Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Tensorflow

Lieu : Rennes (3jours sur site, 2jours de TT) Contexte : Dans le cadre du développement de ses initiatives en Intelligence Artificielle et en Data Engineering, une entreprise de renom recherche un Data & AI Engineer spécialisé en TensorFlow et en ingénierie des données . Vous rejoindrez une équipe innovante pour concevoir, développer et optimiser des pipelines de données et des modèles d’IA à grande échelle. Missions Principales : Concevoir et déployer des pipelines de données robustes pour l’entraînement et l’inférence des modèles d’IA ; Développer et optimiser des modèles de Machine Learning / Deep Learning en exploitant TensorFlow et d’autres frameworks IA ; Assurer l’intégration et l’industrialisation des modèles au sein d’un environnement cloud (Azure, AWS, GCP) ; Implémenter des stratégies MLOps pour l’automatisation du déploiement et du suivi des modèles en production ; Gérer la préparation, le traitement et la transformation des données pour garantir des jeux de données propres et exploitables ; Optimiser les performances des pipelines de données et des modèles en exploitant des architectures distribuées et des accélérateurs matériels (GPU, TPU) ; Mettre en place des solutions de monitoring, logging et alerting pour garantir la fiabilité et la qualité des modèles en production ; Collaborer avec les équipes Data Science et Data Engineering pour assurer la scalabilité des solutions développées ; Assurer la documentation technique et le transfert de compétences auprès des équipes internes.

Qui sommes-nous ? • Komeet Technologies est née de l’envie de créer un Kollectif résolument dirigé vers l’excellence, au service de nos clients et de nos collaborateurs. L’ensemble des Komeeters crée le prochain champion du conseil et de l’intégration Data. • Rejoindre notre Kollectif c’est l’assurance de travailler aux côtés d’experts data ayant à cœur de partager leurs connaissances sur toute la chaine de valeur de la donnée, en interne et en externe. Cela s’illustre par exemple par cinq jours communautaires dé-staffés dédiés à l’échange, organisés et planifiés par les Komeeters eux-mêmes. • Rejoindre Komeet Technologies c’est adhérer à la notion d’engagement : celle des fondateurs envers tous les Komeeters et celle de l’ensemble du Kollectif vers nos clients et la réussite de leurs projets. • Les notions d’équilibre et de partage sont au cœur des valeurs de Komeet Technologies. Depuis sa création, une part des bénéfices est redistribuée à ses salariés à part égale et une semaine de congé supplémentaire est mise en place pour l’ensemble des collaborateurs. • Komeet Technologies, créée en 2021, te permettra de vivre la croissance et le développement d’une jeune ESN tout en y apportant ta contribution ! Nos offres : - Stratégie, Adoption & Agilité o Concevoir la stratégie data la plus appropriée à votre organisation en phase avec vos objectifs métiers. o Acculturer les équipes pour une adoption généralisée. o Déployer la méthode agile pour réussir vos projets Data - Gouvernance et Data Management o Mise en place de l’organisation , des compétences et des processus pour une valorisation optimale de votre patrimoine data - Architecture & Infra : o Concevoir, construire et industrialiser les plateformes Data et Big Data dans une démarche DevOps - Data Engineering : o Implémenter vos flux de données en batch ou en streaming , garantir la qualité de vos données - Analytics : BI, DataViz et DataScience o Mise en place des solutions BI adaptées, définir l’organisation, les process et les KPI facilitant la prise de décision .

Contexte de la mission Date de démarrage estimée au 27/06/2025 Profil senior, minimum 7 ans d'expérience La compétence MLOPS est intégrée à une équipe Produit ou à la discipline MLOPS, elle contribue à l’industrialisation de modèles ML déjà développés. En plus de construire et de gérer des pipelines de données automatisés, elle participe aussi au développement d’outils pour monitorer les performances des modèles tout en garantissant la mise en place de bonnes pratiques en matière de sécurité et d’efficacité opérationnelle. 1. Définir un cadre de développement et d’industrialisation de fonctionnalités d’IA Mise en place d’exigences, de méthodes et de livrables type en concertation avec la DT Revues ponctuelles de conformité au sein des produits développés par l’UPN 2. Accompagner les produits dans l’implémentation des fonctionnalités IA Aide dans l’évaluation des fonctionnalités IA (post Cap Vision) La création de POC ou d’analyse technique (post Cap Vision) Support à la réalisation / reprise des POC en sortie de Cap Vision Identification et “staffing” des ressources MLOps nécessaires à l’industrialisation des cas d’usage identifiés La réalisation de modèles simples Leur déploiement au sein des produits Le transfert de compétences pour le RUN Accompagnement sur l’expertise, les méthodologies et les meilleures pratiques pour l’implémentation des fonctionnalités IA 3. Animer la communauté des ressources IA / MLOps de la discipline Favoriser le partage des meilleures pratiques et REX entre experts MLOps Revue de code entre experts Mutualisation et partage entre les produits si possible (re-use)

À propos de SkillsFirst chez NEURONES : Filiale du groupe NEURONES, SkillsFirst accompagne les entreprises ayant un besoin d'assistance technique par l'intervention de compétences d'experts, notamment dans le domaine de la DATA. Nos valeurs : Ecoute, Réactivité, Professionnalisme. MISSIONS : Intégré chez nos clients Grands Comptes dans les secteurs Banque, Assurance, Energie, Industrie, etc., nous attendons de vous que vous maîtrisiez les missions suivantes : Mener des projets de recherche autour de l’IA Générative (e.g. évaluation et mesure de l’hallucination des LLM, fine tuning de LLM etc.) ; Implémenter des outils innovants d'aide à la décision se basant sur l'IA générative ( RAG, RAG multimodal, LLM, SLM pour un domaine spécifique de la Finance etc.) ; Concevoir et implémenter des solutions de traitement du langage naturel (NLP) pour l'analyse de documents financiers (classification de texte, extraction d’information, NER) ; Développer et optimiser des modèles d'IA prédictive (implémentation d’algorithmes de Machine et de Deep Learning, Feature engineering accompagné par les métiers de la finance, etc.) ; Intégrer des pipelines d’IA générative avec des infrastructures cloud ; Travailler sur la gestion des embeddings et des bases de données vectorielles.

Engineering Machine Learning GCP 5 Google Cloud Platforme 530 e / J Minimum 3-4 ans d'expérience en machine learning engineering Maîtrise des technologies cloud, particulièrement Google Cloud Platform et Vertex AI Solides compétences en Python et dans les frameworks ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) Expérience dans le traitement de données volumineuses et complexes Connaissance des bonnes pratiques MLOps Compétences techniques : Langages : Python, SQL Frameworks ML : TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost Cloud : Google Cloud Platform, Vertex AI Conteneurisation : Docker, Kubernetes Gestion de données : BigQuery, Dataflow Visualisation : Matplotlib, Plotly, Dash 530 e par jour

Data Scientiste Deep Learning 3D 500 e/J 3-4 ans d'expérience minimum en data science appliquée à l'imagerie Expérience significative en segmentation d'images 3D Maîtrise des techniques de deep learning appliquées Connaissance des frameworks de deep learning (PyTorch, TensorFlow) Compétences techniques : Langages : Python, R Deep Learning : PyTorch, TensorFlow, Keras Traitement d'images : OpenCV, SimpleITK, ITK-SNAP Bibliothèques scientifiques : NumPy, SciPy, scikit-image Visualisation 3D : VTK, Matplotlib, Plotly Gestion de données : pandas, SQL 500 e par jour

Le poste Vos missions ? En tant que Lead Data vous serez en charge des missions suivantes: - Accompagner et faire monter en compétence les membres de l'équipe Data - Définir la vision et la roadmap data de l'entreprsie - Compréhension du besoin client et être capable de le traduire aux équipes métier - Veiller à la cohérence et la qualité des données utilisées - Suivi de l'évolution des outils data - Développer des algorythmes et des modèles Machine Learning - Mettre en production des solutions data en collaboration avec les équipes IT et DevOps La stack Technique : - MongoDB, PostgreSQL - Talend - Python (lib : Pandas, Scikit Learn, Tensorflow, Matplotlib, Plotly...) - Scala, R, - Docker, Jenkins - Gitlab/Github