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Dans le cadre d'un projet stratégique autour de l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un AI Engineer pour intervenir sur des sujets mêlant IA Générative, Machine Learning et industrialisation de modèles. Vos missionsConcevoir et développer des solutions d'IA Générative (LLM, RAG, Agents IA). Développer des architectures multi-agents et des systèmes conversationnels. Industrialiser les modèles via des API et mettre en œuvre les pratiques MLOps / LLMOps. Concevoir et optimiser des modèles de Machine Learning (scoring, prédiction, fraude...). Assurer le monitoring et l'amélioration continue des modèles en production. Collaborer avec les équipes Data, IT et Métier sur des projets à fort impact.

Project Manager with Digital Banking Operations and Artificial Intelligence AI We are seeking a Project Manager with Digital Banking Operations and Artificial Intelligence (AI) Projects experience to join our Client a bank based in Central London. This is a full-time role located in London, with flexibility for some remote work. As an AI project manager, you be responsible for overseeing and managing the implementation of AI projects within our digital banking operations. You will collaborate with cross-functional teams to define project goals, develop project plans, allocate resources, track progress, and ensure timely and successful delivery of projects. Experience and Qualifications Previous experience in project management, preferably within the banking or financial services industry Strong understanding of digital banking operations and Artificial Intelligence AI technologies Proven track record of successfully delivering complex projects on time and within budget Excellent communication and interpersonal skills, with the ability to effectively collaborate with cross-functional teams Strong problem-solving and decision-making abilities Knowledge of agile project management methodologies Experience with data analysis and reporting Ability to adapt to changing priorities and work well under pressure Project management certification (e.g., PMP) is a plus Bachelor's degree in a relevant field Areas to Consider 1. Customer Service Enhancement Chatbots and Virtual Assistants: Deploy AI-driven chatbots to handle routine inquiries, provide 24/7 support, and reduce wait times. Sentiment Analysis: Use AI to analyze customer feedback and sentiment from various channels to improve services. 2. Fraud Detection and Prevention Real-Time Monitoring: Implement AI algorithms to detect and flag unusual transactions in real-time. Predictive Analytics: Use machine learning models to predict potential fraud based on historical data and behavioural patterns. 3. Loan Processing Automation Credit Scoring: AI can evaluate creditworthiness more accurately by analyzing a wider range of data points. Document Verification: Automate the verification of documents submitted for loan applications, speeding up the approval process. 4. Personalized Banking Services Customer Insights: Leverage AI to gain insights into customer behaviour and preferences, allowing for personalized product recommendations. Marketing Campaigns: Use AI to target customers with tailored marketing campaigns based on their transaction history and preferences. 5. Risk Management Risk Assessment: AI can analyze market trends and economic indicators to provide early warnings about potential risks. Compliance Monitoring: Automate compliance checks and monitoring to ensure adherence to regulations and reduce the risk of non-compliance penalties. 6. Operational Efficiency Process Automation: Use robotic process automation (RPA) to handle repetitive tasks such as data entry, account reconciliation, and report generation. Workflow Optimization: AI can optimize workflows by identifying bottlenecks and suggesting improvements. Implementation Strategy Assessment: Evaluate the current state of digital banking operations and identify areas where AI can add value. Pilot Projects: Start with pilot projects to test AI applications in a controlled environment. Scalability: Ensure that AI solutions are scalable and can handle increasing volumes of data and transactions. Employee Training: Train staff on AI tools and their applications to ensure seamless integration. Continuous Improvement: Regularly update AI models and algorithms based on new data and evolving business needs. Challenges and Considerations Data Quality: Ensure high-quality data for accurate AI predictions and analysis. Regulatory Compliance: Stay compliant with financial regulations while implementing AI solutions. Customer Trust: Maintain transparency in AI-driven decisions to build and maintain customer trust. Integration: Seamlessly integrate AI with existing banking systems and processes. The main emphasis of this position to is harness the data from a variety of data tables at the bank and collate a Data Lake from which to extract a variety of AI reports to increase the banks customer strategy. By strategically implementing AI in these areas, a Digital Banking Operations Manager can greatly improve the efficiency, security, and customer satisfaction in digital banking operations. The position will be hybrid 3 days a week in the office. The salary is negotiable depending on experience but probably in the range £80K - £120K plus benefits. Do send your CV to us in Word format along with your salary and notice period.

Gestion des identités et des accès Création et gestion des comptes utilisateurs : ajout, suppression, réinitialisation de mots de passe et attribution de licences Administration d'Entra ID (Azure AD) : mise en place des politiques d'accès conditionnel, déploiement du MFA (authentification multi-facteurs), gestion des groupes et des applications d'entreprise Synchronisation Active Directory : gestion de la synchronisation entre l'AD on-premise et le cloud via Azure AD Connect Administration des services collaboratifs Exchange Online : gestion des boîtes aux lettres, groupes de distribution, politiques de rétention, sécurisation de la messagerie (antispam, SPF/DKIM/DMARC, quarantaine) Teams : configuration des stratégies Teams, gestion de la téléphonie (portabilité des numéros, standards téléphoniques), création et administration des équipes SharePoint & OneDrive : création de sites, gestion des bibliothèques et des autorisations, migration de données on-premise vers le clouddeessi+1 Sécurité et conformité Mise en place de règles de sécurité via Microsoft Defender for Cloud Apps Gestion des politiques de conformité, de protection des données (DLP) et des politiques de rétentiondell+1 Surveillance de l'intégrité des services et gestion des alertes Automatisation et scripting Création de scripts PowerShell pour automatiser les tâches d'administration en masse (création de comptes, rapports d'utilisation, migrations)deessi+1 Utilisation de Power Automate pour automatiser des processus métier Projets et migrations Planification et exécution des migrations vers M365 (messagerie, SharePoint, Teams, téléphonie) Participation aux projets de déploiement de nouvelles fonctionnalités et mises à jour

Définir la vision, la stratégie et la feuille de route de la plateforme IA. Piloter le développement et l'évolution d'une plateforme IA d'entreprise basée sur des technologies cloud et des modèles d'IA générative. Garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et la montée en charge de la plateforme. Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data, Architecture, Engineering et les métiers. Mettre en place les bonnes pratiques de gouvernance, de sécurité et de conformité autour des usages de l'IA. Développer et industrialiser les processus LLMOps / MLOps afin d'accélérer le déploiement des cas d'usage. Favoriser l'adoption des solutions IA grâce à une approche produit et self-service. Piloter les équipes techniques ainsi que les partenaires externes intervenant sur la plateforme. Assurer le suivi des indicateurs de performance, des coûts et de la création de valeur.

MISSIONS PRINCIPALESLeadership technique de la squad Être le référent technique unique de la squad — vous arbitrez, vous tranchez, vous assumez Challenger le cadre architectural proposé par le pool d'architectes quand c'est pertinent Définir et faire respecter les standards de qualité du code (conventions, tests, revues) Être le premier point de contact en cas de blocage technique — diagnostiquer, débloquer, documenter Développement Full-Stack React.js / Python Construire l'application de bout en bout : interfaces React.js (data grids, formulaires dynamiques, visualisations financières), API Python back-end (FastAPI/Django REST), moteur de calcul multi-entités en PostgreSQL Transposer les logiques Excel complexes (SUMIF, INDEX/MATCH, WBS, agrégations) en code Python testable, maintenable et performant Garantir que les décisions techniques prises sous contrainte de temps restent défendables à moyen terme AI-Driven Development — à l'échelle de la squad Utiliser quotidiennement et intensivement GitHub Copilot, Cursor, Claude Code ou équivalents Définir les garde-fous qualité sur le code généré (revues systématiques, tests obligatoires, critères de validation) Partager des patterns de prompts réutilisables adaptés aux cas d'usage du projet Mentorat et co-construction Prendre la responsabilité réelle de la progression du développeur interne binôme Construire un plan de montée en compétences sur l'AI-driven development avec des jalons concrets Transférer l'autonomie

Nous recherchons un Architecte Logiciel IA(H/F) Mission 1. Pilotage de l'intégration des assistants IA (Onboarding) • Identifier et mapper l'ensemble des initiatives d'assistants IA lancés au sein du Groupe • Évaluer la maturité technique et fonctionnelle des projets d'assistants existants. • Qualifier l'éligibilité des solutions pour leur intégration dans la Gateway de MyCompanion. • Définir et planifier le positionnement de chaque intégration dans la roadmap globale. 2. Analyse des besoins et définition du produit • Recueillir et analyser les besoins en termes de fonctionnalités et d'interface utilisateur (UI) auprès des entités. • Traduire ces besoins en User Stories pour alimenter le backlog de développement. • Animer des ateliers techniques approfondis pour comprendre les spécificités fonctionnelles des assistants tiers. • Organiser des sessions de tests et de feedback sur les nouvelles interfaces (ex: Gallery) pour optimiser l'expérience utilisateur. 3. Promotion et Évangélisation de l'Offering • Concevoir et mettre à jour les supports de présentation de l'offre "Gateway". • Représenter la solution lors de comités internes et d'événements technologiques majeurs. • Agir en tant que point de contact privilégié (SPOC) pour les nouvelles entités souhaitant rejoindre l'écosystème. 4. Coordination Transverse • Assurer le suivi relationnel avec un portefeuille multidisciplinaire d'entités (Finance, RH, Risques, Juridique, etc.). • Coordonner les phases de lancement (Kick-offs) et les suivis techniques jusqu'à la mise en service de l'assistant IA spécialisé sur MyCompanion Compétences attendues • Excellentes capacités de communication et d'animation d'ateliers. • Esprit d'analyse et de synthèse. • Capacité à travailler en coordination transverse (technique / métier / offering) • Capacité d'organisation et rigueur dans le suivi d'une roadmap • Gestion de Produit : Capacité à qualifier des besoins, rédiger un backlog et prioriser des fonctionnalités. • Culture IA : Compréhension des enjeux des assistants IA, des LLM et des notions de base liées aux SDK/API. • Pilotage de Roadmap : Savoir positionner des projets dans un calendrier de déploiement global. • UI/UX : Capacité à collecter des feedbacks utilisateurs et à les traduire en améliorations d'interface. • Communication : Maîtrise de la création de supports de présentation et aisance à l'oral pour des comités ou événements tech. __________ Technologies (expertise attendue) Jira, Confluence, suite Office, prototypage (Figma, Adobe XD, etc.), outil de collecte de données, CRM, concepts LLM

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation, nous recherchons un(e) Directeur(trice) de Projet IA & Cybersécurité pour piloter une initiative visant à préparer et adapter le système d'information face aux nouveaux enjeux liés à l'essor de l'intelligence artificielle appliquée à la cybersécurité. Vous interviendrez sur un projet à forte visibilité, impliquant de nombreuses parties prenantes et plusieurs entités, avec pour objectif de renforcer les capacités de résilience, d'anticipation et de réponse face aux nouvelles menaces. Vos missions En qualité de Directeur de Projet, vous serez responsable de : Piloter l'ensemble du projet, de son cadrage jusqu'à la livraison des différents chantiers. Définir la stratégie projet, construire la roadmap et assurer le suivi des jalons. Coordonner les équipes métiers, techniques et les différentes entités impliquées. Évaluer l'exposition du système d'information aux nouvelles menaces liées à l'intelligence artificielle. Définir et piloter les plans d'amélioration des capacités de détection, de remédiation et de gestion des vulnérabilités. Accompagner l'évolution des dispositifs de supervision, de réponse aux incidents et d'automatisation des processus de cybersécurité. Mettre en place une gouvernance adaptée aux enjeux de transformation et de gestion de crise. Identifier, suivre et maîtriser les risques techniques, organisationnels et cybersécurité. Assurer l'alignement du projet avec les initiatives existantes en matière de sécurité, d'infrastructure et de transformation digitale. Consolider les livrables, produire les reportings et suivre les indicateurs de performance. Être force de proposition sur les orientations stratégiques liées à l'usage de l'IA dans les dispositifs de cybersécurité.

Dans le cadre de l'exploitation, de l'évolution et de l'industrialisation d'une plateforme IA basée sur OpenShift AI, un expert technique est recherché pour intervenir sur les activités de RUN, d'automatisation et de transformation. Intégré à une équipe existante, il jouera un rôle clé dans la mise en œuvre d'une feuille de route de transformation (issue d'un audit/cadrage préalable), l'accompagnement et la formation des équipes d'exploitation, ainsi que la montée en compétence du Service Owner. Objectifs et livrables : • Assurer l'administration, le maintien en conditions opérationnelles (MCO) et la supervision des plateformes OpenShift AI / Kubernetes (workloads, namespaces, quotas, certificats, accès, patching, montées de version). • Traiter et suivre les incidents et les demandes de support. • Gérer l'infrastructure et la plateforme : clusters sur VMware et BareMetal, stockage (ODF), ressources GPU (NVIDIA, MIG Profiles), et réseaux (Ingress, Network Policies, exposition des services). • Administrer la brique OpenShift AI & MLOps : Data Science Projects, Workbenches, Model Serving (ModelMesh), pipelines ML et accompagnement des équipes Data Science. • Mettre en œuvre les actions d'automatisation, d'industrialisation, de GitOps et de CI/CD (Helm, ArgoCD, Tekton). • Accompagner la mise en œuvre de la roadmap de transformation et d'industrialisation de la plateforme. • Rédiger la documentation des procédures et des bonnes pratiques. • Former les équipes du RUN, accompagner le Service Owner et assurer le transfert complet de compétences. Compétences requises : • Expertise confirmée sur OpenShift et Kubernetes. • Expérience significative et indispensable sur OpenShift AI. • Solides compétences MLOps, architectures IA et gestion/optimisation des GPU (NVIDIA GPU Operator, MIG Profiles). • Maîtrise des composants MLOps : ModelMesh, Kubeflow / RHODS Pipelines, vLLM (apprécié). • Maîtrise des pratiques et outils d'automatisation, d'industrialisation et CI/CD : GitOps, ArgoCD, Helm, Tekton. • Compétences en observabilité : Prometheus, Grafana, Alertmanager, Loki / Elastic. • Compétences en sécurité, gouvernance et gestion d'infrastructure : RBAC, OpenShift ACS, ACM (Advanced Cluster Management), Quay Enterprise, VMware, BareMetal, OpenShift Data Foundation (ODF).

Contexte de la mission Dans le cadre de programmes de transformation à forte composante IA, le consultant interviendra sur la définition, la conception et le déploiement de capacités d'Intelligence Artificielle intégrées aux infrastructures cloud et aux opérations IT. Il jouera un rôle clé dans la mise en œuvre de plateformes MLOps et GenAIOps à l'échelle de l'entreprise, ainsi que dans l'adoption des technologies d'IA auprès des équipes techniques et des directions métiers. Missions principales Définir la stratégie et l'architecture IA appliquées aux infrastructures. Concevoir et déployer des plateformes MLOps et GenAIOps. Mettre en œuvre des solutions d'observabilité et d'automatisation basées sur l'IA. Intégrer l'IA aux plateformes cloud et aux environnements d'exploitation IT. Accompagner les clients dans la définition de leur feuille de route IA. Piloter des programmes de transformation Infrastructure & AI. Participer aux activités d'avant-vente et de développement commercial. Encadrer et accompagner les profils plus juniors. Intervenir auprès des décideurs et directions (CxO). Compétences techniques indispensablesIA & Machine Learning Python avancé. PyTorch, TensorFlow. MLOps et GenAIOps. LLM (Large Language Models). RAG (Retrieval-Augmented Generation). Fine-tuning (LoRA, QLoRA). Prompt Engineering. AI Guardrails. Frameworks d'évaluation des modèles. IA Agentique LangChain. AutoGen. LlamaIndex. CrewAI. Cloud & Infrastructure AWS SageMaker. Azure Machine Learning. Google Vertex AI. Kubernetes (GPU Scheduling, entraînement distribué, inférence). Terraform. Ansible. Data & Recherche Sémantique Pinecone. Weaviate. Chroma. pgvector. Vector Databases. Semantic Search. IT Operations & Observabilité ServiceNow. ITSM. ITIL. Observabilité et supervision. Gestion des incidents IA. AI FinOps / TokenOps. Gouvernance & Sécurité Sécurité des plateformes IA. Gouvernance des données. Gestion des identités. IA Responsable. EU AI Act. Compétences appréciées IA multimodale. Computer Vision. CUDA. Triton. Dynatrace Davis AI. Datadog Watchdog. Edge AI. IoT & Machine Learning. Développement d'agents IA. Contributions Open Source IA/MLOps. Profil recherché Expérience significative sur des projets IA à grande échelle. Expertise Infrastructure, Cloud et IA Générative. Forte maîtrise des sujets MLOps / GenAIOps. Capacité à définir des architectures IA complexes. Aisance avec les interlocuteurs métiers et directions. Leadership technique et accompagnement des équipes. Français courant et anglais professionnel obligatoires.

Contexte de la mission : La mission se déroule au sein de la direction des systèmes d'informations Réseau du client, en charge de la conception, réalisation et supervision du SI spécifique au processus de déploiement et d'exploitation du Réseau. Contexte agile (SCRUM) en étroite collaboration avec le PO du projet. Compétences clés : Maîtrise des fonctionnalités du produit, Maîtrise des systèmes d'orchestration, Maîtrise du DevSecOps, Rédaction des User Stories techniques, En veillant à ce que les processus soient pensés de bout en bout et à ce que les entrants puissent être Ready For Dev (en collaboration avec les développeurs) En veillant à ce que les besoins s'intègrent conformément aux règles d'urbanisation du SI (fonctionnalité à ne pas intégrer si elle doit l'être dans un autre outil) Maîtrise de la qualité du produit, En réalisant les tests de non régression sur les différents environnements Développement d'interconnexions avec le progiciel Objectifs et livrables 2026 : Contexte : Intégration et maintenance d'un système d'orchestration DevSecOps au sein du pôle SAGE, analyse des besoins liés au projet de mise en place d'une gestion des documents du réseau, recherche de solutions compatibles avec le progiciel, mise en place d'une architecture compatible avec les standards du progiciel et de Bouygues Telecom en collaboration avec l'éditeur. Produits IT concernés : GEDI, AMOR, OASIS Livrables sur la période : Système d'orchestration Spécifications techniques Roadmaps techniques Reporting (avancement des projets, alertes, risques…) Conformités CRAFT Développements Compétences demandées : IA : Niveau avancé . NET : Niveau avancé Orchestration : Niveau avancé JIRA : Niveau avancé Projets agiles : Niveau avancé XRAY : Bonne connaissance Méthodologie de gestion de projet : Niveau avancé

ContexteLe bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement dans le cadre de l'étude visant à évaluer l'apport de l'IA au sein de l'écosystème IT d'une grande organisation internationale. Cette étude a pour objectif d'identifier, au travers de POC ciblés, les cas d'usage à forte valeur ajoutée, d'en mesurer la faisabilité technique et les bénéfices métiers, d'évaluer leur potentiel d'industrialisation et de contribuer à la définition de la stratégie d'adoption de l'IA pour les années prochaines. Les travaux porteront sur l'utilisation de l'IA pour sécuriser la gestion des règles de routage, pour analyser les rejets de messages, identifier les causes, détecter les tendances et prévenir les incidents. MissionsCadrage des besoins et des cas d'usage IA Préparation des données et des environnements de démonstration Conception et réalisation de POC autour du routage, de l'analyse des rejets Développement de fonctionnalités basées sur les technologies IA générative, LLM et RAG Validation des résultats et évaluation de la faisabilité d'industrialisation Formulation de recommandations stratégiques et techniques pour l'adoption de l'IA Documentation, transfert de connaissances et restitution des conclusions de l'étude

Au sein du Pôle Architecture Logicielle & IA (DSI), le Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Il intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Périmètre et rattachement : Rattachement : Direction des Systèmes d'Information / Architecture Logicielle & IA Interactions clés : DSMC (cadrage valeur, priorisation des cas d'usage), Architectes SI et Logiciel / équipe infra / Cloud, équipe Data, équipes projets DSI, prestataires IA, RSSI, Conformité / Juridique (interfaces), Groupe (Design Authority IA, ITD DataLab Missions principales : Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage : Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation : Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité : Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA : Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes : Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle Responsabilités clés : Validation des choix techniques IA (outils, modèles, architectures). Définition des standards MLOps & observabilité IA. Contribution aux livrables structurants : Reporting sur l'avancement et la maturité IA du SI

En tant qu'Architecte AI, vous serez chargé(e) de : • Participer à la définition des architectures IA de référence : structurer les composants fonctionnels et techniques des systèmes Agentic AI, définir les standards d'architecture, les patterns d'orchestration et les principes d'industrialisation des solutions IA du Groupe. • Contribuer à la construction d'un Agentic AI Blueprint : formaliser les concepts clés des agents IA (goal management, memory, planning, reflection, tools orchestration), les principes de design (modularity, composability, security by design) et les architectures de référence pour les projets IA du Groupe. •

Les missions sont : - Conception, mise en œuvre, test et maintenance de pipelines de données robustes pour assurer la collecte, la transformation et la disponibilité des données depuis diverses sources internes et externes vers les environnements de du projet. - Intégration fluide des flux de données entre les sources de données de l'entreprise, les systèmes applicatifs et les environnements de simulation, en garantissant la fiabilité et la traçabilité des échanges. - Participation à la mise en place d'une architecture de données modulaire et scalable, pensée pour le prototypage rapide mais avec une trajectoire claire vers l'industrialisation. - Contribution au développement de connecteurs, de microservices et d'interfaces pour alimenter dynamiquement les agents LLM, tout en facilitant la circulation des données entre les agents et les modules d'analyse. Implémentation de pratiques de DataOps solides, incluant l'orchestration des pipelines, la surveillance des flux, la gestion des erreurs et le versioning des schémas de données. Compétences souhaitées : -Expérience confirmée dans la construction et l'optimisation de pipelines de données en environnement cloud ou hybride. -Bonne compréhension de l'ingénierie des données, des formats de données hétérogènes (API, bases relationnelles, NoSQL, fichiers plats, logs…) et des outils associés. -Connaissance des architectures orientées microservices et des principes d'intégration continue / déploiement continu (CI/CD). -Maîtrise des langages de programmation pour la donnée, notamment Python et SQL ; des compétences en Bash est un plus. -Pratique des outils d'orchestration de workflows (Prefect, Airflow, …) et des solutions de messagerie asynchrone (RabbitMQ, Kafka…). -Compréhension du rôle des LLM dans une architecture de traitement distribué, et capacité à alimenter des agents LLM avec des données structurées et contextualisées. -Forte capacité d'analyse, rigueur dans la gestion de flux complexes, et sens de la fiabilité des systèmes.