Find your next tech and IT Job or contract Azure AI Foundry

Besoin urgent, nous pouvons confirmer votre intégration ce mois-ci. Objectifs principaux : Répondre aux besoins des clients internes en matière de solutions GenAI. Couvrir un large panel de métiers industriels (techniciens, ouvriers, ingénieurs mécaniques, etc.). Développer et maintenir des solutions IA scalables, industrialisables et alignées avec les enjeux business. Contribuer à l’intégration de l’IA dans les processus d’ingénierie (Engineering + AI Engineering). Rôle et responsabilités Tech Lead IA : rôle fédérateur, garant des bonnes pratiques, de l’architecture et de la vision technique. Conception d’architectures logicielles IA robustes, sécurisées et adaptées à un contexte industriel. Construction de pipelines de données et modèles IA exploitables à grande échelle. Participation active à l’intégration des solutions dans les environnements existants (IT/OT). Accompagnement des équipes techniques sur la compréhension, l’usage et les limites de la GenAI. Relation client interne & compréhension métier Identifier et analyser les besoins des clients finaux (techniciens, ingénieurs, opérateurs, etc.). Traduire les problématiques terrain en cas d’usage IA concrets et pertinents. Assurer un suivi régulier avec les parties prenantes pour affiner les besoins et proposer les bonnes solutions. Adapter les solutions aux réalités du domaine industriel et ferroviaire (sécurité, robustesse, contraintes opérationnelles). Collaboration & intégration dans l’équipe S’intégrer efficacement dans une équipe pluridisciplinaire (ingénierie, IT, data, production). Maintenir une communication fluide, transparente et pédagogique avec les équipes. Être reconnu comme un référent technique, accessible et proche des équipes. Travailler avec des collègues basés aux US, en Espagne ou dans d’autres pays (collaboration internationale).

TEKsystems recherche pour le compte de son client : Un(e) Ingénieur Data Ops : Le rôle couvre notamment : La mise en place d’une plateforme d’IA générative (Azure AI Foundry) ; L’industrialisation des flux et processus DataOps ; La mise en place d’API sécurisées via Azure API Management ; L’automatisation des déploiements à l’aide de GitLab CI/CD ; Le développement en Python ; La mise en place de la traçabilité, de l’observabilité et de la gouvernance des usages IA. Le contexte est structurant, très exposé en interne, avec de la construction from scratch, de l’architecture, de l’industrialisation et un vrai rôle de référent technique sur la GenAI.

Contexte du poste Rejoignez une entreprise leader dans le secteur du numérique reconnue pour son savoir-faire en matière de solutions IT avancées. Dans un contexte d'innovation et de croissance, nous cherchons à renforcer notre département "Innovation Technologique" en construisant une nouvelle plateforme d'IA générative. Ce projet structurant est clé pour notre entreprise, car il implique de concevoir, industrialiser et opérer cette plateforme sous Microsoft Azure. Missions - Concevoir et mettre en place la plateforme d'IA générative (Azure AI Foundry). - Industrialiser les flux et processus DataOps. - Assurer la sécurisation des API via Azure API Management. - Automatiser les déploiements avec GitLab CI/CD. - Développer des solutions innovantes en Python. - Assurer la traçabilité, l'observabilité et la gouvernance des usages IA

Nous recherchons un expert technique cyber & DevSecOps spécialisé IA / GenAI pour renforcer une équipe sécurité déjà structurée (GRC + pilotage en place). Mission orientée mise en œuvre technique , pas du pilotage. 🎯 Votre rôle Intégrer l’équipe sécurité et prendre en charge la sécurisation avancée de la stack Azure IA / GenAI : Azure AI, Cognitive Services, Azure Machine Learning, Azure OpenAI M365, Power Platform, Fabric Intégrations data (Snowflake…) Vous intervenez comme référent technique auprès des devs, data engineers & data scientists. 🔧 Missions techniques Design & déploiement des contrôles de sécurité Azure / IA RBAC, Conditional Access, MFA, PIM Réseau, identité, isolation des environnements Sécurisation des services IA et des données exposées DevSecOps – CI/CD sécurisés Scans, policy-as-code, sécurité IaC (Terraform / Bicep) Configuration avancée des solutions Microsoft Security : Sentinel, Defender for Cloud, Purview Revue de code, pipelines, IaC Mise en place d’automatisations : PowerShell / Python 🧠 Expertise IA / GenAI attendue Capacité à challenger, corriger, sécuriser des implémentations GenAI : prompt injection data/model poisoning fuite de données risques agentiques / escalade via LLM bonnes pratiques de gouvernance et isolation des données 📦 Livrables Blueprints & architectures de sécurité GenAI sur Azure Configurations sécurisées + règles Sentinel / Defender / Purview Analyses de risques & mesures de mitigation Reporting technique : posture, vulnérabilités, remédiations

Nous recherchons un expert cybersécurité fonctionnel spécialisé IA / GenAI pour renforcer une équipe sécurité dédiée aux usages avancés de l’IA au sein d’un grand groupe international du secteur financier. 🎯 Vos responsabilités Cadrage & gouvernance sécurité IA / GenAI Participation aux comités projets IA Définition des exigences sécurité (prompt injection, poisoning, fuite de données, abus de privilèges…) Priorisation des projets IA à fort risque cyber Accompagnement des équipes tech & métiers Interaction directe avec architectes, data scientists, devs, product owners Contribution aux décisions d’architecture sur l’écosystème Microsoft : Azure AI, Cognitive Services, Azure ML, M365 / Copilot, Fabric, Power Platform Prise en compte des intégrations data (ex. plateformes cloud/data type Snowflake) Contribution aux documents & référentiels Dossiers de sécurité GenAI Analyses de risques LLM Blueprints & modèles d’architecture sécurité Exigences / spécifications sécurité (DAT, DAH, HLD/LLD, policies…) Playbooks & guidelines LLM / GenAI Reporting, KPIs, plans de remédiation

À propos du poste Dans le cadre de l’accélération des initiatives autour de l’IA générative, je recherche pour mon client un profil capable de concevoir, industrialiser et exploiter une architecture technique robuste sur Microsoft Azure. Votre mission : établir les fondations DataOps pour garantir fiabilité, performance, traçabilité et gouvernance de la stack IA générative. Vos missions • Mettre en place la plateforme IA générative sous Azure (IA Foundry) • Industrialiser les flux et processus DataOps • Implémenter l’API Management (APIM) pour exposer les services IA • Assurer la traçabilité, l’observabilité et la gouvernance Compétences clés • Programmation Python – Confirmé • GitLab CI/CD – Confirmé • Azure APIM – Confirmé • Azure IA Foundry – Confirmé Profil recherché • Expérience en architecture DataOps et environnements Cloud • Maîtrise des outils Azure et des pratiques CI/CD • Anglais courant

Nous recherchons un AI Engineer Azure confirmé pour le compte d’un grand groupe dans le cadre d’un projet stratégique autour de l’IA Générative . La mission consiste à concevoir et développer des solutions d’assistants IA en exploitant les services avancés de la plateforme Microsoft Azure . 🎯 Vos missions principales : Concevoir et développer des solutions IA Générative (LLM, RAG, Agents) dans Azure. Mettre en œuvre et exploiter les services Azure AI Foundry et Copilot Studio . Déployer des assistants IA répondant aux besoins métiers et intégrés aux outils internes. Développer et intégrer des modèles IA/ML personnalisés (fine-tuning, optimisation). Collaborer avec les équipes techniques et métiers pour définir les cas d’usage et maximiser la valeur business. Contribuer à la mise en production et à l’orchestration des pipelines IA via Azure DevOps.

Profil senior disponible en début d’année, le temps plein n’est pas forcément un attendu la charge estimée étant aujourd’hui autour d’un 3/5 sur les 3 premiers mois de l’année. ---------- Développeur senior autour de la Stack IA GEn AI. Responsabilités Clés • Développement Expert & Maintien: o Développer des agents intelligents capables d’agir de manière autonome en utilisant l’approche Agentic AI. Ces agents doivent pouvoir utiliser des outils externes ou interagir avec d’autres agents pour accomplir des tâches complexes. (API externes, des applications basées sur le Model Context Protocol (MCP) ou d’autres services. o Développer des applicatifs permettant la consommation des Agents et algorithmes aux utilisateurs finaux avec de la création de front spécifiques o Mettre en place des pipelines robustes pour l'alimentation des LLMs/Agents avec les solutions Azure, Snowflake et Databricks (RAG, Fine-Tuning). o Assurer un support dans la mise en production, la supervision des modèles/agents et la résolution des problèmes techniques éventuels. Compétences spécifiques (Gen AI, Agentic AI, MCP) • IA générative (Gen AI) : Très bonne compréhension des modèles génératifs (GPT, modèles de diffusion, etc.) et de leurs cas d’usage. Savoir exploiter des LLM (via API ou fine-tuning) pour des tâches de génération de texte, de code ou d’images. Compréhension des limitations/biais des modèles génératifs. • Architecture et orchestration : Aptitude à architecturer des solutions combinant plusieurs composants d’IA et Cloud. Compréhension de l’orchestration d’agents, de la gestion du contexte (par ex. partage d’état ou de mémoire entre agents via MCP), et des enjeux de performance/coût dans un système à agents multiples. • Architecture de Solution & POC: o Conception de POCs : Mener l'exploration et la conception d'Architectures de POC autour des usages de la Gen AI et des systèmes Agentiques o Prise de Responsabilités Architecturale : Porter les choix techniques clés pour une validation avec équipe centrale architecture (stack d'agents, orchestration, modèles LLM, intégration Cloud Azure) pour garantir la scalabilité, la sécurité et la performance des solutions futures. o Optimisation Cloud : Conseiller sur les meilleures pratiques d'utilisation des services Azure pour les charges de travail d'IA Générative (coût, performance, résilience). Compétences Requises - Techniques • Maîtrise Cloud Avancée (Azure) : Maîtrise de Microsoft Azure (services cognitifs,Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, Azure Functions, etc.) pour déployer des agents et développer des applications cloud natives. Une certification Azure (ou équivalent) serait un atout. • Développement Front Web Utilisateur : Compétence en Javascript, React nécessaire pour créer des font applicatifs d’usages des outils IA créés • Qualité logicielle : Connaissance des bonnes pratiques de développement logiciel (code review, tests unitaires, gestion de version avec Git, méthodologies Agile). • Intégration de systèmes : Compétences en développement d’API REST, MCP, A2A ou de microservices pour consommer et exposer les modèles et agents IA dans des applications. • Expertise en Python et maîtrise des librairies Gen AI (Hugging Face, Transformers, OpenAI API). • Systèmes Agentiques : Maîtrise des frameworks d'agents AI (LangChain, AutoGen) et de l'implémentation du Model Context Protocol (MCP) ou A2A. • Évaluation d'Agents : Compétence dans la mise en œuvre de tests unitaires, fonctionnels et de performance pour les systèmes autonomes. • Ingénierie de Données Moderne et machine learning : Une expérience avec l'écosystème Databricks et/ou Snowflake dans un contexte d'IA (Snowpark, Lakehouse, Vector DBs) sera un plus. Soft skills attendus • Esprit d’équipe et communication : Capacité avérée à travailler en équipe pluridisciplinaire et à communiquer efficacement avec des profils variés (équipes métier, IT, data). • Résolution de problèmes : le candidat doit faire preuve de réflexion analytique pour ajuster les approches, diagnostiquer les bugs des modèles/agents et améliorer en continu les solutions IA. • Curiosité et apprentissage continu :Le domaine de l’IA évolue très vite (nouveaux modèles, nouveaux outils chaque mois) : le candidat doit assurer une veille technologique et monter en compétence rapidement sur de nouveaux sujets. • Adaptabilité : Capacité à adapter les solutions développées suite aux retours des utilisateurs ou à l’évolution des contraintes (par exemple, ajuster un agent en fonction de nouvelles politiques de sécurité ou de nouvelles API disponibles). • Sensibilité à la Gouvernance (Registries, MLOps) et l'Évaluation des systèmes agentiques en production

Je recherche pour un de nos clients un Développeur Senior IA Générative & Systèmes Agentiques (Gen AI / Agentic AI) sur Guyancourt Responsabilités Clés • Développement Expert & Maintien: o Développer des agents intelligents capables d’agir de manière autonome en utilisant l’approche Agentic AI. Ces agents doivent pouvoir utiliser des outils externes ou interagir avec d’autres agents pour accomplir des tâches complexes. (API externes, des applications basées sur le Model Context Protocol (MCP) ou d’autres services. o Développer des applicatifs permettant la consommation des Agents et algorithmes aux utilisateurs finaux avec de la création de front spécifiques o Mettre en place des pipelines robustes pour l'alimentation des LLMs/Agents avec les solutions Azure, Snowflake et Databricks (RAG, Fine-Tuning). o Assurer un support dans la mise en production, la supervision des modèles/agents et la résolution des problèmes techniques éventuels. Compétences spécifiques (Gen AI, Agentic AI, MCP) • IA générative (Gen AI) : Très bonne compréhension des modèles génératifs (GPT, modèles de diffusion, etc.) et de leurs cas d’usage. Savoir exploiter des LLM (via API ou fine-tuning) pour des tâches de génération de texte, de code ou d’images. Compréhension des limitations/biais des modèles génératifs. • Architecture et orchestration : Aptitude à architecturer des solutions combinant plusieurs composants d’IA et Cloud. Compréhension de l’orchestration d’agents, de la gestion du contexte (par ex. partage d’état ou de mémoire entre agents via MCP), et des enjeux de performance/coût dans un système à agents multiples. • Architecture de Solution & POC: o Conception de POCs : Mener l'exploration et la conception d'Architectures de POC autour des usages de la Gen AI et des systèmes Agentiques o Prise de Responsabilités Architecturale : Porter les choix techniques clés pour une validation avec équipe centrale architecture (stack d'agents, orchestration, modèles LLM, intégration Cloud Azure) pour garantir la scalabilité, la sécurité et la performance des solutions futures. o Optimisation Cloud : Conseiller sur les meilleures pratiques d'utilisation des services Azure pour les charges de travail d'IA Générative (coût, performance, résilience). Compétences Requises - Techniques • Maîtrise Cloud Avancée (Azure) : Maîtrise de Microsoft Azure (services cognitifs,Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, Azure Functions, etc.) pour déployer des agents et développer des applications cloud natives. Une certification Azure (ou équivalent) serait un atout. • Développement Front Web Utilisateur : Compétence en Javascript, React nécessaire pour créer des font applicatifs d’usages des outils IA créés • Qualité logicielle : Connaissance des bonnes pratiques de développement logiciel (code review, tests unitaires, gestion de version avec Git, méthodologies Agile). • Intégration de systèmes : Compétences en développement d’API REST, MCP, A2A ou de microservices pour consommer et exposer les modèles et agents IA dans des applications. • Expertise en Python et maîtrise des librairies Gen AI (Hugging Face, Transformers, OpenAI API). • Systèmes Agentiques : Maîtrise des frameworks d'agents AI (LangChain, AutoGen) et de l'implémentation du Model Context Protocol (MCP) ou A2A. • Évaluation d'Agents : Compétence dans la mise en œuvre de tests unitaires, fonctionnels et de performance pour les systèmes autonomes. • Ingénierie de Données Moderne et machine learning : Une expérience avec l'écosystème Databricks et/ou Snowflake dans un contexte d'IA (Snowpark, Lakehouse, Vector DBs) sera un plus. Soft skills attendus • Esprit d’équipe et communication : Capacité avérée à travailler en équipe pluridisciplinaire et à communiquer efficacement avec des profils variés (équipes métier, IT, data). • Résolution de problèmes : le candidat doit faire preuve de réflexion analytique pour ajuster les approches, diagnostiquer les bugs des modèles/agents et améliorer en continu les solutions IA. • Curiosité et apprentissage continu :Le domaine de l’IA évolue très vite (nouveaux modèles, nouveaux outils chaque mois) : le candidat doit assurer une veille technologique et monter en compétence rapidement sur de nouveaux sujets. • Adaptabilité : Capacité à adapter les solutions développées suite aux retours des utilisateurs ou à l’évolution des contraintes (par exemple, ajuster un agent en fonction de nouvelles politiques de sécurité ou de nouvelles API disponibles). • Sensibilité à la Gouvernance (Registries, MLOps) et l'Évaluation des systèmes agentiques en production Démarrage: 02/01/2026 Durée: 6 mois renouvelables

Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé à Paris un Ingénieur IA H/F dans le cadre d'un CDI. En tant que "GenAI Engineer", vous serez le référent GenAI du groupe et interviendrez sur l'ensemble des aspects techniques de nos cas d'usage d'IA générative. Vous évoluerez dans un écosystème technologique moderne (Snowflake, Qlik, AWS) au service de 30 filiales internationales. Vous aurez une grande marge de manœuvre dans les solutions à mettre en place, travaillant en étroite collaboration avec les équipes métier pour accompagner la transformation digitale par l'IA. Vos missions principales Développement et architecture IA Formaliser les besoins métiers et les traduire en spécifications techniques Développer des applications GenAI ou piloter le développement par des prestataires Sélectionner les stacks techniques appropriées à chaque use case d'IA Réaliser des POC sur de nouvelles solutions d'IA générative Opérations et monitoring * Assurer l'observabilité des produits IA et la gestion FinOps * Garantir la qualité des données et l'évaluation des modèles Collaborer avec les équipes architecture, sécurité et domaines métiers Mettre en place des outils de non-régression et d'évaluation continue Innovation et amélioration continue Assurer la veille technologique sur l'IA générative et les agents Maintenir la documentation technique à jour Être force de proposition sur les évolutions technologiques Participer à la stratégie IA du groupe Compétences requises Expertises principales * IA Générative et LLM : Maîtrise des concepts fondamentaux (réseaux de neurones, transformers), familiarité avec les principaux LLM (GPT, Claude, Gemini) RAG et bases vectorielles : Connaissance approfondie des RAG, bases vectorielles (Weaviate, Qdrant), frameworks (LangChain, LlamaIndex) IA Agentic : Maîtrise d'outils (AutoGen, CrewAI, Flowise, Dify) et protocoles (MCP, A2A, ACP, ANP) Développement : Expertise Python, maîtrise SQL, connaissance des APIs et intégrations système Data Engineering : Compréhension forte des enjeux de qualité des données, expérience SGBD (Snowflake de préférence) Compétences techniques appréciées Maîtrise de services cloud d'IA : Bedrock, Azure AI Foundry Connaissance d'AWS (architecture cloud, services managés) Expérience en IA traditionnelle : TensorFlow, scikit-learn Techniques avancées de RAG : chunking, multiindex, méthodes d'inférence Outils d'évaluation : Ragas, DeepEval, frameworks de testing IA Environnement technologique Langages : Python, SQL, notions C/C++ Cloud : AWS (Bedrock, SageMaker), services IA managés Data Stack : Snowflake, PostgreSQL, SQL Server, MariaDB DevOps : GitLab CI/CD, containerisation Collaboration : ServiceNow, Monday, Qlik Cloud Analytics Environnement Cette fonction est rattachée à la DSI du groupe sous la responsabilité du responsable des solutions d'entreprise. Des déplacements ponctuels dans des filiales en France et à l'étranger peuvent être à prévoir dans le cadre des projets de déploiement IA.