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Contexte de la missionDans le cadre du développement et de l'industrialisation de solutions d'IA générative, nous recherchons un(e) Lead Technique RAG pour garantir la qualité, la robustesse, la sécurité et la performance d'une plateforme de recherche augmentée par génération (RAG). En tant que référent technique, vous interviendrez auprès des équipes Data Science, Data Engineering, Architecture, Sécurité et des équipes métiers. Vous définirez les standards d'architecture et de développement, accompagnerez les projets dans leurs choix techniques et piloterez l'amélioration continue de la plateforme RAG. Missions principales1. Leadership technique RAGDéfinir les standards d'architecture des solutions RAG. Encadrer les pratiques de développement et accompagner la montée en compétences des équipes. Orienter les projets dans leurs choix techniques et garantir la cohérence des développements. Réaliser les revues techniques des cas d'usage. Capitaliser sur les bonnes pratiques et les retours d'expérience. 2. Gouvernance des pratiques IA générativeDéfinir les standards et les patterns de développement RAG. Établir les bonnes pratiques de prompting et de conception des workflows. Définir les critères de qualité, de pertinence et de performance des solutions. Concevoir des guides, templates et frameworks réutilisables. Assurer une veille technologique sur les architectures LLM et RAG. 3. Exploitation et évolution de la plateforme RAGSuperviser l'exploitation des workflows RAG et garantir la disponibilité des services. Piloter l'optimisation des pipelines d'ingestion et de recherche documentaire. Assurer le maintien en condition opérationnelle des composants IA. Participer à la gestion des incidents et à l'analyse des problématiques techniques complexes. Piloter l'évolution des fonctionnalités et des capacités de la plateforme. 4. Architecture et bases de données vectoriellesConcevoir des architectures de recherche documentaire à grande échelle. Définir les stratégies de vectorisation, d'indexation et de récupération des informations. Mettre en œuvre et encadrer l'utilisation des bases de données vectorielles. Optimiser les mécanismes de recherche hybride, de reranking et de retrieval. Garantir la performance, la pertinence et la scalabilité des solutions déployées. 5. Industrialisation et LLMOpsDéfinir les pratiques d'industrialisation des workflows RAG. Mettre en place les standards de monitoring et d'observabilité. Définir et suivre les indicateurs de performance des solutions IA. Encadrer les pratiques de CI/CD et d'automatisation des déploiements. Piloter la gestion du cycle de vie des modèles, des embeddings et des index vectoriels. 6. Qualité, sécurité et conformitéGarantir le respect des exigences de sécurité et de confidentialité. Veiller à la protection des données sensibles. Participer aux analyses de risques liées aux solutions d'IA générative. Définir les mécanismes de contrôle de la qualité et de la fiabilité des réponses générées. Mettre en place des dispositifs de traçabilité et d'auditabilité des solutions. Environnement techniqueIA générative, LLM, RAG, architectures RAG, bases de données vectorielles, embeddings, recherche hybride, reranking, retrieval, pipelines d'ingestion documentaire, prompting, LLMOps, monitoring, observabilité, CI/CD, automatisation, sécurité des données. Junto SAS Des leads B2B qualifiés via LinkedIn Junto pilote vos campagnes LinkedIn Ads avec une équipe senior et une mesure fiable.

Rejoignez une équipe d'experts Cloud, Data et Intelligence Artificielle et participez à la construction de plateformes IA de nouvelle génération déployées à grande échelle. Vous contribuerez à la mise en œuvre de solutions innovantes autour de l'IA générative, des LLM, des agents IA et des services cloud sur GCP et AWS. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des plateformes, de la conception à l'exploitation. Vos missions Concevoir et déployer des plateformes IA sur Google Cloud Platform et AWS. Industrialiser les services liés aux modèles de langage et à l'IA générative. Mettre en œuvre et faire évoluer des briques technologiques telles que :LLM Garden AI Gateway MCP Gateway Frameworks d'agents IA Plateformes multi-agents Administrer et améliorer les environnements de Data Science, notamment Dataiku. Concevoir et industrialiser des solutions de déploiement et d'exploitation d'agents IA. Mettre en place les mécanismes de gouvernance, de sécurité et de supervision des plateformes. Participer à la gestion du cycle de vie des API via des solutions d'API Management. Accompagner les équipes métiers dans l'adoption des nouvelles capacités IA. Contribuer à l'amélioration continue des plateformes et des processus d'exploitation.

Bonjour à toutes et à tous, notamment aux Data Scientists spécialisés GenAI / LLM 🤖🧠 🔎 Je cherche un(e) Data Scientist pour intervenir sur une mission stratégique autour de l'AI et de la GenAI au sein d'un environnement international. Tu interviendras au cœur d'une équipe en charge de construire les fondations AI qui permettront aux différentes équipes produit et marques de développer et industrialiser des fonctionnalités basées sur l'IA. 💻 Ce que tu vas faire : Concevoir et développer des frameworks AI réutilisables Travailler sur l'orchestration LLM, le RAG, les agents et la gestion des prompts / contextes Construire des dispositifs d'évaluation et d'observabilité des solutions GenAI Définir des bonnes pratiques et architectures de référence pour les projets GenAI / ML Travailler sur les problématiques de sélection de modèles, coûts, latence, sécurité et Human-in-the-Loop Prototyper des use cases AI de bout en bout Intervenir notamment sur la génération et l'enrichissement de contenus produits, le SEO/GEO multilingue, les assistants et la recherche sémantique Transformer les POCs à fort potentiel en composants industrialisés Collaborer avec les équipes Produit, Data, Sécurité et Juridique Contribuer à la communauté AI interne via la documentation, les workshops, les exemples de code et les code reviews 🎯 Stack technique : Python / LLM / GenAI / RAG / Agents / APIs / Microservices / CI-CD / Cloud (GCP / AWS / Azure) 🕵️‍♂️ Profil recherché : 3 à 6 ans d'expérience dans la construction de systèmes ML / NLP en production Expérience hands-on récente sur les LLM et la GenAI Bonne maîtrise des sujets RAG, agents, évaluation et/ou fine-tuning Solides compétences en Python Bonnes bases en software engineering : APIs, microservices, testing, CI/CD Expérience sur un environnement Cloud : GCP, AWS ou Azure Bonne compréhension des enjeux GenAI : modèles, coûts, latence, sécurité, évaluation Français et anglais professionnels 🚀 Les plus de la mission : Expérience en e-commerce, retail, product catalogs ou plateformes web riches en contenu Connaissance des environnements PIM Expérience sur des pipelines de contenu multilingue ou des outils SEO Familiarité avec les frameworks d'évaluation LLM, les guardrails et les outils de gestion des prompts / versions Expérience en startup deep-tech ou au sein d'une équipe centrale de plateforme / enablement 📍 IDF : Rythme hybride 🏡 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission : longue durée Qu'en penses-tu ? Si tu es un(e) Data Scientist spécialisé(e) GenAI / LLM et que tu souhaites intervenir sur une mission d'envergure avec des enjeux forts d'industrialisation de l'AI, je serais ravi(e) d'échanger avec toi 🚀 Un excellent week-end 🌞

Ingénieur IA / GenAI – LLM, RAG & Agents IA Dans le cadre d'un projet autour de l'IA générative, nous recherchons un Ingénieur IA / GenAI pour concevoir, développer et industrialiser des solutions basées sur les LLM et les agents IA. Vos missions : Concevoir et développer des solutions GenAI / LLM Développer des agents IA et workflows agentiques Concevoir et implémenter des architectures RAG Intégrer les modèles IA aux applications via API Développer principalement en Python Travailler sur le prompt engineering et l'orchestration des LLM Mettre en place embeddings et bases vectorielles Évaluer la qualité, la performance et la fiabilité des réponses Industrialiser les solutions : CI/CD, monitoring, sécurité et observabilité Accompagner les POC jusqu'à leur mise en production Compétences recherchées : Python LLM / GenAI RAG Agents IA / Agentic AI LangChain / LangGraph ou équivalent OpenAI / Azure OpenAI / Anthropic / modèles open source FastAPI / APIs REST Vector databases / embeddings Docker, Git, CI/CD MLOps / LLMOps apprécié Fine-tuning / PEFT / LoRA apprécié 📍 Île-de-France / Hybride 📅 Mission longue durée

Software Engineer expert en GenAI. Python/Node/Java, Cloud - Clermont Ferrand Solide expérience en développement backend (Python/Node/Java). • Maîtrise des frameworks GenAI (LangChain, LlamaIndex, Hugging Face, OpenAI API). • Connaissance d'un cloud majeur (Azure, AWS ou GCP) et des environnements industriels exigeants. • Capacité à intervenir en contexte grand groupe : rigueur, communication claire, sens du service. • Expérience en RAG, vector databases et déploiements MLOps appréciée. Vous contribuerez à la conception et à l'industrialisation de solutions GenAI à forte visibilité, en étroite collaboration avec les équipes innovation, data et IT du client. Périmètre : SDLC. Missions • Concevoir et développer des applications intégrant des LLM (RAG, embeddings, agents). • Participer à la définition d'architectures GenAI robustes et scalables. • Implémenter APIs, microservices et pipelines d'IA dans un environnement cloud industriel. • Accompagner les équipes du client : cadrage, expertise, audit technique, bonnes pratiques. • Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des solutions déployées (gouvernance, risques, observabilité). • Compétences techniques / outils à maîtriser : Solide expérience en développement backend (Python/Node/Java). • Maîtrise des frameworks GenAI (LangChain, LlamaIndex, Hugging Face, OpenAI API). • Connaissance d'un cloud majeur (Azure, AWS ou GCP) et des environnements industriels exigeants. • Capacité à intervenir en contexte grand groupe : rigueur, communication claire, sens du service. • Expérience en RAG, vector databases et déploiements MLOps appréciée. Compétences fonctionnelles requises (connaissances métier, etc.) : o Respect des règles et rituels de l'équipe (mode Agile), et participation à la réflexion continue sur son organisation afin d'en améliorer l'efficacité. o Participation aux estimations de charge des sujets / tâches listés dans la backlog, en les challengeant si nécessaire. o Participation au choix et à l'affectation des sujets / tâches traités dans les sprints Agile à court terme, dans une perspective de livraison incrémentale de fonctionnalités à rythme régulier, et de mise à niveau régulière des composants et outils (Evergreen). Compétences comportementales : Présence souhaitée : • Présence sur site : oui - Clermont Ferrand • Travail en distanciel possible : possible (2 jours maximum) Langue et niveau : Un bon niveau d'anglais est indispensable, les membres de l'équipe pouvant être situés en Europe et / ou Asie et / ou Amérique(s).

Objectifs et contexte de la mission Le groupe souhaite construire et mettre en production une plateforme d'IA agentique basée sur LangGraph Platform. Le PO aura pour mission de porter la vision produit, cadrer les besoins métiers et techniques, prioriser les fonctionnalités, et accompagner l'industrialisation de la plateforme dans un environnement bancaire sécurisé, gouverné et conforme. L'objectif est de permettre aux équipes BNPP de concevoir, tester, déployer et superviser des agents IA de manière fiable, traçable et industrialisée. Tâches attendues Recueillir et formaliser les besoins métiers, IT, sécurité, conformité et exploitation. Définir la vision produit, le MVP et la roadmap de la plateforme agentique. Construire, prioriser et maintenir le backlog produit. Rédiger les user stories, critères d'acceptance et spécifications fonctionnelles. Cadrer les principales capacités plateforme : création d'agents, orchestration LangGraph, monitoring, logs, traces, human-in-the-loop, versioning, déploiement et rollback. Coordonner les équipes métier, architecture, data/AI, DevOps/MLOps, sécurité et run. Accompagner les premiers cas d'usage pilotes jusqu'à la mise en production. Contribuer à la définition des exigences de sécurité, gouvernance, auditabilité et conformité. Suivre l'avancement, les risques, dépendances et arbitrages produit. Livrables attendus Note de cadrage et vision produit. Roadmap produit et définition du MVP. Backlog priorisé : epics, features, user stories. Spécifications fonctionnelles des capacités clés de la plateforme. Checklist de production readiness. Parcours d'onboarding des cas d'usage agentiques. Documentation des exigences de sécurité, gouvernance et monitoring. Supports de suivi : comités, reporting, décisions et risques.

Contexte de la missionDans le cadre du renforcement de la sécurité de ses environnements Cloud et de ses solutions d'intelligence artificielle, notre client recherche un Expert en sécurité IA et sécurité des applications Cloud. L'expert interviendra en tant que référent technique sur les problématiques de sécurité liées aux applications Cloud, aux modèles de langage (LLM) et aux systèmes d'IA agentique. Il contribuera à définir et à mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité, à identifier les vulnérabilités et à accompagner les équipes techniques dans la sécurisation de leurs architectures et de leurs développements. Missions principalesAssurer le rôle de référent interne en matière de sécurité de l'IA et des applications Cloud. Analyser et sécuriser les architectures Cloud, les API, les applications conteneurisées et les environnements serverless. Identifier et prévenir les risques de sécurité liés aux LLM, au RAG, aux bases de données vectorielles et aux agents IA. Sécuriser les serveurs MCP et les outils de développement assistés par des agents IA. Réaliser des analyses de vulnérabilités, des audits de sécurité et des exercices de modélisation des menaces. Intégrer et maintenir les contrôles de sécurité dans les pipelines CI/CD. Mettre en œuvre les bonnes pratiques DevSecOps et sécuriser les infrastructures définies par code (IaC). Accompagner les équipes de développement et Cloud dans la remédiation des vulnérabilités. Formuler des recommandations de sécurité claires et adaptées aux interlocuteurs techniques et métiers. Assurer une veille continue sur les menaces et les évolutions en matière de sécurité de l'IA. Expertise en sécurité IA : LLM, RAG, agents IA, MCP et référentiels OWASP. Expertise en sécurité Cloud et applicative : AWS, Azure ou GCP, Docker, Kubernetes, API et Linux. Maîtrise de la programmation, de l'analyse de vulnérabilités et des mécanismes d'authentification (OAuth2, OIDC, SAML). Expérience en DevSecOps, CI/CD, Infrastructure as Code (Terraform, Ansible) et audit de sécurité. Connaissance des environnements MLOps et des services d'IA Cloud.

Nous recherchons un(e) AI Software Engineer Senior pour une mission longue durée au sein d'un environnement technologique orienté IA, Cloud & Software Engineering. TJM : 650 euros Expérience : 5 à 10 ans Localisation : Ile de France Télétravail : 50 % Présentiel : 50 % Durée : 1 an Démarrage : ASAP Vos compétences Développement logiciel – 5 à 10 ans d'expérience minimum Angular Python AWS : Lambda, API Gateway, CloudWatch, S3 Architecture Microservices APIs REST DevOps & CI/CD Sensibilité aux sujets GenAI, Agentic AI et intégration d'agents IA Nous recherchons un profil senior, autonome et passionné par les nouvelles technologies, capable d'évoluer sur des sujets mêlant Software Engineering, Cloud et Intelligence Artificielle.

Nous recherchons un Consultant Senior Power BI / GenAI pour intervenir sur des sujets BI à forte orientation métier. Le besoin porte sur deux dimensions : une expertise solide de Power BI pour concevoir des dashboards décisionnels, travailler sur DAX, Power Query et la modélisation des données, ainsi qu'une expérience concrète de l'IA générative en contexte professionnel. Le consultant devra comprendre les besoins des équipes métiers, transformer les données en informations exploitables et identifier des usages pertinents de la GenAI. L'objectif est d'aller au-delà de l'utilisation théorique des outils et de pouvoir contribuer à des solutions réellement exploitables par les utilisateurs. La mission est basée à Saint-Priest, proche de Lyon, en 100 % présentiel. Démarrage ASAP pour une durée initiale de 6 mois, avec possibilité d'extension.

Localisation : Suresnes (92) Environnement : Data, Business Intelligence & Intelligence Artificielle Expertises clés : SQL, BigQuery, dbt, Power BI, GCP Secteur : environnement scientifique et réglementé Qui sommes-nous ? ISALYS Digital Lab accompagne ses clients grands comptes dans leurs projets de transformation digitale, en mobilisant des expertises en gestion de projet, Product Management, Data et Intelligence Artificielle. Nous intervenons sur des projets à forts enjeux métier, en combinant expertise technique, compréhension fonctionnelle et culture du résultat pour concevoir des solutions digitales fiables, évolutives et créatrices de valeur. Dans le cadre du développement de nos activités, nous recherchons un Analytics Engineer / Data Analyst confirmé (H/F) pour intervenir sur des projets Data & IA au cœur des enjeux de transformation digitale et d'amélioration de la performance opérationnelle. Votre mission Intégré(e) à une équipe Data & IA, vous interviendrez sur des projets analytiques de bout en bout, depuis le recueil des besoins métier jusqu'à la mise en production et l'adoption des solutions. Votre rôle sera de transformer des données complexes en produits analytiques fiables, documentés et exploitables, facilitant la prise de décision et contribuant au développement de solutions de Business Intelligence et d'Intelligence Artificielle générative. À l'interface entre les équipes métier, les experts Data et les équipes techniques, vous contribuerez à la modélisation, à la qualité et à la gouvernance des données, tout en veillant à leur bonne exploitation dans des environnements cloud. Votre objectif : faire de la donnée un véritable produit métier, fiable, accessible et réutilisable, au service de la performance et de l'innovation. Vos principales responsabilités 1. Concevoir et développer des solutions Data & Analytics Recueillir, analyser et challenger les besoins métier afin de proposer des solutions analytiques adaptées aux enjeux opérationnels. Concevoir et optimiser des requêtes SQL complexes pour extraire, transformer et structurer les données. Développer des modèles de données robustes et évolutifs, notamment à l'aide de BigQuery et dbt. Structurer les projets dbt en intégrant les bonnes pratiques de développement, de modularité, de réutilisation et de documentation. Concevoir et faire évoluer des tableaux de bord et rapports Power BI intuitifs, pertinents et orientés utilisateurs. Challenger les indicateurs de performance (KPIs) afin de garantir leur pertinence et leur adéquation avec les besoins métier. 2. Garantir la qualité et la fiabilité des données Mettre en place des dispositifs de contrôle et de tests automatisés pour assurer la qualité des données. Définir et maintenir les règles de validation, les tests dbt et les mécanismes de surveillance de la fraîcheur des données. Documenter les transformations, les modèles de données et les dépendances entre les différents traitements. Contribuer aux démarches de gouvernance des données, de traçabilité et de fiabilisation des indicateurs. Identifier les anomalies, analyser leurs causes et coordonner leur résolution avec les équipes concernées. 3. Préparer et valoriser les données pour les usages IA Structurer et préparer les données destinées à alimenter des solutions d'Intelligence Artificielle générative. Contribuer à la préparation des corpus documentaires et textuels pour les usages basés sur les grands modèles de langage (LLM). Participer à l'organisation des métadonnées, au nettoyage des données et à leur structuration pour des architectures de type RAG (Retrieval-Augmented Generation). Comprendre les exigences des solutions IA en matière de qualité, de disponibilité, de contextualisation et de réutilisation des données. Collaborer avec les équipes Data & IA afin de faciliter l'exploitation des données dans les solutions analytiques et les applications intelligentes. 4. Industrialiser les développements et collaborer avec les équipes techniques Développer et maintenir les traitements analytiques dans un environnement cloud, notamment sur Google Cloud Platform. Utiliser Git pour le versionnement du code et participer aux processus de revue de code via les Merge Requests. Contribuer aux chaînes d'intégration et de déploiement continus (CI/CD) pour fiabiliser les mises en production. Appliquer les bonnes pratiques de développement, de documentation et de maintenance des projets Data. Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, Data Factory, métiers et infrastructure pour garantir la robustesse des solutions. 5. Accompagner les métiers et favoriser l'adoption Assurer l'interface entre les utilisateurs métier et les équipes techniques. Traduire les besoins fonctionnels en spécifications analytiques et en modèles de données exploitables. Vulgariser les sujets techniques auprès d'interlocuteurs non spécialistes. Accompagner les utilisateurs dans la compréhension et l'appropriation des solutions développées. Prioriser les développements selon leur valeur métier et proposer des solutions pragmatiques, du MVP à l'industrialisation.

Nous recherchons pour notre client, un grand groupe industriel international évoluant dans un environnement réglementé, un Product Owner Dataiku / Product Manager. Il contribuera à la stratégie produit et au déploiement des plateformes du socle Data & IA du groupe. Dataiku est l'outil pivot de la Data Science, de l'IA self-service et de l'agentique pour les métiers. Le périmètre couvre aussi les solutions d'IA générative de l'écosystème et les briques à venir. Au-delà de la gestion produit, le consultant sera un contributeur clé de la veille LLM et de la réflexion stratégique IA générative du groupe. Le contexte impose de fortes exigences de souveraineté, de sécurité et de conformité SI. Maîtrise fonctionnelle de la plateforme Dataiku Flows et recipes : préparation visuelle, jointures, transformations, datasets et connexions aux sources Modélisation ML : Visual ML / AutoML, déploiement, scoring, API endpoints et MLOps Dataiku Applications, dashboards et webapps Gestion de projets, environnements de code Python/R, plugins et extensions Capacités GenAI et agentiques : LLM Mesh, Prompt Studios, RAG, agents et Govern node Administration : gouvernance des espaces, rôles et permissions, licences et nœuds Déploiement et adoption Piloter la roadmap de déploiement à l'échelle des BU, des sites et du central Animer la communauté d'utilisateurs : formations, bonnes pratiques et templates réutilisables Mesurer l'usage et la valeur : KPIs d'adoption, projets actifs, ROI et satisfaction Dialoguer avec l'éditeur sur la roadmap et le support, en lien avec les équipes plateformes Gouvernance des cas d'usage Tenir à jour le portefeuille des cas d'usage développés sur la plateforme Assurer la conformité des projets au cadre de gouvernance Data & IA Suivre le cycle de vie des cas d'usage : POC, industrialisation, run et décommissionnement Garantir la traçabilité, la documentation et la réutilisation des assets entre BU et sites

Dans le cadre d'un programme de transformation digitale et métier, nous recherchons un(e) Proxy Product Owner spécialisé(e) en Agents GenAI / Plateforme Agentique pour accompagner la transformation des opérations de support client. La mission consiste à concevoir, déployer et optimiser des Agents IA permettant d'automatiser certaines demandes de support, d'améliorer l'autonomie des clients et d'optimiser leur expérience, tout en garantissant une intégration fluide dans les parcours clients omnicanaux. Le consultant évoluera dans un environnement international et collaborera avec les équipes Product, Tech, CRM, Architecture, Marketing, Customer Care et Data. Vos principales missions🔹 Product Ownership et stratégie produitConstruire une feuille de route produit à partir des besoins métier et des problématiques identifiées ; Recueillir et analyser les besoins des différentes parties prenantes ; Organiser, structurer et prioriser le backlog ; Coordonner les équipes techniques dans le cadre des réalisations Agile ; Suivre l'avancement des évolutions et garantir leur alignement avec les objectifs métier ; Participer aux arbitrages fonctionnels et à la définition des priorités. 🔹 Agents GenAI / Plateforme AgentiqueParticiper à la conception et au déploiement d'une solution d'Agents GenAI dédiée au support client ; Identifier les cas d'usage permettant d'automatiser les demandes courantes ; Contribuer à l'amélioration continue des Agents IA ; Suivre les performances et la qualité des réponses apportées par les agents ; Analyser les données et retours utilisateurs afin d'identifier les axes d'amélioration ; Définir et suivre les évolutions nécessaires de la plateforme agentique. 🔹 Omnicanal et Customer CareGarantir l'intégration des Agents GenAI dans les parcours clients omnicanaux ; Collaborer avec les équipes CRM afin d'assurer une intégration cohérente dans l'écosystème existant ; Contribuer à l'amélioration de l'expérience client ; Automatiser les tâches courantes et à faible valeur ajoutée du support client ; Veiller à la bonne gestion des différents parcours de contact client. 🔹 Human in the LoopGarantir la mise en œuvre du principe « Human in the Loop » ; Définir les mécanismes d'escalade vers un interlocuteur humain lorsque cela est nécessaire ; Identifier les situations nécessitant une intervention humaine ; Optimiser la complémentarité entre Agents IA et collaborateurs du service client ; Suivre la qualité des interactions et ajuster les parcours si nécessaire. 🔹 Coordination et collaborationTravailler quotidiennement avec les Product Owners, Tech Leads et Architectes ; Collaborer avec les équipes responsables de la transformation du Customer Care ; Travailler avec les équipes Marketing sur les problématiques de ciblage ; Collaborer avec les équipes Voice of Customer pour mesurer la satisfaction ; Travailler avec les équipes Data et Gouvernance afin de garantir la qualité des données ; Coordonner les différents acteurs impliqués dans le projet. 🔹 Formation et accompagnementAssurer la formation et le support nécessaires à l'adoption des Agents GenAI ; Accompagner les utilisateurs et les équipes opérationnelles ; Favoriser l'adoption des nouvelles fonctionnalités ; Identifier les difficultés rencontrées et proposer des solutions adaptées. 🎯 Expérience recherchéeNous recherchons un profil Senior / N3 – Product Owner, disposant d'une expérience significative en Product Ownership, gestion de projet et transformation digitale, avec une bonne connaissance des technologies IA / GenAI. Une expérience concrète dans les domaines suivants est particulièrement recherchée : Product Ownership ; Gestion et priorisation de backlog ; Construction de roadmap produit ; Gestion de projets Agile ; Intelligence artificielle / GenAI ; NLP / traitement automatique du langage naturel ; Automatisation des processus métier ; Support client / Customer Care ; CRM et environnement omnicanal ; Intégration de solutions IA dans des parcours clients ; Coordination d'équipes pluridisciplinaires. 🤖 Expertise IA / GenAIUne bonne compréhension des technologies IA/ML et GenAI est attendue. Le consultant devra notamment être capable de comprendre et de piloter des sujets liés à : Agents IA / AI Agents ; GenAI / Generative AI ; Plateformes agentiques ; NLP ; Automatisation intelligente ; Chatbots et assistants conversationnels ; Automatisation du support client ; Human in the Loop ; Analyse des données et feedback utilisateurs ; Optimisation des performances des agents IA. ⚙️ Compétences clés🔴 Expertise indispensableProduct Ownership Gestion de projet Agile IA / GenAI Automatisation des processus métier Coordination de parties prenantes 🟠 Niveau confirméAgents IA / Agentic AI NLP CRM Omnicanal Customer Care / Support client Gestion et priorisation du backlog Roadmap produit Analyse des besoins métier Amélioration continue 🔹 Environnement technique et fonctionnelGenAI | AI Agents | Agentic AI | NLP | CRM | Customer Care | Omnicanal | Automation | Agile | Product Ownership | Human in the Loop

L'équipe est chargée de la gestion transversale et globale des outils dédiés aux filières éolienne, solaire et hydraulique, en étroite collaboration avec Engie Digital et les systèmes d'information (SI) des différentes zones géographiques ; elle recherche actuellement un ingénieur plateforme de données (Data Platform Engineer). La mission s'effectuera au sein de l'équipe « Digital Delivery » ; elle consistera à soutenir la gouvernance des données ainsi que la gestion de la plateforme Databricks, et à piloter la migration des données depuis l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks. Les objectifs de la mission sont les suivants : - Administrer et sécuriser la plateforme Databricks (gestion technique et opérationnelle) - Déployer et faire respecter la gouvernance des données appliquée à Databricks ainsi que les bonnes pratiques associées (structure du catalogue, organisation par domaines, règles d'accès et d'utilisation) - Piloter la migration des données depuis l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks - Accompagner et soutenir les ingénieurs de données (data engineers) et les utilisateurs métiers (data citizens) dans l'utilisation de la plateforme - Intégrer les impératifs de cybersécurité, de conformité et de maîtrise des coûts dès la conception (« by design ») - Contribuer à la communauté informatique (échanges sur les bonnes pratiques, retours d'expérience, etc.) Activités principales : - Administration de la plateforme Databricks : administrer, surveiller et maintenir les espaces de travail (workspaces) Databricks (gestion technique et opérationnelle : espaces de travail, ressources de calcul, accès, coûts, sécurité, gestion des incidents) - Gouvernance des données sur Databricks : mettre en œuvre et faire évoluer le cadre de gouvernance des données sur la plateforme Databricks (structure du catalogue, organisation par domaines, règles d'accès, normes de nommage et de qualité) et garantir la conformité avec les politiques du Groupe - Migration depuis l'ancien « data lake » : piloter la migration des données de l'ancien « data lake » d'entreprise vers Databricks : évaluer le périmètre existant, définir l'architecture cible et la feuille de route, planifier et coordonner les vagues de migration avec les équipes « data », et sécuriser le basculement - Accompagnement et support des utilisateurs : accueillir et soutenir les nouveaux utilisateurs — des ingénieurs de données aux utilisateurs métiers — dans l'adoption de Databricks et l'application des bonnes pratiques ; Fournir de la documentation, du coaching et de la formation - DataOps sur Databricks : Concevoir et mettre en œuvre les pipelines permettant de promouvoir les actifs de données et le code entre les environnements Databricks (développement, test, production) et les catalogues, en utilisant l'intégration et le déploiement continus (CI/CD) basés sur Git ainsi que les outils natifs de Databricks (ex. : Databricks Asset Bundles), tout en encourageant l'adoption des pratiques DataOps au sein des équipes. - Veille technologique : Tester et évaluer les nouvelles fonctionnalités de Databricks (y compris les capacités d'IA) ainsi que les outils complémentaires, et recommander leur adoption. - Reporting et communication : Rendre compte de l'avancement de la plateforme et de la migration, et partager les meilleures pratiques ainsi que les retours d'expérience avec la communauté informatique. Principaux défis : • Adoption de la gouvernance : Amener les entités et les utilisateurs à adopter les normes définies en matière de catalogues, de domaines et d'accès, tout en garantissant une plateforme simple d'utilisation pour les utilisateurs métiers (« data citizens »). • Complexité de la migration : Migrer les données et les consommateurs de l'ancien « data lake » vers Databricks sans perturber les activités en cours, tout en préservant la qualité et la traçabilité (lignage) des données. • Équilibre entre exploitation (Run) et développement (Build) : Assurer la stabilité, la sécurité et la maîtrise des coûts de la plateforme tout en menant à bien la migration et en prenant en charge de nouveaux cas d'usage. Livrables attendus : ? Documentation sur la gouvernance et le modèle opérationnel : Structure des catalogues et des domaines, modèle d'accès, conventions de nommage et normes d'utilisation alignés sur les standards internes relatifs aux données et à l'IA. ? Plan de migration (de l'ancien data lake vers Databricks) et rapports d'avancement : Périmètre, priorisation, calendrier, risques et points de situation réguliers auprès des comités de pilotage. ? Supports d'intégration et de bonnes pratiques : Guides, modèles, architectures de référence (blueprints) et sessions de formation destinés aux ingénieurs de données et aux utilisateurs métiers. ? Rapports d'exploitation de la plateforme : Indicateurs de suivi, de coûts, de sécurité et de conformité de la plateforme Databricks.

Nous recherchons un Lead Data Scientist spécialisé en Intelligence Artificielle, avec une expertise sur Google ADK (Agent Development Kit), pour accompagner le développement de solutions d'IA agentique. MissionsConcevoir et développer des agents IA et des architectures multi-agents avec Google ADK. Définir les architectures techniques et les bonnes pratiques autour des solutions LLM / GenAI. Développer, tester et industrialiser des agents capables d'interagir avec différents outils, API et sources de données. Piloter les choix techniques et accompagner les Data Scientists / AI Engineers de l'équipe. Mettre en place les bonnes pratiques de MLOps / LLMOps, monitoring et évaluation des performances des agents. Collaborer avec les équipes Data, IT et Métiers afin de transformer les besoins en solutions IA concrètes. Assurer une veille sur les évolutions de Google Cloud, Google ADK et des technologies GenAI / Agentic AI. Environnement techniqueGoogle ADK, Google Cloud / Vertex AI, Python, LLM, GenAI, Agentic AI, API, MLOps / LLMOps.

Notre client, acteur majeur du secteur industriel, recherche un Ingénieur Réseaux L3 & IA Générative (H/F) pour intervenir au sein d'un environnement international mêlant infrastructures critiques, innovation et nouvelles technologies. ### Vos missions Intégré à une équipe d'experts, vous serez notamment amené à : * Assurer un rôle d'expertise Réseau niveau 3 sur des infrastructures complexes. * Participer aux études d'architecture, aux évolutions et à l'optimisation des environnements réseau. * Accompagner les équipes sur les usages et opportunités liés à l'Intelligence Artificielle. * Contribuer à l'identification et à l'évaluation de cas d'usage autour des LLM et de l'IA générative. * Faire le lien entre les équipes infrastructure, sécurité et innovation. * Participer aux réflexions autour de l'intégration de solutions IA dans les environnements techniques existants. * Assurer une veille technologique sur les sujets Réseaux, IA et automatisation. ### Compétences techniques attendues * * Expertise Réseaux niveau 3. * Maîtrise des environnements LAN, WAN, Datacenter et infrastructures IP. * Solides connaissances des technologies réseau d'entreprise (Cisco, routage, switching, VPN, sécurité réseau...). * Bonne compréhension des architectures et environnements complexes. * Connaissances pratiques des LLM et de l'IA générative. * Compréhension des usages de solutions telles que ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude ou modèles open source. * Sensibilité aux problématiques de gouvernance, d'adoption et d'intégration de l'IA en entreprise.