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Contexte : Dans le cadre de l'essor du Machine Learning, notamment dans le domaine embarqué, Viveris souhaite évaluer et mettre en oeuvre des solutions de détection de features sur des images (détection d'obstacle, détection d'humain...) sur des cibles embarquées.Le stage sera encadré par un ingénieur travaillant sur des problématiques d'embarquabilité des réseaux de neurones. Responsabilités : Le stage se déroulera en 3 étapes : - Faire une étude bibliographique afin d'identifier les modèles les plus adaptés pour l'application ; - Mettre en oeuvre le/les modèles retenus sur serveur d'entrainement (serveur muni de gros GPU) et évaluation de la précision ; - Mettre en oeuvre le/les modèles sur cible embarquable et évaluation des performances.

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.

Contexte de l'organisation : Nous recherchons u Tech Lead pour rejoindre notre projet dynamique et innovant. En tant que responsable technique des services, la mission fonctionnera dans un environnement de moteur de tarification pour l'assurance, où se trouveront des actuaires, un architecte informatique et des services de données et de ML. Le service effectuera les opérations suivantes : Diriger et gérer la Tech Squad travaillant sur le moteur de tarification pour l'assurance. Collaborer avec les actuaires, l'architecte informatique et les ingénieurs données et ML pour assurer la réussite du projet. Concevoir, développer et mettre en œuvre des solutions techniques pour le moteur de tarification de bout en bout. Superviser le développement et la mise en œuvre de modèles d'apprentissage automatique pour le moteur de tarification. Garantir la fiabilité, l'évolutivité et les performances du Pricing Engine. Coordonner les équipes multidisciplinaires impliquées dans le projet Assurer la qualité des solutions développées.

Quel sera votre rôle ? Nous recherchons un(e) Product Owner F/H, pour piloter l’évolution des outils de data visualisation et machine learning. Vous collaborerez avec les équipes techniques et métiers pour maximiser l’impact des plateformes Tableau, PowerBI, Dataiku et Cloudera ML. Au quotidien, vos missions seront les suivantes : Définir et prioriser les fonctionnalités à implémenter en collaboration avec les équipes métiers. Piloter les développements et garantir la qualité des livrables en lien avec les squads techniques. Assurer une communication fluide entre les différentes équipes et accompagner les utilisateurs dans l’adoption des solutions. Environnement technique : Tableau, PowerBI, Dataiku, Cloudera ML, Agile, Scrum

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.

Vous ferez partie de l'équipe d'Ingénierie en Intelligence Artificielle, au sein de la division Technologies Émergentes et Données (GETD) du groupe. Cette équipe transversale a pour mission de développer des initiatives basées sur l'IA (preuves de concept, preuves de valeur, pilotes) avec les différentes entités, les partenaires stratégiques, ainsi que de définir et de mettre en œuvre les meilleures pratiques, outils et modèles de collaboration en matière d'IA à suivre dans l'ensemble du groupe. Notre équipe est composée de 10 personnes réparties dans 3 pays (France, Espagne et Suisse) et nous travaillons en mode hybride (60 % à distance + 40 % sur site). Le groupe est un leader mondial de l'assurance et de la gestion d'actifs présent dans près de 60 pays. Nous utilisons l'Intelligence Artificielle pour protéger nos plus de 100 millions de clients dans tous les domaines clés de l'assurance (Dommages et Responsabilité Civile, Vie et Épargne, Santé, etc.). En tant qu'entreprise responsable, le groupe a défini et suit des principes d'IA responsable autour de la robustesse, de l'interprétabilité, de l'équité et de la durabilité. Responsabilités clés Dans ce rôle, vous devrez : Améliorer les solutions de machine learning de bout en bout développées et déployées sur la plateforme Databricks, depuis le prétraitement des données et l'ingénierie des caractéristiques jusqu’à l'entraînement, l'évaluation, le déploiement et la surveillance des modèles. Améliorer et mettre en œuvre des modèles/recettes Databricks pour augmenter la scalabilité des cas d'usage en IA. Remanier les notebooks en scripts de code de haute qualité qui feront partie des pipelines ML. Concevoir et optimiser les pipelines ML sur Databricks, en tirant parti de ses fonctionnalités pour rationaliser le processus de développement et de déploiement des modèles. Construire et maintenir une infrastructure MLOps évolutive et fiable sur Databricks, facilitant la gestion des versions de modèles, la surveillance et le déploiement automatisé. Codifier les meilleures pratiques pour la surveillance des performances des modèles, la détection de dérives et le réentraînement des modèles, en garantissant des modèles ML de haute qualité et à jour en production. Mettre en œuvre des pipelines CI/CD fiables et reproductibles. Mettre en œuvre des tests de données, de modèles et de code. Se tenir informé des derniers progrès en MLOps, LLMOps et technologies Databricks, et identifier proactivement des opportunités pour améliorer nos capacités en ML. Encadrer et fournir des conseils techniques aux équipes Data Science des entités AXA. Créer des actifs et des lignes directrices avec nos stagiaires et la communauté MLOps. Participer aux initiatives de gouvernance des données pour garantir la conformité et l'intégrité des produits IA.

💡 Contexte /Objectifs : Nous recherchons un business analyst ayant des connaissances sur les sujets d'IA et d'IA générative, afin de travailler notamment au développement et déploiement d'une plateforme de recherche documentaire augmentée par l'IA générative, aussi connu sous le terme RAG (Retrieval Augmented Generation). Missions principales : Analyser et formaliser les besoins métiers liés à la RAG, en étroite collaboration avec les data scientists. Collaborer étroitement avec les développeurs et le product owner pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des solutions déployées. Assurer le suivi des performances des outils déployés et proposer des axes d'amélioration. Gérer de multiples projets métiers en parallèle qui utiliseront la plateforme. Accompagner technologiquement et animer les métiers dans le déploiement de la solution au sein de leurs projets Suivre la production afin de garantir la satisfaction du client.

Le Client souhaite renforcer son équipe d'Architecture et Innovation. La prestation portera autour de nouveaux sujets relatifs à l'IA et IA Générative. BANQUE DE FINANCEMENT Les compétences recherchées : • Expérience en MLOps : o Maîtrise des outils et des bonnes pratiques de MLOps (GitLab, Docker, Kubernetes, CI/CD). o Expérience avec les plateformes cloud (AWS). o Expérience dans la mise en œuvre de projets de data science en production. Compétences en programmation : o Expertise de Python et maîtrise d'au moins un autre langage de programmation. • Solides connaissances en data science et machine learning • Expérience sur un projet NLP • Une première expérience sur un projet GenAI / RAG serait un plus • Esprit ouvert et curieux • Etre force de proposition. • Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins et traduire leurs problématiques en questions scientifiques. • Communiquer de manière claire et concise les résultats des analyses et les recommandations. • Expérience et connaissance des problématiques spécifiques à la finance des marchés serait un plus.

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

Le consultant sera le référent technologique sur les projets Innovation dont il aura la charge. Il garantira leur faisabilité, les développera et assurera leur industrialisation et leur intégration avec les systèmes d’information et les équipes Contribuer aux phases d’idéation et de définition de nouveaux concepts innovants, notamment en évaluant leur faisabilité technique. Développer des Proofs of Concept (POC) et des prototypes pour matérialiser ces concepts et les tester auprès d’utilisateurs finaux. Prendre une part active aux choix techniques et technologiques des projets innovation de son portefeuille. Évaluer les solutions technologiques proposées par des acteurs externes (startups, ...) qui permettraient de réaliser les projets en Open Innovation. Veiller à ce que les prototypes et projets réalisés puissent être transmis à d’autres équipes de la DSI et industrialisés avec un effort minimum. S’assurer que les projets innovation respectent les bonnes pratiques technologiques et de sécurité de l’environnement SI Effectuer les ateliers de passation vers d’autres équipes, réaliser le support le cas échéant. Effectuer une veille sur les nouvelles technologies et solutions logicielles pertinentes dans le cadre des priorités du Lab. Participer à la définition et à l’amélioration des processus de l’équipe Conception et mise en place d’architectures SI complexes. Documentation (Diagramme de flux etc). Design logiciel. Expérience requise en environnement Cloud PaaS, IaaS (Amazon). Très bonnes compétences en développement backend et mise en place d’APIs + REST. A l’aise avec le Data processing / engineering. AWS (S3/API Gateway/Lambda/IAM, DynamoDB ou Cognito ou RDS). Terraform (bon niveau demandé). Python 3 (bon niveau demandé). SQL (particulièrement jointures). Linux (niveau intermédiaire). Bases de Data Science. Librairie Python Boto3 (AWS). Git. ANGLAIS REQUIS

PAS DE SOUS-TRAITANCE // MERCI Nous recherchons un Data Scientist pour renforcer une équipe Data & Innovation dans le cadre d’un projet. Le rôle implique la collaboration avec l’équipe technique et les ingénieurs Data pour développer et mettre en production des modèles prédictifs et explicables. Une XP en startup est fortement appréciable Les principales missions incluent : • Analyse de données énergétiques enrichies (tarifs de l’énergie, données météo, intensité carbone, travaux d’efficacité énergétique, etc.) pour identifier des insights métiers pertinents. • Proposer, construire et implémenter de nouvelles analyses basées sur les besoins des clients internes et externes. • Documenter les recherches et les modèles développés. • Appliquer des algorithmes de Machine Learning adaptés (régressions, arbres de décision, random forest, XGboost, etc.) à des données structurées et semi-structurées. • Participer à l’amélioration continue des modèles en termes de performance et d’explicabilité. • Collaborer avec les ingénieurs pour intégrer les modèles dans les applications. • Mettre en place des systèmes de détection d’anomalies et des alertes en temps réel.

Le Bénéficiaire souhaite une prestation d´accompagnement dans l´objectif d´assurer un service de data science au sein d´une équipe responsable pour la gestion de données de BCEF. Les missions sont: - Réalisation d'algorithme de datascience. Hard skills: - Python, Pandas, Scikit Learn, XGBoost, timeseries - Profil expérimenté Machine Learning - Si possible expérience sur de la planification de workforce / stock - Git Soft skills: - Autonomie - Posture permettant d'accompagner la montée en charge d'une ressource junior

Dans le cadre de ces développements, le DataLab souhaite confier à un expert Cloud, venant en renforcement de son équipe usine logicielle la mission suivante : - Travailler sur des sujets de migration de solution "On Premise" vers le Cloud ; - Mettre en place l'outillage nécessaire à l'implémentation d'une méthodologie DevSecOps ; - Assurer l'intégration dans les architectures cibles : Configurer les plateformes, Industrialiser les architectures, Définir es accès aux ressources et les optimiser ; - Assister à l'élaboration de solutions et leurs optimisations ; - Rédiger les documents techniques et les livrables projets ; - Améliorer l'architecture actuelle ; - Transférer la connaissance et la compétence aux internes du DataLab. Résultats Attendus Des Livrables : Le DevOps sera accompagné par l'équipe Usine Logicielle. Il devra par ailleurs, fournir les livrables suivantes : - Une documentation conforme aux exigences du DataLab ; - Un support de l'ensemble des applications gérées en interne ; - Un support de l'ensemble des applications des entités déployées ; - Codes Sources commentés et "reviewés" ; - Intégration de tests unitaires des fonctionnalités développées ; - Présentation et partage des travaux.

L'entreprise cherche à renforcer ses équipes techniques dans le cadre de projets d'innovation en Intelligence Artificielle (IA) Générative et MLOps. L'objectif est de moderniser les systèmes d'information, particulièrement pour le département Capital Markets, en intégrant des solutions basées sur des modèles d'IA performants. L'équipe IT globale est responsable de la conception, du développement et de la production des infrastructures techniques. Un focus particulier est mis sur la mise en place de solutions MLOps pour améliorer l'efficacité et la scalabilité des processus d'apprentissage automatique. Les projets IA Générative et MLOps sont au cœur de la transformation numérique de l'entreprise. Ils visent à exploiter les données des marchés financiers pour fournir des solutions innovantes, et alignées avec les objectifs stratégiques de l'organisation. Conception, développement et optimisation de modèles IA, y compris des modèles d'IA Générative pour répondre à des problématiques spécifiques des marchés financiers. Mise en œuvre des meilleures pratiques MLOps (intégration continue/déploiement continu, automatisation des pipelines de données) via des outils tels que GitLab, Docker, Kubernetes, CI/CD. Sélection des modèles IA les plus adaptés pour répondre aux besoins métiers spécifiques, incluant le traitement des données des marchés financiers. Supervision de la scalabilité et de l'efficacité des modèles IA déployés, en assurant leur performance dans des environnements à grande échelle. Mise en place de processus de monitoring avancé pour suivre les performances des modèles et réagir rapidement aux anomalies. Documentation des solutions IA et MLOps et formation des équipes internes pour garantir une utilisation et une maintenance adéquates des systèmes. Collaboration avec les équipes métiers et IT pour comprendre les enjeux spécifiques et proposer des solutions techniques adaptées. Support des solutions mises en place pour garantir leur alignement avec les objectifs stratégiques de l'entreprise et des besoins métiers.

PROPULSE IT recherche un Ingénieur Systeme Senior - Intégration en production des applications exploitées. Les projets d'intégration concernent des nouvelles applications, des évolutions d'applications existantes ou des correctifs (patchs). - Mise à disposition des socles techniques de base : o Installation des serveurs (OS, briques techniques), pour les projets basés sur des applications (développement spécifique) ou des progiciels. o Accompagner la MOE à l'installation de la solution applicative, lui assurer une assistance technique selon la complexité des projets auxquels on a à faire face. - Configuration, paramétrage des briques techniques de manière optimisée pour un fonctionnement opérationnel. - Aide à l'installation de la solution logicielle sur les différents environnements. - Aide au débogage dans la configuration applicative des briques techniques ou logicielles. - Analyse de la manière dont on garantit un arrêt/démarrage cohérent de l'application. - Mise à disposition de scripts ad hoc pour répondre à des besoins particuliers en phase projet. - Qualification des applications : installation, packaging, contrôle de conformité aux normes d'exploitation et aux règles d'exploitabilité, tests techniques. - Mise en production : installation des applications packagées en production, paramétrage des outils d'exploitation (surveillance, sauvegarde, automatisation d'exploitation...). - Rédaction des dossiers d'exploitation et d'installation, préparation et installation des patchs applicatifs complexes, transfert de responsabilité à l'exploitant sur les applications intégrées. - Déploiement serveur / Brique techniques / application via usines logicielles.