Find your next tech and IT Job or contract Chatbot

Rattaché au Système d'information et accompagné par un Chef de projet senior, vous prenez en charge des projets numériques de leur cadrage jusqu'à leur mise en production. À ce titre, vous serez amené à :Recueillir et analyser les besoins des utilisateurs Traduire les besoins métiers en solutions concrètes et opérationnelles Piloter les différentes phases des projets : cadrage, conception, tests, déploiement, mise en production et suivi Coordonner les équipes internes et les partenaires externes Déployer des solutions digitales telles que des outils collaboratifs, des plateformes de services, des chatbots ou des solutions intégrant l'intelligence artificielle Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des nouveaux outils et l'évolution de leurs pratiques Assurer une veille sur les usages numériques et proposer des évolutions adaptées à l'organisation.

Développeur Python IA & Connectivité SharePoint Mission - Concevoir et développer un chatbot IA centralisé à l'échelle de la banque, intégrant SharePoint comme source de données principale - Garantir la qualité, la fiabilité et la couverture de tests du chatbot via une stratégie QA rigoureuse Responsabilités Développement Python / Go / IA - Concevoir l'architecture du chatbot (orchestration, RAG, gestion du contexte, multi-turn) - Développer les composants IA : ingestion, embedding, retrieval, génération (LLM on-premise ou API) - Intégrer les modèles LLM avec les sources de connaissance SharePoint - Optimiser les performances (latence, throughput, qualité des réponses) - Gestion des prompts, templates, et évaluation des réponses (prompt engineering) - Développement d'outils et services en Go (performance-critical, sidecar utilities) Connectivité SharePoint - Intégration avec SharePoint Online / On-Premise via API Graph ou SharePoint REST API - Authentification : OAuth2, Azure AD, certificats app-only, managed identities - Crawling et indexation des documents, pages, listes, et bibliothèques SharePoint - Gestion des permissions et de la sécurité au niveau des sites/documents (respect des ACLs dans le retrieval) - Synchronisation et rafraîchissement incrémental du contenu SharePoint - Gestion des métadonnées, types de contenu, et structures de sites complexes (multi-sites, multi-tenants) - Gestion des quotas API Graph (throttling, retry, pagination) QA / Testing — Focus Principal - Concevoir et implémenter la stratégie de test end-to-end du chatbot - Tests unitaires (pytest, Go testing) — couverture des composants IA, connecteurs SharePoint, orchestration - Tests d'intégration : SharePoint API mocking, vector store, LLM endpoints - Tests de contrat API (schema validation, Pydantic AI schema enforcement) - Tests de non-régression sur les réponses IA : - Golden datasets et évaluation automatique des réponses - Scoring de qualité (relevance, faithfulness, hallucination detection) - A/B testing des prompts et des versions de modèles - Tests de charge et de performance (locust / k6) — simulation multi-utilisateurs concurrents - Tests de sécurité : - Injection de prompts (prompt injection, jailbreak) - Fuite de données (data exfiltration, cross-tenant leakage) - Accès non autorisés (bypass d'ACLs SharePoint) - Tests de robustesse LLM : edge cases, context overflow, model fallback, timeout handling - Observabilité de la qualité via Langfuse : - Tracing des chaînes RAG (retrieval → génération → réponse) - Évaluation continue des réponses en production (drift detection, feedback loops) - Dashboards de qualité (latence, token usage, user satisfaction, error rates) - Alerting sur dégradation de qualité - Mise en place de pipelines CI/CD avec gates de qualité (tests, linting, évaluation IA) - Gestion des environnements de test (dev / staging / prod) avec données représentatives Architecture & Intégration - Concevoir le pipeline de données : SharePoint → extraction → chunking → embedding → vector store - Exposer le chatbot via API REST (FastAPI) et interface utilisateur - Intégration avec les systèmes internes (SSO, logging, audit, monitoring) - Gestion multi-langues (FR/EN) Stack Technique - Langages : Python 3.11+, Go - IA / LLM : Pydantic AI, LangChain / LlamaIndex, vLLM, Hugging Face, OpenAI-compatible APIs - Observabilité IA / QA : Langfuse (tracing, évaluation, monitoring) - Vector Store : Milvus / Qdrant / pgvector - SharePoint : Microsoft Graph API, SharePoint REST API, MSAL - API : FastAPI, Pydantic - Testing : pytest, pytest-asyncio, Go testing, locust, k6 - CI/CD : GitLab CI, Tekton - Observabilité infra : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Conteneurisation : Docker, Kubernetes / OpenShift Compétences Requises - Développement Python en production (min. 3 ans) avec solides bases en architecture logicielle - Expérience en Go (services performants, CLI tools, sidecar components) - Expérience avec les frameworks LLM : Pydantic AI, LangChain, LlamaIndex et patterns RAG - Expérience avec Langfuse (ou équivalent) pour le tracing et l'évaluation des chaînes IA - Expérience d'intégration avec SharePoint Online et/ou SharePoint On-Premise (API Graph, REST, CSOM) - Connaissance d'Azure AD : OAuth2, app registrations, permissions déléguées vs application - Maîtrise des pratiques de testing : unitaires, intégration, E2E, contract, charge - Expérience avec les vector stores et les pipelines d'embedding - CI/CD et automatisation des tests — culture qualité forte - Compréhension des enjeux de sécurité en environnement bancaire (confidentialité, audit, traçabilité) - Bonus : expérience avec Microsoft Graph webhook/Change API, Azure Functions

Nous sommes à la recherche d'un(e) Ingénieur IA / Data Scientist spécialisé(e) NLP, avec une forte expertise en Python, Intelligence Artificielle générative et développement de solutions IA. Missions principales Concevoir et développer des solutions basées sur l'Intelligence Artificielle et le NLP. Développer des applications et services IA en Python. Concevoir et intégrer des chatbots orientés utilisateurs. Travailler sur des architectures utilisant les LLM et l'IA générative. Développer des workflows et agents IA avec LangChain et LangGraph. Mettre en œuvre des techniques de Prompt Engineering. Participer à l'industrialisation et à la mise en production des solutions IA. Améliorer la robustesse, les performances et la fiabilité des solutions développées. Collaborer avec les équipes Data, Dev, Infrastructure et métiers. Contribuer à la mise en place de bonnes pratiques d'IA Engineering. Participer à l'automatisation et à l'Infrastructure as Code avec Terraform. Exploiter les services IA de l'environnement Microsoft Azure.

Principales activités : - Développer et maintenir des services et pipelines de données sur GCP. - Intégrer, transformer et exposer des données issues de SAP, Skywise et d'autres sources. - Participer au développement de composants permettant l'analyse des causes de volatilité et l'exploitation de recommandations. - Contribuer aux cas d'usage de conformité SAP exécutés via GCP, notamment l'analyse de règles et de documents, l'identification de références non conformes et la proposition d'actions préventives. - Développer ou intégrer des services associés à des assistants IA et à une interface conversationnelle permettant d'interroger les données et les résultats d'analyse. - Mettre en œuvre des API et mécanismes d'interopérabilité entre GCP, Skywise et les systèmes tiers. - Assurer la qualité du code, les tests, la documentation et le support à l'industrialisation. - Collaborer avec les Data Scientists, les architectes et les équipes métier dans un fonctionnement Agile. - Participer aux revues techniques et contribuer au transfert de connaissances vers l'équipe. Les cas d'usage identifiés couvrent notamment l'analyse de Root Cause, l'exploitation de données complexes, les recommandations liées à la conformité SAP et la mise en œuvre d'un chatbot transversal

Intitulé du poste : Développeur Senior Agent IA Type de contrat : Prestation / Freelance (Sous-traitance acceptée) Localisation : Villeneuve-Loubet Démarrage : Dès que possible (ASAP) Durée : 4 mois (avec possibilité de renouvellement) Contexte : Au sein d'un acteur majeur du secteur de l'assurance, vous intégrez l'équipe dédiée au développement d'applications métiers et de portails à destination des courtiers. Vous participez activement à l'évolution des solutions d'IA générative et d'agents intelligents. Périmètre technique et applicatif : Chatbot IA générative & Agents virtuels Développements d'agents sous LangGraph (Python) Observabilité des flux IA via Langfuse Gestion et enrichissement de bases de connaissances RAG Missions principales : Évolution de l'agent courtier : Étendre les capacités de l'agent existant (tarification, génération de devis, prise de renseignements) du domaine de l'assurance emprunteur vers l'assurance santé. Livraison : Objectif de mise en production fin janvier. Tiers payant & Maintien : Maintenance corrective et évolutive des assets IA existants.

Contexte Dans le cadre du développement de plusieurs produits d'IA, notre client recherche un Développeur Fullstack IA pour rejoindre une équipe de 5 développeurs, avec une forte dominante backend et agentique. L'équipe développe directement ses propres interfaces et solutions IA en s'appuyant majoritairement sur les services Google Cloud Platform. Vos missions Développer des applications IA fullstack, avec une dominante backend en Python et des interfaces en React Concevoir des agents IA avec Google ADK, avec leurs propres tools et des usages de RAG / recherche par similarité via BigQuery Travailler sur des cas d'usage de génération et traitement de contenus multimodaux : texte, images, vidéos, traduction et documents Word/Excel Développer des intégrations comme des chatbots Microsoft Teams et des compléments Office Participer à la qualité et au suivi des applications : scénarios de tests, observabilité, alerting et transferts de flux Environnement technique Développement Python • React IA & Agentique Google ADK • Agents IA • RAG Google Cloud Platform Vertex AI • Cloud Run • Cloud Functions • BigQuery • Airflow / Cloud Composer Écosystème Playwright • Microsoft Teams • Office • Génération image / vidéo • Traduction Modalités Mission freelance : 36 mois Saint-Ouen, Ile-de-france (Ligne 14 du métro) 2 à 3 jours de télétravail par semaine Démarrage ASAP

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de solutions d'IA Générative et Agentique, nous recherchons un Développeur IA / AI Engineer spécialisé dans la conception d'agents IA, de chatbots métiers et leur intégration au système d'information. Vous interviendrez sur des sujets à fort enjeu autour des LLM, RAG, agents outillés, orchestration et industrialisation de solutions IA. Vos missionsDéveloppement d'agents IA Concevoir et développer des agents IA capables d'appeler des API, utiliser des outils internes et exécuter des actions complexes. Mettre en œuvre des workflows multi-étapes : analyse → décision → action → supervision. Développer des outils et connecteurs IA : actions, wrappers, permissions, exécuteurs d'outils. Intégrer les contraintes de sécurité, de conformité et de gouvernance IA. Conception de chatbots et assistants métiers Développer des assistants IA pour la documentation, les workflows et la qualification documentaire. Implémenter les mécanismes de RAG, mémoire, récupération d'information et contextualisation. Concevoir des flows conversationnels complexes et optimiser les prompts. Travailler avec différents LLM : Mistral, GPT, Claude, etc. Améliorer l'expérience utilisateur et la qualité des interactions conversationnelles. Intégration au SI Développer des intégrations sécurisées avec les API internes et les différents systèmes métiers. Connecter les agents aux environnements ERP, GED, CRM, RPA, data lakes et outils documentaires. Concevoir des connecteurs métier et des mécanismes d'orchestration. Mettre en place une gestion fine des autorisations, de la traçabilité et des logs. Industrialisation & fiabilisation Mettre en place l'observabilité des solutions : logs, métriques, monitoring, coûts et traçabilité. Développer des tests unitaires et end-to-end pour les agents et chatbots. Contribuer à l'amélioration des frameworks et librairies IA internes. Participer aux démonstrations, PI Planning et rituels Agile. Adopter une approche DevSecOps / You Build It, You Run It. Compétences recherchéesDéveloppement Excellente maîtrise de Python, notamment FastAPI et programmation asynchrone. Bon niveau en Node.js / TypeScript. Maîtrise des architectures API-first. Expérience avec les architectures cloud, containers et CI/CD. Pratique des environnements Azure Functions. IA Générative & Agentique Expérience concrète dans la conception d'agents IA outillés et de workflows agentiques. Maîtrise d'au moins un framework : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel ou équivalent. Très bonne connaissance des LLM : Mistral, GPT, Claude… Maîtrise du RAG, de la mémoire, de la contextualisation et de la reformulation. Bonne maîtrise du prompt engineering. Capacité à modéliser des workflows IA complexes répondant à des problématiques métiers. Intégration & Data Maîtrise des API REST / GraphQL. Expérience avec des systèmes documentaires, bases de données et Data Lakes. Conception et utilisation de connecteurs métier. Une connaissance de Kafka est appréciée. Cloud / DevOps / Observabilité Containers, CI/CD, Azure Functions. Grafana, Prometheus, Langfuse. Sensibilité forte aux problématiques de sécurité, audit, monitoring et traçabilité. Sécurité & gouvernanceUne bonne compréhension des enjeux liés à la sécurisation des agents IA est attendue : Gestion des permissions et autorisations d'actions. Filtrage et contrôle des commandes. Sandboxing. Traçabilité et audit. Prise en compte des contraintes SSI, DPO et gouvernance IA. ProfilNous recherchons un profil autonome, technique et orienté produit, capable de porter des sujets IA de bout en bout. Vous êtes à l'aise pour : travailler en transverse avec des équipes techniques et métiers ; vulgariser des sujets complexes autour de l'IA ; documenter vos réalisations et produire des guides/API docs ; challenger les besoins et proposer des solutions ; participer activement aux démonstrations et rituels Agile. Mots-clés : AI Engineer, GenAI, Agentic AI, Agents IA, LLM, RAG, LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel, Python, FastAPI, TypeScript, API, Azure, Kafka, Langfuse, Grafana, Prometheus, DevSecOps.

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.

Dans le cadre d'un programme stratégique autour de l'IA conversationnelle et de l'Agentic AI, notre client, acteur majeur du secteur du Retail, recherche un Développeur Agentic AI spécialisé sur Google ADK (Agent Development Kit). Vous interviendrez sur la conception, le développement et la mise en production d'agents IA et de chatbots avancés, dans un environnement innovant et autonome. Vos principales missions seront : Concevoir et développer des agents IA avec Google ADK Développer les composants backend de solutions conversationnelles Concevoir et intégrer des architectures RAG Intégrer des API externes et mettre en place du Tool Calling Développer les mécanismes d'orchestration des agents IA Participer à la conception d'architectures multi-agents Contribuer à la mise en production et au suivi des solutions Être force de proposition sur les choix techniques et les nouveaux cas d'usage 🔴 La maîtrise de Google ADK est indispensable. Le client recherche une personne ayant déjà utilisé ADK sur des projets en production et capable d'être rapidement opérationnelle et autonome sur cette technologie. Une expérience sur Agentic AI, RAG, API, Tool Calling, LangGraph et l'écosystème Google AI est particulièrement recherchée. Il ne s'agit pas d'un besoin Python généraliste : l'expérience concrète de Google ADK et des architectures Agentic AI constitue le cœur de la recherche. Contrat : Freelance Localisation : Lille Télétravail : 3 jours par semaine / 2 jours sur site Démarrage : entre mi et fin novembre Durée : mission longue, jusqu'à 3 ans

Objet de la prestation d'Expertise fonctionnelle CRM PEGA Prestation d'intégration/paramétrage avec une expérience sur la solution CRM PEGA. Ces profils devront être experts de la solution avec un minimum de 3 à 7 d'expérience. Avoir au moins une expérience d'intégration du CRM PEGA dans une organisation similaire avec un grands nombres d'utilisateurs Cette prestation vise à la Maintenance en Condition Opérationnelle et au Support Fonctionnelle des solutions CRM, FAQ, Chatbot et Marketingu sein de l'Eco-Système Ce dispositif a pour cible : Préparer, organiser et participer aux ateliers de conception sur les processus, les fondations de la plateforme et des interfaces Corédiger et valider les User Stories (livrables des ateliers de conception) Définir, hiérarchiser la backlog du produit à livrer Gérer les cycles Agiles Participer à la configuration des différents types de sollicitations reçues de la part des clients qui constituent les processus métiers à paramétrer dans le CRM. Paramétrer le CRM (parcours clients, fiches clients, distribution, routages, flux entrant/sortants). Configurer FAQ/Chatbot à partir de référentiels de connaissance à construire. Configurer la solution Marketing Participer aux cérémonies agiles du projet Préparer, organiser et participer aux points du Maintien en Conditions Opérationnelles de la plateforme CRM PEGA avec les Institutions de retraites complémentaires (IRCs) Répondre aux sollicitations des Institutions de retraites complémentaires (IRCs) sur le volet fonctionnel et technique de la plateforme CRM PEGA.

ContexteNous recherchons un Expert en sécurité IA / GenAI expérimenté, capable de réaliser de manière autonome une évaluation de la posture de sécurité IA d'une grande organisation. Le consultant interviendra afin d'établir un état des lieux objectif des usages de l'IA/GenAI, d'identifier les principaux risques de sécurité et de conformité, notamment liés au shadow AI, et de proposer un plan d'amélioration concret et priorisé. Le profil recherché doit être immédiatement opérationnel et disposer d'une expérience significative en AI Security, gouvernance IA, gestion des risques et conformité. Responsabilités principalesRéaliser un inventaire des usages IA/GenAI au sein de l'organisation, notamment les outils IA, chatbots, copilots et usages de Shadow AI. Identifier et évaluer les risques de sécurité liés à l'utilisation de solutions IA. Analyser la gouvernance IA, les politiques internes ainsi que les rôles et responsabilités associés à l'utilisation responsable de l'IA. Évaluer les risques de fuite de données, prompt injection, sécurisation des modèles et applications IA. Analyser les risques liés à l'adversarial machine learning. Évaluer l'alignement avec l'AI Act européen et les obligations réglementaires connexes, notamment les principes liés au RGPD. Organiser des interviews et ateliers avec les équipes IT, Data/IA, métiers et DPO. Documenter les constats, écarts et risques identifiés. Élaborer un plan d'amélioration priorisé accompagné de recommandations concrètes. Préparer un rapport exécutif destiné au CISO et au management. Présenter les résultats et recommandations aux différentes parties prenantes. Assurer le transfert de connaissances auprès de l'équipe du CISO en fin de mission.

Contexte de la mission Nous recherchons un(e) Consultant(e) Développeur IA pour intervenir sur des cas d'usage concrets d'intelligence artificielle et d'IA agentique, dans un environnement 100 % Google Cloud Platform (GCP). La mission couvre notamment la conception et le développement d'agents IA, le traitement de données multimodales (texte, image, audio, vidéo) ainsi que la mise en production de solutions IA à fort impact métier. Environnement techniqueL'environnement est exclusivement basé sur Google Cloud Platform (GCP), sans environnement Microsoft / Azure. Compétences clés Google Cloud Platform (GCP)/Vertex AI ADK – Agent Development Kit IA agentique et conception d'agents autonomes BigQuery Gemini, Claude et solutions open source Traitement multimodal : texte, image, audio et vidéo Exemples de cas d'usage Optimisation des opérations BTP grâce aux données météo Analyse de données météorologiques afin d'optimiser certaines phases de chantier, notamment le coulage du béton. Détection de fraude sur les factures et notes de frais Conception d'agents IA capables d'identifier des situations de fraude sur des volumes importants de données : environ 300 000 factures par mois, pour un historique de près de 7 millions de factures. Chatbot de traduction multilingue Développement d'un chatbot permettant de traduire automatiquement dans plusieurs langues les retranscriptions de réunions. Contrôle de conformité de chantier par analyse d'image Analyse de prises de vue afin de vérifier la conformité et la sécurité d'un chantier : présence et positionnement des équipements, distances de sécurité, opérations de levage ou encore contraintes liées au transport d'engins.