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Missions principales Pilotage et animation de l'activité RUN. Coordination avec les équipes MOA, TMA, métiers, DIGIT et autres entités EDF. Suivi des incidents et problèmes jusqu'à résolution. Animation des instances RUN (environ 3 par semaine). Reporting, tableaux de bord et communication. Gestion des tickets ITZMI / Jira et documentation Confluence. Développement du suivi des usages applicatifs. Participation aux chantiers Data, IA et Machine Learning. Mise en place de dashboards et amélioration des outils de supervision. Contribution aux plans de tests et à l'automatisation (Playwright, Selenium).

🚀 Qui sommes-nous ? Finaxys est un cabinet de conseil spécialisé dans les secteurs Banque, Finance et Assurance. Depuis plus de 15 ans, nous intervenons auprès des plus grandes institutions telles que BNP Paribas, Crédit Agricole, Société Générale, AXA, Malakoff Humanis, etc. en proposant des solutions technologiques innovantes (IA, Machine Learning, Data, Cloud, DevSecOps, etc.). Notre mission ? Accompagner nos clients dans leur transformation digitale et répondre aux défis IT les plus complexes grâce à l'expertise de nos équipes. 🎯 Votre mission : En tant que Business Analyst Assurance, vous rejoindrez les équipes techniques de nos clients grands comptes pour : Expressions de besoin : Comprendre et formaliser les expressions de besoins des métiers Comprendre l'architecture fonctionnelle de la solution identifiée par l'architecte du projet et vérifier qu'elle répond bien à la solution Conception et réalisation : Décliner la solution en spécifications générales détaillées à destination du techlead de l'équipe Valider les spécifications fonctionnelles détaillées des équipes de développeurs Recette : Concevoir le plan de tests de façon transverse avec les équipes de développeurs et aussi le équipes des différents SI impactés Intégrer dans l'outil de recette du groupe : HP-ALM les exigences, les cas de tests et les campagnes associés aux corrections Réaliser les recettes de bout en bout Qualifier et Valider les anomalies Pilotage : Piloter les campagnes de tests et le stock de résorption des anomalies Environnement technique / fonctionnel : Assurance

🚀 Qui sommes-nous ? Finaxys est un cabinet de conseil spécialisé dans les secteurs Banque, Finance et Assurance. Depuis plus de 15 ans, nous intervenons auprès des plus grandes institutions telles que BNP Paribas, Crédit Agricole, Société Générale, AXA, Malakoff Humanis, etc. en proposant des solutions technologiques innovantes (IA, Machine Learning, Data, Cloud, DevSecOps, etc.). Notre mission ? Accompagner nos clients dans leur transformation digitale et répondre aux défis IT les plus complexes grâce à l'expertise de nos équipes. 🎯 Votre mission : En tant qu'Expert Kubernetes, vous rejoindrez les équipes techniques de notre client du secteur bancaire pour intervenir sur les sujets liés à l'évolution, au support et à la migration d'une plateforme Kubernetes. Vos missions principales : Être l'expert technique Kubernetes sur l'offre actuelle « KubeOne » (150 nœuds, stateless) utilisée par toutes les entités de la banque d'investissement. Piloter la migration technique vers une nouvelle offre interne « KubeNext ». Fournir un support technique de niveau 4 auprès des équipes RUN localisées à Singapour. Rédiger les dossiers d'architecture, les HLD et procédures d'exploitation. Réaliser des présentations techniques et des avis destinés aux chefs de projet. Participer aux chantiers de gestion de l'obsolescence. Piloter des projets techniques internes (automatisation, fiabilisation, sécurité). Assurer les transferts de compétences aux équipes opérationnelles. Rédiger les feuilles de route à destination des équipes projet. Environnement technique : Kubernetes, Docker, Keycloak, Grafana, Prometheus, Harbor, Redis, Flannel, Calico, Traefik, ArgoCD, Linux, réseau

Dans le cadre du développement de la roadmap Intelligence Artificielle, le consultant interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de cas d'usage IA. Il travaillera en collaboration avec les équipes Data Engineering afin d'intégrer les résultats des modèles dans les outils de Business Intelligence. En tant qu'unique Data Scientist du domaine, il jouera également un rôle clé dans la démocratisation des usages IA, le transfert de compétences et l'accompagnement des équipes métiers et techniques. Missions principalesDévelopper et déployer les cas d'usage de la backlog IA. Concevoir l'architecture technique des solutions IA. Définir et concevoir les modèles d'Intelligence Artificielle. Participer au co-design des solutions back-end et des flux de données. Réaliser les développements et l'industrialisation des modèles. Collaborer avec les Data Engineers pour l'intégration des résultats dans la BI. Mettre en place les outils de monitoring et de supervision des modèles. Produire la documentation technique et fonctionnelle. Former les utilisateurs et les équipes en charge du maintien en conditions opérationnelles. Livrables attendusSolutions IA industrialisées et déployées en production. Documentation technique et fonctionnelle complète. Supports de formation à l'utilisation et au paramétrage des solutions. Outils de monitoring permettant de détecter les dérives et anomalies des modèles IA. Respect des standards d'opérabilité et de supportabilité Michelin. Compétences techniques recherchéesIndispensablesData Science et Machine Learning. Conception et développement de modèles IA. Industrialisation et déploiement de modèles. Architecture de solutions Data / IA. Data Engineering (interaction avec les flux de données). Monitoring et supervision de modèles IA. Documentation technique. Anglais professionnel. AppréciéesIntégration de résultats analytiques dans des solutions BI. Sensibilité aux problématiques métiers et compréhension des enjeux business. Profil recherchéData Scientist Junior autonome. Capacité à recueillir les besoins métiers et les transformer en solutions techniques. Solides bases techniques en Intelligence Artificielle. Rigueur, organisation et autonomie. Excellent relationnel et capacité à transmettre ses connaissances. Dynamique et force de proposition. Points clés pour le sourcing

Rejoignez une task force de Data Engineers au sein d'un grand groupe du secteur de la grande distribution, pilotant des projets stratégiques majeurs liés à l'optimisation du pricing, de l'assortiment, des planogrammes personnalisés et des systèmes d'assistance augmentée. Vous évoluerez dans un environnement Cloud (GCP) moderne, travaillerez avec DBT et SQL sur des volumes de données massifs, et contribuerez à la transformation analytique du groupe. Au cœur de cette mission, vous participerez à la construction et l'évolution d'une plateforme de données moderne, en garantissant l'excellence technique, la scalabilité et la maintenabilité des architectures déployées. Vous travaillerez en étroite collaboration avec une équipe de Data Scientists et d'Analytics Engineers, dans une approche agile et itérative, au sein d'une communauté Data active et engagée. Le contexte est celui d'une transformation data stratégique majeure : le groupe s'appuie massivement sur l'analytique, le machine learning et les systèmes agentiques pour optimiser ses opérations métier et créer de la valeur différenciée. Votre expertise sera déterminante pour soutenir cette ambition. Responsabilités : - Concevoir et définir les architectures cibles des projets de données à venir, en garantissant leur scalabilité, leur sécurité, leur maintenabilité et leur évolutivité - Construire, optimiser et orchestrer des pipelines de données (ETL/ELT) robustes pour transformer et manipuler des bases de données à très grande échelle - Maintenir et faire évoluer les applications de production gérées par l'équipe, en assurant leur stabilité et leur performance - Apporter un support technique solide aux Data Scientists pour faciliter l'exploration, l'industrialisation et le déploiement de leurs modèles analytiques et prédictifs - Garantir l'application des bonnes pratiques de développement logiciel (CI/CD, revues de code, tests automatisés, versioning) au sein de l'équipe - Participer activement à la communauté Data de la plateforme : partage de connaissances, tech talks, veille technologique et montée en compétences collective Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Massy

🚀 Qui sommes-nous ? Finaxys est un cabinet de conseil spécialisé dans les secteurs Banque, Finance et Assurance. Depuis plus de 15 ans, nous intervenons auprès des plus grandes institutions telles que BNP Paribas, Crédit Agricole, Société Générale, AXA, Malakoff Humanis, etc. en proposant des solutions technologiques innovantes (IA, Machine Learning, Data, Cloud, DevSecOps, etc.). Notre mission ? Accompagner nos clients dans leur transformation digitale et répondre aux défis IT les plus complexes grâce à l'expertise de nos équipes. 🎯 Votre mission : En tant que DataOps, vous rejoindrez les équipes techniques de nos clients grands comptes pour : Industrialiser et automatiser les déploiements avec Ansible Mettre en production de nouveaux clusters et mettre à l'échelle les clusters existants (scale horizontal et vertical) Documenter les offres Apporter une expertise technique aux utilisateurs de la plateforme Participer à la définition des architectures des futures briques de la plateforme Streaming Construire un MVP de ces services puis enrichir l'offre Prendre des éléments de la backlog qui ont été formalisés par le Squad Lead et mettre en œuvre les éléments de la backlog Réaliser l'intégration dans le SI (observabilité, alerting, gestion des droits, backup, etc) Rendre compte des difficultés auxquelles il est confronté et proposer des solutions pour les résoudre Participer à l'ensemble des rituels agiles de la Squad (Rétro, Démos, Pi Planning) Environnement technique / fonctionnel : Python, Java, Hadoop, Spark, Kafka, Flink, Kubernetes, Gitlab, Ansible, Vault, Artifactory, CI/CD, Jira

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.

Contexte de la mission Dans le cadre de programmes de transformation à forte composante IA, le consultant interviendra sur la définition, la conception et le déploiement de capacités d'Intelligence Artificielle intégrées aux infrastructures cloud et aux opérations IT. Il jouera un rôle clé dans la mise en œuvre de plateformes MLOps et GenAIOps à l'échelle de l'entreprise, ainsi que dans l'adoption des technologies d'IA auprès des équipes techniques et des directions métiers. Missions principales Définir la stratégie et l'architecture IA appliquées aux infrastructures. Concevoir et déployer des plateformes MLOps et GenAIOps. Mettre en œuvre des solutions d'observabilité et d'automatisation basées sur l'IA. Intégrer l'IA aux plateformes cloud et aux environnements d'exploitation IT. Accompagner les clients dans la définition de leur feuille de route IA. Piloter des programmes de transformation Infrastructure & AI. Participer aux activités d'avant-vente et de développement commercial. Encadrer et accompagner les profils plus juniors. Intervenir auprès des décideurs et directions (CxO). Compétences techniques indispensablesIA & Machine Learning Python avancé. PyTorch, TensorFlow. MLOps et GenAIOps. LLM (Large Language Models). RAG (Retrieval-Augmented Generation). Fine-tuning (LoRA, QLoRA). Prompt Engineering. AI Guardrails. Frameworks d'évaluation des modèles. IA Agentique LangChain. AutoGen. LlamaIndex. CrewAI. Cloud & Infrastructure AWS SageMaker. Azure Machine Learning. Google Vertex AI. Kubernetes (GPU Scheduling, entraînement distribué, inférence). Terraform. Ansible. Data & Recherche Sémantique Pinecone. Weaviate. Chroma. pgvector. Vector Databases. Semantic Search. IT Operations & Observabilité ServiceNow. ITSM. ITIL. Observabilité et supervision. Gestion des incidents IA. AI FinOps / TokenOps. Gouvernance & Sécurité Sécurité des plateformes IA. Gouvernance des données. Gestion des identités. IA Responsable. EU AI Act. Compétences appréciées IA multimodale. Computer Vision. CUDA. Triton. Dynatrace Davis AI. Datadog Watchdog. Edge AI. IoT & Machine Learning. Développement d'agents IA. Contributions Open Source IA/MLOps. Profil recherché Expérience significative sur des projets IA à grande échelle. Expertise Infrastructure, Cloud et IA Générative. Forte maîtrise des sujets MLOps / GenAIOps. Capacité à définir des architectures IA complexes. Aisance avec les interlocuteurs métiers et directions. Leadership technique et accompagnement des équipes. Français courant et anglais professionnel obligatoires.

Contexte de la mission Notre client, acteur bancaire de premier plan, structure la sécurité de l'intelligence artificielle au sein de son entité IT. Le besoin porte sur un profil senior capable de tenir à la fois l'expertise technique — architectures IA et agentiques, threat modeling, patterns de sécurisation — et le volet conformité et risques Cyber & IA dans un environnement fortement réglementé. Le/la consultant(e) intervient sur trois piliers : l'expertise technique et la veille, l'accompagnement sécurité des projets métier et socles techniques du cadrage à l'implémentation, et la stratégie (roadmap sécurité Cyber & IA, standards et directives, modèle d'opérationnalisation de la sécurité IA dans l'entreprise). Il/elle est l'interlocuteur sécurité IT opérationnel vis-à-vis des projets et des acteurs LoD2, en lien avec les équipes Data & IA et les équipes projets métier et infrastructure. Le poste implique une capacité de restitution au niveau du top management. Anglais professionnel indispensable. Objectifs et livrables Objectifs et livrables Analyses de risques et threat modeling appliqués aux systèmes d'IA (empoisonnement des données, évasion et vol de modèle, prompt injection) Définition des patterns d'architecture sécurisés pour l'IA et les architectures agentiques, et techniques de remédiation associées Traduction des exigences réglementaires et sécuritaires en contrôles techniques de sécurité Évaluation des risques tiers (Third-Party AI) et des solutions de sécurité IA du marché Élaboration et suivi de la roadmap stratégique sécurité Cyber & IA Rédaction des standards, directives et procédures encadrant l'usage de l'IA Définition du modèle d'opérationnalisation de la sécurité IA & Cyber Restitutions et supports de décision à destination du top management Compétences demandées Sécurité de l'IA Sécurité des systèmes d'IA et de Machine Learning Architecture de sécurité IA et Cyber Sécurité des architectures agentiques Threat modeling IA (empoisonnement de données, évasion de modèle, vol de modèle, prompt injection) Filtrage IA et garde-fous applicatifs MLOps / LLMOps Validation et évaluation de modèles Sécurisation des API et du protocole MCP Conformité, risques et gouvernance Conformité et risques Cyber & IA Conformité réglementaire IA, dont l'AI Act européen Gouvernance, risques et conformité (GRC) Évaluation des risques tiers (Third-Party AI) Politiques, standards et directives de sécurité Modèle des trois lignes de défense (LoD1 / LoD2) Référentiels normatifs (ISO 27001, NIST, OWASP, SOC 2) Roadmap et stratégie SSI Cybersécurité Architecture de sécurité applicative Cryptographie IAM / gestion des identités et des accès Intégration de la sécurité dans les projets (security by design) Analyse de risques, exigences et mesures de sécurité Secteur et formation Environnements réglementés : banque, finance, assurance ou santé Formation Bac+5 en cybersécurité et/ou intelligence artificielle Minimum 5 ans d'expérience en cybersécurité, dont 3 à 4 ans appliqués à l'IA Langues Anglais professionnel, à l'écrit comme à l'oral Français courant Savoir-être Restitution et communication au niveau top management Vulgarisation de concepts techniques complexes auprès de populations non techniques Posture de facilitateur et excellent relationnel Autonomie, rigueur et forte curiosité intellectuelle