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Nous recherchons un développeur Full Stack Senior exp. Contenu éditorial pour notre client secteur audiovisuel. Nous étudions uniquement les candidatures qui nous parviennent avec un mini argumentaire circonstancié, mettant en évidence en quoi le cv correspond à l'offre (de préférence rédigé sous forme très simple, sous forme d'une liste de 4 ou 6 points clefs et concrets, en rapport avec l'offre). En particulier, vous mentionnez votre expérience en développement Full Stack Senior et exp. Contenu éditorial Le prestataire aura pour responsabilité de développer des solutions front-end et back-end pour enrichir les contenus éditoriaux du client. Le prestataire devra : - Développement front-end de widgets de données pour les articles en ligne : Conception et intégration de modules interactifs et dynamiques, incluant cartes d'élections, graphiques de données, effets visuels, expériences immersives, et tableaux de bord. - Développement front-end "from scratch" pour des articles et infographies : Création de contenus interactifs et visuels à forte valeur ajoutée, en adéquation avec les besoins éditoriaux. - Développement de pipelines back-end pour la gestion des données : Implémentation de processus pour la collecte, le traitement, et l'affichage de données en temps réel. - Création d'outils à destination des journalistes : Conception et développement d'outils facilitant le travail éditorial et l'exploitation de données. - Conception de maquettes en collaboration avec les équipes UI et les journalistes : - Contribution aux choix graphiques et ergonomiques pour les projets, en tenant compte des besoins éditoriaux et des contraintes techniques.

Le prestataire contribuera à la production de contenus web liés à l'actualité. Cette équipe ne suit pas les méthodologies agiles, ce qui nécessite une grande adaptabilité et une capacité à travailler en collaboration directe avec les différentes parties prenantes. Le prestataire aura pour responsabilité de développer des solutions front-end et back-end pour enrichir les contenus éditoriaux. Le prestataire devra : - Développement front-end de widgets de données pour les articles en ligne : Conception et intégration de modules interactifs et dynamiques, incluant cartes d'élections, graphiques de données, effets visuels, expériences immersives, et tableaux de bord. - Développement front-end "from scratch" pour des articles et infographies : Création de contenus interactifs et visuels à forte valeur ajoutée, en adéquation avec les besoins éditoriaux. - Développement de pipelines back-end pour la gestion des données : Implémentation de processus pour la collecte, le traitement, et l'affichage de données en temps réel. - Création d'outils à destination des journalistes : Conception et développement d'outils facilitant le travail éditorial et l'exploitation de données. - Conception de maquettes en collaboration avec les équipes UI et les journalistes : - Contribution aux choix graphiques et ergonomiques pour les projets, en tenant compte des besoins éditoriaux et des contraintes techniques.

Vous rejoindrez l'équipe de notre client, sur Paris/La Défense, autour de la donnée, en s'appuyant sur des initiatives innovantes afin d'accompagne les salariés-codeurs dans leurs projets d'expérimentation en code. L'équipe met à disposition des outils (documentation, kits de démarrage, serveurs, Git, CI/CD...), propose du support technique et anime une communauté de codeurs internes. Aujourd'hui le service souhaite renforcer son dispositif par une prestation de développeur senior, en binôme avec un chef de projet. Missions principales Accompagnement technique des projets - Conseiller et accompagner les salariés sur leurs projets de code (essentiellement Python et R) - Relire, corriger ou reprendre du code existant - Mettre en place des pratiques DEVOPS : CI/CD, hébergement, déploiement - Assurer l'utilisation efficace de Git (GitLab) - Participer à l'analyse de code (tests unitaires, audits, qualité) - Assister les projets dans l'utilisation des outils du servcice - Participer aux réunions de lancement, suivi et support projet Animation et développement de la communauté - Créer du lien avec les codeurs internes et animer un réseau actif - Participer au forum technique - Rédiger et enrichir la newsletter hebdomadaire - Organiser des événements (ateliers, démos, hackathons, forums, etc.) - Promouvoir les services (site, intranet, flyers...) Maintenance et évolution du site (Python/Django) - Assurer le bon fonctionnement du site et de ses services (dont monitoring) - Développer de nouvelles fonctionnalités - Documenter les outils, kits de démarrage et bases de connaissances - Réaliser une veille sur la cybersécurité, les outils et l'architecture Formation et transmission - Préparer et animer des formations (Python, Git, R, HTML/CSS, Docker, API, etc.) - Adapter les formats selon les publics (présentiel, distanciel, Paris ou régions) - Encadrer/mentorer des profils juniors ou salariés débutants, Un environnement stimulant et innovant au service des agents codeurs - Un rôle pivot entre développement, accompagnement et animation - Des projets variés mêlant tech, data, IA, open source, R&D et formation - Une forte autonomie et une mission riche de sens

Dans le cadre de projets d'envergure, nous contribuons à industrialiser et automatiser l'intégration de fonctionnalité IA dans les activités de nos clients. Ce sont généralement des projets stratégiques qui visent à créer ou optimiser les infrastructures ML en production, qui peuvent être hébergées on premise ou sur le cloud. En tant que MLOps Engineer, vous serez au cœur de l'industrialisation des modèles AI/ML et du déploiement en production. Vous interviendrez sur : Automatisation & Industrialisation * Optimisation des modèles, gestion du code, automatisation des tests, * Mise en place des flux CI/CD entre les environnements (versioning, monitoring, scale-up). Production & Performance * Fiabilisation et scalabilité des solutions AI/ML, * Suivi du cycle de vie des modèles en production (déploiement, monitoring, maintenance). Collaboration & Documentation * Travail en étroite collaboration avec les Data Scientists, Data Engineers et Data Analysts, * Rédaction et amélioration continue des process MLOps. Stack technique de l'équipe : Langages & Frameworks : Python (Numpy, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, JAX) * ️ Cloud & Infrastructure : AWS, Docker, Kubernetes * ️ CI/CD & Automatisation : Git, Terraform, outils de gestion des workflows ML en Cloud Évidemment, nous n'attendons pas que vous maîtrisiez tous les outils, on vous donne plus de détails dans la rubrique suivante !, * Mutuelle et prévoyance Bénéfiz : Profitez d'une mutuelle et d'une prévoyance à 100% pour vous garantir une couverture optimale en matière de santé et de sécurité. * Titres-restaurant : Vous bénéficiez de titres-restaurant d'un montant de 8,35€ par jour, pour simplifier vos repas au quotidien. * Formation continue et évolution professionnelle : Nous mettons un point d'honneur à favoriser votre apprentissage et votre développement. Vous aurez accès à des formations certifiantes, du e-learning, ainsi qu'à des meetups et des parcours d'évolution pour approfondir vos compétences techniques. * Travail sur des projets à forte valeur ajoutée : Vous travaillerez sur des missions de longue durée, dans un environnement industriel, sur des projets utilisant des technologies récentes. * Esprit d'équipe et convivialité : Vous pourrez participer à des événements réguliers en présentiel, comme des activités sportives (pétanque, padel) ou des soirées festives (karaoké, soirées annuelles), mais aussi à des événements en ligne comme des challenges solidaires (par exemple, pour Action Contre la Faim). * Flexibilité et mobilité : Nos missions à Lyon sont accessibles facilement, avec une forte incitation au télétravail pour un meilleur équilibre. De plus, nous soutenons les modes de transport doux avec un forfait mobilité durable (600€ par an).

1. Leadership Technique * Encadrer l'équipe de développement Python * Définir et faire appliquer les bonnes pratiques de code et de gestion de version * Assurer la qualité, la maintenabilité et la scalabilité du code 2. Conception et Développement du Moteur de Calcul * Concevoir et implémenter des algorithmes complexes pour l'évaluation environnementale * Optimiser les performances du moteur pour gérer de forts volumes de données 3. Intégration & Déploiement * Intégrer le moteur aux autres composants de la plateforme SaaS * Participer aux choix d'architecture logicielle * Superviser les pipelines CI/CD, les tests et le déploiement 4. Analyse & Validation des Données * Utiliser des outils de data science pour valider les résultats * Collaborer avec les experts métier pour affiner les modèles environnementaux * Proposer des améliorations continues 5. Support & Maintenance * Assurer la stabilité et la disponibilité du moteur * Participer à la résolution des incidents techniques

Périmètre de la consultation : Prestations attendues Activités principales du data scientist : * Comprendre les cas d'usage * Participer aux réunions de cadrage des besoins avec le chef de projet DPIT * Apporter une expertise et évaluer la pertinence de l'IA pour le besoin * Réaliser une première estimation de l'effort nécessaire au développement d'une solution * Développer des POC (Proof of Concept) pour démontrer la faisabilité et la performance, Collecte de données : * Identifier les sources de données (internes et externes) * Extraire les données depuis des bases de données, des API, des fichiers texte, des documents Word/PDF, via du web scraping, des données semi-structurées, etc. Préparation et nettoyage des données : * Nettoyer les données : corriger ou supprimer les données corrompues/incorrectes, gérer les valeurs manquantes, supprimer les doublons * Transformer les données : normaliser les formats, mettre à l'échelle, encoder les variables catégorielles Ingénierie des caractéristiques (Feature Engineering) : * Extraire, créer et sélectionner les caractéristiques pertinentes à partir des données brutes Traitement du langage naturel (NLP) : * Extraire, nettoyer et transformer le texte issu de documents non structurés Exploration et visualisation des données : * Réaliser une analyse exploratoire des données (EDA) * Détecter des motifs et tendances pour formuler des hypothèses et identifier des relations causales potentielles Modélisation et développement : * Utiliser Python pour développer des applications et des interfaces utilisateur de base * Sélectionner les algorithmes de ML/DL appropriés * Entraîner les modèles et ajuster les paramètres * Valider les modèles via la validation croisée pour éviter le surapprentissage (overfitting) * Instancier des modèles de langage pré-entraînés (LLMs, embeddings, rerankers, etc.) et les intégrer dans des solutions complexes comme le RAG (Retrieval-Augmented Generation) Maîtrise des bibliothèques Python clés : * Manipulation de données : Pandas, Polars, Dask, PySpark * NLP : NLTK, SpaCy * Machine Learning : Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM * Deep Learning : PyTorch * IA Générative : Ollama, Transformers, SentenceTransformers, Langchain, LlamaIndex Évaluation des modèles : * Utiliser des métriques de performance : précision, rappel, F1 score, AUC-ROC, Matthews, RMSE, MAE, R², MAPE, Silhouette, etc. * Analyser les erreurs de prédiction pour identifier les faiblesses et les axes d'amélioration Déploiement des modèles : * Collaborer avec les équipes d'ingénierie pour intégrer les modèles en production * Automatiser les pipelines de données du stockage à l'inférence * Développer des API pour permettre l'accès aux modèles par d'autres systèmes ou utilisateurs Surveillance et maintenance : * Surveiller les performances des modèles en production et détecter toute dégradation * Mettre à jour et réentraîner régulièrement les modèles pour maintenir leur performance face aux nouvelles données et aux évolutions Documentation et communication : * Documenter les processus, méthodologies, choix de conception et résultats des modèles * Présenter les analyses et résultats aux parties prenantes avec des visualisations claires et un langage accessible * Rédiger des rapports et préparer des présentations pour partager les conclusions et recommandations Recherche et développement : * Se tenir informé des dernières avancées en algorithmes, techniques de ML et outils * Prototyper et expérimenter de nouveaux modèles et approches pour résoudre des problèmes complexes ou améliorer les performances Collaboration : * Travailler avec des experts métier, des analystes business et d'autres parties prenantes pour comprendre les besoins et contraintes spécifiques