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Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions AI/ML, de l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production, avec un fort enjeu de sécurité, scalabilité et industrialisation. Missions principales : - Identifier, analyser et prioriser les cas d'usage AI/ML appliqués à la cybersécurité et à l'IAM. - Développer des modèles de Machine Learning permettant de détecter les comportements utilisateurs anormaux, les schémas d'accès suspects et les potentielles menaces de sécurité. - Concevoir, tester et déployer des modèles AI/ML scalables intégrables aux plateformes de cybersécurité. - Développer des solutions AI, LLM et Advanced Analytics. - Concevoir et optimiser les prompts, les sorties structurées et les mécanismes d'évaluation des modèles. - Mettre en place le monitoring et l'évaluation des solutions AI/ML. - Industrialiser les modèles et solutions analytiques jusqu'à leur mise en production. - Garantir la qualité, la maintenabilité, les tests et l'intégration continue. - Prendre en charge les projets de bout en bout, de la phase de découverte jusqu'à la livraison. - Collaborer avec les équipes Engineering, Cybersécurité et métiers.

otre client, un grand groupe international, déploie un assistant basé sur l'IA générative sur son canal email de relation client. En tant que Proxy Product Owner, vous aurez un rôle clé : concevoir cet assistant, l'intégrer dans les parcours et les outils des agents du service client, puis l'optimiser. Les objectifs sont d'améliorer l'expérience client et de rendre les agents plus efficaces. Vous interviendrez au cœur d'un projet agentique et omnicanal à forte visibilité, de la V0 jusqu'au passage en run. Vos missions : Intégrer l'assistant GenAI au canal email pour traiter les demandes du support client. Sécuriser le fonctionnement « human in the loop » et l'escalade vers un agent quand c'est nécessaire. Cibler les automatisations qui apportent le plus de valeur, pour que les agents puissent se consacrer aux demandes complexes. Travailler avec les équipes backend qui gèrent l'assistant IA pour adapter son comportement au canal email. Concevoir avec les équipes transverses une intégration qui puisse s'étendre à tous les domaines métiers. Faire le lien avec le Marketing (voix du client) et la Data Governance (qualité des données). Anticiper avec les équipes BI les besoins de monitoring : adoption, qualité et impact. Former les formateurs (« train the trainer ») et accompagner les utilisateurs pour favoriser l'adoption. Contribuer au déploiement et à la conduite du changement. Analyser les données et les retours utilisateurs pour identifier les améliorations et les mettre en œuvre. Livrables attendus : Roadmap opérationnelle (EPICs et User Stories) pour la V0 et la V1 Scénarios de test enrichis et suivi de leur exécution Backlog des anomalies et des évolutions pour le passage en run Reporting produit hebdomadaire Formation des relais produit régionaux et locaux

Contexte : Dans le cadre de l'accélération de ses initiatives en Intelligence Artificielle Générative, notre client recherche un Data Scientist GenAI / AI Engineer pour concevoir, développer et industrialiser des solutions basées sur les LLM. Le consultant interviendra sur des projets d'IA appliquée visant notamment l'automatisation de processus métiers, l'accès à la connaissance interne et le développement d'assistants intelligents, de la phase de conception jusqu'à la mise en production. Missions principales : · Analyser les besoins métiers et identifier les cas d'usage pertinents autour de l'IA générative. · Concevoir et développer des applications basées sur des LLM tels que GPT, Mistral, Llama ou Claude. · Développer des assistants conversationnels et des systèmes d'aide à la décision. · Concevoir et mettre en œuvre des architectures RAG et des solutions de recherche sémantique. · Développer les pipelines documentaires : ingestion, nettoyage, chunking, embeddings, indexation, retrieval et reranking. · Concevoir des workflows agentiques et orchestrer des outils et agents IA. · Développer des APIs et services backend autour des modèles IA. · Transformer les POC en solutions industrialisées et production-ready. · Mettre en place les pratiques de tests, versioning, CI/CD, monitoring et documentation. · Définir et mettre en œuvre des métriques et frameworks d'évaluation des solutions GenAI. · Optimiser la qualité des réponses, la pertinence du retrieval, la latence et les coûts, tout en limitant les hallucinations. · Participer au déploiement des solutions sur des environnements Cloud. · Présenter et vulgariser les solutions auprès des équipes techniques et métiers. Livrables attendus : · Analyses des besoins et identification des cas d'usage IA. · Spécifications fonctionnelles et techniques. · Prototypes et applications GenAI fonctionnelles. · Architectures RAG et pipelines documentaires documentés. · APIs, services IA et agents opérationnels. · Scripts et notebooks d'expérimentation. · Code source versionné et pipelines CI/CD. · Documentation d'architecture, de déploiement et d'exploitation. · Métriques de qualité et de performance des solutions. · Documentation des modèles, prompts et dispositifs d'évaluation.

Vous intégrerez l'équipe Transformation, Data & Innovation. L'équipe conçoit des solutions Data et Intelligence Artificielle permettant d'améliorer la connaissance client, l'efficacité opérationnelle et la performance commerciale : analyse automatisée de l'actualité, détection d'insights, recommandations, prédictions et pilotage de la performance. Missions principalesConcevoir et développer des solutions de Machine Learning, NLP et Deep Learning. Développer des applications basées sur l'IA générative et l'IA agentique. Concevoir des architectures RAG et des systèmes multi-agents avec LangGraph. Intégrer et exploiter des modèles LLM, RLM et SLM. Mettre en œuvre des techniques NLP : embeddings, Transformers, BERT, NER et recherche sémantique. Développer des modèles de régression, classification, clustering, détection d'anomalies, recommandation et séries temporelles. Réaliser l'adaptation et l'optimisation des modèles via le transfer learning et le fine-tuning. Construire et interroger des bases vectorielles et des moteurs d'indexation tels qu'Elasticsearch et FAISS. Évaluer, superviser et améliorer les performances des solutions RAG et agentiques. Industrialiser les modèles et assurer leur suivi avec Dataiku et MLflow. Développer des prototypes et interfaces de démonstration avec Gradio ou Streamlit. Participer à la mise en place de solutions d'IA responsables, explicables et maîtrisant les risques de biais. Collaborer avec les équipes métiers afin de traduire leurs besoins en solutions Data et IA concrètes. Assurer une veille technologique et proposer des cas d'usage innovants.

Missions Analyse besoins métiers/techniques, définition d'architectures d'intégration Conception, développement et déploiement d'API et flux MuleSoft Migration de flux existants vers le Cloud Cadrage et challenge des solutions des intégrateurs Standardisation : templates réutilisables (logs, erreurs, transformations) Spécifications techniques, documents d'architecture, connecteurs spécifiques Gouvernance, sécurité et supervision des API Tests de performance/robustesse/sécurité, résolution d'incidents Collaboration DevOps/CI-CD, formation des équipes (France/Inde) Participation aux ateliers techniques et métiers Volet IA Automatisation du développement, intégration ML/moteurs de règles Composants d'automatisation intelligents, cas d'usage Agentic AI

Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions AI/ML, de l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production, avec un fort enjeu de sécurité, scalabilité et industrialisation. Missions principales : - Identifier, analyser et prioriser les cas d'usage AI/ML appliqués à la cybersécurité et à l'IAM. - Développer des modèles de Machine Learning permettant de détecter les comportements utilisateurs anormaux, les schémas d'accès suspects et les potentielles menaces de sécurité. - Concevoir, tester et déployer des modèles AI/ML scalables intégrables aux plateformes de cybersécurité. - Développer des solutions AI, LLM et Advanced Analytics. - Concevoir et optimiser les prompts, les sorties structurées et les mécanismes d'évaluation des modèles. - Mettre en place le monitoring et l'évaluation des solutions AI/ML. - Industrialiser les modèles et solutions analytiques jusqu'à leur mise en production. - Garantir la qualité, la maintenabilité, les tests et l'intégration continue. - Prendre en charge les projets de bout en bout, de la phase de découverte jusqu'à la livraison. - Collaborer avec les équipes Engineering, Cybersécurité et métiers.

Dans le cadre du développement de ses produits data et IA, un grand compte recherche un Product Owner expérimenté pour piloter des produits basés sur le machine learning et l'IA générative dans un environnement agile exigeant. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La gestion du backlog produit : recueil des besoins, rédaction des user stories, priorisation par la valeur ▪ Le cadrage des cas d'usage IA avec les métiers et l'évaluation de leur faisabilité avec les équipes techniques ▪ La coordination des équipes pluridisciplinaires : métiers, data scientists, développeurs, IT ▪ L'animation des ateliers et des rituels agiles ▪ Le suivi de la delivery et la garantie de la qualité des livrables ▪ La définition et le suivi des KPI produit : adoption, valeur métier, performance des modèles, coûts ▪ La gestion du cycle de vie spécifique aux produits IA : phases d'expérimentation, critères de passage en production, amélioration continue des modèles

Pour renforcer l'ensemble du collectif, nous recherchons un Software Development Engineer basé à Lille (ou hybride). L'enjeu est de participer au développement d'architectures applicatives modernes tout en intégrant au quotidien les meilleures pratiques du développement assisté par Intelligence Artificielle (agentic coding, workflows d'IA agentique, RAG). Contribuer a des développements cross pour le domaine. Environnement technique de la mission : Front-end / Langages : TypeScript, JavaScript, React.js (prioritaire), Vue.js Build & Deploy : Docker, Vite, GitHub Actions, Flux, Helm, Kubernetes Testing & Qualité : Playwright, Jest, Gatling, SonarQube, TU/TI/TA APIs & Outillage : Datadog, Gravitee, Bruno, OpenAPI, OAuth2/JWT, ... IA & Productivité : GitHub Copilot, agents de dev, ... Objectifs et livrables Objectifs principaux : Conception & Développement Front-End : Concevoir et développer des architectures web modulaires, distribuées et Cloud Native répondant aux besoins fonctionnels des entrepôts à l'échelle internationale. Excellence Technique & Craftsmanship : Appliquer des standards d'ingénierie rigoureux (Software Craftsmanship, Pair/Mob programming, revue de code, Doc as Code / C4 Model). Accélération par l'IA : Exploiter les outils d'IA au quotidien (AI-augmented coding, orchestration d'agents) pour accélérer les développements, optimiser la qualité du code et faire monter en compétence l'équipe sur ces pratiques. Démarche DevOps & Qualité : Garantir la couverture de tests (unitaires, E2E, performance) et la fiabilité des applications (CI/CD, monitoring, métriques SLI/SLO). Livrables attendus : Applications et modules Front-End livrés en production, testés, documentés et maintenables. Pipelines de tests et d'intégration continue fonctionnels. Documentation technique à jour (Doc as code, schémas d'architecture C4). Retour d'expérience et cas d'usage partagés sur l'intégration des workflows d'IA dans le cycle de développement. Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence K8S Avancé DATADOG Avancé ANGULAR Avancé VUE Avancé Typescript Confirmé REACT.JS Confirmé GitHub Actions Avancé Github Copilot Confirmé

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 de l'accélération de l'intelligence artificielle au sein d'un grand groupe bancaire, nous recherchons un AI Engineer confirmé pour transformer des opportunités Gen-AI en solutions concrètes, robustes et mesurables, intégrées aux processus métiers dans un environnement exigeant (sécurité, conformité, données sensibles). Le consultant interviendra de bout en bout, du cadrage métier jusqu'à l'industrialisation des solutions en production. Il sera notamment amené à : ▪ Concevoir des architectures IA end-to-end et sélectionner les modèles adaptés aux cas d'usage ▪ Arbitrer entre performance, coût et robustesse ▪ Concevoir et développer des solutions basées sur les LLM et les agents IA (RAG, orchestration multi-agents) ▪ Industrialiser à l'échelle : mise en production de solutions robustes (CI/CD, monitoring, auditabilité) ▪ Structurer les outils de pilotage et optimiser les coûts ▪ Intégrer les solutions IA aux processus et outils métiers existants

Description du poste Le/La Senior AI Platform Engineer conçoit et fait évoluer l'infrastructure IA et GenAI globale. Intégré(e) à l'équipe Data Platform, ce rôle consiste à outiller les Data Scientists et ML Engineers tout en sécurisant la mise à disposition de LLM et d'agents IA pour l'ensemble des utilisateurs techniques. Missions principales : Architecture multi-cloud : concevoir des architectures IA robustes et sur-mesure sur AWS et GCP. Industrialisation & IaC : piloter le déploiement et l'évolution des infrastructures via Terraform. Automatisation & CI/CD : orchestrer les pipelines de déploiement continu via Git. Gouvernance & standards : définir les bonnes pratiques, créer des guides et templates, rédiger la documentation technique et assurer une veille sur l'IA générative. Accompagnement & animation : assurer le support technique, animer des Office Hours et vulgariser les enjeux complexes de la plateforme.

Contexte de la mission Au sein de la DTE, le département THP réalise l'ingénierie et la mise en œuvre des plateformes d'hébergement virtualisées et conteneurisées au réseau, les infrastructures d'hébergement socles IP et les solutions de protection du réseau et de sauvegarde Aujourd'hui, les processus opérationnels de ce département (conception, déploiement, gestion des changements, traitement des demandes entrantes, exposition des services, etc.) sont insuffisamment automatisés. Ils reposent en partie sur la connaissance individuelle des processus par les parties prenantes et l'utilisation d'outillage insuffisamment interconnectés et automatisés (JIRA, Service Now, mails, etc.) Ce manque de formalisation et d'automatisation freine la fiabilité, la scalabilité, et le TTM des solutions conçues au sein de l'équipe et la capacité à absorber la charge et la complexité croissantes. Nous recherchons un partenaire capable d'apporter une méthodologie éprouvée et une capacité d'exécution pour piloter cette transformation. Expérience : 2 à 3 ans Complexité 3 Objectifs et livrables Enjeux Améliorer la formalisation des processus et leur exposition aussi bien en interne qu'en externe du département Gagner en efficacité opérationnelle en réduisant les tâches répétitives et les délais d'exécution. Interconnecter les plateformes, outils et référentiels de l'équipe (Documentation et best practices, ingénieries référentiels, provisionning…) via un moteur d'orchestration (Camunda probablement) et mettre en œuvre de l'automatisation E2E. Exploiter le potentiel de l'IA générative et de l'IA agentique pour fiabiliser, accélérer et enrichir les workflows existants (diagnostic, remédiation, documentation, aide à la décision…). Structurer durablement une démarche de formalisation et d'amélioration continue des processus, au-delà de la seule durée de la mission. Objectifs de la mission le/la consultant(e) devra : Identifier, qualifier et prioriser les processus à fort potentiel d'automatisation et d'orchestration. Définir une architecture cible d'orchestration (Camunda ou solution équivalente) permettant d'appeler et de coordonner les différentes plateformes, outils et référentiels, en s'appuyant sur les sachants. Identifier les cas d'usage pertinents d'IA générative et/ou agentique intégrables dans les workflows parmis les Use Cases déjà initié, le cas échéant, être force de proposition pour de nouveaux Use Cases. En tant que Lead sur le sujet, le/la consultante s'appuiera sur l'aide d'un/une chef de projets du département pour mener les actions de mise en œuvre nécessaires : formalisation des processus prioritaires, développement et déploiement de workflows pilotes automatisés. En ce sens, le/la consul Transférer les compétences à l'équipe interne et poser les bases d'une gouvernance pérenne de ces automatisations. --> Optimiser l'activité du département (cf. enjeux) par l'automatisation Périmètre et livrables attendus Diagnostic et cartographie des processus existants (as-is). Architecture cible (to-be) d'orchestration et d'automatisation, avec préconisations d'outillage. Produire une Feuille de route priorisée à l'aide du chef de projet Mettre en œuvre les workflows pilotés par Camunda, couvrant des processus réels de l'équipe. Intégration des cas d'usage d'IA (générative et/ou agentique) dans les workflows. Documenter les processus formalisés et guides opérationnels associés. Actions de transfert de compétences / formation de l'équipe interne. Compétences demandées Compétences Niveau de compétence Excellentes compétences rédactionnelles et de communication : capacité à produire des livrables clairs et à les présenter à différents niveaux (équipe technique, management). Confirmé Fortes capacités de synthèse et de prise de recul pour challenger l'existant et proposer des solutions pragmatiques. Confirmé Compétences en IA Gen / Agentique : LLM, RAG, IA Gen, Agentique, orchestration , intégration dans des processus métier existants. Confirmé Autonomie, sens de l'écoute et capacité à animer des ateliers avec des équipes techniques. Confirmé orchestration de workflows, idéalement avec Camunda ou un outil équivalent. Confirmé Atlassian Jira Confirmé Expérience en cartographie et formalisation de processus Confirmé processus métier Confirmé Expérience de conduite du changement appréciée. Compétences en développement informatique Confirmé Connaissance des environnements infrastructure/DevOps est un atout fort : virtualisation (VMware), plateformes conteneurs (OpenShift/Kubernetes), réseau (Fabric IP, Firewall …)...

Dans le cadre d'un projet stratégique de déploiement et d'intégration d'une infrastructure dédiée à l'IA, notre client, un grand compte du secteur bancaire, recherche un Administrateur Système confirmé disposant d'une solide expérience sur les environnements OpenShift/Kubernetes et les infrastructures associées aux solutions d'intelligence artificielle. La mission s'inscrit dans un contexte d'intégration d'un modèle IA et comporte une forte dimension de cadrage, de conseil technique et d'accompagnement des équipes internes. Le consultant interviendra notamment sur : Le suivi de l'intégration de la solution avec l'éditeur ; La coordination avec les équipes infrastructure internes et les experts de la solution ; L'installation, le déploiement et l'administration des environnements conteneurisés OpenShift/Kubernetes ; La mise en œuvre des exigences de sécurité et de conformité : contrôles, traçabilité, identification et suivi des risques ; L'industrialisation de la solution : mise en place de pipelines CI/CD, packaging, automatisation et gestion de la redondance ; La rédaction de la documentation technique et d'exploitation ; Le transfert de compétences auprès des équipes internes et le partage des bonnes pratiques ; La contribution au cadrage et aux choix techniques liés à l'infrastructure IA.

Dans le cadre du développement de nos activités, nous recherchons un(e) Développeur IA / Callbot H/F afin d'intervenir chez l'un de nos clients grands comptes du secteur de l'assurance, basé à Niort. Vous intégrerez une équipe projet travaillant sur le développement et l'évolution d'une solution de Callbot, dans un environnement mêlant développement applicatif et intelligence artificielle. Vous participerez à la conception, au développement et à l'amélioration de la solution, en collaboration avec les différentes équipes techniques et métiers. Vos principales responsabilités seront notamment : Concevoir et développer les évolutions de la solution Callbot. Réaliser les développements en Java, Node.js et/ou Python. Participer à l'intégration de composants liés à l'IA conversationnelle et aux chatbots. Intervenir sur les différentes phases de conception, développement et tests. Manipuler et exploiter les données via SQL. Analyser les données et logs applicatifs, notamment via Kibana. Corriger les anomalies et contribuer à la qualité des développements. Collaborer avec les différentes équipes techniques et fonctionnelles. Participer à l'amélioration continue de la solution et des pratiques de développement. La mission est basée à Niort, avec 3 jours de présence sur site par semaine.

Contexte de la mission Dans le cadre de la création d'une nouvelle direction dédiée à l'Intelligence Artificielle au sein d'un grand groupe français, nous recherchons plusieurs Senior AI Engineers / Agent Engineers pour participer au lancement d'un programme stratégique autour de l'IA générative et des agents IA. L'équipe part d'une feuille relativement blanche avec pour objectif de développer rapidement des cas d'usage concrets à forte valeur métier, notamment autour de l'automatisation de processus techniques et IT. Nous recherchons pour cette mission un profil combinant une véritable expertise en développement d'applications basées sur les LLM avec une forte culture Infrastructure, Kubernetes et DevOps. MissionsIntégré à cette nouvelle équipe IA, vous participerez à la conception et au développement de solutions d'IA générative appliquées à des problématiques d'infrastructure. Vous interviendrez notamment sur : La conception et le développement d'agents IA basés sur des LLM ; La mise en place d'architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) permettant d'exploiter d'importants volumes de documentation technique ; La conception de workflows agentiques et d'automatisation autour de processus IT et Infrastructure ; Le développement des différents composants et services en Python ; L'intégration des agents avec des APIs et outils du SI ; Le déploiement et l'exploitation des solutions dans des environnements Kubernetes ; La collaboration étroite avec les équipes Infrastructure, Cloud et DevOps ; La participation aux choix d'architecture, aux standards de développement et aux bonnes pratiques de la nouvelle équipe ; L'industrialisation et la fiabilisation des solutions développées. Environnement techniquePython – Kubernetes – DevOps – LLM – RAG – IA Générative – Agents IA – Git – APIs – Cloud Selon les cas d'usage, l'environnement pourra également inclure des problématiques MLOps, ServiceNow et Infrastructure Réseau.