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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.

Dans le cadre d'une transformation autour de l'IA Générative, nous recherchons un(e) Lead AI Engineer capable de concevoir et industrialiser des solutions IA, tout en accompagnant les équipes de développement dans l'adoption de ces nouvelles technologies. Le poste repose sur 3 dimensions clés : Lead AI Engineer Concevoir, développer et industrialiser des solutions GenAI, RAG et agentiques jusqu'à leur mise en production. Référent IA Générative Accompagner les développeurs, partager les bonnes pratiques et apporter votre expertise sur les choix techniques et les architectures IA. Java & Angular Rester hands-on et contribuer directement aux applications existantes en Java / Spring Boot et Angular. Vos missions Concevoir et industrialiser des solutions basées sur les LLM Développer des agents IA et solutions RAG Intégrer et orchestrer différents modèles : OpenAI, Claude, Gemini, Mistral, Llama… Définir les bonnes pratiques et architectures GenAI Accompagner et faire monter en compétence les développeurs Contribuer aux développements Java / Spring Boot et Angular Participer à l'industrialisation : CI/CD, MLOps, LLMOps, monitoring et sécurité

Développement Full Stack IA-Augmenté & Vibecoding• Concevoir, coder et faire évoluer les interfaces (Front-end) et les briques logiques (Back-end) des outils internes de l'agence en exploitant au maximum les assistants IA avancés (Cursor, Claude, Copilot...). • Pratiquer le vibecoding de manière rigoureuse : synthétiser des instructions claires, faire générer le code, relire, tester et assembler les briques avec un très haut niveau d'exigence sur le résultat final. • Garantir l'ergonomie, la réactivité UI/UX et la fluidité des interfaces destinées aux équipes créatives et de production. Prototypage Ultra-Agile (MVPs) & Orientation Produit Fini• Transformer les spécifications du Product Owner en Prototypes Fonctionnels (MVP) utilisables en quelques jours seulement, permettant de valider les usages en conditions réelles sans longs cycles de dev. • Ajuster et pivoter immédiatement sur le code en fonction des retours d'usage des utilisateurs finaux (monteurs, chargés de post-prod, graphistes) pour atteindre une adéquation parfaite avec leur quotidien. • Livrer des modules fonctionnels de bout en bout ("produits finis"), prêts à l'emploi et intégrés dans le workflow quotidien des équipes. Intégration d'API, Cloud & Architecture Backend moderne• Collaborer étroitement avec l'Architecte Automation (n8n) pour connecter les applications web développées aux workflows d'automatisation d'arrière-plan et aux bases de données. • Assurer l'interconnexion via API REST / Webhooks / MCPs avec nos outils métiers (Ftrack, Iconik, , LucidLink...). Déploiement, CI/CD & Maintien en Condition Opérationnelle• Superviser l'intégration continue et le déploiement applicatif sur des infrastructures Cloud modernes. • Maintenir un dépôt de code propre, structuré et documenté (GitHub, CI/CD) afin d'assurer la maintenabilité et la sécurité des applications déployées avec l'aide des outils IA.

Descriptif de la mission : Dans le cadre de ses activités d'innovation et de transformation digitale, le client recherche un Lead Senior Innovation Cloud & Edge IA pour accompagner les projets de la Direction Innovation. La mission consiste à : Concevoir et piloter des architectures Edge IA et Cloud AWS pour des environnements opérationnels contraints. Administrer et sécuriser la plateforme AWS Innovation : Landing Zone, IAM, Control Tower, FinOps et cybersécurité. Mettre en place des solutions d'automatisation et d'IA agentique, notamment via AWS Bedrock, MCP, Claude Code et Kiro. Développer et accompagner des projets innovants autour de l'IA, Robotique, AR/VR/XR et Blockchain. Industrialiser et moderniser les applications vers des architectures cloud-native et mettre en œuvre l'Infrastructure as Code avec Terraform. Structurer les pratiques DevOps / CI-CD avec GitLab et accompagner les équipes internes via la formation et le partage de bonnes pratiques. Environnement technique : AWS, Terraform, GitLab CI/CD, Docker, Kubernetes/ECS, NVIDIA Jetson, AWS Bedrock, MCP, IA agentique, IAM, CloudWatch, Control Tower. Profil recherché Lead Cloud & IA avec une solide expérience en AWS, Cloud/Edge, DevOps et IA, capable de piloter des projets innovants de bout en bout. Expertise AWS : Control Tower, IAM, ECS, S3, RDS, CloudWatch. Maîtrise de Terraform, Docker et GitLab CI/CD. Expérience en architecture Cloud-native et Infrastructure as Code. Connaissance de l'IA générative/agentique, AWS Bedrock et MCP. Expérience en Edge Computing / systèmes embarqués, idéalement NVIDIA Jetson. Capacité à travailler sur des projets innovants : IA, robotique, AR/VR/XR. Bonnes compétences en architecture, cybersécurité, automatisation et accompagnement des équipes. Déplacement à Paris 75012

Nous poursuivons notre développement et recherchons un(e) Tech Lead DevSecOps / CI-CD pour intervenir chez l'un de nos clients, acteur majeur du secteur bancaire. 🚀 VOTRE MISSION Au sein de l'équipe DevSecOps, vous jouerez un rôle central dans la structuration, l'industrialisation et l'évolution des pratiques CI/CD. Véritable référent technique, vous accompagnerez la montée en maturité des équipes, contribuerez à l'amélioration de la Developer Experience et porterez les standards DevSecOps auprès des équipes internes et des partenaires. Vous interviendrez notamment sur : La conception, l'industrialisation et la maintenance de pipelines CI/CD automatisés de bout en bout. La définition et la mise en œuvre de quality gates, stratégies de promotion et modèles de branching. L'intégration de différents outils : sécurité, qualité de code, tests automatisés, gestion des artefacts… La mise en place et la promotion des bonnes pratiques CI/CD, GitOps, SRE et automatisation. L'amélioration de la Developer Experience (DevEx) : templates, standardisation, onboarding, documentation et self-service. La contribution aux choix d'architecture CI/CD et à l'intégration des outils DevSecOps dans des environnements complexes et hétérogènes. L'accompagnement et la montée en compétence des ingénieurs DevSecOps. La collaboration étroite avec les équipes SRE, Développement, Intégration, Architecture et Sécurité. 🔧 ENVIRONNEMENT TECHNIQUE GitLab CI/CD : maîtrise avancée et opérationnelle Jenkins Pipelines CI/CD automatisés Quality gates, branching models, stratégies de promotion Kubernetes / OpenShift Cloud Culture SRE : observabilité, monitoring, performance, fiabilité Infrastructure as Code : Terraform, Ansible, Helm GitOps Tests automatisés et intégration continue Outils de sécurité et de qualité de code IA générative : GitHub Copilot, Claude… appréciée