Contexte Notre client lance ses premiers projets d'IA et d'automatisation. Le premier chantier est un POC d'automatiser, c'est-à-dire le recensement d'informations dans les PDF, images et autres, fait aujourd'hui à la main. D'autres projets data et IA suivront. La mission Construire la chaîne de traitement : extraction des PDF, détection des publicités, structuration des données (annonceur, marque, format, page, numéro). Choisir et comparer les approches (OCR, vision, LLM) sur des métriques mesurées : précision, rappel, coût, temps. Livrer du code de production : tests, logs, reprise sur erreur, API, Docker. Préparer la suite : intégrer le traitement aux données et automatiser d'autres processus.
Dans le cadre d'un programme de transformation, nous recherchons un Lead AI Engineer pour accompagner la refonte de la gestion de portefeuille projets et développer des solutions basées sur l'IA générative et l'Agentic AI. Vos missionsIdentifier et prioriser les cas d'usage IA à forte valeur ajoutée. Concevoir et développer des agents IA / solutions GenAI : LLM, RAG, prompt engineering, workflows. Développer des services et APIs en Python. Automatiser les processus métiers : reporting, suivi, consolidation et gestion des données. Connecter les agents IA aux différentes sources de données : APIs, bases SQL/NoSQL, fichiers. Participer à l'architecture, l'industrialisation et la mise en production des solutions. Jouer un rôle de référent technique / Lead auprès des équipes.
Nous recherchons un(e) Développeur(se) Python spécialisé(e) en FastAPI et Intelligence Artificielle pour rejoindre notre équipe et participer au développement de solutions innovantes basées sur l'IA. MissionsConcevoir et développer des API performantes avec Python et FastAPI. Intégrer des modèles d'IA générative et des LLM dans les applications. Développer des fonctionnalités autour du traitement de données, du NLP et du RAG. Concevoir des architectures backend robustes, sécurisées et scalables. Mettre en place des tests, de la documentation et assurer la qualité du code. Collaborer avec les équipes produit, frontend et data. Stack techniquePython · FastAPI · IA/LLM · RAG · PostgreSQL · Docker · Git · API REST
Nous recherchons un Data Scientist / Ingénieur IA pour une mission de fiabilisation et qualité des données au sein d'un environnement grand compte. La mission porte sur la détection, le diagnostic et la correction automatisée d'anomalies sur des données structurées et documentaires. Le profil développera des pipelines Python/SQL et intégrera des solutions LLM/VLM, NLP/NER pour l'analyse et l'extraction de données. Une expérience en matching, fuzzy matching, expressions régulières et contrôle des résultats LLM est recherchée. Python, SQL et LLM sont obligatoires ; GitLab, NLP/NER, HuggingFace et prompt engineering sont des compétences appréciées. Profil autonome et rigoureux, avec une capacité à industrialiser, documenter et assurer la traçabilité des traitements Data et IA.
Dans le cadre de l'optimisation de ses solutions d'IA générative, un grand compte recherche un Prompt Engineer pour concevoir, tester et industrialiser les prompts qui pilotent ses applications basées sur les LLM. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La création et l'optimisation de prompts pour améliorer la qualité des réponses des applications IA (classification, catégorisation, génération, extraction) ▪ La conception de stratégies de prompting avancées : few-shot, chain-of-thought, ReAct, Plan & Execute ▪ L'évaluation systématique des prompts : jeux de test, métriques de qualité, analyse des échecs ▪ La constitution et la maintenance de bibliothèques de prompts versionnées et documentées ▪ L'adaptation des prompts aux différents modèles utilisés et à leurs évolutions ▪ La collaboration avec les équipes métier pour traduire leurs besoins en instructions efficaces ▪ La contribution aux bonnes pratiques et à l'acculturation des équipes
Dans le cadre du programme de déploiement de l'intelligence artificielle, l'équipe IA conçoit, industrialise et exploite les cas d'usage IA au service des métiers (épargne, banque, retraite complémentaire) et des collaborateurs internes. Ces cas d'usage se situent à différents stades de maturité : sujets à cadrer, prototypes à industrialiser, solutions déjà en production à maintenir et faire évoluer. Ils portent notamment sur : l'exploitation documentaire et la recherche augmentée (RAG) sur des corpus métier : contrats, garanties, procédures, réglementaire l'assistance aux collaborateurs en gestion et en relation client : aide à la réponse, synthèse de dossier, qualification de demandes l'extraction et la structuration d'informations à partir de documents entrants (courriers, pièces justificatives, formulaires) : OCR, modèles vision la conception d'agents IA et de workflows d'automatisation multi-étapes intégrés au SI Nous recherchons un ingénieur IA senior, capable de concevoir et développer des solutions à base de LLM et d'agents, sur une architecture Python, avec un objectif de solutions robustes, réutilisables, sécurisées et optimisées en coût, performance et latence. L'intervenant travaillera en interaction directe avec les référents métier, les architectes, les équipes Data et les équipes de production.
Nous recherchons un(e) Architecte IA Générative/Agentique expérimenté(e), à l'aise aussi bien sur l'architecture solution/fonctionnelle que sur les enjeux techniques IA, pour accompagner nos projets de la stratégie jusqu'à la mise en production. Vos missions : Définir l'architecture applicative (cible/trajectoire) des cas d'usage IA et du socle de plateforme agentique Rédiger les dossiers d'architecture et supports de communication Conseiller sur les choix techniques et arbitrer les évolutions applicatives Contribuer à la cartographie du SI cible Accompagner les projets du cadrage à la production Votre profil : Expérience confirmée en architecture solution/fonctionnelle Expérience concrète sur des projets LLM / RAG / architectures agentiques Sensibilité aux enjeux de conformité et sécurité (secteur régulé apprécié) Bonne maîtrise des outils de cartographie d'architecture d'entreprise Excellent relationnel et sens du conseil
Le client recherche un expert IA et DevSecOps. Il attend un profil très technique disposant de solides fondamentaux en développement et DevOps, capable de : Concevoir et développer des solutions IA (agents, RAG, MCP, assistants IA). Intégrer l'IA dans les chaînes CI/CD et l'outillage GitLab. Développer en Python et intégrer des APIs IA. Travailler dans des environnements Cloud AWS / GCP. Vulgariser les sujets IA auprès de publics non techniques. Participer à la veille, aux démonstrations et à la montée en compétence des équipes.
Pour un grand groupe international du transport et de la logistique, nous recherchons un Proxy Product Owner confirmé à senior pour piloter un assistant IA agentique au service des équipes de support client. Vos missions : - Construire la roadmap produit à partir des irritants métier et des besoins des équipes support - Gérer le backlog et coordonner le delivery agile avec les équipes techniques (tech leads, architectes) - Concevoir les parcours avec humain dans la boucle et escalade vers les agents - Intégrer l'assistant IA dans l'écosystème CRM et les parcours existants - Suivre la performance de l'assistant, analyser les retours et piloter les améliorations - Accompagner l'adoption par les équipes support (formation, conduite du changement)
Nous recherchons un Architecte IA/MLOps H/F qui conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Il/Elle intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Missions principales Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle
Dans le cadre du déploiement de ses solutions d'IA générative, un grand compte recherche un AI Security Engineer pour concevoir et mettre en œuvre les dispositifs de sécurité protégeant ses applications basées sur les LLM et ses systèmes agentiques. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La définition de l'architecture de sécurité des solutions IA : segmentation, contrôle des flux, isolation des environnements d'inférence ▪ La conception et la mise en œuvre des garde-fous (guardrails) : filtrage des entrées et sorties, détection des prompts malveillants, contrôle des contenus générés ▪ La sécurisation des architectures RAG : contrôle d'accès aux bases documentaires, cloisonnement des données par population d'utilisateurs ▪ La sécurisation des systèmes agentiques : périmètre d'action des agents, contrôle des appels d'outils, validation humaine des actions sensibles ▪ La gestion des identités, des secrets et des habilitations dans les chaînes IA ▪ La définition des exigences de sécurité applicables aux projets IA et l'accompagnement des équipes de développement (approche Security by Design) ▪ La contribution aux revues de sécurité des cas d'usage avant mise en production
Dans le cadre de la sécurisation de ses systèmes d'IA générative, un grand compte recherche un AI Red Teamer pour tester la robustesse de ses applications basées sur les LLM face aux attaques et détournements. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conduite de tests offensifs sur les applications IA : prompt injection, jailbreak, extraction de données sensibles, contournement des garde-fous ▪ L'évaluation de la robustesse des systèmes agentiques : détournement d'outils, escalade de privilèges via les agents ▪ L'analyse des risques de fuite de données à travers les modèles et les architectures RAG ▪ La documentation des vulnérabilités identifiées et la formulation de recommandations de remédiation ▪ La contribution à la définition des garde-fous : filtres, validation des entrées/sorties, supervision ▪ La mise en place de campagnes de tests récurrentes et l'outillage associé ▪ La veille sur les nouvelles techniques d'attaque des systèmes IA
Pour un poste en CDI sur PAris , nous recherchons un développeur de Solutions IA Conditions Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. . Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Le Développeur de Solutions IA sera responsable du développement de solutions basées sur l'intelligence artificielle afin de renforcer les solutions et processus de sécurité de la Production IT. Ce poste implique une collaboration étroite avec des experts métiers afin d'adapter les outils et de les améliorer en continu. Le développeur utilisera Python ainsi que les bibliothèques associées pour concevoir et déployer des modèles de machine learning et des interfaces utilisateurs. MissionsResponsabilités principales Développer et déployer des solutions basées sur l'IA en utilisant Python. Concevoir des interfaces utilisateurs avec Streamlit, Gradio, Flask et d'autres frameworks pertinents. Collaborer avec des experts métiers afin de comprendre les besoins et adapter les outils en conséquence. Mettre en œuvre des processus ETL (Extract, Transform, Load) pour gérer et transformer les données. Utiliser des bibliothèques telles que pandas et scikit-learn pour la manipulation de données et les tâches de machine learning. Améliorer continuellement les outils en fonction des retours utilisateurs et des analyses de données. Une bonne culture en cybersécurité est attendue. Comment se passe la suite Le processus tient en trois temps : un premier échange avec l'équipe recrutement pour faire connaissance, une mise en situation concrète sur des cas proches de votre futur quotidien ou des besoins de nos clients, et — en option, si l'exercice vous tente — un entretien vidéo à enregistrer quand cela vous arrange, guidé par un assistant IA.
Dans le cadre de l'accélération de l'adoption des solutions d'intelligence artificielle au sein de ses équipes, un grand compte recherche un Support Lead IA pour accompagner les collaborateurs dans l'utilisation et l'intégration des nouveaux outils IA. Le consultant rejoindra une équipe transverse dédiée à la transformation et interviendra notamment sur : ▪ Le rôle de point d'entrée des collaborateurs pour les demandes liées aux outils et usages IA ▪ L'accompagnement des utilisateurs dans l'installation, la configuration et la prise en main des solutions IA ▪ Le support N1/N2 sur les problématiques d'accès, de configuration, de quotas et d'utilisation ▪ L'organisation et l'animation de workshops, démonstrations et sessions de sensibilisation ▪ La conception et la maintenance des supports : FAQ, tutoriels, guides, base de connaissances ▪ Le suivi des KPI d'adoption, de satisfaction et de résolution, et la production des reportings d'activité ▪ L'identification des nouveaux cas d'usage rencontrés sur le terrain et la remontée des besoins aux équipes en charge des solutions IA
ContexteAu sein d'une division AI & Innovation d'un grand groupe international, une équipe dédiée à l'industrialisation et à la mise en production des solutions IA recherche un profil expérimenté pour assurer l'ownership technique d'un produit Data Science Platform. L'équipe compte une cinquantaine d'experts répartis sur plusieurs pôles : Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office et Client Services. La plateforme de Data Science / MLOps est utilisée par plusieurs centaines de Data Scientists et repose sur des environnements Cloud et On-Premise. Elle s'intègre également à plusieurs infrastructures, plateformes et services d'IA générative en production. L'environnement s'appuie notamment sur : Des infrastructures Cloud et On-Premise Des environnements Kubernetes / OpenShift Des infrastructures GPU pour le training et l'inférence Des pratiques DevSecOps, GitOps, MLOps et LLMOps L'automatisation des infrastructures, plateformes et produits via leurs API Des enjeux forts de sécurité, observabilité, auditabilité, traçabilité et gouvernance MissionsEn tant qu'Expert Technique Data Science Platform, vous serez notamment en charge de : Participer à la conception technique et fonctionnelle du produit en collaboration avec les équipes Solutions Engineering et DevSecOps. Assurer le respect des exigences de sécurité, conformité, confidentialité et production IT. Définir et mettre en œuvre les mécanismes permettant aux équipes métiers et IT d'assurer leur propre gouvernance du produit. Construire, maintenir et faire évoluer la roadmap technique du produit en fonction des besoins des utilisateurs. Accompagner au quotidien les utilisateurs et décideurs métiers et IT et promouvoir les bonnes pratiques d'utilisation de la plateforme. Superviser les opérations critiques : changements, déploiements, mises à jour et évolutions, avec une vision de bout en bout des impacts. Organiser et documenter la gestion des incidents, notamment les analyses de root cause et la coordination entre les différentes équipes. Assurer la relation technique avec les fournisseurs et partenaires intervenant sur le produit : éditeurs, équipes d'industrialisation et équipes infrastructure. Contribuer à l'amélioration continue des processus et à l'alignement avec les autres équipes Data & IA. Être force de proposition sur l'automatisation, l'industrialisation et l'évolution des pratiques MLOps / LLMOps. Environnement de travailEsprit Team Play et forte collaboration transverse Environnement international et technologique Autonomie, rigueur et exigence de qualité Fort sens du service Curiosité et veille technologique Appétence pour le partage de connaissances Forte culture de l'automatisation Anglais courant indispensable : échanges avec des fournisseurs et utilisateurs internationaux, documentation principalement en anglais Environnement de travail MacOS ou Windows au choix
Les missions sont: 1- Conception et développement d'agents autonomes avec LangGraph : - Architecture des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle). -Intégrtion des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows). -Optimisation les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute). 2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants : -Connection des agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines. -Automatisation de versioning des agents et leur déploiement. 3- Ingénierie des données et features pour les agents : -Construction des pipelines de données pour alimenter les agents -Développement des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques). -Optimisation les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases). 4- Tests et robustesse : -Mise en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes). -Surveillance les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith. -Documentation des limites et cas d'usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques). Compétences souhaitées: Expérience avancée avec LangGraph : -Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs. -Expérience en déploiement d'agents en production. Python et écosystème IA : -Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic. -Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).
