Mission de l'équipe : Au sein d'une équipe Project & Change spécialisée en Asset Management, la mission consiste à accompagner la préparation et le déploiement de transformations impactant l'ensemble de la chaîne opérationnelle Front to Middle to Back Office, notamment les activités de NAV, Reporting et Fund Operations. L'objectif est de cadrer les évolutions à venir, d'en mesurer les impacts sur le modèle opérationnel et d'assurer leur déploiement jusqu'à leur intégration complète dans les activités BAU. La mission nécessite une forte connaissance de l'Asset Management ainsi qu'une expertise des activités Back Office et Asset Servicing, notamment Fund Accounting, Transfer Agency, Custody, Depositary Bank et Fund Dealing Services. 1. Cadrage et pilotage des projets de transformation Le consultant prendra en charge la structuration, la préparation et l'organisation des projets qui lui seront confiés. Il assurera notamment : Le cadrage et l'organisation des différents chantiers. La coordination des parties prenantes. Le suivi de l'avancement, des actions et des dépendances. La communication et le reporting projet. Le suivi des résultats et de l'atteinte des objectifs. 2. Définition du modèle opérationnel cible Le consultant participera activement à la définition du Target Operating Model associé aux différentes transformations. Il contribuera à identifier avec les équipes concernées : • Les évolutions du modèle opérationnel. • Les prérequis nécessaires au déploiement. • Les contraintes fonctionnelles et opérationnelles. • Les impacts sur les équipes et processus Front, Middle et Back Office. 3. Préparation et déploiement des changements Le consultant préparera et pilotera le déploiement des changements auprès des différentes équipes concernées. Il accompagnera chaque évolution tout au long de son cycle de mise en œuvre afin d'assurer une transition fluide vers le nouveau modèle opérationnel. 4. Transition vers le BAU La mission couvrira les projets jusqu'à leur complète stabilisation opérationnelle. Le consultant devra notamment : • Sécuriser le déploiement des changements. • Accompagner les équipes pendant la transition. • Préparer le transfert vers les équipes opérationnelles. • Assurer le handover final vers le BAU. • Piloter la clôture des projets. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les activités suivantes : • Structurer, préparer et organiser les projets de transformation confiés. • Piloter la communication, le suivi, la mesure et le reporting des projets. • Coordonner les différentes équipes et parties prenantes impliquées. • Participer à la définition du modèle opérationnel cible. • Identifier les prérequis, contraintes et impacts opérationnels. • Accompagner les transformations Front to Middle to Back Office. • Préparer et sécuriser le déploiement des changements. • Accompagner le changement tout au long du projet. • Assurer la transition vers le BAU et la clôture des projets. Secteur d'activité : Asset Management Calendrier : du 14/09/2026 au 31/12/2026
Nous recherchons un Data Modeler (Teradata) pour rejoindre notre équipe et jouer un rôle clé dans le développement et la gestion d'un modèle de données logique et cohérent pour la plateforme de données unifiée de notre client. Le consultant devra posséder une solide compétence en modélisation basée sur le modèle Teradata : modèle de données logiques de fabrication. Objectifs principaux : Le consultant contribuera à la définition des fichiers de mapping (spécifications techniques) et à la définition de la plateforme basée sur Databricks. Voici quelques responsabilités clés : Soutenir l'évolution du modèle de données du Groupe pour la plateforme unifiée, Établir des normes et des lignes directrices de modélisation, Collaborer avec les équipes de produits de données pour concevoir et développer le modèle de données logique et physique, Fournir un mapping rapide des concepts commerciaux vers la structure basée sur le Teradata, Intégrer les modifications du modèle avec des contrôles de qualité stricts. Compétences Requises : Teradat Vantage (mandatory) 5 ans d'expérience en modélisation de données, Bonnes connaissances des modèles normalisés et dénormalisés, Compétences en analyse de données, Capacité à travailler dans un environnement agile, Excellente maîtrise de l'anglais. Atouts : Connaissance de DBT est un plus, Expérience avec Databricks appréciée mais non impérative. Autre : Télétravail possible (2 jours / semaine) Date de démarrage : 1er septembre 2026 Date de fin de mission : 31/12/2027
Rejoignez-nous ! Nous recherchons un(e) Product Owner - IA & Parcours Utilisateurs pour accompagner la conception et le delivery d'un assistant IA intégré à des parcours digitaux B2C. Vous interviendrez dans un environnement en construction, avec de forts enjeux produit, afin d'identifier les cas d'usage où l'IA apporte une valeur réelle, de concevoir des parcours conversationnels simples, fiables et utiles, et d'assurer leur articulation avec les interfaces digitales classiques. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Engineering, Data/IA, UX/UI, QA et métiers, dans un fonctionnement agile orienté discovery, expérimentation, delivery et mesure de la performance. Ce que vous ferez : Identifier et prioriser les cas d'usage dans lesquels l'IA apporte une valeur réelle par rapport aux parcours digitaux classiques, en lien avec les besoins utilisateurs et métiers. Concevoir les parcours conversationnels écrits et vocaux de l'assistant, ainsi que les règles d'interaction, les comportements nominaux et les mécanismes de fallback. Concevoir les mécanismes permettant de passer de l'assistant à une interface graphique classique, et inversement, de manière fluide et cohérente. Décomposer les parcours en fonctionnalités, capacités et règles fonctionnelles afin de construire et maintenir un backlog clair, priorisé et actionnable. Collaborer avec les équipes techniques et IA dès les phases amont afin d'intégrer les contraintes de faisabilité, de coûts et de delivery. Travailler étroitement avec les équipes UX/UI pour concevoir des expériences simples, naturelles et cohérentes avec les usages clients. Tester les hypothèses au moyen de prototypes, tests utilisateurs et expérimentations, et vérifier la cohérence entre les réponses de l'assistant et les règles métiers. Rédiger des user stories et des spécifications fonctionnelles précises et directement exploitables par les équipes techniques. Suivre l'avancement des développements, identifier les dépendances avec les autres parcours digitaux et anticiper les blocages. Participer à la recette fonctionnelle avec la QA et garantir l'adéquation des fonctionnalités livrées avec les besoins utilisateurs et métiers. Définir les KPIs de performance de l'assistant et suivre son efficacité dans le temps. Analyser les conversations et comportements utilisateurs afin d'identifier les échecs, frictions et axes d'amélioration prioritaires. Prioriser les optimisations à plus fort impact et mesurer la valeur apportée par l'IA par rapport aux parcours digitaux classiques. Votre positionnement vous permettra d'intervenir au cœur d'un produit digital en construction, en combinant vision produit, expérience utilisateur, IA générative et pilotage opérationnel du delivery.
Contexte : Notre client est un éditeur SaaS B2B en forte croissance, engagé dans une phase de passage à l'échelle de ses opérations commerciales. Il a déployé depuis le début de l'année un CPQ connecté à son CRM pour structurer son processus Quote-to-Cash. La V1 est en production, mais sa construction s'est faite sans cadre d'architecture et elle peine à se stabiliser. Le client cherche un regard extérieur senior pour auditer l'existant, poser un diagnostic franc et définir la trajectoire vers une V2. Démarrage : dès que possible Durée : [à confirmer] Rythme : [temps plein / temps partiel, à confirmer] Localisation : [à confirmer], télétravail [à confirmer] Missions principales : Comprendre ce qui a été construit : architecture CPQ, modèle de données, catalogue produits, règles de pricing, workflows d'approbation, intégration au CRM et flux vers les systèmes financiers Conduire un audit de la V1, initialement déployée sur le périmètre new business Identifier les défauts de design et qualifier les bugs récurrents : symptômes isolés ou problème structurel Trancher sur les options : corriger en l'état, appliquer un contournement acceptable, ou reconstruire tout ou partie Évaluer la distance restante vers une version stable permettant d'itérer sereinement Formuler des recommandations et une feuille de route V2 Accompagner une équipe interne opérationnelle, en posture de conseil et de transfert de méthode
Ingénieur Data Senior (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur des projets stratégiques liés à la valorisation, la gouvernance et l'industrialisation de la donnée. Vous évoluez dans un environnement exigeant où les enjeux de qualité, de conformité, de performance et de passage à l'échelle sont au cœur des initiatives Data. En tant qu'Ingénieur Data Senior, vous jouez un rôle clé dans la conception des architectures de données, l'industrialisation des pipelines et l'accompagnement des équipes techniques et métiers. Missions principalesPilotage et expertise DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Être le référent Data auprès des parties prenantes techniques et métiers. Accompagner les équipes dans la qualification des besoins et leur traduction en solutions techniques robustes. Participer aux choix d'architecture et aux orientations stratégiques Data. Conception et développementConcevoir, développer et optimiser des pipelines de données industrialisés. Garantir la performance, la robustesse, la maintenabilité et la scalabilité des solutions. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation et de qualité des données. Challenger les solutions proposées par les équipes Data Engineering et Analytics. Industrialisation & DataOpsDéfinir et appliquer les standards DataOps. Mettre en place les processus de CI/CD, monitoring, alerting et observabilité. Assurer le versionning, la traçabilité et l'automatisation des traitements. Concevoir des architectures modulaires favorisant la mutualisation et la réutilisation des composants existants. Piloter les déploiements en environnement de production. Gouvernance et conformitéGarantir le respect des normes de sécurité, des contraintes réglementaires et des politiques de gouvernance des données. Assurer la qualité des livrables avant leur mise en production. Participer à la mise en place du catalogage, de la gestion des métadonnées et du lignage de la donnée. Être l'interlocuteur privilégié des instances de validation et de contrôle. Accompagnement des équipesEncadrer et faire monter en compétence les profils juniors. Diffuser les bonnes pratiques Data Engineering et DataOps. Assurer un rôle de conseil et de pédagogie auprès des équipes métiers. Contribuer activement à la veille technologique et à l'amélioration continue des pratiques. Compétences comportementales recherchéesLeadership technique et capacité d'influence. Excellent relationnel et sens de la communication. Forte orientation résultats et qualité de service. Esprit d'analyse et de synthèse. Capacité à travailler dans des environnements complexes et multi-acteurs. Autonomie et prise d'initiative. Esprit d'équipe et sens du partage des connaissances. Curiosité technologique et culture de l'innovation. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesData EngineeringSolide expérience dans la conception et l'industrialisation de plateformes Data. Maîtrise des architectures Data modernes (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse). Expertise dans la conception de pipelines ETL/ELT. Maîtrise des problématiques de qualité, gouvernance et traçabilité des données. Langages & DéveloppementPython (expert). SQL avancé. Connaissance des principes de développement logiciel et des bonnes pratiques d'ingénierie. Cloud & Plateformes DataBonne maîtrise d'au moins un environnement cloud majeur : AWS Azure Google Cloud Platform DataOps & DevOpsGit / GitLab / GitHub Docker Kubernetes CI/CD Infrastructure as Code Orchestration de workflows (Airflow ou équivalent) Monitoring & Observabilité Bases de donnéesSGBD relationnels (PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL...) Bases NoSQL Solutions analytiques et moteurs de recherche Connaissances des technologies de catalogage et gouvernance des données Architecture & GouvernanceArchitecture orientée données. Data Modeling. Data Quality Management. Data Lineage. Gestion des métadonnées. Connaissance des cadres réglementaires liés à la donnée (RGPD, Data Act ou équivalents).
Analyste Fonctionnel – Transport Ferroviaire International Nous recherchons un Analyste Fonctionnel expérimenté pour rejoindre une équipe dynamique travaillant sur des solutions de transport ferroviaire international au sein du domaine Commercial Channels & Products. Le rôle couvre l'ensemble du cycle de vie du projet, de la collecte des besoins et de l'analyse des processus à la rédaction des spécifications fonctionnelles, la documentation des API, les tests et l'UAT. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les parties prenantes métier, les développeurs et les architectes afin de traduire les besoins métier en solutions IT efficaces. Lieu : Bruxelles, jusqu'à 5 jours/semaine sur site Rôle : Analyste Fonctionnel Domaine : Transport Ferroviaire International / Commercial Channels & Products Taux tout compris.
1. Data Modeller — Plateforme Data Décisionnelle (AWS / Databricks)ContexteAu sein d'une plateforme data décisionnelle de grand groupe, vous prenez en charge la modélisation des data products mis à disposition sur la plateforme. Vous êtes au carrefour de plusieurs équipes et jouez un rôle central d'alignement puis d'implémentation de la modélisation. Missions principalesModéliser les data products disponibles sur la plateforme data décisionnelle. Assurer la cohérence de la modélisation physique avec le modèle conceptuel des données, en lien avec les rôles de la data gouvernance. Échanger avec l'équipe data plateforme en charge des ingestions pour aligner modélisation et flux entrants. Collaborer avec les data analysts dont les reports BI s'appuient sur le data modèle. Recueillir les besoins des utilisateurs avancés métier et les traduire dans la modélisation. Aligner l'ensemble des acteurs sur la modélisation, puis l'implémenter sur la plateforme (AWS + Databricks). Compétences requisesExpérience confirmée en modélisation de données (indispensable). Compétences Databricks (indispensable). Connaissance d'un environnement cloud AWS. Capacité à cadrer, aligner et faire converger des interlocuteurs techniques et métier. Aisance relationnelle et sens de la pédagogie. Environnement techniqueAWS, Databricks, plateforme data décisionnelle, outils de reporting BI. ModalitésLocalisation : Île-de-France — télétravail partiel possible. Langues : français ; anglais technique. Démarrage : dès que possible.
Nous recherchons un Développeur Android senior pour accompagner un acteur du secteur du prêt-à-porter dans l'évolution de son application mobile e-commerce à forte volumétrie. Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire réunissant des profils Android, iOS, Back-end, Produit, UX/UI et QA, dans un environnement Agile. Vous contribuerez au développement de nouvelles fonctionnalités, à l'amélioration des performances et de la qualité du code, ainsi qu'à la réduction de la dette technique. Vos missions Concevoir et développer des fonctionnalités Android robustes en Kotlin. Participer aux décisions techniques et à l'évolution de l'architecture. Appliquer les principes MVVM / Clean Architecture et la séparation des couches data, domain et presentation. Identifier et prioriser les chantiers de dette technique et mener les refactorings associés. Développer les tests automatisés et renforcer les standards de qualité. Diagnostiquer et résoudre les problèmes complexes de performance et de stabilité. Contribuer à l'amélioration des pipelines CI/CD et des processus de livraison. Collaborer avec les équipes Produit, UX/UI, QA et Back-end. Accompagner les développeurs sur les problématiques techniques complexes et partager les bonnes pratiques.
Nous recherchons un Tech Lead Data (Snowflake/dbt) pour piloter la delivery technique de produits data : développement, définition des standards, revue de code, CI/CD, qualité, performance et gouvernance, notamment sur les aspects liés au Row-Level Security (RLS). Vous serez responsable de la chaîne Snowflake → dbt → modèle sémantique, de son industrialisation et du run (gestion des incidents, post-mortems), tout en assurant le mentorat et l'accompagnement technique de l'équipe. Tech Lead Data au sein d'une équipe Data Expertise technique sur Snowflake / dbt Aide au cadrage technique des initiatives et projets du périmètre Contribution à la définition et à la mise en œuvre des standards techniques Data Accompagnement de l'équipe sur les bonnes pratiques de développement et d'industrialisation
ASAP Technologies recherche un AI Engineer / Data Scientist pour accompagner un acteur majeur du secteur bancaire au sein de sa direction Data & IA. Vous intégrerez une équipe d'expertise transverse composée de 18 data scientists, dont les projets s'articulent autour du NLP, des moteurs de recherche et de l'IA générative. Vous contribuerez à un projet interne confidentiel visant à exploiter des données chiffrées et textuelles pour générer des synthèses. Le périmètre pourra également intégrer un moteur de recommandation et évoluer vers des interactions vocales, nécessitant notamment la sélection de modèles Speech-to-Text. Vos missions Analyser les besoins et participer au cadrage des lots à réaliser. Concevoir et développer des fonctionnalités de synthèse exploitant des données chiffrées et textuelles. Contribuer au développement et au suivi des projets d'IA générative. Concevoir, tester et optimiser les prompts. Évaluer les performances des LLM et des dispositifs RAG, ainsi que la qualité des réponses produites. Participer au choix des modèles Speech-to-Text en vue des évolutions vocales. Contribuer à l'industrialisation des développements : conteneurisation, API REST et CI/CD/MLOps. Assurer une veille technologique et partager vos connaissances avec l'équipe.
Contexte de la mission Nous recherchons un profil Business Analyst expérimenté pour rejoindre notre équipe de conception transverse, afin de participer au programme de migration d'un de nos actifs IT vers une solution mutualisée. Le profil devra : Mener des études de solutions et des études d'impact Participer aux conceptions technique détaillées avec les tech leads Challenger des évolutions fonctionnelles avec l'équipe AMOA Mener des études technico/fonctionnelles complexes Apporter un support technique aux équipes de développement Contribuer à l'amélioration continue du SI métier et à la communauté des BA Contribuer à la constitution de la documentation programme. Etre capable de synthétiser l'avancement du programme et le présenter à des populations variées
Niveau d'expérience : Junior (1 à 3 ans) Type de poste : Ingénieur IA / MLOps Junior (H/F) Localisation : Région parisienne (hybride possible) Démarrage : Dès que possible. Contexte Dans le cadre du développement de ses activités Data & Intelligence Artificielle, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Ingénieur IA / MLOps Junior pour rejoindre son équipe dédiée à la conception, l'industrialisation et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle. Vous interviendrez sur des projets innovants à fort impact, couvrant aussi bien l'IA générative que les modèles de Machine Learning traditionnels, dans un environnement cloud et DevOps moderne. Vos missions En tant qu'Ingénieur IA / MLOps, vous aurez pour responsabilités de : Agir comme référent technique IA auprès des différentes parties prenantes : équipes projets, développeurs, architectes et métiers. Concevoir, développer, industrialiser et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle de bout en bout. Participer à l'intégration de solutions IA développées en interne ou proposées par des éditeurs externes. Contribuer à la mise en place et à l'évolution de la plateforme IA (MLOps, monitoring, gouvernance, catalogue de modèles). Industrialiser les modèles développés par les équipes Data Science afin de garantir leur passage en production. Assurer le respect des bonnes pratiques de développement, d'exploitation et de gouvernance IA. Participer à la mise en conformité des projets avec les exigences réglementaires et les standards de sécurité des données. Profil recherchéCompétences comportementales Nous recherchons une personne : Orientée résultats et capable de respecter les délais fixés. Dotée d'un fort esprit d'équipe et d'une bonne capacité de collaboration. Rigoureuse, organisée et autonome. Capable de communiquer efficacement à l'écrit comme à l'oral. Force de proposition avec une approche pragmatique des problématiques. Curieuse et en veille permanente sur les évolutions technologiques. Disposant d'un niveau d'anglais professionnel permettant d'évoluer dans un environnement technique international. Compétences techniquesExpérience Première expérience réussie (1 an minimum) en Intelligence Artificielle et/ou IA Générative. Participation à un projet de mise en production ou d'industrialisation de solutions IA. Une expérience dans un environnement réglementé constitue un atout. Langages et développement Excellente maîtrise de Python. Connaissances en SQL. La maîtrise des technologies JavaScript constitue un plus. Cloud & Infrastructure Expérience sur un environnement cloud de type AWS : S3 SageMaker Bedrock Lambda API Gateway ECS / EKS EC2 OpenSearch Aurora DevOps & MLOps Bonne connaissance des outils et pratiques : GitLab Docker Kubernetes Airflow MLflow Artifactory APIs REST Hugging Face Frameworks d'orchestration d'agents IA Outils de monitoring et de gouvernance des modèles Écosystème IA & Machine Learning Maîtrise des bibliothèques et frameworks : Scikit-learn Pandas TensorFlow PyTorch Transformers LangChain LangGraph Connaissances des concepts suivants : Machine Learning supervisé et non supervisé Deep Learning RAG (Retrieval Augmented Generation) Fine-tuning de modèles Agentic AI et systèmes multi-agents Human-In-The-Loop (HITL) Monitoring et observabilité des systèmes IA Data & Bases de données SQL et NoSQL Bases vectorielles (OpenSearch, Redis, PGVector ou équivalent) Notions de bases orientées graphe appréciées Méthodologies Bonne pratique des méthodes Agile (Scrum, Kanban ou équivalent).
Contexte de la mission : Vous intégrerez un projet de transformation SI/Data d'envergure dans le domaine de la gestion d'actifs et de la Finance de marché. Au sein d'un environnement associant équipes métiers, MOA et MOE, vous interviendrez plus particulièrement sur les problématiques de modélisation et de fiabilisation des données financières, depuis les systèmes sources jusqu'à leur exploitation dans les outils décisionnels. Vos principales missions : Recueillir et analyser les besoins métiers autour des données de Finance de marché ; Participer à la modélisation des données et à la définition des objets métiers ; Contribuer aux travaux de modélisation selon les approches Data Vault et 3FN ; Analyser les flux de données, depuis les systèmes sources jusqu'aux restitutions BI, et comprendre les traitements ETL associés ; Réaliser les contrôles et requêtes SQL nécessaires à l'analyse et à la validation des données ; Préparer, réaliser et suivre les recettes fonctionnelles, notamment sur les aspects liés à la qualité et à la cohérence des données ; Identifier et analyser les anomalies et assurer leur suivi avec les équipes concernées ; Assurer l'interface entre les différentes parties prenantes : métiers, MOA, MOE et sponsors.
Au sein du département Model Risk Management d'un acteur majeur du secteur financier, qui veille à la qualité et à la pertinence des modèles développés dans le groupe ainsi qu'au suivi du risque de modèle, nous recherchons un consultant pour renforcer les activités de validation indépendante (2ᵉ ligne de défense). L'équipe est notamment en charge de réaliser des benchmarks afin de tester les limites des modèles des entités auditées, incluant les modèles de data science et d'intelligence artificielle. Le consultant sera amené à : ▪ Réaliser la validation indépendante de modèles statistiques, de machine learning et d'IA générative ▪ Étudier et implémenter des benchmarks sur des systèmes multi-agents basés sur des LLM, dans le cadre de cas d'usage bancaires ▪ Analyser la performance, la stabilité et l'explicabilité des modèles ▪ Caractériser les erreurs, biais et limites des modèles évalués ▪ Documenter les travaux de validation et contribuer aux référentiels de gouvernance des modèles ▪ Restituer les conclusions auprès des équipes de modélisation et des instances de contrôle
Lancer l'IA conversationnelle sur les parcours de souscription digitale d'épargne d'un grand groupe bancaire français. Au sein d'une équipe produit d'une vingtaine de personnes chargée des parcours de souscription digitalisés (épargne, bancarisation), vous rejoignez une squad pluridisciplinaire de 4 personnes encadrée par un Scrum Master et une Tech Lead. Votre rôle : construire le premier agent conversationnel « Épargne » et poser les bases techniques de l'IA dans la squad. Vos principales missions : Construire les composants techniques d'un POC d'agent conversationnel et en valider la pertinence. Participer aux choix de solutions dans un environnement dont le socle se construit. Faire monter en compétences les autres développeurs de la squad sur l'IA conversationnelle. Documenter les solutions construites. Participer aux mises en production selon les pratiques DevOps (XL Release, XL Deploy). Ce que la mission vous apporte : Un projet IA à son démarrage, avec une vraie part de conception. Un rôle de référent IA dans une squad agile. Des enjeux concrets de gouvernance de l'IA en banque : traçabilité, auditabilité, sécurité des données. Environnement technique : Python, Java Spring Boot, Google ADK, LLM, agents conversationnels, LLMOps, XL Deploy, XL Release, Jenkins, Bitbucket, Agile.
Nous recherchons un Expert IA générative / agentique – DevSecOps Le consultant interviendra au sein d'une équipe DevSecOps travaillant en environnement Agile SAFe, avec pour objectif d'explorer, prototyper et industrialiser des usages de l'IA appliqués notamment au développement logiciel et aux chaînes CI/CD. Le consultant interviendra notamment sur les activités suivantes : Réalisation de POC, spikes et prototypes autour de l'IA générative et agentique ; Conception et développement de solutions utilisant LLM, agents, MCP, RAG et prompting ; Conception d'agents et assistants IA appliqués au développement et au DevOps ; Intégration de solutions IA dans les chaînes CI/CD et l'écosystème GitLab ; Développement de composants, scripts et intégrations via Python / API REST ; Mise en œuvre et évaluation de solutions telles que Gemini, Vertex AI, Anthropic et Mistral ; Prise en compte des enjeux de sécurité et conformité IA / DevSecOps ; Documentation, veille technologique et accompagnement des équipes ; Animation de démonstrations, ateliers et actions de vulgarisation. Compétences recherchées : Maîtrise des concepts d'IA agentique : LLM, agents, MCP, RAG, prompting ; Expérience dans la conception et l'intégration de solutions IA ; Solides fondamentaux en développement logiciel ; Python / scripting ; Maîtrise des API REST et de l'intégration de services IA ; Bonne compréhension des environnements CI/CD / DevSecOps, notamment GitLab ; Connaissance des assistants IA pour le développement (GitLab Duo / DAP) ; Capacité à évaluer la pertinence et la robustesse des solutions IA ; Sensibilité aux problématiques de sécurité et conformité appliquées à l'IA ; Une expérience concrète sur Agents, RAG et/ou MCP est particulièrement appréciée. Des connaissances AWS / GCP, Docker, Kubernetes/OpenShift, Jira, Confluence et SAFe sont également appréciées. Informations mission : Démarrage : 02/11/2026 Localisation : Nanterre (92) / télétravail partiel Séniorité recherchée : Confirmé / Expert Le client précise que l'ancienneté spécifique en IA générative n'est pas discriminante : le profil doit avant tout disposer de solides fondamentaux techniques en développement / DevOps (de l'ordre de 3 à 5 ans), maîtriser réellement les concepts de l'IA agentique et démontrer une forte capacité d'apprentissage et de vulgarisation. Merci de préciser votre niveau d'expérience sur Agents / RAG / MCP / Python / GitLab CI-CD
