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Nous recherchons un ingénieur IA expérimenté pour l'un de nos clients dans le secteur du commerce électronique. Rôle : Ingénieur IA Durée : 6 mois renouvelable Lieu : Paris + autre bureau dans le nord de la France Télétravail Date de début : juillet Principales responsabilités : Concevoir, mettre en œuvre et optimiser des algorithmes avancés en vision par ordinateur. Explorer et expérimenter de nouvelles architectures et approches en matière d'IA générative et de vision multimodale. Intégrer et déployer des modèles d'IA sur différentes plateformes (cloud, edge computing, systèmes embarqués, appareils mobiles). Garantir l'évolutivité, la robustesse et les performances élevées des modèles déployés. Mettre en œuvre et gérer des pipelines MLOps pour automatiser la formation, l'évaluation, le déploiement et la surveillance continue des modèles. Concevoir et mettre en œuvre des protocoles de test automatisés rigoureux afin de garantir la précision, la robustesse et les performances des solutions d'IA.

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.

Nous accompagnons actuellement une institution financière publique dans la migration de ses modèles de risque crédit de SAS vers Python / Dataiku . 🎯 Objectif de la mission : Reprendre et implémenter des analyses de cohérence du passif sur des portefeuilles de garanties, dans un environnement technique exigeant et réglementé. 🔍 Stack & compétences clés : Python (bonnes pratiques de dev, POO / fonctionnel) Dataiku (confirmé) Statistiques, probabilités appliquées au risque crédit Maîtrise des librairies usuelles : Numpy, Pandas, etc. Git / Documentation / Qualité de code 🧠 Profil recherché : consultant(e) expérimenté(e), rigoureux(se), curieux(se), à l’aise dans un cadre structuré et analytique.

Je suis à la recherche d'un Développeur Data_Python_AWS. Capacité à migrer des algorithmes Matlab vers Python. Construction de pipelines de traitement de données à des fins de maintenance ou de monitoring Utilisation avancée de pandas, numpy, et des outils AWS serverless (Lambda, S3, etc.) Capacité à s'intégrer aux côtés des architectes et autres développeurs, avec une communication fluide et une forte autonomie dans les tâches de codage, test, documentation et maintenance Renforcement de l’équipe projet pour assurer le développement, la migration et l’industrialisation d’algorithmes de traitement des signalements Développement de nouveaux algorithmes en Python Analyse et migration des algorithmes Matlab existants en Python Intégration de ces algorithmes au socle CBM, tout en respectant les normes d’industrialisation, de test et de documentation définies par l’usine logicielle du Client Participation à la construction progressive d’un socle CBM dédié ayant pour objectif d’accueillir à terme l’ensemble des cas d’usages de maintenance conditionnelle à venir Le projet CBM (Condition Based Maintenance) vise à moderniser les pratiques de maintenance en s’appuyant sur la maintenance conditionnelle et les données de terrain (IoT, alertes, codes défauts)