Find your next tech and IT Job or contract AI

Nous recherchons un Lead Agentic AI Engineer pour un Un éditeur de contenu français, audience massive, deux business qui tournent en parallèle : l'abonnement, qu'il faut faire grossir, et la régie pub, où il reste pas mal de valeur à aller chercher sur l'inventaire. La data plateforme est en pleine restructuration côté GCP, l'équipe data est en place (data scientists, BI Power BI en self-service, une CDP côté CRM), et on touche au bout du chantier d'infra. La direction veut passer à autre chose que du reporting et du dashboard. Le sujet est de mettre des agents en production sur des cas business qui pèsent sur le P&L, vraiment en production, pas une démo de plus. Concrètement, sur les 6 premiers mois, voilà à quoi va ressembler le job. Tu commences par regarder ce qui se passe vraiment dans la maison côté acquisition, monétisation de l'inventaire pub et fonctions support, et tu sors une liste courte de cas où un agent a du sens (et où il n'en a pas, c'est souvent là que les autres se plantent). Tu choisis deux ou trois cas et tu les mets en prod. Pas un POC, pas un notebook joli. Quelque chose qui tourne, qu'on mesure, qu'on monitore. En parallèle, il y a un chantier de fond : sortir l'équipe du modèle "dashboard" et installer une couche d'analyse comportementale temps réel sur l'audience, c'est le socle qui rend les agents intéressants ensuite. Et tu poses les fondations pour la suite : evals, observabilité, garde-fous, doc d'archi. Si la mission bascule en CDI à 12 mois, on parle aussi du build d'équipe à ce moment-là. Tu travailles en direct avec la régie sur les sujets de monétisation, avec le CRM sur l'activation et la segmentation, et avec les fonctions support sur tout ce qui peut se déléguer à un agent (assistance, ops, modération). C'est une boîte média, il faut aimer ça, savoir ce qu'est un CPM, comprendre pourquoi le directeur de la régie va te poser des questions sur le fill rate, pas sur ton archi. Côté technique Ce qu'on cherche n'est pas exotique mais c'est précis. Il faut avoir déjà mis au moins un système agentic en prod réelle, et savoir le raconter en détail : l'orchestration choisie, comment les outils sont branchés, comment tu fais les evals, ce que tu mesures côté business, ce qui a explosé une fois en prod et comment tu t'en es rendu compte. La stack tu fais avec ce que tu connais : LangGraph, Anthropic Agent SDK, OpenAI Agents, DSPy, du custom maison. L'important c'est d'avoir vraiment livré, pas d'avoir lu la doc. Au-delà de l'orchestration pure, il faut connaître les fondations qui font qu'un agent tient en prod : tool calling propre, evals offline et online, garde-fous, observabilité (LangSmith, Langfuse, Arize, du custom — peu importe), et la gestion des coûts API parce qu'à grande échelle ça compte. Sur la data, tu dois pouvoir lire et challenger un pipeline BigQuery avec Airflow ou Composer dessus, sans forcément vouloir tout refaire toi-même. La data team est là pour ça, mais tu dois pouvoir leur parler d'égal à égal. Côté GCP, tu utilises BigQuery au quotidien et tu sais te servir de Vertex, Cloud Run, Workflows quand c'est utile pour un système agentic. Si tu as un background data scientist ou ML engineer avant d'avoir basculé sur les LLM en 2023-2024, c'est un vrai plus. Tu connais le piège du "tout LLM" et tu sais quand revenir à du déterministe ou à du modèle classique. Si tu as touché un peu d'adtech, CPM, viewability, attribution, ce vocabulaire-là, c'est mieux, mais ça s'apprend en quelques semaines si tu es curieux. Ce qu'on regarde au-delà du CV C'est la partie qu'on peut difficilement vérifier sur LinkedIn mais qui fait la différence sur ce poste précis. D'abord la capacité à dire non. Quand on te propose un cas d'usage, tu dois pouvoir dire "ça, franchement, c'est un workflow déterministe, on n'a pas besoin d'un LLM" — et le défendre devant un sponsor qui voulait son agent. La maison a déjà eu des POC, on ne veut pas en rajouter un. Ensuite la capacité à parler à des non-techs sans intermédiaire. Tu vas te retrouver en réunion avec la régie, avec le marketing, peut-être avec le DAF, et il n'y aura pas de PM pour traduire. Si tu ne sais expliquer ton archi qu'à un autre ingé, ça ne marchera pas. Tolérer l'ambiguïté est un autre critère. On ne te donnera pas un objectif business un peu flou, à toi de remonter au vrai cas et au vrai produit là, et c'est OK. Bien composer avec l'équipe en place. Il y a des data engineers, une BI. Tu ne débarques pas en disant que tout ce qu'ils ont fait est nul. Tu t'appuies, tu écoutes, tu choisis tes batailles. Et puis l'honnêteté. On préfère quelqu'un qui dit "j'ai raté ça, voilà ce que j'en ai appris" à quelqu'un qui survend. Pareil sur les coûts, les délais, les limites des modèles. Quand un agent commence à coûter 4000€/jour en API, on veut le savoir, pas découvrir la facture en fin de mois. Le dernier critère c'est le sens du delivery. On a vu trop de profils brillants qui laissent 4 chantiers ouverts et zéro système en prod. Ici on veut au moins deux mises en prod sur 6 mois, pas un slide deck de roadmap.

Dans le cadre de la Solution Factory d'un grand groupe industriel international, le client recherche deux AWS Cloud Developers pour développer des applications cloud-native destinées aux métiers. Le consultant évoluera dans une équipe Scrum et participera au développement de solutions serverless AWS et d'applications Angular PWA. La mission s'inscrit dans une démarche de développement augmenté par l'IA générative (Cursor, GitHub Copilot, Claude Code), avec un fort niveau d'exigence en matière de qualité, sécurité et performance. Missions : -Participer aux ateliers de cadrage avec les Product Owners -Analyser les besoins métiers et concevoir les solutions techniques -Développer des applications Cloud-Native sur AWS -Concevoir des architectures Serverless (Lambda, API Gateway, SQS, S3, DynamoDB, EventBridge) -Développer des applications Angular PWA offline-first -Mettre en œuvre l'Infrastructure as Code (CDK, SAM, CloudFormation) -Maintenir et améliorer les pipelines GitLab CI/CD -Réaliser les revues de code et garantir la qualité logicielle -Développer les tests unitaires et d'intégration -Optimiser les performances des applications et les coûts AWS -Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité (IAM, KMS, OWASP, gestion des secrets) -Participer à l'amélioration continue et à l'adoption des outils d'IA générative Profil attendu : Nous recherchons un AWS Cloud Developer confirmé à senior disposant d'une solide expérience sur les architectures Serverless AWS et le développement Angular. Le candidat devra maîtriser les pratiques DevOps, les environnements cloud-native et être à l'aise avec les outils de développement assistés par IA. Une forte culture de la qualité logicielle, de la sécurité et de l'amélioration continue est attendue.

Nous recherchons un Senior AI Engineer pour rejoindre une équipe d'ingénieurs spécialisés dans le développement et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle en production. Vous interviendrez sur des projets variés dans des secteurs tels que la santé, la finance, l'industrie, l'énergie ou encore les plateformes numériques. L'environnement est particulièrement adapté aux profils recherchant de la diversité technique : plusieurs projets en parallèle, forte autonomie et contact direct avec les clients. Missions Concevoir et développer des solutions IA de bout en bout Participer aux phases de cadrage et d'analyse des besoins Concevoir et implémenter des systèmes RAG, agents IA et applications basées sur les LLM Développer des applications Python robustes et maintenables Déployer les solutions en environnement Cloud Concevoir les architectures techniques et les pipelines de déploiement Participer aux choix d'architecture et aux bonnes pratiques d'ingénierie Collaborer directement avec les clients et les équipes métier Participer ponctuellement à des workshops techniques et hackathons chez les clients Environnement techniqueIA & Data Python LLMs OpenAI Anthropic LangChain LlamaIndex RAG PyTorch TensorFlow Cloud & DevOps AWS GCP Docker Kubernetes CI/CD Infrastructure as Code Data Pandas Polars Vector Databases

Le contexte Tu intègres une équipe data de +12 personnes sur un projet à forte criticité : conception de workflows agentiques connectés à un écosystème data interne, avec de vrais enjeux business (CA, marge, pricing, promotion). Solide expérience en Machine Learning & optimisation (modèles prédictifs, algos de perf — idéalement pricing ou promotion) Data modeling pour alimenter des agents IA (input agents, référentiels produits) Maîtrise de l' IA générative et du NLP : conception de workflows agentiques (analyse de messages, génération de réponses, interaction automatisée) Stack & atouts appréciés Python (Pandas, NumPy, SciPy), Scikit-learn / TensorFlow / PyTorch, GCP , BigQuery & Looker Studio, Git / CI/CD, bonnes pratiques de craftsmanship (SOLID, tests, Sonar), méthodes agiles. Profil +7 ans en Data Science Python, Bac+5 (école d'ingé / université) ou équivalent Expertise hybride : Agentic AI + GenAI (LLM) + ML décisionnel Français courant (interactions métier)

Au sein d’un laboratoire d’innovation dédié à l’intelligence artificielle, ce poste consiste à concevoir, développer et déployer des solutions d’automatisation avancées basées sur des agents IA et des modèles de langage (LLM) appliqués aux données d’infrastructure informatique. Le rôle implique la mise en place d’environnements Kubernetes et Docker, l’automatisation de la collecte et du traitement des données techniques (logs, monitoring, CMDB), le développement de pipelines CI/CD et l’intégration d’outils d’IA dans des environnements cloud sécurisés. En collaboration avec des équipes multidisciplinaires, le titulaire contribue à la création de preuves de concept innovantes visant à améliorer la supervision, l’automatisation et la résolution proactive des incidents, tout en respectant les exigences de sécurité, de conformité et les bonnes pratiques DevSecOps.

Contexte : Une entreprise technologique internationale en forte croissance recherche un consultant freelance pour accélérer le déploiement et l'industrialisation de solutions d'IA générative au service de ses opérations internes. L'objectif est de concevoir, développer et déployer des agents IA capables d'automatiser des processus métier, d'interagir avec différents outils de l'entreprise et d'améliorer significativement l'efficacité opérationnelle. Vous rejoindrez une équipe transverse travaillant en étroite collaboration avec les équipes Data, Architecture, Opérations et métiers. Missions : Conception et développement d'agents IA · Concevoir et développer des agents IA capables d'exécuter des tâches complexes et multi-étapes. · Définir les architectures d'agents : prompts, mémoire, outils, règles métier et mécanismes de contrôle. · Construire rapidement des prototypes puis les faire évoluer vers des solutions robustes et industrialisées. · Développer des cas d'usage concrets à forte valeur ajoutée pour les équipes internes. Intégration aux systèmes de l'entreprise · Connecter les agents aux applications internes et aux différentes sources de données. · Mettre en place les intégrations nécessaires via API, webhooks ou connecteurs. · Permettre aux agents d'agir directement sur les systèmes métiers dans un cadre sécurisé. · Garantir la fiabilité des échanges et des traitements automatisés. Industrialisation et amélioration continue · Mesurer la performance des agents déployés. · Analyser les retours utilisateurs et identifier les axes d'amélioration. · Optimiser la qualité, la fiabilité et la pertinence des réponses. · Définir les standards de développement et de maintenance des agents. Sécurité et gouvernance · Mettre en place les garde-fous nécessaires au bon fonctionnement des agents. · Garantir la conformité avec les exigences de sécurité et de gouvernance des données. · Documenter les cas d'usage, les limitations et les indicateurs de performance. Adoption et accompagnement · Accompagner les équipes dans l'utilisation des solutions déployées. · Participer à la diffusion des bonnes pratiques autour de l'IA générative. · Contribuer à la structuration d'un écosystème d'agents réutilisables et évolutifs. Profil recherché : · 3 à 7 ans d'expérience en développement logiciel, Data Engineering, Machine Learning ou IA appliquée. · Expérience concrète dans la conception et le déploiement de solutions basées sur les LLM. · Très bonne maîtrise de Python. · Bonne compréhension des architectures d'agents et des workflows IA. · Expérience des intégrations via API, webhooks et connecteurs. · Expérience de mise en production de solutions IA. Compétences recherchées : · IA Générative · LLM · Agentic AI · RAG · Prompt Engineering · Evaluation et monitoring des modèles · Tool Calling · Multi-agent systems · MCP (Model Context Protocol) · Développement · Python · SQL · APIs REST · JSON · Intégrations systèmes · Frameworks et outils Une expérience sur tout ou partie des outils suivants est appréciée : · LangChain · LangGraph · LlamaIndex · OpenAI · Anthropic · Mistral · Gemini · n8n · Make · Zapier · Cloud · AWS · GCP · Azure

Contexte de la mission Nous recherchons pour l’un de nos clients, acteur majeur du secteur bancaire, un AI Engineer expérimenté pour intervenir sur des projets d’intelligence artificielle à forts enjeux techniques et métiers. La mission s’inscrit dans un environnement IT exigeant, structuré autour de projets IA nécessitant la conception, l’industrialisation, le déploiement et l’exploitation de solutions robustes, scalables et sécurisées. Le consultant interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des produits IA, depuis les phases de cadrage et de preuve de concept jusqu’à la mise en production et au maintien en conditions opérationnelles. Missions principales En tant qu’ AI Engineer / MLOps , vous serez en charge de concevoir, industrialiser et opérer des solutions d’IA fiables, performantes et responsables. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Architecture et industrialisation IA / MLOps Concevoir les architectures techniques des produits IA en collaboration avec les Data Scientists et les équipes IT. Identifier les technologies, design patterns et architectures adaptés aux besoins : services temps réel, traitements batch, architectures cloud, solutions distribuées. Participer à la validation des choix d’architecture technique. Mettre en œuvre, maintenir et améliorer les pipelines CI/CD pour automatiser la livraison des modèles, du code et de l’infrastructure. Industrialiser les modèles IA afin de garantir leur passage à l’échelle, leur supervision et leur maintien en production. Déploiement et exploitation Contribuer au déploiement des applications IA en production. Gérer les infrastructures de déploiement, notamment autour de Kubernetes et de services cloud managés. Optimiser l’usage des ressources techniques, notamment dans des environnements nécessitant des capacités de calcul importantes. Participer au maintien en conditions opérationnelles des solutions déployées. Produire et maintenir la documentation technique associée. Sécurité et robustesse des solutions IA Intégrer les principes de sécurité “by design” dans les applications IA. Contribuer à la protection des modèles et des données contre les risques spécifiques aux environnements IA. Prendre en compte les enjeux de sécurité liés aux modèles, aux pipelines et aux données manipulées. IA générative et LLM Participer au déploiement d’applications basées sur des LLM. Intervenir sur des architectures de type RAG. Industrialiser le cycle de vie des composants GenAI : prompts, bases vectorielles, fine-tuning, monitoring. Contribuer à l’identification et à la gestion des risques associés aux usages IA générative.

Kajenthi@RED Global – Recherche un Cybersécurité GRC – Paris intramuros – Hybrid – Freelance – 6 mois + RED Global recherche un Consultant Cyberécurité GRC, Freelance – 6 mois +, Paris intramuros Start Date: ASAP Durée: 6 mois renouvelable Workload: Full Time Lieux: Paris – Hybride Langues: Français et Anglais technique PROFIL RECHERCHÉ · Expérience de 8 ans minimum en cybersécurité, dont une part significative en conseil GRC. · Maîtrise opérationnelle des référentiels ISO 27001, NIS 2, RGPD et AI Act. Expérience avérée dans la conduite de Gap Analysis et la rédaction de politiques de sécurité. · Capacité démontrée à interagir avec des audiences dirigeantes « Comité exécutif, Conseil d’administration ». Expérience du coaching ou de l'accompagnement de RSSI/CISO en prise de poste appréciée. · Connaissance des enjeux liés à la gouvernance de l'IA et à l'intégration de la sécurité dans les environnements DevSecOps. MISSIONS PRINCIPALES 1. Gouvernance de la Cybersécurité : - Accompagner la structuration du cadre de gouvernance sécurité en s'appuyant sur les référentiels ISO 27001, NIS 2 et ReCyf. - Conduire la Gap Analysis NIS 2 sur le périmètre Entité Importante (EI) : état des lieux, identification des écarts, priorisation et plan de remédiation. - Co-rédiger les politiques et procédures de sécurité, et piloter leur processus de validation interne. 2. Stratégie de la Cybersécurité : - Contribuer à la construction d'un discours cyber adapté aux décideurs (Comité exécutif, Conseil d’administration). - Traduire les risques techniques en enjeux business compréhensibles et actionnables. - Concevoir des outils de reporting exécutif et des supports de storytelling cyber permettant de positionner la sécurité comme facteur de valeur et de protection des actifs stratégiques dans un environnement de forte pression réglementaire. 3. Security by Design & Intelligence Artificielle - Accompagner l'intégration de la sécurité dans les cycles projets de l'organisation (approche Security by Design). - Contribuer à la gouvernance des usages IA et à l'analyse des implications réglementaires liées à l'AI Act. Concevoir et animer des programmes de formation IA différenciés par profil : o Utilisateurs finaux : Productivité responsable et bonnes pratiques o Développeurs : Assistant IA, développement sécurisé assisté par l’IA, gestion des vulnérabilités et revue de code « Top 10 OWASP for LLM ». o Sensibiliser les directions métiers à la sécurité lors du lancement de nouveaux projets digitaux. 4. Accompagnement RSSI - Accompagner le Responsable Cybersécurité dans sa montée en compétences et la structuration de sa feuille de route stratégique. - Contribuer au développement du leadership sécurité et à la construction de l'influence interne de la fonction. - Agir en véritable sparring partner, capable de challenger les orientations et d'apporter une vision externe exigeante et bienveillante. Si vous êtes intéressé par la mission, n’hésitez pas à m’envoyer votre CV à

La mission consiste à : Gestion des évolutions Déploiement et validation des changements applicatifs, d’infrastructure et de sécurité sur les environnements de test (Staging/UAT) puis en production. Automatisation & outillage Conception des scripts et des solutions d’automatisation des interventions récurrentes. Mise en place des outils facilitant le support et l’évolution de l’application. Monitoring Mettre en place ou améliorer le monitoring applicatif sous Dynatrace (définition de métriques, alertes, dashboards). Documentation Rédaction et maintenance de la documentation fonctionnelle et technique (procédures d’exploitation, run-books, guides d’incident). Support technique Assurer le support quotidien au sein d’une organisation répartie sur Mumbai, Paris, portugal & UK. Gestion des incidents (Service Mgt - ITIL) Élaboration, suivie et mise en œuvre des plans d’action préventifs pour éviter la réapparition des dysfonctionnements. Communiquer quotidiennement sur l'état de la production applicative. Opérations exceptionnelles Intervention lors des tests de reprise (DRP/PRA), des mises en production majeures et des migrations d’infrastructure planifiées le week-end. Points forts à mettre en avant dans la réponse : Communication et Service management (Incident, problèmes et changements) + Jira pour les actions de support de production. Notions du chainage CI/CD via un pipeline DevOps complet. Notions en Python et scripting Bash Notions sql et BD Experience dans un envirobnnement big data Approche orientée automatisation visant à réduire les interventions manuelles et à optimiser le coût de support.

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation, nous recherchons un Tech Lead IA / AI-Native Delivery Lead capable d’accompagner la mise en place d’un nouveau modèle de delivery piloté par l’IA. L’objectif est de construire une organisation où les spécifications deviennent le moteur du développement logiciel et où l’automatisation permet d’accélérer la conception, le développement, les tests, la documentation et les déploiements. Le candidat interviendra à l’intersection des équipes Produit, Architecture, Cloud, Data et IA afin de structurer et industrialiser les pratiques de delivery de demain. MissionsLeadership technique & Delivery Définir et porter la vision technique du programme Encadrer et accompagner les équipes de développement Participer aux arbitrages techniques et aux choix d’architecture Garantir la qualité, la maintenabilité et la scalabilité des solutions Promouvoir les bonnes pratiques d’ingénierie logicielle IA & Automatisation Concevoir et industrialiser des workflows de développement assistés par l’IA Participer à la mise en place de solutions basées sur les LLM, RAG et Agents IA Définir les mécanismes d’automatisation du cycle de développement Contribuer à l’intégration des outils IA dans les processus de delivery Architecture & Plateforme Concevoir des architectures Cloud robustes et évolutives Définir les standards d’intégration avec les outils d’entreprise (Git, Jira, Confluence, IAM, CI/CD…) Participer à la gouvernance technique et à l’amélioration continue de la plateforme Garantir la traçabilité, la sécurité et la qualité des livraisons Méthodes & Gouvernance Structurer les pratiques Agile et DevOps Participer à la formalisation des besoins (Features, Epics, User Stories) Définir et suivre les indicateurs de performance du delivery Accompagner la transformation des équipes vers un modèle AI-Native

Enterprise Data & AI Architect - Contract - £900 Per day - Inside IR35 - Remote About the role A global manufacturing and retail business is hiring a Lead Enterprise Architect for Data & AI to own its enterprise-wide data and AI architecture strategy. This is a senior, internal-facing role replacing a vendor-held position — we need someone who will represent the organisation strongly in the room with major platform partners (Microsoft, Databricks, Informatica, Collibra and others), not defer to them. You'll define the target-state architecture across the data platforms (Azure Synapse, Databricks, Power BI, Informatica), set the standards for governance, MDM, metadata and lineage, and shape how AI and advanced analytics scale across Commercial, Finance, Supply Chain, Product and Regulatory. What you'll do Define and drive the enterprise data and AI architecture strategy, aligned to business priorities and regulatory obligations Lead architectural decisions across major data and AI programmes — lakehouse vs warehouse, centralised vs federated ownership, GenAI adoption Hold the line with platform vendors and SIs — challenge, push back, and make sure decisions serve the business first Establish enterprise standards for data access, security, quality and lifecycle Engage C-suite and business function leaders to translate strategy into delivery Coach domain architects and embed architectural thinking across the organisation What we're looking for Extensive enterprise architecture experience with a data, information or AI specialism Proven track record delivering AI strategies sponsored at C-suite level in recent roles A clear, current point of view on where the AI industry is heading and what it means for large enterprises Experience in a multinational environment — manufacturing, FMCG or retail strongly preferred Deep expertise across Azure data platforms, Databricks, Power BI, and modern patterns (data mesh, lakehouse, GenAI) Strong grounding in data governance, MDM, GDPR/CCPA The presence and diplomacy to challenge vendors and senior stakeholders constructively TOGAF or equivalent EA certification desirable; familiarity with LeanIX a plus Why this role A genuinely global business going through serious digital and data transformation, with the scale and complexity to make this role meaningful. You'll set direction, not follow it.

Nous recherchons un AI Engineer pour accompagner un projet stratégique autour de l’intelligence artificielle générative, des graph databases et de la valorisation de données dans un environnement cloud GCP. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l’industrialisation de solutions IA intégrant Neo4j, des modèles LLM, des mécanismes de RAG et des services cloud Google Cloud Platform. La mission nécessitera une très bonne maîtrise des bases de données orientées graphe, notamment Neo4j, ainsi qu’une capacité à concevoir des knowledge graphs exploitables dans des cas d’usage IA avancés. Le consultant participera à la modélisation des graphes, à l’optimisation des requêtes Cypher, à l’administration et à l’optimisation de Neo4j, ainsi qu’à l’exploitation de la Graph Data Science Library. Il contribuera également à des travaux autour du NLP, des LLM, du prompt engineering et de l’intégration de frameworks tels que LangChain ou LlamaIndex. La mission s’inscrit dans un environnement technologique moderne, combinant intelligence artificielle, data engineering, APIs, cloud et industrialisation logicielle.

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation des pratiques de développement, nous recherchons un(e) AI Lead Developer spécialisé(e) en Agentic AI Coding afin d’accompagner plusieurs équipes techniques dans l’adoption des nouveaux outils et méthodes de développement assisté par IA. Après un premier pilote concluant, l’objectif est désormais de déployer à plus grande échelle les pratiques d’Agentic Coding au sein d’équipes de développement d’environ 50 collaborateurs. Le principal livrable de la mission sera de rendre les développeurs autonomes dans l’usage des outils et méthodologies d’Agentic AI Coding.

Kajenthi@RED Global – Recherche un AI Lead Developer – Paris – Hybrid – Freelancer – 6 mois + RED Global recherche un AI Lead developer spécialisé sur l’Agentic AI Coding, pour l’un des ses client final. Son rôle d’aider le client à intégrer les outils Agentic AI dans le processus de développement, à mettre en place sa bonne practice et à former l’équipe. Tâches principales : Accompagner les équipes dans l’adoption des outils d’Agentic AI Coding Former les développeurs aux usages avancés des solutions IA (OpenCode, Claude Code, Cursor, etc.) Réaliser des développements en pair programming avec les outils d’IA Concevoir et développer des skills/capacités personnalisées pour les outils d’Agentic AI Coding Promouvoir les bonnes pratiques de développement et l’industrialisation des usages IA Compétences requises : Excellente maîtrise des outils d’Agentic AI Coding : OpenCode, Claude Code, Cursor, etc. Solide compréhension des concepts d’Agentic AI Coding : context engineering, harness engineering, spec-driven development, etc. Forte expertise en développement logiciel et en architecture applicative Maîtrise des bonnes pratiques : TDD, Clean Code, principes SOLID Expertise technique sur l’environnement .NET 8/10, C# et OpenCode Si vous etes intéressé par la mission, pourriez-vous nous envoyer votre CV à

*** New Role - Forward Deployed AI Engineer - Outside IR35*** We are supporting a leading investment business on a major AI enablement initiative and are looking for a Forward Deployed AI Engineer to embed directly into the organisation. This is a hybrid role sitting between AI engineering, business process transformation and operational enablement. The focus is not just building AI solutions but redesigning workflows, identifying high-value use cases and driving real AI adoption across the business. Key Responsibilities - Identify and redesign operational workflows using AI - Build AI-enabled processes and requirements - Support organisation-wide AI adoption and prompt engineering - Work closely with leadership and operational stakeholders - Help establish a compliant environment for Claude and future AI agents - Drive practical AI implementation across existing systems and teams Ideal Candidate - Strong AI enablement or Forward Deployed Engineering background - Excellent business process engineering/re-engineering experience - Comfortable operating as a technology generalist - Experience embedding AI into real operational environments - Strong stakeholder engagement and consulting capability - Experience within financial services, investment management, or regulated environments is highly beneficial The ideal candidate will be required for an initial 6–12 month engagement on a largely remote basis, with sporadic travel to London as/when needed. This role can pay £800 - £1000 Per day (Outside IR35) and we are looking for somebody who is immediately available. Please reach out for more information - -email masqué-