, FAISS, Hugging Face Devops/MLOps : Git, Docker, Kubernetes Profil recherché : Vous êtes diplômé(e) d'une formation de haut niveau en mathématiques / statistiques, Data Science et IA Vous avez au minimum 10 ans d'expérience professionnelle et vous avez déjà évolué dans un environnement d'entreprise ou de conseil pour développer des solutions Data et IA Vous avez envie de concevoir et d’ orchestrer la mise en œuvre de transformations d’envergure et de participer, dans le cadre d’équipes multidisciplinaire agiles, au design et au déploiement de nouveaux produits et services à l’échelle Vous possédez une bonne communication écrite et orale synthétique, en anglais comme en français Vous possédez une bonne expertise dans le traitement du langage naturel (NLP) et maîtrisez les frameworks et outils connexes aux LLM tels que LangChain, Chromadb, Semantic Kernel et les méthodes d’application tels que les RAG, Chain-of-thought, etc. Vous avez une bonne maîtrise des environnements Cloud (GCP, Azure ou AWS) Vous avez bonne connaissance des modes de gestion de projets Agile Vous avez déjà mis en œuvre un projet IA ou GenAI dans le cadre d’un PoC dans un MVP ou Pilot et vous êtes autonomes pour l'implémentation et la livraison de cas d’usage.

Le client voit dans l'arrivée des technologies d'IA Générative une opportunité majeure pour améliorer la productivité et la créativité de ses collaborateurs. Le Groupe a atteind un niveau de maturité sur le sujet qui l'amène à renforcer son dispositif intervenant sur les IA Génératives. Le prestataire doit permettre d'étendre le périmètre du projet à tous les métiers du groupe. Le prestatataire interviendra en tant que Data Scientist pour accompagner les travaux de consolidation et d'industrialisation de nouveaux services pour nos directions métier. Le terrain de jeux sera les IA génératives et l'écosysteme de technologies autour. Il sera en responsabilité de la conception (en collaboration avec les interlocuteurs métiers, Data et DSI) et le développement de solutions répondant aux besoins métier. Il réalisera les études de faisabilité, de risque et de performance nécessaire pour la maturation du Use Case à travers le cycle de vie (incubation, industrialisation, run) - Pipeline d'acquisition, préparation et traitement de données (structurées et non structurées) - Pipeline d'entrainement, test et validation, - Composants d'inférence - Automatisation de pipeline et workflow - API - Prototypes et démonstrateurs - Plan d'experiences et de tests - Documentation technique et fonctionnelle - Rapport de veille technologique et technique

Bonjour à tous, Je suis à la recherche d'un Chef de projet IA GEN pour une prestigieuse société internationale. ✅Statut : FREELANCE/PORTAGE SALARIAL ✅Localisation : Paris ✅Visibilité : 1 an renouvelable ✅Réfléchir aux cas d'usages d'IA GEN ✅Encadrement d'une équipe de Data Scientist ✅Connaissance du secteur bancaire ✅Expérience sur des sujets Data Quality / Data Governance 📞 Contact : 07 43 39 24 31 Mission à pourvoir ASAP, entretien avec le client final à prévoir ce jeudi 17/10. Possibilité d'une grande flexibilité sur le TT après un on-boarding d'un mois.

Descriptif de la prestation - Rédaction des livrables - Participation aux réunions - Expertise du fournisseur sur la famille ou sous-famille - Maîtrise de la résolution de problème Contexte & Objectifs de la prestation Le Groupe voit dans l'arrivée des technologies Data Science et IA une opportunité majeure pour améliorer l'effficacité de nos services et la satisfaction de nos assurés. Nous avons un vivier de cas d'usage et de produits IA à différents niveaux de maturité et avons de nombreux travaux d'industrialisation à poursuivre. Le prestataire doit nous permettre de poursuivre les travaux d'industrialisation et structuration de plusieurs de nos produits IA. Nature et étendue de la prestation Le prestataire interviendra en tant que Data Scientist pour accompagner les travaux de consolidation et d'industrialisation de nouveaux services pour nos directions métier. Le terrain de jeux sera les technologies d'analyse des documents et de traitement du langage naturel. Le DS sera en responsabilité de la conception (en collaboration avec les interlocuteurs métiers, Data et DSI) et le développement de solutions répondant aux besoins métier. Il réalisera les études de faisabilité, de risque et de performance nécessaire pour la maturation du Use Case à travers le cycle de vie (incubation, industrialisation, run). Livrables attendus & planning - Pipeline d'acquisition, préparation et traitement de données (structurées et non structurées) - Pipeline d'entrainement, test et validation, - Composants d'inférence - Automatisation de pipeline et workflow - API - Prototypes et démonstrateurs - Plan d'experiences et de tests - Documentation technique et fonctionnelle - Rapport de veille technologique et technique