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Fiche de Mission: Datascience sur Azure Databricks Data Science & Analyse avancée Cette mission couvre l'ensemble des activités d'analyse avancée de données. Analyse des données afin d'en tirer des insights. Préparation de la donnée. Classification et Segmentation. Conception de modèles d'analyses prédictives et prescriptives. Modélisation, entraînement, évaluation et mise en production de modèles. Mise en place de KPI de suivi de performance et industrialisation / alerting. Qualité & Documentation Tests unitaires et tests de non-régression. Rédaction de spécifications et documentation. Maintenance évolutive et corrective.

Notre client, un grand groupe bancaire international et un acteur majeur des services financiers en Europe, a fait de l'intelligence artificielle un levier central de sa transformation. Plusieurs cas d'usage sont déjà en production auprès des collaborateurs, et l'enjeu porte désormais sur l'accélération et l'industrialisation des développements. Au sein de la direction IT Innovation, l'équipe IA renforce ses capacités avec un profil technique senior. Tu interviendras sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions Data et IA : développement et mise en production de modèles de Machine Learning, exposition via des API et des microservices, mise en place de pratiques MLOps, tests et documentation. Il s'agit d'un rôle de réalisation, pas de développement d'agents IA. L'IA générative est ici avant tout un outil de production : tu utiliseras Claude Code et GitHub Copilot de manière avancée sur tout le cycle de développement pour livrer plus vite, sans compromis sur la qualité.

Contexte de la mission Le déploiement des modèles d'IA constitue un nouveau chantier. Les temps d'inférence deviennent de plus en plus importants et nécessitent un diagnostic approfondi pour identifier et prioriser les optimisations. Le profiling actuel doit être amélioré afin de mieux comprendre les limites des modèles et de l'infrastructure, de challenger les pistes envisagées et de concentrer les efforts sur les actions les plus pertinentes. Objectifs et activités Diagnostiquer les performances des modèles et réduire les temps d'inférence sur GPU. Réaliser le profiling du code de deep learning, de l'infrastructure et du code compilé. Analyser les traces mémoire et comprendre les comportements d'exécution sur CPU, GPU et dans des environnements multi-GPU. Utiliser PyTorch Profiler pour identifier les goulots d'étranglement. Évaluer, challenger et prioriser les pistes d'optimisation. Améliorer l'export des modèles et leur optimisation pour l'inférence, notamment avec ONNX et TensorRT. Contribuer à la gestion et à l'utilisation efficace des ressources GPU. Accompagner les clients internes sur la chaîne allant de l'entraînement au déploiement des modèles. Assurer la traçabilité des expérimentations avec MLflow. Vulgariser les diagnostics et les recommandations auprès des équipes concernées.

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un AI Engineer senior. Vous rejoignez une équipe qui associe innovation et ingénierie concrète pour accélérer l'adoption de l'IA générative et agentique dans la gestion d'actifs. Vous transformez des technologies émergentes en solutions sûres, scalables et prêtes pour la production. Vos missions : - Piloter des initiatives IA, du besoin métier jusqu'au déploiement en production et à l'amélioration continue. - Développer et industrialiser des solutions d'IA et d'IA agentique robustes dans un environnement réglementé. - Conseiller les architectes sur l'architecture, les choix technologiques et les approches d'implémentation. - Traduire les besoins métier en solutions de qualité qui créent une valeur mesurable. - Garantir le respect des standards de gouvernance IA, de sécurité, de risque et d'architecture. - Contribuer à un centre d'excellence IA et IA agentique, en lien avec les équipes IT du groupe. - Accompagner les membres de l'équipe et promouvoir de bonnes pratiques d'ingénierie et des composants IA réutilisables. - Favoriser l'adoption des agents de codage IA et des pratiques d'ingénierie modernes. Vous êtes recruté en CDI cadre chez Ingéniance et rejoignez notre communauté d'experts de la data et de l'IA. Ref : O-RRTNG

Contexte de la mission Nous recherchons un ingénieur expérimenté pour concevoir, déployer et maintenir des infrastructures de Machine Learning et de Large Language Models (LLM) dans des environnements hybrides, combinant infrastructures sur site (On-Premise) et Cloud. Le consultant travaillera en étroite collaboration avec les Data Scientists et les développeurs Backend afin de mettre en œuvre des solutions de Machine Learning fiables, sécurisées, évolutives et adaptées à la production. Responsabilités principales Concevoir, développer et maintenir des infrastructures MLOps/LLMOps dédiées aux LLM. Déployer, tester, superviser et administrer des modèles de Machine Learning dans des environnements conteneurisés. Gérer l'ensemble du cycle de vie des LLM : préparation des données, fine-tuning, évaluation, déploiement et monitoring. Concevoir et maintenir des pipelines CI/CD et des solutions d'orchestration des workflows ML. Mettre en place des outils de versioning des données et des modèles. Automatiser la détection des anomalies et le suivi des performances. Optimiser les coûts et les performances des pipelines de Machine Learning. Garantir la fiabilité et la sécurité des infrastructures ML en environnement hybride. Create CI/CD pipelines, orchestration solutions, and data versioning tools for ML workflows. Implement automated anomaly detection, performance tracking, and cost-optimisation for ML pipelines.

Missions principales1. Industrialisation et automatisation du déploiementIndustrialiser le déploiement de plateformes d'IA générative On-Premise dans un environnement sécurisé et hautement disponible, en utilisant des outils comme Terraform, Ansible, Jenkins et GitLab CI. Automatiser les processus de déploiement (CI/CD) pour une intégration continue et reproductible des modèles et services. Optimiser les workloads data et IA pour une performance maximale, en collaboration avec les équipes DevOps et Sécurité. 2. Conception et architecture de la plateformeContribuer à la conception de l'architecture technique de la plateforme, en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance. Définir les bonnes pratiques pour le déploiement de solutions d'IA générative et leur intégration dans l'écosystème existant. Garantir la résilience de la plateforme via des solutions de haute disponibilité (Kubernetes, OpenShift, Docker). 3. Mise en place de services managésDévelopper et intégrer des services managés pour les utilisateurs finaux, en respectant les exigences de sécurité et de conformité. Documenter les offres et services pour faciliter leur adoption par les équipes techniques et métiers. Assurer la mise en production des solutions, en collaboration avec les équipes d'exploitation. 4. Maintenance et exploitation en conditions opérationnellesMaintenir en condition opérationnelle (MCO) les plateformes IA déployées, en garantissant leur disponibilité, performance et sécurité. Surveiller les plateformes via des outils d'observabilité (Dynatrace, Prometheus, Grafana, CloudWatch, X-Ray). Gérer les incidents et participer aux astreintes techniques. 5. Collaboration et leadership techniqueAssurer le lead technique sur un produit au sein d'une équipe Agile, en collaboration avec le Responsable Technique. Participer aux rituels Agile (daily meetings, sprint reviews, rétrospectives) et contribuer à la construction de la roadmap technique. Prendre en charge les éléments du backlog et prioriser les tâches techniques. Animer des présentations et démonstrations pour promouvoir les offres et services auprès des parties prenantes internes.

Contexte : Pour un grand groupe du secteur des médias, nous recherchons un développeur IA / LLMOps pour renforcer une équipe IA transverse. Vous intervenez sur des cas d'usage IA générative, NLP et speech-to-text appliqués aux offres d'information, de la conception jusqu'à la mise en production. Vos missions : Concevoir des architectures LLM et mettre en place des solutions RAG (embeddings, bases vectorielles) Développer et exposer des API métiers : speech-to-text, classification de contenus, génération de titres SEO, contextualisation Industrialiser les modèles : Docker, Kubernetes, pipelines CI/CD GitLab Piloter la qualité des LLM avec MLflow : suivi d'expérimentations, évaluation (LLM-as-judge, golden datasets), drift de prompts Participer aux tests de performance et au monitoring des services en production Expliquer les sujets IA à des interlocuteurs non techniques

Au sein de la direction Produit et Technologies, vous rejoindrez une équipe transversale dédiée à l'intelligence artificielle et contribuerez au développement de solutions pour les offres d'information. Votre mission couvrira notamment l'IA générative, les architectures de grands modèles de langage, les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG), le traitement automatique du langage et la transcription audio. Vous développerez et exposerez des services métiers par API, notamment pour la transcription, la classification d'articles et de commentaires, la création de titres optimisés pour le référencement et la contextualisation. Vous concevrez des architectures LLM et des solutions RAG reposant sur des modèles d'embeddings et des bases vectorielles. Vous assurerez aussi le déploiement en production avec Docker, Kubernetes et des pipelines d'intégration et de déploiement continus. Enfin, vous suivrez et évaluerez la qualité des modèles avec MLflow, notamment au moyen de jeux de données de référence, d'évaluations automatisées et du suivi de l'évolution des prompts.

Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions AI/ML, de l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production, avec un fort enjeu de sécurité, scalabilité et industrialisation. Missions principales : - Identifier, analyser et prioriser les cas d'usage AI/ML appliqués à la cybersécurité et à l'IAM. - Développer des modèles de Machine Learning permettant de détecter les comportements utilisateurs anormaux, les schémas d'accès suspects et les potentielles menaces de sécurité. - Concevoir, tester et déployer des modèles AI/ML scalables intégrables aux plateformes de cybersécurité. - Développer des solutions AI, LLM et Advanced Analytics. - Concevoir et optimiser les prompts, les sorties structurées et les mécanismes d'évaluation des modèles. - Mettre en place le monitoring et l'évaluation des solutions AI/ML. - Industrialiser les modèles et solutions analytiques jusqu'à leur mise en production. - Garantir la qualité, la maintenabilité, les tests et l'intégration continue. - Prendre en charge les projets de bout en bout, de la phase de découverte jusqu'à la livraison. - Collaborer avec les équipes Engineering, Cybersécurité et métiers.

🎯 Contexte de la mission Nous recherchons un Architecte IA Générative & Agentique Senior pour accompagner la conception, l'architecture et l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle générative et agentique au sein d'un environnement technologique innovant. 🔹 Principales responsabilités Concevoir les architectures de solutions IA générative et agentique : LLM, RAG, assistants, agents autonomes et multi-agents. Définir les architectures de référence, les patterns techniques et les composants réutilisables. Participer à la conception et à l'évolution de la plateforme IA (serving LLM, vector databases, orchestration d'agents). Concevoir et prototyper des agents et workflows agentiques. Mettre en place l'intégration des outils et données du SI via MCP et les API. Piloter l'industrialisation des POC vers la production. Déployer les solutions selon les approches CI/CD et GitOps. Garantir la sécurité, la conformité et la gouvernance des solutions IA. Définir les stratégies d'évaluation, d'observabilité LLMOps et de maîtrise des coûts FinOps. Accompagner les équipes de développement dans l'adoption de l'IA et des assistants de code. 🔹 Compétences techniques recherchées Développement : Python, FastAPI, Java, Quarkus, LangChain4j. IA générative & agentique : GPT, Claude, Gemini, Mistral, Llama, RAG, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, Google ADK. Protocoles : MCP, A2A. Plateformes IA : Vertex AI, Azure OpenAI, Amazon Bedrock, OpenShift AI, vLLM, KServe, LiteLLM. Bases vectorielles : pgvector, Milvus, Qdrant, OpenSearch, Elasticsearch, PostgreSQL. LLMOps : Ragas, DeepEval, Langfuse, OpenTelemetry, MLflow, Guardrails. DevOps & Cloud : Docker, Kubernetes, OpenShift, GitOps, ArgoCD, Jenkins. Sécurité & gouvernance : OWASP Top 10 for LLM, RBAC, AI Act, RGPD, DORA, IA responsable.

Contexte Seniorité 9 ans et plus Contexte Rattachement à l'équipe Architecture et Cloud privé, en charge de l'accompagnement des projets autour des applications conteneurisées sur les volets architecture, conception et CI/CD, pour les différents métiers du Groupe et au bénéfice des collaborateurs internes comme des clients. L'Architecte IA est responsable de la conception et de la cohérence des architectures des solutions d'IA générative et agentique du Groupe. Il ou elle accompagne leur industrialisation sur le cloud privé et le cloud public, oriente les choix technologiques (modèles, frameworks, plateformes), garantit la sécurité, la conformité et la maîtrise des coûts, et diffuse les bonnes pratiques au sein des équipes. MISSIONS : • Architecture des solutions IA : concevoir les architectures cibles des cas d'usage d'IA générative et agentique (assistants, RAG, agents autonomes, multi-agents) ; définir les patterns de référence et les briques réutilisables. • Veille et communauté : assurer une veille technologique constante sur l'écosystème IA ; être force de proposition sur les solutions du marché ; contribuer à l'animation de la communauté IA agentique du Groupe. • Plateforme IA : contribuer à la conception et à l'évolution de la plateforme IA du Groupe (serving de LLM, gateway de modèles, bases vectorielles, orchestration d'agents) sur OpenShift et sur le cloud public de confiance. • Sécurité, conformité et gouvernance : intégrer les exigences de sécurité (prompt injection, fuite de données, gestion des habilitations des agents), les exigences réglementaires (AI Act, DORA, RGPD) et les principes d'IA responsable ; participer aux comités de validation sécurité. • Qualité et performance : définir les stratégies d'évaluation des modèles et des agents (pertinence, hallucinations, latence) ; mettre en place l'observabilité LLMOps et le suivi FinOps de la consommation des modèles. • Rédaction et collaboration : rédiger les dossiers d'architecture et les spécifications techniques ; travailler en étroite collaboration avec les équipes IT et métiers ; participer aux revues d'architecture. • Industrialisation : piloter techniquement le passage des POC et pilotes à la production, en lien avec les équipes infrastructure, sécurité et production ; garantir la stabilité, le run et l'évolution des solutions déployées. En particulier, le poste contribue à la mise en œuvre du plan IA agentique du Groupe et facilite l'intégration de l'IA dans la chaîne de développement. À ce titre, les missions comprennent : • Concevoir et prototyper des agents et des workflows agentiques, et participer à la définition de l'architecture modulaire de la plateforme IA. • Mettre en place l'exposition des outils et des données du SI aux agents via le protocole MCP (Model Context Protocol) et les API du Groupe, de manière sécurisée et gouvernée. • Industrialiser le déploiement des modèles et des agents selon une approche GitOps (ArgoCD, OpenShift GitOps) et automatiser les pipelines LLMOps (évaluation, versioning des prompts, monitoring). • Assurer le rôle de référent IA de l'équipe ; encadrer et accompagner les développeurs dans l'adoption de l'IA et des assistants de code. • Prendre en charge le support et l'accompagnement des projets.

CEIntégration au département I.D.E.A. (Innovation Lab, Development, Expertise and Accelerators), qui comprend un laboratoire d'innovation dédié aux sujets de R&D et des pôles d'expertise technologique : développement web et mobile, CMS (SharePoint / WordPress), Low-code / No-code (Power Platform), architecture et cloud privé. Rattachement à l'équipe Architecture et Cloud privé, en charge de l'accompagnement des projets autour des applications conteneurisées sur les volets architecture, conception et CI/CD, pour les différents métiers du Groupe et au bénéfice des collaborateurs internes comme des clients. L'Architecte IA est responsable de la conception et de la cohérence des architectures des solutions d'IA générative et agentique du Groupe. Il ou elle accompagne leur industrialisation sur le cloud privé et le cloud public, oriente les choix technologiques (modèles, frameworks, plateformes), garantit la sécurité, la conformité et la maîtrise des coûts, et diffuse les bonnes pratiques au sein des équipes. À ce titre, les principales missions sont les suivantes : • Architecture des solutions IA : concevoir les architectures cibles des cas d'usage d'IA générative et agentique (assistants, RAG, agents autonomes, multi-agents) ; définir les patterns de référence et les briques réutilisables. • Veille et communauté : assurer une veille technologique constante sur l'écosystème IA ; être force de proposition sur les solutions du marché ; contribuer à l'animation de la communauté IA agentique du Groupe. • Plateforme IA : contribuer à la conception et à l'évolution de la plateforme IA du Groupe (serving de LLM, gateway de modèles, bases vectorielles, orchestration d'agents) sur OpenShift et sur le cloud public de confiance. • Sécurité, conformité et gouvernance : intégrer les exigences de sécurité (prompt injection, fuite de données, gestion des habilitations des agents), les exigences réglementaires (AI Act, DORA, RGPD) et les principes d'IA responsable ; participer aux comités de validation sécurité. • Qualité et performance : définir les stratégies d'évaluation des modèles et des agents (pertinence, hallucinations, latence) ; mettre en place l'observabilité LLMOps et le suivi FinOps de la consommation des modèles. • Rédaction et collaboration : rédiger les dossiers d'architecture et les spécifications techniques ; travailler en étroite collaboration avec les équipes IT et métiers ; participer aux revues d'architecture. • Industrialisation : piloter techniquement le passage des POC et pilotes à la production, en lien avec les équipes infrastructure, sécurité et production ; garantir la stabilité, le run et l'évolution des solutions déployées. En particulier, le poste contribue à la mise en œuvre du plan IA agentique du Groupe et facilite l'intégration de l'IA dans la chaîne de développement. À ce titre, les missions comprennent : • Concevoir et prototyper des agents et des workflows agentiques, et participer à la définition de l'architecture modulaire de la plateforme IA. • Mettre en place l'exposition des outils et des données du SI aux agents via le protocole MCP (Model Context Protocol) et les API du Groupe, de manière sécurisée et gouvernée. • Industrialiser le déploiement des modèles et des agents selon une approche GitOps (ArgoCD, OpenShift GitOps) et automatiser les pipelines LLMOps (évaluation, versioning des prompts, monitoring). • Assurer le rôle de référent IA de l'équipe ; encadrer et accompagner les développeurs dans l'adoption de l'IA et des assistants de code. • Prendre en charge le support et l'accompagnement des projets.

Senior MLOps Engineer AWS / GCP 480 e par jour 3 ans minimum sur un rôle similaire, AWS/GCP, Terraform, Kubernetes, GPU et MLflow. Industrialisation des infrastructures et des modèles ML. Avoir une expérience significative dans des grands comptes, rigoureux Bonnes expériences en data AWS/GCP, Terraform, Kubernetes, GPU et MLflow Bonne capacité d'adaptation excellente expression orale et ecrite. Mission en région Parisienne , avec des deplacements en provinces une fois par semaine exceptionnellement '480 e par jour

Dans le cadre du déploiement d'une solution d'intelligence artificielle, un Administrateur Système confirmé / Ingénieur OpenShift-Kubernetes est recherché pour accompagner l'intégration et l'industrialisation de la solution au sein d'un environnement d'entreprise complexe. Le consultant interviendra à l'interface entre l'éditeur de la solution IA et les équipes internes Infrastructure, Sécurité, Architecture et Exploitation. La mission comporte une forte dimension de cadrage technique, conseil, coordination et transfert de compétences. Responsabilités : Accompagner l'intégration technique de la solution avec l'éditeur ; Analyser les prérequis infrastructure et contribuer au cadrage de la solution ; Déployer et configurer les composants containerisés sur OpenShift / Kubernetes ; Participer à la conception et à la mise en œuvre de l'architecture technique ; Coordonner les travaux avec les équipes Infrastructure, Sécurité et Exploitation ; Mettre en œuvre les exigences de sécurité et de conformité ; Identifier les risques techniques et contribuer à leur traitement ; Participer à l'industrialisation de la solution ; Mettre en place ou contribuer aux pipelines CI/CD ; Packager et automatiser le déploiement de la solution ; Garantir les mécanismes de disponibilité, redondance et exploitabilité ; Participer à la supervision et au maintien en conditions opérationnelles ; Accompagner les phases de tests et de mise en production ; Assurer le transfert de compétences auprès des équipes internes. Livrables attendus : Dossier d'Architecture Technique (DAT) ; Dossier d'Exploitation (DEX) ; Documentation d'installation et de déploiement ; Documentation des procédures d'exploitation ; Documentation CI/CD et industrialisation ; Guides techniques et procédures de troubleshooting ; Supports de transfert de compétences.

Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions AI/ML, de l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production, avec un fort enjeu de sécurité, scalabilité et industrialisation. Missions principales : - Identifier, analyser et prioriser les cas d'usage AI/ML appliqués à la cybersécurité et à l'IAM. - Développer des modèles de Machine Learning permettant de détecter les comportements utilisateurs anormaux, les schémas d'accès suspects et les potentielles menaces de sécurité. - Concevoir, tester et déployer des modèles AI/ML scalables intégrables aux plateformes de cybersécurité. - Développer des solutions AI, LLM et Advanced Analytics. - Concevoir et optimiser les prompts, les sorties structurées et les mécanismes d'évaluation des modèles. - Mettre en place le monitoring et l'évaluation des solutions AI/ML. - Industrialiser les modèles et solutions analytiques jusqu'à leur mise en production. - Garantir la qualité, la maintenabilité, les tests et l'intégration continue. - Prendre en charge les projets de bout en bout, de la phase de découverte jusqu'à la livraison. - Collaborer avec les équipes Engineering, Cybersécurité et métiers.