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Localisation : Ile-de-France (Hybride 2 jours de télétravail par semaine) Démarrage : Immédiat / Octobre 2026 Langues : Anglais courant (langue de travail au quotidien) Notre client développe au sein de son organisation un écosystème d'agents IA réutilisables et interopérables. Déployés à destination de millions de consommateurs à travers plusieurs surfaces (sites de marques, WhatsApp, ChatGPT, applications de grands distributeurs), ces agents visent une couverture cible de 15 destinations majeures d'ici 2027. L'objectif de la mission (octobre à décembre 2026) est de faire converger trois plateformes existantes (Data & Knowledge Graph sur GCP, plateforme d'expérience client, et plateforme Service Client / Salesforce Agentforce), d'assurer la mise en production de l'agent produit conformément aux exigences de sécurité/conformité du Groupe, et de co-écrire l'architecture cible pour le passage en Design Authority. Rôle & Posture attendue : Unique Tech Lead d'une squad de 10 personnes (1 Program Lead + 9 ingénieurs), vous êtes le référent technique ultime de l'équipe et le relais direct du CTO et du Head of Engineering. Vous êtes un Doer / Hands-on (revues de code, spikes et développement représentent une part significative de votre quotidien). Vous tenez les rituels techniques, tranchez les choix d'architecture, validez les PRs et garantissez le niveau d'exigence de livraison tout en travaillant de concert avec les architectes référents des plateformes existantes. Missions Principales : Mise en production de l'Agent Produit : Implémentation du serveur MCP, routage d'intentions et sélection d'outils, harnais d'évaluation (jeux de tests de référence, métriques F1, non-régression en CI), observabilité des conversations, définition du contrat de consommation et garanties SLO. Conformité & Gouvernance Groupe : Préparation et défense des dossiers auprès des instances internes (Trustworthy AI, packs de pentest/red-teaming sur l'injection de prompt/exfiltration, dossier d'évidence pour le Comité Scientifique sur les claims produits et la santé). Interopérabilité & Intégration : Conception des contrats MCP / A2A pour faire communiquer les sous-agents (Salesforce Agentforce, Google ADK) sans forker les briques existantes ; alignement avec la core team pour servir des MCP Apps multi-marques/multi-pays. Architecture Cible & Design Authority : Co-écriture et défense du dossier d'architecture globale pour la montée en charge 2027 (arbitrages Make vs Buy, benchmarking latence/coût, orchestration, mémoire, guardrails, agnosticité des plateformes). Leadership Technique & Transférabilité : Tenue des standards de dev (IaC, CI/CD, secrets, accessibilité WCAG 2.1 AA), animation des revues de code, coaching des ingénieurs et documentation pour faciliter l'internalisation des rôles clés en 2027.

Contexte de la missionDans le cadre du développement et de l'industrialisation des usages de l'Intelligence Artificielle Générative, nous recherchons un Consultant IA Générative spécialisé sur Claude d'Anthropic. Le consultant accompagnera les équipes métier et IT dans l'identification, la conception, l'intégration et l'optimisation de cas d'usage exploitant les modèles Claude. Missions principalesRecueillir et analyser les besoins métier liés à l'IA générative. Identifier les cas d'usage pertinents pour l'utilisation de Claude / Anthropic. Concevoir et optimiser des prompts adaptés aux différents cas d'usage. Expérimenter et évaluer les capacités des modèles Claude. Mettre en place des POC et contribuer à leur industrialisation. Concevoir des solutions exploitant les API et modèles d'Anthropic. Participer à l'intégration de Claude dans les applications et outils existants. Travailler sur des architectures de type RAG (Retrieval-Augmented Generation). Participer à la mise en place de systèmes exploitant les bases documentaires et/ou vectorielles. Évaluer la qualité, la pertinence et la fiabilité des réponses générées par les modèles. Mettre en place des mécanismes de contrôle, de sécurité et de gouvernance des usages IA. Documenter les solutions et accompagner les équipes dans leur adoption. Assurer une veille sur les évolutions des modèles et fonctionnalités Anthropic.

Le consultant intégrera une équipe IA pluridisciplinaire et participera à la conception, au développement, à l'intégration et à l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle au sein d'un système d'information complexe.Missions principales : Concevoir et développer des agents IA et des workflows agentiques simples ou multi agents. Développer des composants et services réutilisables autour des LLM. Mettre en œuvre des mécanismes d'orchestration d'agents, de gestion du contexte, de mémoire et d'utilisation d'outils. Concevoir et optimiser des prompts et des chaînes de traitement LLM. Développer des API, des connecteurs et des services d'intégration avec le système d'information. Intégrer les solutions avec Jira, Confluence, Git, ITSM et différentes API et services métiers. Mettre en œuvre des architectures RAG et des mécanismes de recherche documentaire. Participer aux travaux autour du MCP (Model Context Protocol) et des standards liés aux systèmes agentiques. Réaliser les tests, le monitoring, l'évaluation et l'optimisation des performances des agents. Participer à l'industrialisation, au déploiement et au maintien en conditions opérationnelles des solutions IA. Contribuer aux choix d'architecture et aux bonnes pratiques de développement, de sécurité et de qualité.

Contexte : Dans le cadre de l'accélération de sa transformation numérique, un acteur majeur du secteur bancaire recherche un Responsable de Programme / Tech Lead IA pour accompagner le développement et l'adoption des usages de l'intelligence artificielle au sein de ses équipes IT. Le consultant évoluera au sein d'un environnement international et interviendra sur des sujets stratégiques liés à la gouvernance IA, au déploiement de solutions d'IA générative, aux LLM, à l'IA agentique et à la sécurité des usages IA. Missions : Piloter les différents chantiers liés à la stratégie IA for Tech et assurer leur suivi opérationnel. Préparer et animer les instances de gouvernance : comités de pilotage, réunions de suivi, ateliers et sessions de planification. Coordonner les contributions des équipes IT, métiers, sécurité, conformité et architecture. Identifier les arbitrages nécessaires, les risques et les alertes, puis les présenter aux parties prenantes concernées. Suivre les projets liés au déploiement des outils IA, aux LLM, aux modèles de consommation et aux architectures IA. Contribuer à la définition et à la mise en œuvre de la stratégie IA agentique. Participer aux travaux autour du déploiement de solutions LLM en environnement maîtrisé / on-premise. Mettre en place et suivre des indicateurs permettant de mesurer l'adoption et la consommation des solutions IA. Produire les synthèses, reportings et supports destinés au management. Alimenter la feuille de route IA et assurer une veille sur les évolutions technologiques, réglementaires et sécuritaires. Participer aux instances de planification et de gouvernance à l'échelle du Groupe. Assurer l'interface entre les différentes entités et équipes impliquées dans les programmes IA.

Contexte de la mission : Nous recherchons un Architecte IA / MLOps pour rejoindre une DSI en pleine transformation autour de l'intelligence artificielle. Vous intégrerez le Pôle Architecture Logicielle & IA et participerez à la conception, au cadrage et à l'industrialisation de solutions d'IA à forte valeur ajoutée. Votre rôle sera d'accompagner la mise en œuvre d'architectures IA robustes et évolutives, couvrant aussi bien le Machine Learning traditionnel que l'IA générative (LLM, RAG, Agents IA), tout en garantissant leur intégration au système d'information, leur gouvernance et leur exploitation en production. Vous interviendrez en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, Architecture, Développement et les différents métiers afin d'accélérer l'adoption de l'IA à l'échelle de l'entreprise. Les avantages de la mission : Mission longue avec une forte visibilité. Participation à la stratégie IA d'un grand acteur du secteur financier. Interventions sur des sujets innovants autour de l'IA générative et des architectures de nouvelle génération. Environnement technique moderne et orienté industrialisation. Collaboration avec des équipes expertes en Data, Cloud et Architecture. Forte autonomie et rôle clé dans les choix techniques. Télétravail partiel avec 2 à 3 jours de présence par semaine sur site à Toulouse. Opportunité d'avoir un impact concret sur les futurs usages IA de l'entreprise.

Bonjour , RECHERCHE – AI / DATA ENGINEER SENIOR – MCP & AGENTS IA Je recherche un profil Senior Data / AI Engineer, très hands-on, pour intervenir sur des sujets d'IA générative, Agents IA, MCP et développement Python. 🔹 Expérience : 5 ans minimum 🔹 Profil : Data / IA / Software Engineering 🔹 Environnement : IA générative, LLM, Agents IA 🔹 Mission : développement de solutions IA industrialisables 🛠️ Compétences indispensables : IA & Agents • IA générative / LLM • Agents IA & Skills • Prompt Engineering • Conception de solutions IA MCP – Model Context Protocol • Très bonne connaissance de MCP • Développement de MCP Servers • Expérience de bout en bout : conception, développement, tests et intégration Développement • Python – confirmé • APIs / services web • Git • Tests unitaires & intégration • CI/CD Très appréciées : • Expérience concrète de mise en production de MCP Servers • Architectures Agentic AI • RAG • Plusieurs LLM / environnements IA générative • Cloud / DevOps • Sécurité des agents IA Sujet clé de la mission : Concevoir et développer des Skills IA, notamment autour de la conception et de la recette, avec l'objectif de construire des solutions robustes, réutilisables et industrialisables. 👤 Nous recherchons un profil hands-on, capable de comprendre un besoin, proposer une architecture, développer les composants nécessaires et transformer rapidement un prototype en solution industrialisable. Vous êtes disponible ou connaissez un profil correspondant ? N'hésitez pas à me contacter en MP ou à m'envoyer votre CV.

Notre client, un grand groupe international, renforce son équipe Customer Journey Optimization (CJO). Il recherche un Data Scientist senior pour une mission de 3 mois au cœur de l'optimisation de ses parcours clients digitaux. Vous aurez un rôle clé dans la conception de modèles analytiques avancés. Ils serviront à mieux comprendre le comportement des utilisateurs, à détecter les frictions, à améliorer la conversion et à mesurer la performance réelle des actions marketing et opérationnelles. Vos principales missions : Segmentation comportementale : clustering des utilisateurs à partir de la navigation, des réservations et des usages digitaux ; identification des personas, des micro-segments, des intentions et des points de friction. Systèmes de recommandation : conception de recommandeurs hybrides (collaboratif, contenu, séquentiel) pour personnaliser les contenus et les services à valeur ajoutée proposés. Modèles prédictifs : prédiction de conversion, de churn et de complétion du funnel ; prévision des volumes par étape du parcours ; scoring d'intention et de drop-off. Attribution multi-touch : modèles de Markov (1er et 2e ordre) et valeurs de Shapley pour mesurer le poids de chaque point de contact (email, WalkMe, AB Tasty, notifications, pages clés) et calculer le ROI des actions CJO. IA générative et LLM : développement de solutions capables d'interpréter automatiquement les résultats analytiques (tests A/B, conversions, parcours) et de générer des recommandations pour orienter les décisions. Industrialisation : passage des POC Jupyter à des modules Python propres, modulaires et testés, et à des pipelines Dataiku/Snowflake documentés et ordonnancés. Une mission particulièrement intéressante pour un profil qui veut associer data science avancée, IA générative et impact business direct sur les parcours clients.

ContexteLe domaine TAX est responsable du développement, de la maintenance et de l'évolution des applications prenant en charge le calcul, le traitement et le reporting fiscal pour les Securities Services. À mesure que les applications évoluent dans un environnement Agile, il devient de plus en plus difficile de maintenir une documentation précise et à jour. La connaissance métier est souvent répartie entre le code source, Jira, Confluence et l'expertise des équipes. L'ambition est de tirer parti de l'Intelligence Artificielle afin d'améliorer la gestion des connaissances, d'automatiser les activités répétitives et d'accroître la productivité des Business Analysts et des équipes de développement, à travers la conception, le développement et la maintenance de solutions reposant sur l'IA.

Dans le cadre du développement de ses solutions de traitement du langage, un grand compte recherche un NLP/LLM Scientist pour concevoir, adapter et évaluer des modèles de langage sur ses cas d'usage métier. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ L'étude et la sélection des modèles de langage adaptés aux cas d'usage (modèles propriétaires vs open-weight) ▪ Le fine-tuning et l'adaptation de modèles open-weight sur des corpus métier ▪ La conception et l'optimisation des stratégies de prompting et d'augmentation par récupération (RAG) ▪ L'évaluation rigoureuse des modèles : conception de jeux d'évaluation, métriques par tâche, analyse des erreurs, calibration ▪ Le traitement de problématiques NLP classiques : classification, extraction d'entités, résumé, similarité sémantique ▪ La veille scientifique sur les nouveaux modèles et techniques ▪ La documentation méthodologique et la restitution des travaux

Dans le cadre de l'industrialisation de plateformes d'IA Générative et Agentique, nous recherchons un Architecte Technique / Expert MCP pour concevoir, développer et industrialiser une architecture basée sur le Model Context Protocol (MCP). Vous interviendrez sur une plateforme stratégique permettant aux agents IA d'accéder de manière sécurisée à différents outils, services et systèmes d'information. Vos missionsArchitecture & Design Concevoir l'architecture cible MCP Gateway / MCP Servers. Définir les standards de développement et d'intégration des MCP Servers. Mettre en place les principes de gouvernance : registry, inventory, versioning, cycle de vie et onboarding des outils. Définir les patterns d'intégration avec les solutions API Management, Service Mesh, IAM et plateformes LLM. Produire les dossiers d'architecture et décisions techniques. Sécurité Concevoir les mécanismes d'authentification et d'autorisation : OAuth2/OIDC, JWT, RBAC, Token Exchange. Mettre en œuvre les principes de Least Privilege. Définir les contrôles de sécurité des outils exposés aux agents IA. Participer à la prévention des risques liés aux Shadow MCPs, prompt injection et tool poisoning. Développement Concevoir, développer et maintenir des MCP Servers en Python ou Java. Intégrer différents outils et systèmes existants : GitLab, Jira, Confluence, SonarQube, ServiceNow, APIs métiers et bases de données. Concevoir des outils adaptés aux usages des agents IA : définition des tools, gestion des paramètres, erreurs, timeouts et réponses. DevSecOps & Industrialisation Industrialiser le développement et le déploiement des MCP Servers. Mettre en place des pipelines GitLab CI/CD, quality gates et security scans. Automatiser les déploiements et contrôles de conformité. Concevoir des frameworks, templates et « golden paths » réutilisables par les équipes projets. Environnement techniqueIndispensable : Model Context Protocol (MCP) Architecture Cloud Native / microservices APIs REST / API Management OAuth2 / OIDC / JWT / IAM Python ou Java GitLab CI/CD DevSecOps Sécurité applicative Apprécié : AI Agents / Agentic AI LLM / GenAI / RAG Apigee Kubernetes / Service Mesh OpenTelemetry / Dynatrace Vault LLMOps Profil recherchéDe formation supérieure en informatique, vous disposez de 7 à 15 ans d'expérience en architecture technique, développement backend, plateformes Cloud ou architectures distribuées. Vous avez une solide expérience sur les API, plateformes Cloud, IAM, sécurité applicative et DevSecOps, ainsi qu'une bonne capacité à intervenir sur des sujets d'architecture et de développement. Une expérience sur les architectures GenAI, les agents IA ou le Model Context Protocol (MCP) est fortement appréciée.

Notre client recherche un Business Analyst spécialisé en IA pour rejoindre l'équipe en charge de la plateforme Data Intelligence au sein de la Direction Transformation et Innovation. L'objectif est de renforcer l'analyse métier sur l'ensemble du cycle de livraison, depuis la compréhension des problématiques métier jusqu'à la validation des fonctionnalités de la plateforme et à la mesure de leur valeur. Le Business Analyst constituera l'interface opérationnelle quotidienne entre les Business Units et l'équipe de développement. En collaboration avec le Product Owner ou le responsable produit désigné, il aura notamment pour responsabilités de : Structurer les besoins ; Enrichir et affiner continuellement le backlog produit ; Accompagner la livraison du MVP et des versions suivantes ; Traduire les besoins métier en exigences fonctionnelles claires ; Faciliter la validation des solutions par les utilisateurs. 2.1. Identification des besoins métier et des cas d'usageLe Business Analyst devra : Organiser et animer des entretiens et ateliers avec les parties prenantes métier afin de comprendre leurs objectifs, processus actuels, problématiques et besoins en information ; Cartographier les processus actuels et cibles ; Identifier les utilisateurs et les principaux scénarios d'utilisation ; Déterminer les situations dans lesquelles l'IA peut apporter une valeur concrète, notamment en évaluant lorsqu'une solution de recherche ou d'automatisation plus simple pourrait être suffisante ; Documenter chaque cas d'usage, notamment son périmètre, ses bénéfices attendus, ses hypothèses, ses contraintes et ses critères de succès ; Identifier les besoins communs à plusieurs Business Units pouvant être couverts par des fonctionnalités réutilisables de la plateforme. 2.2. Recueil des exigences et spécifications fonctionnellesLe Business Analyst devra : Traduire les besoins métier en exigences claires, structurées et testables à destination des développeurs ; Décrire les comportements fonctionnels, règles métier, besoins en données, parcours utilisateurs et résultats attendus ; Rédiger les epics, features et user stories avec leurs critères d'acceptation ; Fournir des exemples pertinents et, lorsque cela est utile, des diagrammes de processus ou des maquettes d'écran ; Décomposer les demandes globales en incréments pouvant être développés et validés ; Recueillir les exigences non fonctionnelles auprès des parties prenantes concernées, notamment en matière de performance, ergonomie, disponibilité, droits d'accès, confidentialité, auditabilité et traçabilité ; Revoir les exigences avec les utilisateurs métier et les équipes techniques ; Lever les ambiguïtés ; Maintenir la traçabilité entre les objectifs métier, les éléments du backlog, les décisions prises et les tests d'acceptation. 2.3. Gestion du backlog produit et delivery AgileLe Business Analyst devra : Créer, enrichir, organiser et affiner continuellement le backlog produit ; Maintenir à jour les user stories, critères d'acceptation, dépendances et questions ouvertes ; Accompagner le Product Owner dans la priorisation du backlog selon la valeur métier, l'urgence, les risques, les dépendances et l'effort de réalisation ; Clarifier le périmètre du MVP et le contenu des releases proposées, tout en laissant les décisions de priorisation au Product Owner ; Préparer et animer les sessions de refinement du backlog ; Contribuer aux sprint plannings, sprint reviews et rétrospectives ; S'assurer que les développeurs disposent de suffisamment de détails fonctionnels pour estimer et implémenter les user stories ; Rester disponible pendant les sprints afin de répondre aux questions fonctionnelles ; Évaluer l'impact des évolutions de besoins ; Organiser rapidement les prises de décision avec les parties prenantes métier. 2.4. Exigences IA et DataLe Business Analyst devra : Identifier avec les responsables métier et les responsables Data les documents et données nécessaires à chaque cas d'usage ; Définir les métadonnées pertinentes, la terminologie métier, la couverture des sources, leur fraîcheur, les exigences de qualité et les règles d'accès ; Spécifier le comportement attendu pour la recherche documentaire, l'extraction d'informations et les assistants IA ; Définir notamment le périmètre de recherche, le format des réponses, les citations des sources, la gestion des informations manquantes ou contradictoires et les besoins de revue humaine ; Construire avec les experts métier des questions métier représentatives, des documents d'exemple et les résultats attendus ; Définir des critères d'acceptation mesurables portant notamment sur la pertinence, l'exactitude, l'exhaustivité et l'attribution des sources ; Identifier également les réponses inappropriées ou non supportées ; Collaborer avec les développeurs et les ingénieurs IA afin d'évaluer la faisabilité des solutions ; Expliquer les limitations des solutions IA ; Valider les prototypes ; Transformer les résultats des évaluations en décisions fonctionnelles et en améliorations du backlog ; Orienter les problématiques de sécurité ou de conformité vers les équipes responsables. 2.5. Tests et recette métierLe Business Analyst devra : Définir les scénarios de tests fonctionnels ; Accompagner les phases de recette utilisateur (UAT) ; Assurer le lien entre les tests, les user stories et les critères d'acceptation ; Préparer des données de test représentatives avec les responsables métier ; Coordonner les testeurs métier ; Recenser et qualifier les anomalies et retours utilisateurs ; Vérifier que les fonctionnalités livrées répondent bien aux processus métier attendus ; Intégrer des cas de test spécifiques à l'IA, notamment : Les questions auxquelles le système ne doit pas répondre ; Les insuffisances de couverture des sources ; Les accès non autorisés à certains documents ; Suivre les actions correctives dans le backlog ; Documenter la validation métier avec le Product Owner et les responsables métier concernés avant chaque mise en production. 2.6. Adoption et coordination des parties prenantesLe Business Analyst devra : Assurer une communication claire entre les Business Units, le Product Owner et l'équipe de delivery ; Rendre visibles les dépendances, changements de périmètre et décisions ; Préparer la documentation fonctionnelle ; Élaborer les guides utilisateurs et supports de démonstration ; Accompagner les actions de formation et d'onboarding relatives à la plateforme et à ses applications métier ; Collecter les retours utilisateurs ; Suivre les indicateurs définis, notamment : Le temps nécessaire à la réalisation des tâches ; La qualité des réponses ; Le niveau d'utilisation ; La satisfaction des utilisateurs ; Proposer des améliorations et les intégrer au backlog.

We are looking for a Senior Full Stack Developer with strong AI expertise to build and deploy AI solutions in production. Backend and AI integration end to end, in an Agile Scrum team alongside data scientists, AI engineers and frontend developers. Deliverable: working software. Main Responsibilities & Key Activities: - Develop scalable backend systems and APIs on Azure to support AI solutions. - Integrate advanced AI functionalities into production: RAG, speech-to-text and other AI models. - Leverage Azure Functions, App Services, Cosmos DB and Key Vault for performance, security and efficiency. - Monitor, troubleshoot and resolve issues on backend services and AI model deployments. - Stay current on Generative AI trends, particularly LLMs and prompt engineering. - Desired: design and implement Intelligent Document Processing (IDP) solutions using LLMs.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Dev/Ingénieur IA (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur de l'assurance. Description 🎯 Contexte de mission Dans le cadre du chantier IA4IT, la mission consiste à concevoir, déployer et sécuriser les fondations techniques nécessaires à l'exploitation à grande échelle de solutions d'IA générative et agentique. Au sein d'une équipe pluridisciplinaire dédiée à l'IA, le consultant contribuera à la construction et à l'industrialisation d'une plateforme robuste, sécurisée, scalable et exploitable dans un contexte d'entreprise exigeant. 🛠️ Missions principales et rôle 🏗️ Architecture & infrastructure IA Concevoir l'architecture technique des solutions IA. Déployer et configurer les environnements cloud et les composants d'infrastructure. Définir les architectures permettant l'exploitation industrielle des cas d'usage IA. Garantir la robustesse, la scalabilité, la maintenabilité et la réversibilité de la plateforme. ☁️ Cloud & plateformes Concevoir et déployer les infrastructures cloud. Intervenir sur des environnements Azure, AWS et/ou GCP. Mettre en œuvre et administrer des environnements Kubernetes et/ou OpenShift. Industrialiser les environnements et automatiser leur déploiement. ⚙️ DevOps / DevSecOps Concevoir et industrialiser les chaînes CI/CD. Mettre en œuvre les pratiques Infrastructure as Code. Développer les automatisations nécessaires à l'exploitation de la plateforme. Mettre en œuvre des approches GitOps. Intégrer les exigences de sécurité directement dans les chaînes d'industrialisation. 🔐 Sécurité & conformité Concevoir les dispositifs de sécurité associés aux plateformes IA. Mettre en place et administrer les mécanismes IAM. Gérer les secrets et les accès aux ressources. Garantir la traçabilité des opérations. Intégrer les exigences de conformité, de sécurité et de réversibilité. Identifier et maîtriser les risques liés à l'exploitation des solutions IA. 🧠 Intégration des briques IA Intégrer les différents composants nécessaires aux solutions d'IA générative et agentique : Modèles IA / LLM Gateways LLM Orchestrateurs agentiques APIs Connecteurs Bases documentaires Outils de test Participer à la conception des architectures LLMOps. Garantir l'intégration cohérente des briques IA avec le socle cloud et les systèmes existants. 📊 Observabilité & exploitation Mettre en place les dispositifs de monitoring, logging et supervision. Déployer les outils d'observabilité adaptés aux plateformes IA. Suivre les performances et la disponibilité des composants. Mettre en place les dispositifs de suivi des coûts. Préparer les conditions d'exploitation et de maintien en conditions opérationnelles. Rédiger les procédures et documentations d'exploitation. 🚀 Industrialisation & amélioration continue Contribuer aux choix d'architecture et aux recommandations techniques. Identifier les leviers d'optimisation et d'industrialisation. Anticiper les problématiques de montée en charge. Garantir une exploitation durable, sécurisée et maîtrisée des plateformes IA. 🎯 Objectifs Construire un socle technique industriel pour l'IA générative et agentique. Déployer des infrastructures cloud sécurisées et scalables. Industrialiser les pratiques DevOps, DevSecOps et IaC. Intégrer efficacement les composants LLM et agentiques. Garantir l'observabilité et l'exploitabilité de la plateforme. Maîtriser les risques, les coûts et la réversibilité. Fournir une plateforme fiable permettant le déploiement de cas d'usage IA à grande échelle.

Dans le cadre d'un projet stratégique au sein d'un acteur majeur du secteur des paiements, nous recherchons un Senior Python Engineer spécialisé en Intelligence Artificielle Générative (LLM). Vous interviendrez au sein d'une équipe dédiée au développement d'une plateforme IA générative en environnement on-premise. Le rôle est fortement orienté développement logiciel et architecture applicative : nous recherchons un profil capable de concevoir, développer et industrialiser des applications IA en production. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des applications backend Python intégrant des modèles de langage (LLM). Développer des APIs robustes avec FastAPI (ou frameworks équivalents). Concevoir des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) performantes. Mettre en œuvre les mécanismes d'ingestion documentaire, chunking, embeddings et recherche sémantique. Intégrer et orchestrer différents modèles LLM (GPT, Mistral, Claude ou équivalents). Développer des composants exploitables en production avec une approche qualité logicielle. Participer aux choix d'architecture technique et aux bonnes pratiques de développement. Mettre en place les pratiques de qualité : tests, revue de code, Clean Code, documentation technique. Compétences attendues Techniques Python confirmé (développement applicatif backend) FastAPI / Flask / Django Développement d'API REST Architecture backend et microservices LLM : GPT, Mistral, Claude, OpenAI API, Anthropic API RAG (Retrieval-Augmented Generation) LangChain, LlamaIndex ou frameworks équivalents Embeddings et recherche sémantique Bases vectorielles : Qdrant, Pinecone, Weaviate, Chroma ou équivalent PostgreSQL / bases de données relationnelles Docker CI/CD Tests automatisés Git et pratiques de revue de code Savoir-être Esprit d'analyse et capacité à résoudre des problématiques complexes Autonomie et force de proposition Sens de la qualité logicielle Capacité à travailler dans un environnement exigeant Bon relationnel avec les équipes techniques et métiers Curiosité technologique et veille active sur les évolutions IA

- Pilotage technique & industrialisation : instruire les arbitrages Build interne / Build-Operate-Transfer (BOT), piloter les prestataires et garantir le transfert de compétences. - Référent IA & architecture : définir les standards techniques, concevoir les architectures IA, encadrer les développements et garantir la qualité des solutions. - Intégration au SI : coordonner l'intégration des solutions IA, des sources de données RAG, APIs, agents et connecteurs avec les équipes internes, notamment MuleSoft. - RUN & performance : piloter le RUN du Hub IA, les SLA, le monitoring, les incidents et le suivi FinOps des coûts d'inférence. - Gouvernance & conformité : contribuer à la roadmap technique IA, aux choix de modèles LLM (approche Azure-first) et garantir la conformité RGPD, AI Act et souveraineté. - Leadership & structuration : encadrer techniquement l'AI Engineer et les prestataires, participer au recrutement et à la structuration de l'IA Factory. Compétences techniques indispensables: - IA générative : RAG en production, agents IA, tool-calling, LLM multi-fournisseurs. - Azure OpenAI, Azure AI Search, Azure Cloud, IaC et CI/CD. - LLMOps, évaluations (evals), monitoring et cycle de vie des composants IA. - Architecture de solutions IA et APIs, intégration SI, Git et gestion des dépendances. - Culture RUN / exploitation IT : SLA, incidents, fiabilité et maintenabilité. - Sécurité, RGPD et AI Act.

ContexteDans le cadre du développement de plusieurs produits d'intelligence artificielle déjà déployés en production, nous recherchons un(e) Data Scientist pour renforcer une équipe Data & IA composée de Data Scientists, MLOps Engineers, Product Owners et experts métiers. Vous interviendrez sur des problématiques de Machine Learning, IA générative et assistants conversationnels au service de différents métiers (service client, commerce, marketing, support opérationnel). L'objectif est de concevoir, industrialiser et améliorer des solutions d'IA à fort impact métier tout en garantissant leur performance, leur fiabilité et leur adoption. Vous travaillerez en étroite collaboration avec plusieurs équipes métier (Customer Care, Marketing, Commerce) ainsi qu'un Centre d'Excellence IA Générative au sein d'un environnement international. MissionsData Science & Machine Learning Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning répondant à des problématiques métier variées. Réaliser des analyses exploratoires et identifier les variables les plus pertinentes pour les modèles. Mettre en œuvre des algorithmes de classification, clustering, prédiction et recommandation. Développer des modèles d'attribution et de Marketing Mix Modeling (MMM) afin de mesurer l'impact des leviers marketing sur la performance business. Participer à l'amélioration continue des performances des modèles à travers des démarches d'expérimentation et d'optimisation. Définir et suivre les métriques d'évaluation adaptées aux différents cas d'usage. Contribuer à l'interprétation des résultats et à la valorisation des modèles auprès des équipes métier. IA Générative & NLP Concevoir et faire évoluer des assistants conversationnels basés sur les LLMs. Développer et optimiser des architectures RAG et des mécanismes de recherche documentaire avancée. Mettre en œuvre des approches de recherche hybride (vectorielle, BM25, recherche sémantique). Participer à la conception de solutions agentiques et à l'orchestration d'agents spécialisés. Évaluer les stratégies de prompting, de fine-tuning et d'enrichissement contextuel selon les cas d'usage. Participer aux choix d'architecture autour des modèles OpenAI, Gemini, Claude ou modèles open source. Industrialisation & MLOps Contribuer à la mise en production des modèles et au suivi de leurs performances. Participer à la définition des bonnes pratiques de monitoring, observabilité et gouvernance des modèles. Mettre en place des indicateurs de qualité, de performance et d'usage des solutions déployées. Optimiser les performances, la latence et les coûts d'exploitation des solutions IA. Collaborer étroitement avec les équipes MLOps pour assurer la robustesse des déploiements. Participer à l'amélioration continue des pipelines d'entraînement, d'évaluation et de déploiement. Collaboration métier & Produit Recueillir et challenger les besoins des équipes métier. Traduire les problématiques business en solutions analytiques et algorithmiques. Participer aux ateliers de cadrage et aux échanges avec les Product Owners. Prioriser les sujets à forte valeur ajoutée et accompagner les arbitrages. Accompagner les métiers dans l'adoption et l'interprétation des solutions développées. Participer à la définition des KPI produit et à la mesure de l'impact métier des solutions IA. Profil recherchéCompétences recherchées Machine Learning & Analytics Excellente maîtrise des algorithmes de : Classification Clustering Régression Détection d'anomalies Solide expérience sur : XGBoost Random Forest Modèles de séries temporelles Feature Engineering Explainable AI (XAI) Bonne maîtrise des métriques d'évaluation et des stratégies de validation. Expérience en Marketing Mix Modeling (MMM) et en mesure de la performance marketing. Connaissance des problématiques d'attribution marketing et d'optimisation des investissements média.