Intitulé : Data Engineer Senior IA (H/F) Expérience : +7 ans minimum Mode de travail : Hybride Localisation : Île-de-France Démarrage : ASAP Secteur : Services financiers Environnement : AWS, Spark, Python, SQL, DataOps, Gouvernance Data, CI/CD ContexteDans le cadre de l'accélération de sa stratégie Data, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Data Engineer Senior pour rejoindre sa Direction Data & IA. Vous interviendrez au sein d'une équipe en charge de la conception, de l'industrialisation et de l'exploitation des plateformes de données destinées à soutenir les enjeux métiers, réglementaires et analytiques de l'entreprise. Votre rôle consistera à concevoir des architectures Data robustes, piloter l'industrialisation des pipelines de données et garantir la qualité, la gouvernance et la valorisation des données à grande échelle. Missions principalesPilotage des projets DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Accompagner les métiers dans l'identification et la formalisation de leurs besoins Data. Traduire les besoins fonctionnels, techniques et réglementaires en solutions concrètes et industrialisables. Être le référent technique Data auprès des chefs de projet, architectes, développeurs, data analysts, data scientists et parties prenantes métier. Piloter les choix techniques et garantir leur cohérence avec les standards de l'entreprise. Conception et développement des pipelines DataConcevoir, développer et maintenir des pipelines d'ingestion de données : Batch APIs Flux programmés Chargements de fichiers Développer des traitements ETL / ELT alimentant un Data Lake et des plateformes analytiques. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation des données. Garantir la performance, la qualité, la résilience et la maintenabilité des traitements. Assurer l'industrialisation complète des développements réalisés. Challenger les choix techniques et méthodologiques proposés par les autres membres de l'équipe. Architecture Data et IndustrialisationConcevoir des architectures Data modernes, modulaires et évolutives. Définir et appliquer les principes DataOps : Automatisation Versionning CI/CD Reproductibilité Observabilité Favoriser la mutualisation et la réutilisation des composants existants avant tout nouveau développement. Construire et maintenir : Pipelines ETL / ELT Chaînes CI/CD APIs de diffusion de données Mécanismes de monitoring et d'alerting Collaborer avec les équipes Data, Cloud et IA afin d'harmoniser les pratiques et accélérer les déploiements. Gouvernance, qualité et conformité des donnéesDéfinir et promouvoir les standards de développement Data. Garantir la qualité, la traçabilité et la conformité des données. Structurer les pratiques autour de : Git et workflows de développement Tests automatisés Documentation Data Catalog Métadonnées Lignage des données Infrastructure as Code Réaliser des audits techniques des pipelines et jeux de données. Assurer la conformité des solutions avec les exigences réglementaires et les politiques internes de gouvernance. Garantir la reproductibilité attendue lors des contrôles et audits. Leadership technique et accompagnementEncadrer et accompagner les Data Engineers juniors et intermédiaires. Participer à la montée en compétences de l'équipe. Assurer un rôle de mentor et de référent technique. Vulgariser les enjeux Data auprès des utilisateurs métiers. Participer aux revues d'architecture et aux processus de validation technique. Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques Data et DataOps. Innovation et veille technologiqueRéaliser une veille active sur les technologies Data, Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration des plateformes existantes. Proposer des solutions innovantes répondant aux enjeux métiers. Anticiper les évolutions réglementaires et les enjeux liés à la qualité, la gouvernance et la souveraineté des données.
Concevoir et developper le socle technique IA Agentique & Generative et les SDKs associes (outils, connecteurs, helpers) pour simplifier l'usage en interne. Assurer la qualite, la robustesse, la securite (guardrails, gestion des donnees sensibles) et la facilite d'integration des SDKs developpes. Accompagner et outiller les developpeurs utilisateurs des SDKs a travers une documentation technique de haut niveau et des exemples de code. CONCEPTION ET ARCHITECTURE Participer au design de l'architecture logicielle du socle IA Gen & agentique. Specifier les interfaces (APIs, structures de donnees) des SDKs pour garantir une developpeur-experience (DX) optimale. DEVELOPPEMENT INTERNE (SDKs ET AGENTS) Developper les SDKs(gestion des prompts, structured outputs, embeddings, vector stores). Creer des connecteurs generiques pour brancher les agents a des outils externes (APIs, bases de donnees, systemes de fichiers).
Contexte de la missionDans le cadre du renforcement de notre équipe Cyber Threat Intelligence (CTI), nous recherchons un(e) Consultant(e) CTI spécialisé(e) en cybersécurité et en Intelligence Artificielle (IA). Vous interviendrez au sein de l'équipe CTI afin de contribuer aux activités quotidiennes de renseignement sur les cybermenaces et d'apporter une expertise complémentaire sur les menaces et initiatives liées à l'IA, notamment sur les sujets de Vulnerability Intelligence, LLM et IA agentique. Vos objectifsApporter un support spécialisé aux activités opérationnelles de Cyber Threat Intelligence. Participer à l'identification, l'analyse et au suivi des cybermenaces. Intégrer les enjeux liés aux menaces et technologies d'IA dans les activités de Threat Intelligence. Contribuer à l'amélioration de la connaissance du Threat Landscape. Vos principales responsabilitésVous serez notamment amené(e) à intervenir sur les activités suivantes : Cyber Threat IntelligenceRéaliser de la Vulnerability Intelligence : veille, analyse et suivi des vulnérabilités. Analyser les compromissions de tiers et évaluer leur impact potentiel. Réaliser des activités de Threat Modeling. Assurer la surveillance des acteurs malveillants, groupes cybercriminels et campagnes de cybermenaces. Mettre en place et assurer la gestion des alertes de sécurité. Traiter les RFI (Requests for Information). Réaliser l'analyse et le suivi du Threat Landscape. Collecter, corréler et analyser des informations provenant de différentes sources CTI. Intelligence Artificielle & Cyber Threat IntelligenceVous apporterez également votre expertise sur les sujets émergents liés à l'IA, notamment : LLM (Large Language Models). Agentic AI / IA agentique. Menaces, vulnérabilités et risques associés aux technologies d'IA. Analyse des nouvelles techniques et usages malveillants de l'IA. Intégration des enjeux liés à l'IA dans les activités de Cyber Threat Intelligence. Sources et outils utilisésVous serez amené(e) à exploiter différentes sources et plateformes spécialisées en Cyber Threat Intelligence, notamment : Sources CTI : Feedly VirusTotal / Google Threat Intelligence Intel471 Recorded Future Outils et plateformes : Jira Confluence OpenCTI
Au quotidien, vous intervenez sur les missions suivantes: 1- Développement IA Mise en œuvre des modèles IA multimodaux. Développement des chaînes d'analyse documentaire. Extraction et structuration des données métier. Amélioration de la qualité et de la performance des traitements. 2- Développement Backend Développement d'API REST. Développement de services FastAPI. Intégration avec les applications métier. Gestion des workflows et échanges inter-services. 3- Développement Frontend Création d'un portail RBAC pour intégrer les microservices 4- Industrialisation Conteneurisation des composants. Automatisation des déploiements. Mise en place des tests et du monitoring. Participation aux mises en production. 5- Exploitation Optimisation des traitements IA. Support et maintenance. Documentation technique et transfert de compétences. Activités concrètes attendues Développement du moteur d'analyse documentaire. Exploitation des résultats IA issus de Mistral. Construction des objets métier. Développement des API d'échange avec nos référentiels. Gestion des workflows de traitement documentaire. Optimisation des performances des traitements. Mise en place du monitoring et de la traçabilité. Participation aux ateliers techniques et d'architecture. Livrables attendus Microservices développés et documentés. APIs REST. Documentation technique. Guides d'exploitation. Jeux de tests. Dossiers d'intégration. Transfert de compétences.
Contexte : Les modalités Lieu : Dijon Télétravail : Jusqu'à 3 jours par semaine Démarrage : ASAP Durée : Mission longue Les missions attendues par le Consultant IA – Python & LLM (H/F) : Nous cherchons un consultant IA pour accompagner un de nos clients dans la conception et l'industrialisation de ses solutions d'Intelligence Artificielle. Venez développer les architectures de demain (RAG, agents IA) au sein d'un environnement cloud moderne et ambitieux. Vos missions Concevoir, développer et déployer des applications d'Intelligence Artificielle de bout en bout. Mettre en œuvre et optimiser des architectures avancées (RAG, agents IA) en utilisant LangGraph et Google ADK. Assurer l'industrialisation et l'intégration de ces solutions innovantes au sein d'environnements Cloud. Garantir la performance, la robustesse et la scalabilité des modèles LLM déployés en production.
Ingénieur IA MLOps / Production (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur l'exploitation, l'industrialisation et l'amélioration continue de solutions d'Intelligence Artificielle déployées en production. Les applications concernées couvrent notamment : Moteurs RAG (Retrieval-Augmented Generation) Agents conversationnels Systèmes multi-agents Solutions basées sur des LLM managés Modèles de Machine Learning industrialisés Vous évoluez dans un environnement Cloud AWS fortement industrialisé, intégrant les standards DevOps, MLOps, sécurité et gouvernance d'entreprise. Le poste présente une double dimension : Maintien en conditions opérationnelles (RUN) des solutions IA en production Contribution à l'industrialisation de la plateforme MLOps et des pratiques d'exploitation IA Missions principales1. Exploitation et support de productionAssurer le support applicatif de niveau 2 et 3 des solutions IA en production. Diagnostiquer les incidents, identifier les causes racines et piloter leur résolution. Garantir le respect des engagements de service (SLA, disponibilité, temps de rétablissement). Participer à la gestion des incidents majeurs et aux analyses post-mortem. Maintenir et enrichir la documentation d'exploitation (runbooks, procédures, schémas d'escalade). Mettre en œuvre les procédures de continuité de service et les modes dégradés. Accompagner les montées de versions des modèles IA et des composants applicatifs. Participer aux astreintes et interventions hors horaires ouvrés lorsque nécessaire. 2. Monitoring et observabilité des systèmes IAExploiter et améliorer les dispositifs de supervision applicative et infrastructure. Déployer et maintenir les outils d'observabilité dédiés aux systèmes IA et aux LLM. Concevoir des tableaux de bord de pilotage permettant de suivre : La disponibilité des services La latence des traitements Le coût des traitements IA Les performances des modèles La qualité des réponses générées Les dérives fonctionnelles et comportementales Affiner les stratégies d'alerting afin de réduire les faux positifs. Participer à la définition des politiques de surveillance et d'évolution des modèles. 3. Contribution aux pratiques MLOps et à l'industrialisationParticiper à la conception et à l'évolution des chaînes CI/CD dédiées aux projets IA. Contribuer à l'automatisation des déploiements et à l'amélioration continue des processus. Participer à la mise en place d'infrastructures reproductibles via l'Infrastructure as Code. Déployer et administrer les composants MLOps nécessaires à l'industrialisation des modèles. Accompagner les équipes de développement dans la résolution des problématiques liées aux pipelines d'intégration et de déploiement. Contribuer à la standardisation des architectures IA (RAG, fine-tuning, agents, LLMOps). 4. Gouvernance, sécurité et conformitéGarantir la conformité des solutions avec les normes internes et réglementaires. Participer à la mise en œuvre des mécanismes de traçabilité et d'audit des systèmes IA. Contribuer aux dispositifs de sécurisation des modèles et des usages d'IA générative. Participer aux exercices de continuité et de reprise d'activité. Maintenir l'ensemble de la documentation technique et opérationnelle. Veiller à l'application des politiques de sécurité et de gestion des risques. 5. Optimisation et innovationSuivre et optimiser les coûts d'exploitation des plateformes Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration suite aux incidents et retours d'expérience. Participer aux études technologiques et aux expérimentations autour des nouvelles solutions IA. Contribuer à la construction de composants réutilisables et mutualisés. Assurer une veille permanente sur les pratiques MLOps, GenAI, LLMOps et observabilité. Compétences comportementales recherchéesForte culture de production et sens du service. Capacité à intervenir efficacement en situation critique. Rigueur et sens de l'organisation. Esprit analytique et aptitude à la résolution de problèmes complexes. Excellentes capacités de communication. Autonomie et proactivité. Goût pour l'amélioration continue. Capacité à collaborer avec des équipes multidisciplinaires. Curiosité technologique et culture DevOps/MLOps. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesIntelligence Artificielle & MLOpsExpérience significative sur des projets IA industrialisés. Connaissance des architectures RAG et des systèmes agentiques. Compréhension des problématiques liées aux LLM et à leur exploitation en production. Connaissance des pratiques LLMOps et MLOps. Gestion du cycle de vie des modèles et monitoring de performance. Cloud & InfrastructureExcellente maîtrise d'AWS : EKS Lambda EC2 CloudWatch IAM S3 Services IA managés Bonnes connaissances Kubernetes et conteneurisation Docker. DevOps & CI/CDGitLab CI GitHub Actions Terraform Infrastructure as Code Gestion des artefacts logiciels Gestion des secrets (Vault ou équivalent) Automatisation des déploiements Monitoring & ObservabilitéPrometheus Grafana CloudWatch APM Observabilité des applications IA Tracing distribué Monitoring des performances modèles Une connaissance des outils spécialisés tels que MLflow, LangFuse, LangSmith ou DeepEval constitue un atout. Sécurité & GouvernanceGestion des vulnérabilités. Sécurité Cloud. Gouvernance des modèles IA. Traçabilité et auditabilité. Connaissance des réglementations liées à l'IA et à la protection des données. DéveloppementPython avancé. APIs REST. Scripts d'automatisation. Connaissances SQL appréciées.
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
Objectifs et missions principales:Refonte et simplification des processus : mener, en concertation avec les spécialistes qualité et sécurité, l'analyse de la chaîne de valeur, la rationalisation des livrables documentaires et le déploiement d'un cadre de pilotage allégé. Mise en place d'une gouvernance agile adaptée : élaborer et déployer des mécanismes de pilotage centrés sur la valeur (lean business cases, engagements incrémentaux, indicateurs de performance de type OKR, Obeya et revues de portefeuille). Intégration de la conformité dans les flux de travail : traduire les règles de sécurité et de qualité portées par les équipes internes sous forme de critères et de points de contrôle automatisés au sein des agents et des workflows. Conception de l'architecture agentique : orchestrer les agents IA, mettre en place un système RAG connecté au référentiel méthodologique et intégrer ces solutions aux environnements bureautiques, d'outils collaboratifs et de gestion de projet existants. Garantie de la fiabilité et de la traçabilité : appliquer les cadres d'évaluation, d'observabilité, de journalisation auditables et de supervision humaine pour les décisions engageantes. Accompagnement et transfert de compétences : co-concevoir les solutions avec les chefs de projet et le PMO, animer des itérations courtes et assurer la montée en compétences des équipes internes. Livrables attendusCartographie de la chaîne de valeur et référentiel de processus Projets allégé. Grilles de gouvernance agile (modèles de lean business case, tableaux de bord OKR, supports d'Obeya). Architecture technique des agents IA (schémas d'orchestration, modules RAG, pipelines d'intégration API). Framework d'évaluation et de journalisation des agents pour le respect des critères de conformité et d'auditabilité. Supports de co-conception, comptes rendus d'itérations et documentations de transfert de connaissances.
Ingénieur Data Senior (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur des projets stratégiques liés à la valorisation, la gouvernance et l'industrialisation de la donnée. Vous évoluez dans un environnement exigeant où les enjeux de qualité, de conformité, de performance et de passage à l'échelle sont au cœur des initiatives Data. En tant qu'Ingénieur Data Senior, vous jouez un rôle clé dans la conception des architectures de données, l'industrialisation des pipelines et l'accompagnement des équipes techniques et métiers. Missions principalesPilotage et expertise DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Être le référent Data auprès des parties prenantes techniques et métiers. Accompagner les équipes dans la qualification des besoins et leur traduction en solutions techniques robustes. Participer aux choix d'architecture et aux orientations stratégiques Data. Conception et développementConcevoir, développer et optimiser des pipelines de données industrialisés. Garantir la performance, la robustesse, la maintenabilité et la scalabilité des solutions. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation et de qualité des données. Challenger les solutions proposées par les équipes Data Engineering et Analytics. Industrialisation & DataOpsDéfinir et appliquer les standards DataOps. Mettre en place les processus de CI/CD, monitoring, alerting et observabilité. Assurer le versionning, la traçabilité et l'automatisation des traitements. Concevoir des architectures modulaires favorisant la mutualisation et la réutilisation des composants existants. Piloter les déploiements en environnement de production. Gouvernance et conformitéGarantir le respect des normes de sécurité, des contraintes réglementaires et des politiques de gouvernance des données. Assurer la qualité des livrables avant leur mise en production. Participer à la mise en place du catalogage, de la gestion des métadonnées et du lignage de la donnée. Être l'interlocuteur privilégié des instances de validation et de contrôle. Accompagnement des équipesEncadrer et faire monter en compétence les profils juniors. Diffuser les bonnes pratiques Data Engineering et DataOps. Assurer un rôle de conseil et de pédagogie auprès des équipes métiers. Contribuer activement à la veille technologique et à l'amélioration continue des pratiques. Compétences comportementales recherchéesLeadership technique et capacité d'influence. Excellent relationnel et sens de la communication. Forte orientation résultats et qualité de service. Esprit d'analyse et de synthèse. Capacité à travailler dans des environnements complexes et multi-acteurs. Autonomie et prise d'initiative. Esprit d'équipe et sens du partage des connaissances. Curiosité technologique et culture de l'innovation. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesData EngineeringSolide expérience dans la conception et l'industrialisation de plateformes Data. Maîtrise des architectures Data modernes (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse). Expertise dans la conception de pipelines ETL/ELT. Maîtrise des problématiques de qualité, gouvernance et traçabilité des données. Langages & DéveloppementPython (expert). SQL avancé. Connaissance des principes de développement logiciel et des bonnes pratiques d'ingénierie. Cloud & Plateformes DataBonne maîtrise d'au moins un environnement cloud majeur : AWS Azure Google Cloud Platform DataOps & DevOpsGit / GitLab / GitHub Docker Kubernetes CI/CD Infrastructure as Code Orchestration de workflows (Airflow ou équivalent) Monitoring & Observabilité Bases de donnéesSGBD relationnels (PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL...) Bases NoSQL Solutions analytiques et moteurs de recherche Connaissances des technologies de catalogage et gouvernance des données Architecture & GouvernanceArchitecture orientée données. Data Modeling. Data Quality Management. Data Lineage. Gestion des métadonnées. Connaissance des cadres réglementaires liés à la donnée (RGPD, Data Act ou équivalents).
Rejoignez-nous ! Nous recherchons un(e) Product Owner - IA & Parcours Utilisateurs pour accompagner la conception et le delivery d'un assistant IA intégré à des parcours digitaux B2C. Vous interviendrez dans un environnement en construction, avec de forts enjeux produit, afin d'identifier les cas d'usage où l'IA apporte une valeur réelle, de concevoir des parcours conversationnels simples, fiables et utiles, et d'assurer leur articulation avec les interfaces digitales classiques. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Engineering, Data/IA, UX/UI, QA et métiers, dans un fonctionnement agile orienté discovery, expérimentation, delivery et mesure de la performance. Ce que vous ferez : Identifier et prioriser les cas d'usage dans lesquels l'IA apporte une valeur réelle par rapport aux parcours digitaux classiques, en lien avec les besoins utilisateurs et métiers. Concevoir les parcours conversationnels écrits et vocaux de l'assistant, ainsi que les règles d'interaction, les comportements nominaux et les mécanismes de fallback. Concevoir les mécanismes permettant de passer de l'assistant à une interface graphique classique, et inversement, de manière fluide et cohérente. Décomposer les parcours en fonctionnalités, capacités et règles fonctionnelles afin de construire et maintenir un backlog clair, priorisé et actionnable. Collaborer avec les équipes techniques et IA dès les phases amont afin d'intégrer les contraintes de faisabilité, de coûts et de delivery. Travailler étroitement avec les équipes UX/UI pour concevoir des expériences simples, naturelles et cohérentes avec les usages clients. Tester les hypothèses au moyen de prototypes, tests utilisateurs et expérimentations, et vérifier la cohérence entre les réponses de l'assistant et les règles métiers. Rédiger des user stories et des spécifications fonctionnelles précises et directement exploitables par les équipes techniques. Suivre l'avancement des développements, identifier les dépendances avec les autres parcours digitaux et anticiper les blocages. Participer à la recette fonctionnelle avec la QA et garantir l'adéquation des fonctionnalités livrées avec les besoins utilisateurs et métiers. Définir les KPIs de performance de l'assistant et suivre son efficacité dans le temps. Analyser les conversations et comportements utilisateurs afin d'identifier les échecs, frictions et axes d'amélioration prioritaires. Prioriser les optimisations à plus fort impact et mesurer la valeur apportée par l'IA par rapport aux parcours digitaux classiques. Votre positionnement vous permettra d'intervenir au cœur d'un produit digital en construction, en combinant vision produit, expérience utilisateur, IA générative et pilotage opérationnel du delivery.
Niveau d'expérience : Junior (1 à 3 ans) Type de poste : Ingénieur IA / MLOps Junior (H/F) Localisation : Région parisienne (hybride possible) Démarrage : Dès que possible. Contexte Dans le cadre du développement de ses activités Data & Intelligence Artificielle, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Ingénieur IA / MLOps Junior pour rejoindre son équipe dédiée à la conception, l'industrialisation et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle. Vous interviendrez sur des projets innovants à fort impact, couvrant aussi bien l'IA générative que les modèles de Machine Learning traditionnels, dans un environnement cloud et DevOps moderne. Vos missions En tant qu'Ingénieur IA / MLOps, vous aurez pour responsabilités de : Agir comme référent technique IA auprès des différentes parties prenantes : équipes projets, développeurs, architectes et métiers. Concevoir, développer, industrialiser et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle de bout en bout. Participer à l'intégration de solutions IA développées en interne ou proposées par des éditeurs externes. Contribuer à la mise en place et à l'évolution de la plateforme IA (MLOps, monitoring, gouvernance, catalogue de modèles). Industrialiser les modèles développés par les équipes Data Science afin de garantir leur passage en production. Assurer le respect des bonnes pratiques de développement, d'exploitation et de gouvernance IA. Participer à la mise en conformité des projets avec les exigences réglementaires et les standards de sécurité des données. Profil recherchéCompétences comportementales Nous recherchons une personne : Orientée résultats et capable de respecter les délais fixés. Dotée d'un fort esprit d'équipe et d'une bonne capacité de collaboration. Rigoureuse, organisée et autonome. Capable de communiquer efficacement à l'écrit comme à l'oral. Force de proposition avec une approche pragmatique des problématiques. Curieuse et en veille permanente sur les évolutions technologiques. Disposant d'un niveau d'anglais professionnel permettant d'évoluer dans un environnement technique international. Compétences techniquesExpérience Première expérience réussie (1 an minimum) en Intelligence Artificielle et/ou IA Générative. Participation à un projet de mise en production ou d'industrialisation de solutions IA. Une expérience dans un environnement réglementé constitue un atout. Langages et développement Excellente maîtrise de Python. Connaissances en SQL. La maîtrise des technologies JavaScript constitue un plus. Cloud & Infrastructure Expérience sur un environnement cloud de type AWS : S3 SageMaker Bedrock Lambda API Gateway ECS / EKS EC2 OpenSearch Aurora DevOps & MLOps Bonne connaissance des outils et pratiques : GitLab Docker Kubernetes Airflow MLflow Artifactory APIs REST Hugging Face Frameworks d'orchestration d'agents IA Outils de monitoring et de gouvernance des modèles Écosystème IA & Machine Learning Maîtrise des bibliothèques et frameworks : Scikit-learn Pandas TensorFlow PyTorch Transformers LangChain LangGraph Connaissances des concepts suivants : Machine Learning supervisé et non supervisé Deep Learning RAG (Retrieval Augmented Generation) Fine-tuning de modèles Agentic AI et systèmes multi-agents Human-In-The-Loop (HITL) Monitoring et observabilité des systèmes IA Data & Bases de données SQL et NoSQL Bases vectorielles (OpenSearch, Redis, PGVector ou équivalent) Notions de bases orientées graphe appréciées Méthodologies Bonne pratique des méthodes Agile (Scrum, Kanban ou équivalent).
ASAP Technologies recherche un AI Engineer / Data Scientist pour accompagner un acteur majeur du secteur bancaire au sein de sa direction Data & IA. Vous intégrerez une équipe d'expertise transverse composée de 18 data scientists, dont les projets s'articulent autour du NLP, des moteurs de recherche et de l'IA générative. Vous contribuerez à un projet interne confidentiel visant à exploiter des données chiffrées et textuelles pour générer des synthèses. Le périmètre pourra également intégrer un moteur de recommandation et évoluer vers des interactions vocales, nécessitant notamment la sélection de modèles Speech-to-Text. Vos missions Analyser les besoins et participer au cadrage des lots à réaliser. Concevoir et développer des fonctionnalités de synthèse exploitant des données chiffrées et textuelles. Contribuer au développement et au suivi des projets d'IA générative. Concevoir, tester et optimiser les prompts. Évaluer les performances des LLM et des dispositifs RAG, ainsi que la qualité des réponses produites. Participer au choix des modèles Speech-to-Text en vue des évolutions vocales. Contribuer à l'industrialisation des développements : conteneurisation, API REST et CI/CD/MLOps. Assurer une veille technologique et partager vos connaissances avec l'équipe.
Contexte de la mission : Dans le cadre d'une démarche FinOps structurée (gouvernance, pilotage des coûts Cloud, suivi des usages), notre client souhaite renforcer son équipe technique pour faire évoluer sa plateforme interne FinOps. Cette plateforme centralise des données multi‑sources et intègre des tableaux de bord Power BI destinés au pilotage budgétaire et opérationnel. Objectif de la mission : Le consultant interviendra sur les travaux de développements spécifiques (UO40), avec un périmètre couvrant : l'automatisation et l'intégration de tableaux de bord Power BI existants dans la plateforme interne ; le développement et l'évolution de fonctionnalités FinOps (pilotage des coûts Cloud, suivi des usages, reporting) ; l'intégration de données multi‑sources (API, ETL, bases de données) ; la mise en place de mécanismes automatisés d'actualisation et d'alimentation ; l'intégration de briques IA / LLM hébergées en UE (suivi des usages, allocation des coûts, gouvernance) ; les prestations de support, maintenance et transfert de compétences. Environnement technique : On‑premise : Java, Angular, Python, React Cloud : Azure CI/CD : GitHub Data & Visualisation : Power BI IA / LLM : intégration, suivi des usages et coûts Livrables attendus : Feuille de route d'évolution de la plateforme & planning détaillé Tableaux de bord Power BI automatisés et intégrés Fonctionnalités FinOps développées et intégrées Documentation technique & guide d'exploitation Comptes rendus des comités de pilotage
Au sein d'une équipe dédiée à la cybersécurité, le consultant interviendra sur la conception, le développement et la mise en production de solutions applicatives intégrant des composants d'intelligence artificielle afin d'automatiser et d'optimiser différents processus. Il assurera le développement full stack des applications, du backend au frontend, ainsi que la réalisation des API, la gestion des bases de données et l'authentification. Il participera également à l'intégration de solutions IA reposant notamment sur des API LLM, des mécanismes RAG et des workflows LangChain/LangGraph. La mission comprend le cadrage technique des cas d'usage, la conception d'architectures simples, sécurisées et maintenables, les tests, la documentation, le déploiement en production ainsi que le transfert de compétences vers les équipes internes.
Nous recherchons un Expert IA générative / agentique – DevSecOps Le consultant interviendra au sein d'une équipe DevSecOps travaillant en environnement Agile SAFe, avec pour objectif d'explorer, prototyper et industrialiser des usages de l'IA appliqués notamment au développement logiciel et aux chaînes CI/CD. Le consultant interviendra notamment sur les activités suivantes : Réalisation de POC, spikes et prototypes autour de l'IA générative et agentique ; Conception et développement de solutions utilisant LLM, agents, MCP, RAG et prompting ; Conception d'agents et assistants IA appliqués au développement et au DevOps ; Intégration de solutions IA dans les chaînes CI/CD et l'écosystème GitLab ; Développement de composants, scripts et intégrations via Python / API REST ; Mise en œuvre et évaluation de solutions telles que Gemini, Vertex AI, Anthropic et Mistral ; Prise en compte des enjeux de sécurité et conformité IA / DevSecOps ; Documentation, veille technologique et accompagnement des équipes ; Animation de démonstrations, ateliers et actions de vulgarisation. Compétences recherchées : Maîtrise des concepts d'IA agentique : LLM, agents, MCP, RAG, prompting ; Expérience dans la conception et l'intégration de solutions IA ; Solides fondamentaux en développement logiciel ; Python / scripting ; Maîtrise des API REST et de l'intégration de services IA ; Bonne compréhension des environnements CI/CD / DevSecOps, notamment GitLab ; Connaissance des assistants IA pour le développement (GitLab Duo / DAP) ; Capacité à évaluer la pertinence et la robustesse des solutions IA ; Sensibilité aux problématiques de sécurité et conformité appliquées à l'IA ; Une expérience concrète sur Agents, RAG et/ou MCP est particulièrement appréciée. Des connaissances AWS / GCP, Docker, Kubernetes/OpenShift, Jira, Confluence et SAFe sont également appréciées. Informations mission : Démarrage : 02/11/2026 Localisation : Nanterre (92) / télétravail partiel Séniorité recherchée : Confirmé / Expert Le client précise que l'ancienneté spécifique en IA générative n'est pas discriminante : le profil doit avant tout disposer de solides fondamentaux techniques en développement / DevOps (de l'ordre de 3 à 5 ans), maîtriser réellement les concepts de l'IA agentique et démontrer une forte capacité d'apprentissage et de vulgarisation. Merci de préciser votre niveau d'expérience sur Agents / RAG / MCP / Python / GitLab CI-CD
Lancer l'IA conversationnelle sur les parcours de souscription digitale d'épargne d'un grand groupe bancaire français. Au sein d'une équipe produit d'une vingtaine de personnes chargée des parcours de souscription digitalisés (épargne, bancarisation), vous rejoignez une squad pluridisciplinaire de 4 personnes encadrée par un Scrum Master et une Tech Lead. Votre rôle : construire le premier agent conversationnel « Épargne » et poser les bases techniques de l'IA dans la squad. Vos principales missions : Construire les composants techniques d'un POC d'agent conversationnel et en valider la pertinence. Participer aux choix de solutions dans un environnement dont le socle se construit. Faire monter en compétences les autres développeurs de la squad sur l'IA conversationnelle. Documenter les solutions construites. Participer aux mises en production selon les pratiques DevOps (XL Release, XL Deploy). Ce que la mission vous apporte : Un projet IA à son démarrage, avec une vraie part de conception. Un rôle de référent IA dans une squad agile. Des enjeux concrets de gouvernance de l'IA en banque : traçabilité, auditabilité, sécurité des données. Environnement technique : Python, Java Spring Boot, Google ADK, LLM, agents conversationnels, LLMOps, XL Deploy, XL Release, Jenkins, Bitbucket, Agile.
