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Nous recherchons un expert senior en MLOps pour intégrer une équipe d’ingénierie en intelligence artificielle au sein de la division des Technologies Emergentes et Données. Vous jouerez un rôle stratégique dans la mise en place et l’optimisation des pipelines de machine learning, tout en assurant la scalabilité et la fiabilité des solutions IA déployées au sein du groupe. Responsabilité : Concevoir et améliorer les pipelines ML pour garantir un flux de développement fluide et efficace. Use Case : Automatisation des Pipelines de Développement Création d’un pipeline ML automatisé qui intègre la préparation des données, l’entraînement des modèles et leur déploiement. Réduction des erreurs humaines grâce à l’automatisation et au monitoring intégré. Responsabilité : Mettre en place des outils pour surveiller les performances des modèles et détecter les dérives. Use Case : Détection et Réentraînement Automatisé des Modèles Mise en place d’un système de détection des dérives (concept drift) qui déclenche automatiquement le réentraînement des modèles sur de nouvelles données. Surveillance des performances pour identifier les déclins de précision avant qu’ils n’affectent les cas d’usage. Responsabilité : Développer une infrastructure fiable et évolutive pour la gestion des modèles ML à grande échelle. Use Case : Gestion des Versions et CI/CD pour les Modèles Implémentation d’un système de gestion des versions des modèles pour suivre les itérations et garantir la reproductibilité. Déploiement continu grâce à des pipelines CI/CD dédiés, réduisant le temps de mise en production. Responsabilité : Transformer les notebooks existants en scripts de haute qualité, adaptés aux pipelines ML. Use Case : Refactorisation des Notebooks pour les Pipelines Conversion des notebooks ad hoc en scripts Python robustes intégrés directement dans les pipelines. Documentation des scripts pour assurer leur réutilisabilité et faciliter leur maintenance. Responsabilité : Encadrer les équipes de data science pour les aider à adopter les meilleures pratiques en MLOps. Use Case : Création d’un Cadre Collaboratif Développement d’une bibliothèque interne de bonnes pratiques en MLOps, accessible à toutes les entités du groupe. Animation d’ateliers techniques pour partager des outils et des techniques avancées avec les équipes. Responsabilité : Effectuer des tests rigoureux sur les données, les modèles et les pipelines. Use Case : Assurance Qualité des Pipelines ML Développement de suites de tests automatisés pour vérifier la cohérence des données et des modèles tout au long des pipelines. Détection proactive des anomalies avant leur propagation dans l’environnement de production.

Nous sommes à la recherche d’un(e) développeur(se) Java talentueux(se) et passionné(e) par l’intelligence artificielle (IA) et les technologies d’observabilité (ELK) pour rejoindre notre équipe. Vous serez un acteur clé dans la conception et le développement de solutions innovantes combinant intelligence artificielle et systèmes d’analyse de données en temps réel. Concevoir et développer des applications backend robustes avec Java et les frameworks associés (Spring Boot, Hibernate). Intégrer des modèles d’IA dans les pipelines backend pour des cas d’utilisation avancés. Concevoir des API REST pour interagir avec des systèmes IA et de traitement de données. Travailler sur l’intégration et l’utilisation de frameworks d’IA (TensorFlow, PyTorch, ou autres) dans des environnements Java. Collaborer avec des Data Scientists pour intégrer des modèles prédictifs dans les applications. Optimiser les modèles IA pour la performance et l’évolutivité. Concevoir, configurer et optimiser les pipelines d’observabilité (ElasticSearch, Logstash, Kibana). Mettre en place des dashboards avancés pour surveiller les performances des systèmes et détecter les anomalies grâce à des approches d’IA. Gérer les logs et les données en temps réel pour assurer une visibilité optimale sur les processus critiques.

Dans le cadre de la Direction des Données et de la Performance, et sous la responsabilité du Directeur Data & Performance, le/la Data Scientist occupera une position clé pour exploiter et maximiser la valeur des données, afin de soutenir et optimiser les opérations en magasin ainsi que de répondre aux exigences des équipes métiers. Ce poste requiert une expertise polyvalente dans l'utilisation des données pour des applications spécifiques au secteur du retail. Vous rejoindrez l'entreprise à un moment stratégique pour jouer un rôle actif dans la démocratisation de l’IA et des données, en contribuant à la mise en œuvre de solutions innovantes qui amélioreront à la fois l'efficacité opérationnelle et l'expérience client. Toutes les directions internes (à tous les niveaux) : Accompagnement et réponse aux besoins métiers. Direction des systèmes d’information (DSI) : Gestion de l’infrastructure des machines virtuelles, déploiement des outils et création des entrepôts/base de données. Fournisseurs et prestataires externes : Gestion de la maintenance des outils et coordination des projets nécessitant des interventions externes. Collecte et organisation des données : Identifier, extraire et structurer les données pertinentes provenant des activités retail, en vue de répondre aux besoins métiers, comme l'optimisation du merchandising ou l’analyse des comportements des clients. Préparation et purification des données : Élaborer des processus de nettoyage et de transformation des données pour garantir leur intégrité et leur qualité. Conception et analyse de modèles : Développer des modèles statistiques avancés et des algorithmes d’apprentissage automatique supervisés et non supervisés adaptés aux problématiques retail, telles que la segmentation des clients ou l’évaluation du potentiel de placement des produits. Industrialisation des solutions : Mettre en production les modèles et analyses afin de garantir leur robustesse et leur impact dans les magasins et au sein des équipes métiers. Introduction et diffusion des LLM et IA générative : Contribuer à l’introduction des LLM et à la vulgarisation de l’IA générative en interne. Vous serez amené(e) à identifier des cas d’application pertinents, développer des prototypes et sensibiliser les équipes métiers à ces nouvelles technologies pour les intégrer dans leurs pratiques quotidiennes. Transmission des savoir-faire : Assurer le transfert des compétences et des connaissances auprès des équipes métiers, en les impliquant activement dans l'utilisation des outils et des modèles développés.

NOTRE CLIENT Pionnier dans le domaine des solutions de plateforme, notre client offre une suite innovante permettant aux sociétés de transformer leur e-commerce pour accélérer leur croissance de manière durable et rentable. Depuis le début des années 2010, il accompagne les entreprises B2C et B2B en leur fournissant des technologies avancées, sécurisées et évolutives pour digitaliser leur activité, étendre leur offre via la marketplace ou le dropship, optimiser la gestion des catalogues et paiements de fournisseurs, offrir une expérience d'achat personnalisée à leurs clients, et augmenter leurs profits grâce au retail media. LES PLUS DU POSTE Intégré.e dans notre équipe Data Science, votre principale mission sera de prototyper, itérer, et mettre en production des algorithmes en collaboration avec les équipes Produit, les Data Engineers et les équipes de développement. Vos projets seront centrés sur les enjeux du catalogue Marketplace, comprenant le NLP, la Computer Vision et l'utilisation de Generative AI (LLMs customs) à grande échelle. Les sujets que vous traiterez auront un impact significatif sur leurs clients : leur ambition est d'exploiter au mieux leurs données riches et variées pour augmenter leur chiffre d'affaires, optimiser la gestion de leur marketplace et garantir la sécurité des utilisateurs et des transactions. Implémenter des algorithmes qui auront un impact visible sur plus de 500 sites e-commerce/marketplaces dans 40 pays dont certains une volumétrie très importantes (millions de produits, de clients, de commandes par an) Des techniques de pointe variées (modèles multimodaux, fine-tuning de LLM, etc.). Notre client est aujourd'hui l'un des rares acteurs français à avoir des LLM finetunés en production à grande échelle. Une vraie autonomie et responsabilité dans les projets dont vous avez ownership STACK ET OUTILS Python, Tensorflow, Pytorch, Hugging Face, Databricks, Spark, AWS (Amazon Redshift, s3, etc.), SQL, Airflow, Delta Lake. Spécifiques LLM : Autotrain, Unsloth, Galileo, LangChain, Anyscale LES MISSIONS Analyser, préparer les données, prototyper des algorithmes Les mettre en production en collaboration avec les Data Engineers et les équipes de développement Faire des dashboards afin d’illustrer la pertinence des algorithmes et de monitorer la production Présenter les résultats au weekly data science et participer aux sessions de brainstorming de l’équipe Échanger avec les autres équipes pour affiner les cas d’utilisation, l’expérience utilisateur et les modes d’intégration

Vos missions ? En tant que Lead Ingénieur Data, vous serez responsable de la conception, du développement et de la maintenance de solutions data au service des différents métiers de l'entreprise . Aux côtés d'experts métiers, et d'un Leader Technique, vous devrez développer des traitements robustes, monitorés et résilients dans un écosystème Cloud avec des technologies d'industrialisation à l'état de l'art. Vos traitements répondront à des besoins autour de problématiques complexes dans les domaines d'activité de l'entreprise (Réseau & système IOT, évolutions possibles sur comptage de l'eau, gestion des déchets, etc …) La stack Technique : MongoDB, PostgreSQL Python (lib : Pandas, Scikit Learn, Tensorflow, Matplotlib, Plotly...) Scala, R, Docker, Jenkins Gitlab/Github Grafana

Permanent Contract - French Riviera - Lead Data Scientist spcecialized in Medical (M/F) - 60K The IT/Digital division of our Nice office is looking for a Lead Data Scientist (M/F) for its client, an innovative start-up in the medical field. Your missions: Managing a team of data scientist & machine learning engineer Developing machine learning models Collaborating with interdisciplinary teams Implementing suitable solutions and working on software development projects that support the 3D rendering of medical data Creating procedures/protocols for the implementation and testing of algorithms Regulatory monitoring. Technical environment: TensorFlow, PyTorch, Python, C++, Libraries: itk, vtk, vmtk... Adsearch vous propose des milliers d''opportunités de carrières dans toute la France pour les profils d''experts, cadres et managers. Que ce soit pour un emploi ou pour une mission, Adsearch c''est le cabinet de recrutement qu''il vous faut ! Retrouvez toutes nos offres d'emploi en CDI, CDD, Intérim et Freelance sur notre site internet !

1. Infrastructure et Sécurité IA Maîtrise des systèmes de détection d’intrusions (IDS/IPS) appliqués à l'IA. Connaissance des attaques spécifiques aux systèmes d’apprentissage automatique (ex. : adversarial attacks , injections de données). Familiarité avec les frameworks IA (TensorFlow, PyTorch) et leur sécurisation. Expertise dans les outils de gestion et de monitoring des modèles IA (par exemple MLflow, Kubeflow). 2. Blockchain et Cryptographie Connaissance approfondie des protocoles blockchain : Consensus (Proof of Work, Proof of Stake, Proof of Authority, etc.). Fonctionnement des nœuds, pools de minage et mécanismes de propagation des blocs. Maîtrise des bases cryptographiques : Algorithmes de hachage (SHA-256, Keccak, etc.). Systèmes de clés publiques et privées (ECDSA). Connaissance des plateformes blockchain (Ethereum, Hyperledger, Solana) et des outils associés. Expérience en conception, audit et déploiement de smart contracts (Solidity, Rust). Expertise en gestion des vulnérabilités (analyse, mitigation, documentation). Maîtrise des standards de sécurité (ISO 27001, NIST Cybersecurity Framework). Connaissance des outils de surveillance réseau (SIEM, log monitoring). Expérience avec des outils de test de pénétration spécifiques (Burp Suite, Metasploit, etc.).

Zsoft Consulting est une société de conseil, spécialisée dans les métiers d'ingénierie de développement logiciel. Nous travaillons principalement en étroite collaboration avec des grands comptes et également avec des PME. Depuis 2015, nous continuons à créer un environnement propice à l’innovation et à l’excellence. Dans le cadre de ce développement nous recherchons un Data Scientist. En tant que Data Scientist, vous serez responsable de l'analyse, du traitement, et de la valorisation des données afin de résoudre des problématiques métiers complexes. Vous utiliserez vos compétences en modélisation statistique, machine learning, et visualisation des données pour produire des insights exploitables et des modèles prédictifs. Vous travaillerez en collaboration avec les équipes techniques et métiers pour proposer des solutions adaptées et innovantes. Responsabilités Principales: Analyse exploratoire des données : Collecter, nettoyer, et analyser des jeux de données structurés et non structurés. Modélisation : Développer des modèles prédictifs et prescriptifs à l’aide d’algorithmes de machine learning et de statistiques avancées. Développement d’outils : Implémenter des pipelines de traitement des données et des prototypes de solutions data-driven. Visualisation des données : Communiquer efficacement les résultats via des tableaux de bord ou des outils de reporting (Tableau, Power BI, Dash, etc.). Collaboration : Travailler avec les équipes Data Engineering pour intégrer les modèles dans les systèmes de production. Amélioration continue : Suivre les performances des modèles en production et les ajuster selon les besoins métier. Veille technologique : Rester à jour sur les dernières avancées en intelligence artificielle, machine learning, et outils de data science. Compétences Techniques Requises: Langages de programmation : Solide maîtrise de Python (pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) ou R. Data Engineering : Connaissance de SQL pour manipuler des bases de données relationnelles ( PostgreSQL, MySQL ) et des outils Big Data ( Spark, Hadoop ). Machine Learning : Familiarité avec les modèles supervisés et non supervisés, ainsi que les techniques avancées ( Deep Learning, NLP ). Outils Cloud : Expérience avec des plateformes cloud comme AWS (SageMaker), Azure (Machine Learning Studio) ou GCP (Vertex AI). Data Visualisation : Compétence dans des outils comme Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau, ou Power BI . Gestion des versions : Utilisation de Git pour le contrôle de version et la collaboration sur les projets. Bonnes pratiques : Connaissance des méthodologies Agile et/ou des principes de gestion de projet Scrum.

Vous êtes passionné par l'industrialisation des modèles de machine learning ? Rejoignez une équipe dynamique où vous jouerez un rôle central dans l'optimisation et l'automatisation des pipelines ML, tout en intégrant les meilleures pratiques MLOps. Contexte de la mission : En tant qu'Ingénieur MLOps, vous intégrerez une équipe produit dédiée, avec pour mission de garantir la fluidité des opérations ML. Vous participerez activement à l'industrialisation de modèles de machine learning déjà développés, en optimisant et en automatisant les processus de déploiement et de surveillance pour atteindre une efficacité et une scalabilité maximales. Objectifs et Livrables : 🔄 Implémenter des Pipelines Automatisés : Mettre en place des pipelines pour le déploiement et la surveillance des modèles ML, avec gestion des alertes pour une proactivité optimale. 🚀 Automatiser et Optimiser les Workflows ML : Améliorer la productivité en automatisant les étapes clés du pipeline ML et en maximisant la scalabilité des workflows. 🛠️ Mettre en Place des Outils et Pratiques MLOps : Standardiser les pratiques d'ingénierie ML pour optimiser la collaboration et la performance, avec intégration d'outils IA. 📈 Optimiser l'Efficacité des Workflows ML : Concevoir des solutions qui favorisent une exécution plus rapide et plus efficace des workflows, en prenant en compte les enjeux de performance et de coût. Stack Technique : Environnement Cloud : AWS (prioritaire), incluant des outils et services comme SageMaker, Cloudwatch, Terraform. Outils MLOps et Orchestration : Kubernetes, TensorFlow, Jenkins, PyTorch. Surveillance et Observabilité : Cloudwatch, Prometheus, Alertmanager, Grafana. Programmation : Python (indispensable). Compétences Recherchées : ✅ Maîtrise des Technologies AWS et MLOps : Bonne connaissance de l'écosystème AWS et des outils MLOps clés. ✅ Excellente Compétence en Python : Maîtrise de la programmation en Python pour l'implémentation de pipelines et workflows ML. ✅ Solides Connaissances en Machine Learning : Compréhension des concepts ML pour une intégration optimale des modèles. ✅ Force de Proposition et Esprit de Résolution : Capacité à analyser et résoudre rapidement les défis liés aux flux de données ML. ✅ Proactivité et Esprit d'Équipe : Goût pour le travail collaboratif, le respect des délais, la qualité et le sens des résultats. Certification Requise : AWS Machine Learning Specialty (minimum requis). Pourquoi Rejoindre ? Ce poste offre l'opportunité de travailler au sein d'une équipe performante sur des projets à forte valeur ajoutée en machine learning et IA. Vous serez au cœur des processus d'industrialisation et pourrez contribuer activement à l'optimisation des pratiques MLOps dans une structure en pleine croissance.