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

Nous recherchons un MLOps Engineer hands-on pour un de nos client afin de déployer, gérer et sécuriser des modèles d'apprentissage automatique en production. Tâches principales : Automatisation des pipelines CI/CD pour l'intégration et le déploiement des modèles ML. Déploiement des modèles en production avec Kubernetes, Docker, OpenShift. Surveillance de la performance des modèles en utilisant des outils comme Grafana et Prometheus. Gestion des versions des modèles et des données. Optimisation continue des modèles en production. Assurer la sécurité des données et des modèles (protection, gestion des accès, conformité RGPD). Collaboration avec les équipes pour garantir une intégration fluide des modèles.

💼 Poste : Expertise et architecture Sharepoint online / Sharepoint /Onedrive 🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 📍Localisation : IDF 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : la Pr estation consiste à contribuer/contribution à/au(x) : - la définition des architectures techniques on pr emise (Sharepoint 2016) ou Online (HLD, LLD) - la pr oposition des moyens techniques et leur implémentation - l’analyse et la rédaction des pr océdures d'exploitation - l'optimisation des actions d'administration et de monitoring - le maintien de la cohérence de l'infrastructure, gestion de la capacité et anticipation des besoins d'évolutions - la gestion des incidents et des changements, le support L3 aux régions (Inde, Asie, Amer) - le transfert d'expertise aux équipe étrangères - le support aux équipes de développements applicatifs Sharepoint (DSI métier) - le développement de scripts d'exploitation, automatisation - la migration de données via outils tiers, ex : Sharegate, Avepoint DocAve, Fly, Microsoft Migration Manager Eléments de volumétries : +100.000 utilisateurs actifs sur M365 +600M fichiers Onedrive/SP Pr ojets clés : Intégration d’entités et filiales vers l’infrastructure centrale (plus de 50 pays) Les livrables attendus sont : - Documentation d'architecture technique Sharepoint - Estimations de charges, gestion des pr iorités - Stratégie de migration de données - Pr océdures d'installation, d'exploitation, consignes, scripts - Développement et intégration d’outils de migration de données - Plans d’actions, analyse d’impacts, recommandations d'incidents, de pr oblèmes ou de changements - Conduite du changement - Gestion des changements, d'incidents et des pr oblèmes - Plans de tests - Amélioration continue des services Expertise(s) / technologie(s) MS SharePoint Suite Office (Exchange OnLine, OneDrive, O365…)

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

Le bénéficiaire souhaite une prestation d´accompagnement dans l´objectif d´assurance des services d´ingénierie technique pour le pôle en charge du cloud IBM, notamment dans l´architecture & design des couches techniques basses. L´objectif principal est assurance de l’ hybridation au cloud IBM ainsi qu' autres fournisseurs au futur, et assurance de la cohésion entre le backend (Datalab Platform) et les produits Les missions sont: - Définition, assurance et déploiement des architecture intimes des produits; - Définition, assurance et priorisation des produits; - Définition et assurance de la roadmap Produit; - Déploiement des solutions; - Participation au support des services construits, selon le principe "You Make it You Run it"; - Acceleration du développement de produits data dans le cloud. (calculs distribués, datascience, ETL, datahubs); - Création des services de terraformation des clouds internes/externes; - Création des pipelines de deploiements; - Sécurisation de tous les produits et services (MFA , encryption, etc).

À propos du poste Nous recherchons un(e) Machine Learning Engineer spécialisé(e) en Knowledge Graph / Neo4J pour rejoindre notre équipe. Votre mission principale sera de créer un jumeau numérique de contrats d’assurance papier en utlisant des technologies avancées en ML et en Knowledge Graph. Vous participerez à la modélisation automatique de ces contrats en partant de fichiers PDF. Vos missions • Développer et implémenter des solutions de Knowledge Graph en utilisant Neo4J. • Contribuer à l’ingénierie algorithmique et à l’architecture back-end de la solution. • Collaborer avec l’équipe pour construire un système performant et scalable, en utilisant les dernières technologies en Gen AI. • Participer à la création d’une modélisation automatique à partir de contrats d’assurance en PDF. • Travailler en étroite collaboration avec l’équipe Computable Contract pour aligner les développements sur les objectifs du projet.