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Modéliste

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Description du poste:

Sur ce métier de modéliste, tu es acteur en termes de veille technologique (salons, livres, benchmark technique etc.). L’utilisation de nouveaux concepts, outils tendances, formes et fonctionnalités sont au cœur de ton quotidien. Tu as en charge la réalisation de dossiers techniques et de mises au point industrielles des modèles et des prototypes (patronage, gradation, taillant). En toute autonomie, tu t’assures de la compréhension des fournisseurs et de la validation de chaque élément constitutif de ces dossiers techniques lors de l’optimisation des prototypes d’essayage, du contrôle de la qualité (standards et règles de conception) et de la conformité taillant des produits finis (validation et têtes de série). De par l’animation et la communication transversale des projets, tu es chargé(e) du management fonctionnel de l’équipe projet.

Responsabilités:

  • Veille technologique (salons, livres, benchmark technique)
  • Utilisation de nouveaux concepts, outils tendances, formes et fonctionnalités
  • Réalisation de dossiers techniques et de mises au point industrielles des modèles et des prototypes (patronage, gradation, taillant)
  • Assurer la compréhension des fournisseurs et la validation de chaque élément constitutif des dossiers techniques
  • Optimisation des prototypes d’essayage
  • Contrôle de la qualité (standards et règles de conception)
  • Vérification de la conformité taillant des produits finis (validation et têtes de série)
  • Animation et communication transversale des projets
  • Management fonctionnel de l’équipe projet

Exigences:

  • Talent naturel pour la créativité (agitateur d’idées, transformateur, ingénieux, capacité de projection, sens du détail, œil critique)
  • Sens du service et passion du client (curieux, observateur, passionné et à l’écoute)
  • Aimer les défis (tenace, rigoureux et réaliste)
  • Avoir naturellement l’esprit d’équipe (enthousiaste, collectif, collaboratif, partageur)
  • Être acteur en termes de veille technologique (salons, livres, benchmark technique etc.)
  • Maîtrise de l’utilisation de nouveaux concepts, outils tendances, formes et fonctionnalités
  • Capacité à réaliser des dossiers techniques et des mises au point industrielles des modèles et des prototypes (patronage, gradation, taillant)
  • Autonomie pour s’assurer de la compréhension des fournisseurs et de la validation de chaque élément constitutif des dossiers techniques
  • Capacité d’optimisation des prototypes d’essayage, de contrôle de la qualité (standards et règles de conception) et de la conformité taillant des produits finis (validation et têtes de série)
  • Capacité d’animation et de communication transversale des projets
  • Management fonctionnel de l’équipe projet

Informations supplémentaires:

Offre publiée:
08 décembre 2025

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Emplois similaires pour Modéliste

Statisticien / Data Scientist – Model Risk Management & Validation Indépendante des Modèles

Au sein de la Direction des Risques et de la Conformité (DRC) du groupe Crédit M...
Emplacement
Emplacement
France , Le Relecq-Kerhuon
Salaire
Salaire:
Non fourni
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Arkéa Asset Management
Date d'expiration
Jusqu'à nouvel ordre
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Exigences
Exigences
  • Diplômé d'une formation supérieure avec une spécialisation statistique / probabilités appliquées, mathématiques appliquées / actuariat, Data Science
  • 3 à 5 ans d’expérience (obligatoire) en modélisation risque, développement ou validation de modèles
  • Bonne connaissance de R, Excel, PPT et Word
  • Sensibilisé aux risques et enjeux financiers d’une banque (notamment les modèles IFRS 9 : ECL, staging, PD/LGD/CCF, SNI, etc
  • et les modèles ALM idéalement)
  • Bonne maîtrise statistique / économétrique
Responsabilités
Responsabilités
  • Gestion du dispositif MRM via le pilotage du référencement des modèles au sein du groupe et des filiales et leur évaluation en risque
  • Élaboration de la cartographie des risques de modèle et la définition de l’appétence au risque de modèle
  • Suivi continu du risque de modèle et pilotage de la gouvernance en place
  • Maintenance évolutive de l’outil GRIMM en lien avec la MOA
  • Traitement des recommandations d’audit sur le dispositif MRM / VIM ou sur des thématiques précises
  • Validation interne des modèles : assurer le contrôle de la bonne qualité des modèles utilisés par les métiers en réalisant une évaluation complète de leur robustesse statistique
  • Les modèles couverts par la VIM sont principalement : Les modèles ALM : 250 modèles à valider sur 2 ans (risque de taux et liquidité)
  • Les modèle IFRS9 : paramètres utilisés dans le calcul des provisions (risque de crédit)
  • Les modèles Initial Margin (risque de marché)
Ce que nous offrons
Ce que nous offrons
  • Forte transversalité des sujets traités
  • Belle visibilité en interne
  • Une équipe de collaborateurs experts et bienveillants
  • Avec la certification « Great Onboarding 2024 », nous nous engageons à un onboarding novateur, engageant et efficace
  • Temps plein
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Ingénieur R&D

Dans le cadre des projets de R&D sur les procédés de mise en forme d'alliages de...
Emplacement
Emplacement
France , Ugine
Salaire
Salaire:
1100.00 - 1400.00 EUR / Mois
balzac-paris.com Logo
Balzac Paris
Date d'expiration
Jusqu'à nouvel ordre
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Exigences
Exigences
  • Étudiant(e) en cursus d'ingénieur ou équivalent universitaire de niveau Bac+5 en mécanique / thermique / Science des matériaux métalliques
  • Compétences et connaissances en simulation des procédés de mise en forme
  • Code sous Python
  • Intelligence Artificielle (réseaux de neurones et méta-modèles)
  • Autonomie et rigueur
  • Bon esprit d'analyse et de curiosité
Responsabilités
Responsabilités
  • Développer différents modèles du procédé de filage à chaud d'alliages de Zr (modèle analytique, modèle éléments finis, méta-modèle IA)
  • Valider les modèles par comparaison aux données industrielles (efforts, températures, microstructures)
  • Prendre en main les modèles éléments finis et analytique existants
  • Adapter les modèles pour améliorer leur ergonomie et performance
  • Mettre à jour les modèles pour mieux prendre en compte les phénomènes physiques et leurs interactions
  • Développer un méta-modèle de type IA basé sur les résultats du modèle éléments finis
  • Ajuster et valider les modèles sur la base des données industrielles
Ce que nous offrons
Ce que nous offrons
  • Plan de développement professionnel
  • Formation sur les biais inconscients
  • Plan d’épargne pour la retraite collectif (PERCO)
  • Temps plein
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Analyste quantitatif

Crédit Agricole CIB est la banque de financement et d’investissement du groupe C...
Emplacement
Emplacement
France , Montrouge
Salaire
Salaire:
Non fourni
credit-agricole.com Logo
Crédit Agricole
Date d'expiration
Jusqu'à nouvel ordre
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Exigences
Exigences
  • Titulaire d’un BAC+5 en sciences, diplômé d’école d’ingénieur ou Master 2 en université à dominante mathématiques/statistiques/informatiques
  • Expérience de 3 à 10 ans dans des fonctions de développement ou de validation des modèles avec une expérience plus opérationnelle en risque de marché ou de conformité
  • Solides connaissances en mathématiques appliquées à la finance et au traitement des données
  • Maîtrise des langages informatiques C++, Python, des librairies standards de machine Learning et de gestion des bases de données
  • Anglais (écrit et oral)
Responsabilités
Responsabilités
  • Revoir indépendamment les modèles quantitatifs développés pour les besoins des métiers et la gestion des risques notamment de marché, ALM et de conformité
  • Examiner l’ensemble des composantes d’un modèle afin d’identifier les points forts et les points faibles portant sur les données, les concepts et les hypothèses, l’implémentation et les résultats
  • Mettre à profit vos connaissances en finance et en mathématiques sur une large variété de sujets faisant appel tant au calcul stochastique et aux modèles qu’aux techniques récentes de data science et de machine learning
  • Ré implémenter en partie ou totalement les modèles à valider, et développer des benchmarks dans des langages de programmation en C++, python, dataiku afin de s’assurer de la qualité et de la robustesse des implémentations et d’évaluer les risques de modèles
  • Rédiger un rapport de validation (en anglais) et des supports de présentation de vos analyses à destination des opérationnels
  • Présenter les conclusions dans les comités de validation en proposant des améliorations et des facteurs de réduction des risques de modèles
  • Adapter le niveau technique de vos communications à celui de vos interlocuteurs en apportant des éléments de contexte relatifs à l’usage des modèles
Ce que nous offrons
Ce que nous offrons
  • Environnement multiculturel, dynamique et stimulant
  • Encouragé à innover et partager vos idées
  • Accompagnement des collaborateurs tout au long de leur parcours
  • Développement de compétences
  • Accès aux larges opportunités de carrière qu'offrent la diversité de nos métiers et nos 30 implantations internationales
  • Culture reposant sur la force du collectif et l'esprit d'ouverture, où chacun est responsabilisé et valorisé
  • Entreprise engagée en faveur des diversités et de l'inclusion
  • Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap
  • Temps plein
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Référent technique en simulation et optimisation des systèmes énergétiques

Dans le cadre du développement de systèmes énergétiques innovants intégrant nota...
Emplacement
Emplacement
France , Blanquefort
Salaire
Salaire:
Non fourni
hdf-energy.com Logo
HDF Energy
Date d'expiration
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Exigences
Exigences
  • Ingénieur(e) avec 5 à 10 ans d’expérience dans la modélisation et simulation de systèmes industriels complexes
  • Expérience en tant que référent technique ou leader technique, avec encadrement d’une petite équipe
  • Maîtrise de Matlab / Simulink
  • Simulation dynamique et optimisation de systèmes énergétiques
  • Modélisation multiphysique
  • Energy Management Systems (EMS)
  • Conception et validation de lois de contrôle-commande
Responsabilités
Responsabilités
  • Structuration de la démarche MBSE
  • Définir et déployer les méthodes et outils de modélisation système dans une approche Model-Based Systems Engineering (MBSE)
  • Mettre en place la chaîne d’outils de simulation et validation (MIL / SIL / HIL)
  • Encadrer et coordonner les activités de modélisation en interne et avec des partenaires externes
  • Veille technologique et études amont
  • Réaliser des études exploratoires sur l’optimisation des algorithmes de gestion d’énergie
  • Étudier les architectures de couplage entre piles à combustible, batteries et convertisseurs de puissance
  • Analyser les technologies concurrentes et les évolutions du marché dans le pilotage des systèmes énergétiques
  • Simulation et modélisation système
  • Développer, maintenir et valider les modèles systèmes des architectures énergétiques
  • Temps plein
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Data Engineer spécialisé Machine Learning

En tant qu'Ingénieur Machine Learning confirmé, vous jouez un rôle central dans ...
Emplacement
Emplacement
France , Rouen
Salaire
Salaire:
45000.00 EUR / Année
apec.fr Logo
APEC
Date d'expiration
Jusqu'à nouvel ordre
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Exigences
Exigences
  • Issu d'une formation supérieure en informatique, data science ou ingénierie logicielle (Bac +5)
  • environ quatre années d'expérience en ingénierie logicielle et en déploiement de modèles de Machine Learning en environnement de production
  • maîtrise de Python et des principales bibliothèques de Machine Learning telles que TensorFlow ou PyTorch
  • expérience confirmée des plateformes data et des environnements cloud, notamment sur GCP, ainsi que des outils d'AutoML et d'orchestration de workflows
  • à l'aise avec le déploiement de services conteneurisés via Docker, Kubernetes ou OpenShift
  • savoir automatiser l'ensemble du cycle de vie d'un modèle grâce aux pratiques MLOps et CI/CD
  • mettre en place des solutions de monitoring et d'observabilité adaptées aux systèmes de Machine Learning
  • solides compétences en Data Engineering, notamment sur les processus ETL/ELT, le SQL avancé et la qualité des données
  • comprendre les fondamentaux du Machine Learning et de l'Intelligence Artificielle, qu'il s'agisse d'apprentissage supervisé ou non supervisé, de deep learning, de modélisation, de réseaux neuronaux ou de modèles de langage
  • capacité de communication
Responsabilités
Responsabilités
  • Concevoir, développer et maintenir des pipelines MLOps complets et automatisés couvrant l'entraînement, la validation, le déploiement et le monitoring des modèles en production
  • collaborer avec les Data Scientists afin d'optimiser les modèles et les jeux de données
  • produire un cadrage technique structuré, accompagné d'une documentation de conception
  • travailler en lien avec les architectes d'entreprise et architectes data afin de concevoir des architectures robustes
  • assurer le packaging des modèles sous forme de conteneurs Docker et orchestrer leur déploiement sur des environnements Kubernetes ou OpenShift
  • mettre en place des mécanismes d'intégration et de déploiement continus, de tests unitaires et fonctionnels
  • garantir la conformité réglementaire applicable aux systèmes d'IA et à la protection des données
  • veiller à la disponibilité, à la performance et à la scalabilité des services déployés
  • développer des dispositifs de supervision permettant de détecter les dérives de données et de modèles
  • mettre en oeuvre des boucles de réentraînement automatisées
  • Temps plein
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Analyste Quantitatif validation modèles de valorisation (produits Cross Assets et calculs XVA) H/F

Au sein du Département des Risques de Marché, et de l'équipe Market Risk Analyti...
Emplacement
Emplacement
France , Paris La Défense/ Montrouge
Salaire
Salaire:
Non fourni
credit-agricole.com Logo
Crédit Agricole
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Exigences
Exigences
  • Etudes supérieur en Finance (Ecole d’ingénieur, ENS, DEA, PhD…)
  • Expérience souhaitée de 5 ans minimum en Finance de Marché
  • Expertise sur les instruments financiers et produits marché : valorisation, compréhension et mesure des risques
  • Très bonne connaissances des marchés financiers et des aspects/exigences règlementaires en risqué de marché
  • Maîtrise des mesures et de suivi des risques de marché et réglementaire (VaR, stress, sensibilités, etc.)
  • Excellente connaissance en mathématiques financières
  • Capacité à piloter les projets dans les délais
  • Aisance relationnelle et sens de la diplomatie
  • Anglais indispensable
Responsabilités
Responsabilités
  • La validation des modèles de valorisation pour les produits Cross Assets et XVA conformément à la procédure de validation des modèles
  • La communication avec tous les clients de l’équipe validation modèle MRA (FO Quants, Traders, Risk Manager) et suivra le planning de validation conformément aux objectifs des activités produits XVA/Cross Assets et transverses et aux autres exigences en matière de risque, telles que la Revue Annuelle, le Rapport d’Activité ou toute autre exigence en matière de risque
  • Les développements de la bibliothèque de valorisation interne de l'équipe de validation des modèles (VLib) conformément à la gouvernance interne de la librairie
  • L'homogénéité des exigences de validation entre les lignes de produits et le partage des les connaissances
  • Surveillance active des processus de NAP et CSTC sur le périmètre de responsabilité
  • Assurer le respect et l’application de la gouvernance modèle CACIB et du groupe CA
  • Assurer une communication régulière avec les autres acteurs de MCR
  • soutenir les équipe de gestion des risques marchés de ces lignes de produits cross assets et transverses pour tous les aspects quantitatifs
  • Se conformer aux obligations légales, à la règlementation et à la conformité édictée par le groupe
  • Maintenir des connaissances à jour pour s’assurer d’être qualifié pour le poste
  • Temps plein
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Nouveau

Analyste quantitatif

Crédit Agricole CIB est la banque de financement et d'investissement du groupe C...
Emplacement
Emplacement
France , Montrouge
Salaire
Salaire:
Non fourni
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Crédit Agricole
Date d'expiration
Jusqu'à nouvel ordre
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Exigences
Exigences
  • BAC+5 en mathématiques appliquées à la finance/ingénieur
  • Diplômé d'école d'ingénieur ou Master 2 en université
  • Expérience de 3 à 5 ans en modélisation et/ou DataScience et/ou validation des modèles de marché utilisés pour le pricing, le suivi des risques de marché et/ou de contrepartie sur opérations de marché
  • Capacité à communiquer à l'écrit et à l'oral en anglais et en français en ajustant le message aux niveaux des interlocuteurs (experts modèles, utilisateurs, manageurs, auditeurs)
  • Rigueur, fiabilité, esprit de synthèse, et pédagogie
  • Maitrise des principaux concepts de l'IA: NLP, NER, POS, LLM, tokenisation, embedding, prompting, etc…
  • Maitrise des outils de Machine Learning et d'IA open-source: ScikitLearn, PyTorch, TensroFlow, MLFlow, HuggingFace, etc…
  • Maîtrise des outils informatiques (Python, Jupyter lab, MLOPS, etc…)
Responsabilités
Responsabilités
  • Analyser les algorithmes de Machine Learning et d'IA
  • Étudier les différentes étapes de développement, le prétraitement des données, les algorithmes utilisés, la qualité de la calibration et la stabilité des paramètres
  • Analyser l'explicabilité et l'interprétabilité des résultats et les indicateurs de performance
  • Analyser les méthodes mises en place pour atténuer et contrôler les risques modèle
  • S'assurer que la documentation est complète
  • Implémenter des modèles alternatifs ou réimplémenter totalement ou partiellement le modèle avec des librairies Opensource de type Scikit learn, PyTorch
  • Réaliser des tests de sensibilité des paramètres ou des exercices de back tests
  • Documenter les travaux de validation dans un rapport
  • Temps plein
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AI Engineer

Sopra HR Software est un éditeur de référence de solutions RH, acteur majeur de ...
Emplacement
Emplacement
Tunisia , Tunis
Salaire
Salaire:
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https://www.soprasteria.com Logo
Sopra Steria
Date d'expiration
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Exigences
Exigences
  • ≥ 3 ans d’expérience en IA / Machine Learning
  • Expérience en industrialisation de solutions IA / MLOps
  • Très bonne maîtrise de Python et FastAPI
  • Bonne compréhension des enjeux performance, coûts et production
  • Connaissances en IA générative, RAG, agents
  • Autonomie, rigueur, curiosité et capacité d’adaptation
  • Expérience avec les moteurs d’inférence et l’optimisation de modèles
Responsabilités
Responsabilités
  • Concevoir et évaluer des modèles de Machine Learning classique: Forecasting & séries temporelles, Classification, Détection d’anomalies
  • Participer au choix des algorithmes, des features et des métriques
  • Garantir la robustesse, la performance et l’interprétabilité des modèles
  • Concevoir et développer des agents IA (single / multi‑agents, agents outillés, workflows agentiques)
  • Mettre en œuvre des architectures Retrieval‑Augmented Generation (RAG): RAG classique, Graph RAG (exploitation de graphes de connaissances)
  • Réaliser du fine‑tuning de modèles: Supervised Fine‑Tuning (SFT), Reinforcement Learning / RLHF (selon les cas)
  • Appliquer des techniques de distillation, compression et optimisation de modèles
  • Travailler avec différents moteurs d’inférence
  • Optimiser les modèles pour la latence, le coût et la scalabilité
  • Contribuer aux choix d’architectures d’inférence (CPU / GPU)
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