Pour un grand groupe international du transport et de la logistique, nous recherchons un Proxy Product Owner confirmé à senior pour piloter un assistant IA agentique au service des équipes de support client. Vos missions : - Construire la roadmap produit à partir des irritants métier et des besoins des équipes support - Gérer le backlog et coordonner le delivery agile avec les équipes techniques (tech leads, architectes) - Concevoir les parcours avec humain dans la boucle et escalade vers les agents - Intégrer l'assistant IA dans l'écosystème CRM et les parcours existants - Suivre la performance de l'assistant, analyser les retours et piloter les améliorations - Accompagner l'adoption par les équipes support (formation, conduite du changement)
Nous recherchons un Architecte IA/MLOps H/F qui conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Il/Elle intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Missions principales Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle
Dans le cadre de la sécurisation de ses systèmes d'IA générative, un grand compte recherche un AI Red Teamer pour tester la robustesse de ses applications basées sur les LLM face aux attaques et détournements. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conduite de tests offensifs sur les applications IA : prompt injection, jailbreak, extraction de données sensibles, contournement des garde-fous ▪ L'évaluation de la robustesse des systèmes agentiques : détournement d'outils, escalade de privilèges via les agents ▪ L'analyse des risques de fuite de données à travers les modèles et les architectures RAG ▪ La documentation des vulnérabilités identifiées et la formulation de recommandations de remédiation ▪ La contribution à la définition des garde-fous : filtres, validation des entrées/sorties, supervision ▪ La mise en place de campagnes de tests récurrentes et l'outillage associé ▪ La veille sur les nouvelles techniques d'attaque des systèmes IA
Pour le compte d'un grand groupe international, nous recherchons un(e) Tech Lead Data pour accompagner une équipe sur des sujets de développement, d'industrialisation et de gouvernance Data. Vos principales missions : • Concevoir et faire évoluer les modèles Data et datamarts sur Snowflake • Développer et maintenir les modèles, tests et documentations dbt • Industrialiser les pipelines : orchestration, CI/CD, contrôles qualité et runbooks • Définir les standards techniques et animer les revues de code • Piloter le run : gestion des incidents et post-mortems • Contribuer à la gouvernance et à la sécurité des données, notamment via le RLS • Accompagner et mentorer les membres de l'équipe • Participer au cadrage technique des nouveaux projets et initiatives
Pour un poste en CDI sur PAris , nous recherchons un développeur de Solutions IA Conditions Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. . Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Le Développeur de Solutions IA sera responsable du développement de solutions basées sur l'intelligence artificielle afin de renforcer les solutions et processus de sécurité de la Production IT. Ce poste implique une collaboration étroite avec des experts métiers afin d'adapter les outils et de les améliorer en continu. Le développeur utilisera Python ainsi que les bibliothèques associées pour concevoir et déployer des modèles de machine learning et des interfaces utilisateurs. MissionsResponsabilités principales Développer et déployer des solutions basées sur l'IA en utilisant Python. Concevoir des interfaces utilisateurs avec Streamlit, Gradio, Flask et d'autres frameworks pertinents. Collaborer avec des experts métiers afin de comprendre les besoins et adapter les outils en conséquence. Mettre en œuvre des processus ETL (Extract, Transform, Load) pour gérer et transformer les données. Utiliser des bibliothèques telles que pandas et scikit-learn pour la manipulation de données et les tâches de machine learning. Améliorer continuellement les outils en fonction des retours utilisateurs et des analyses de données. Une bonne culture en cybersécurité est attendue. Comment se passe la suite Le processus tient en trois temps : un premier échange avec l'équipe recrutement pour faire connaissance, une mise en situation concrète sur des cas proches de votre futur quotidien ou des besoins de nos clients, et — en option, si l'exercice vous tente — un entretien vidéo à enregistrer quand cela vous arrange, guidé par un assistant IA.
Dans le cadre du déploiement de ses solutions d'IA générative, un grand compte recherche un AI Security Engineer pour concevoir et mettre en œuvre les dispositifs de sécurité protégeant ses applications basées sur les LLM et ses systèmes agentiques. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La définition de l'architecture de sécurité des solutions IA : segmentation, contrôle des flux, isolation des environnements d'inférence ▪ La conception et la mise en œuvre des garde-fous (guardrails) : filtrage des entrées et sorties, détection des prompts malveillants, contrôle des contenus générés ▪ La sécurisation des architectures RAG : contrôle d'accès aux bases documentaires, cloisonnement des données par population d'utilisateurs ▪ La sécurisation des systèmes agentiques : périmètre d'action des agents, contrôle des appels d'outils, validation humaine des actions sensibles ▪ La gestion des identités, des secrets et des habilitations dans les chaînes IA ▪ La définition des exigences de sécurité applicables aux projets IA et l'accompagnement des équipes de développement (approche Security by Design) ▪ La contribution aux revues de sécurité des cas d'usage avant mise en production
Les missions sont: 1- Conception et développement d'agents autonomes avec LangGraph : - Architecture des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle). -Intégrtion des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows). -Optimisation les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute). 2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants : -Connection des agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines. -Automatisation de versioning des agents et leur déploiement. 3- Ingénierie des données et features pour les agents : -Construction des pipelines de données pour alimenter les agents -Développement des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques). -Optimisation les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases). 4- Tests et robustesse : -Mise en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes). -Surveillance les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith. -Documentation des limites et cas d'usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques). Compétences souhaitées: Expérience avancée avec LangGraph : -Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs. -Expérience en déploiement d'agents en production. Python et écosystème IA : -Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic. -Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).
Pour un établissement bancaire international, nous recherchons un consultant indépendant senior spécialisé en IFRS 9 et validation des modèles de Expected Credit Loss (ECL). La mission vise à accompagner la banque dans la justification, la validation et le backtesting d'un modèle ECL Groupe utilisé pour un portefeuille Corporate, pour lequel certains paramètres détaillés et composants méthodologiques ne sont pas directement accessibles à l'entité locale. Le consultant sera notamment amené à : évaluer le cadre ECL existant et identifier ses principales limites ; évaluer la pertinence et l'adéquation du modèle pour le portefeuille Corporate concerné ; revoir les principaux composants ECL, notamment PD, LGD, EAD, CCF, staging, SICR, scénarios macroéconomiques forward-looking et management overlays ; définir et réaliser le backtesting des résultats PD, LGD, EAD et ECL ; comparer les estimations du modèle avec les défauts, recouvrements et pertes réalisés observés ; concevoir et réaliser des tests de sensibilité, de stabilité et de cohérence ; développer des approches challenger indépendantes afin d'évaluer le caractère raisonnable des résultats du modèle Groupe ; utiliser, lorsque pertinent, des données externes telles que les notations externes, les statistiques de défaut, les spreads CDS, les spreads obligataires, les prix du marché secondaire des prêts syndiqués et les informations financières des emprunteurs ; évaluer la représentativité de la population de développement du modèle par rapport au portefeuille européen ; proposer des ajustements documentés ou des management overlays lorsque nécessaire ; contribuer à la définition d'un cadre local durable de validation et de gouvernance du modèle ; préparer la documentation nécessaire aux échanges avec les fonctions de contrôle, les auditeurs et les autorités de supervision ; contribuer à un plan de remédiation réglementaire visant à démontrer la robustesse du cadre ECL et à répondre aux constats de supervision existants. Le consultant doit disposer d'une expérience significative en risque de crédit bancaire, IFRS 9 et validation de modèles, idéalement sur des portefeuilles Corporate ou Large Corporate. Une expérience préalable dans la validation de modèles Groupe, de modèles fournisseurs ou de modèles partiellement en « boîte noire », ainsi qu'une bonne compréhension des attentes prudentielles bancaires européennes, serait fortement appréciée.
POSTE EN PRÉSENTIEL AU LUXEMBOURG Dans le cadre de l'accélération de notre stratégie d'Intelligence Artificielle, notre client recherche un(e) Ingénieur(e) IA / GenAI pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d'IA générative à fort impact métier. Au sein d'un environnement mêlant Data, IA, Cloud et métiers, vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur : de l'identification des cas d'usage jusqu'au déploiement en production et à l'amélioration continue des solutions. Vous serez notamment amené(e) à travailler sur des technologies telles que les LLM, RAG, agents IA, copilotes et automatisations intelligentes, avec un objectif constant : transformer les possibilités offertes par l'IA en solutions fiables, sécurisées, mesurables et réellement utilisées par les métiers. Vos missions : Concevoir et développer des solutions GenAI Concevoir, développer et déployer des solutions basées sur les LLM, RAG, agents IA, copilotes et automatisations IA. Développer en Python des applications et services IA robustes, performants et conçus pour la production. Expérimenter et sélectionner les modèles, frameworks et architectures les plus adaptés aux besoins. Mettre en place des mécanismes d'évaluation, de supervision, d'optimisation et d'amélioration continue des solutions. Intégrer l'IA dans le système d'information Intégrer les modèles IA aux systèmes internes via API, connecteurs, bases de données et applications métiers. Développer, consommer et documenter des API Data / IA. Travailler avec des environnements SQL / NoSQL et distribués. Contribuer à la conception d'architectures permettant de passer efficacement du prototype à la production. Industrialiser et déployer Collaborer avec les Data Scientists, Data Engineers et équipes plateforme afin d'industrialiser et de déployer les modèles. Utiliser et maintenir un registre de modèles (MLflow ou équivalent) pour garantir la traçabilité, le versioning et le monitoring. Participer à la mise en place des pratiques MLOps / LLMOps et des pipelines de déploiement. Contribuer à la fiabilité, la performance, la scalabilité et la maintenabilité des solutions IA. Sécurité, gouvernance et conformité Veiller au respect des standards de sécurité informatique, de gouvernance des données et des bonnes pratiques IA. Intégrer les exigences de conformité applicables, notamment celles liées à l'AI Act. Contribuer à la mise en place de solutions IA explicables, traçables et maîtrisées. Accompagner les métiers Co-construire avec les équipes métiers des cas d'usage IA concrets, réalistes et mesurables, alignés avec les priorités stratégiques du Groupe. Transformer les besoins métiers en solutions techniques pertinentes et industrialisables. Vulgariser les concepts liés à l'IA et accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions. Assurer une veille technologique active sur les évolutions de l'IA générative et identifier les opportunités pertinentes pour le Groupe.
Dans le cadre de l'accélération de l'adoption des solutions d'intelligence artificielle au sein de ses équipes, un grand compte recherche un Support Lead IA pour accompagner les collaborateurs dans l'utilisation et l'intégration des nouveaux outils IA. Le consultant rejoindra une équipe transverse dédiée à la transformation et interviendra notamment sur : ▪ Le rôle de point d'entrée des collaborateurs pour les demandes liées aux outils et usages IA ▪ L'accompagnement des utilisateurs dans l'installation, la configuration et la prise en main des solutions IA ▪ Le support N1/N2 sur les problématiques d'accès, de configuration, de quotas et d'utilisation ▪ L'organisation et l'animation de workshops, démonstrations et sessions de sensibilisation ▪ La conception et la maintenance des supports : FAQ, tutoriels, guides, base de connaissances ▪ Le suivi des KPI d'adoption, de satisfaction et de résolution, et la production des reportings d'activité ▪ L'identification des nouveaux cas d'usage rencontrés sur le terrain et la remontée des besoins aux équipes en charge des solutions IA
ContexteAu sein d'une division AI & Innovation d'un grand groupe international, une équipe dédiée à l'industrialisation et à la mise en production des solutions IA recherche un profil expérimenté pour assurer l'ownership technique d'un produit Data Science Platform. L'équipe compte une cinquantaine d'experts répartis sur plusieurs pôles : Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office et Client Services. La plateforme de Data Science / MLOps est utilisée par plusieurs centaines de Data Scientists et repose sur des environnements Cloud et On-Premise. Elle s'intègre également à plusieurs infrastructures, plateformes et services d'IA générative en production. L'environnement s'appuie notamment sur : Des infrastructures Cloud et On-Premise Des environnements Kubernetes / OpenShift Des infrastructures GPU pour le training et l'inférence Des pratiques DevSecOps, GitOps, MLOps et LLMOps L'automatisation des infrastructures, plateformes et produits via leurs API Des enjeux forts de sécurité, observabilité, auditabilité, traçabilité et gouvernance MissionsEn tant qu'Expert Technique Data Science Platform, vous serez notamment en charge de : Participer à la conception technique et fonctionnelle du produit en collaboration avec les équipes Solutions Engineering et DevSecOps. Assurer le respect des exigences de sécurité, conformité, confidentialité et production IT. Définir et mettre en œuvre les mécanismes permettant aux équipes métiers et IT d'assurer leur propre gouvernance du produit. Construire, maintenir et faire évoluer la roadmap technique du produit en fonction des besoins des utilisateurs. Accompagner au quotidien les utilisateurs et décideurs métiers et IT et promouvoir les bonnes pratiques d'utilisation de la plateforme. Superviser les opérations critiques : changements, déploiements, mises à jour et évolutions, avec une vision de bout en bout des impacts. Organiser et documenter la gestion des incidents, notamment les analyses de root cause et la coordination entre les différentes équipes. Assurer la relation technique avec les fournisseurs et partenaires intervenant sur le produit : éditeurs, équipes d'industrialisation et équipes infrastructure. Contribuer à l'amélioration continue des processus et à l'alignement avec les autres équipes Data & IA. Être force de proposition sur l'automatisation, l'industrialisation et l'évolution des pratiques MLOps / LLMOps. Environnement de travailEsprit Team Play et forte collaboration transverse Environnement international et technologique Autonomie, rigueur et exigence de qualité Fort sens du service Curiosité et veille technologique Appétence pour le partage de connaissances Forte culture de l'automatisation Anglais courant indispensable : échanges avec des fournisseurs et utilisateurs internationaux, documentation principalement en anglais Environnement de travail MacOS ou Windows au choix
Ingénieur IA : Mistral & AWS Le rôle consiste à concevoir, développer et déployer des solutions d'IA générative et agentique, avec une forte expertise autour de la plateforme Mistral et de son industrialisation à grande échelle. L'AI Engineer intervient sur l'intégration, la configuration et l'optimisation des LLM, ainsi que sur la mise en place de solutions d'agents autonomes et multi-agents, de pipelines techniques et de mécanismes d'évaluation, de monitoring et de détection des hallucinations et biais. Il contribue également au déploiement sécurisé des solutions, à leur versioning et à leur industrialisation avec Python, Docker, Kubernetes et CI/CD, en collaboration avec les équipes IT, Data, DevOps et Sécurité. Une attention particulière est portée aux contraintes RGPD, AI Act, sécurité, explicabilité et auditabilité. Technologies clés : Mistral, LLM, Python, LangChain, AutoGen, CrewAI, Docker, Kubernetes, CI/CD, fine-tuning, transfer learning, prompt engineering, few-shot learning et multi-agent systems.
Functional Analyst – Operational Planning 📍 Localisation : Bruxelles, Belgique 🏢 Client : Secteur public 📅 Date limite de soumission : 10/10/2026 Mission Vous rejoindrez une équipe d'analystes spécialisés dans le domaine de l'Operational Planning & Competencies. Vous interviendrez principalement sur le projet Alternative Solutions Management, visant à digitaliser et optimiser les services de planification opérationnelle. Vous serez impliqué dans l'ensemble du processus : Besoin métier → Analyse fonctionnelle → Livrables techniques Exigences obligatoires Présence sur site à Bruxelles : minimum 2 jours/semaine Expérience obligatoire en tant que Functional Analyst dans le domaine de la planification opérationnelle des transports 8+ ans d'expérience en analyse fonctionnelle dans des projets de développement logiciel Expérience dans des environnements Waterfall et Agile/Scrum Maîtrise de BPMN et UML Expérience avec Jira et Confluence Expérience dans la gestion de backlogs Expérience dans l'animation d'ateliers de recueil des besoins en contexte multilingue, avec au moins 3 langues Capacité à structurer, analyser, revoir et prioriser les exigences Capacité à produire des work packages complets et documentés Expérience en projets de renouvellement technologique et de migration Expérience en analyse de processus, qualité et gestion de projet Maîtrise des méthodologies PMI / Prince2 et Scrum Connaissance de ServiceNow Capacité à intervenir sur l'ensemble du cycle de vie projet
ContexteDans le cadre du développement de ses activités digitales, notre client recherche un(e) Digital Sales Revenue Analyst spécialisé(e) en A/B Testing et campagnes digitales. Au sein de l'équipe Customer Journey Optimisation, vous contribuerez à améliorer la conversion, l'engagement et la performance des parcours utilisateurs digitaux. Vous interviendrez notamment sur la conception, le développement, le déploiement et l'analyse de campagnes et d'expérimentations A/B via AB Tasty. MissionsA/B Testing & campagnes digitalesConcevoir et développer des variantes de tests A/B : bannières, popups, intégrations dynamiques, etc. Développer des expériences interactives en JavaScript vanilla et CSS. Définir les hypothèses de test, les indicateurs de performance et les critères de succès. Mettre en œuvre des mécanismes de segmentation et de ciblage utilisateur. Développer des campagnes multilingues avec détection automatique de la langue. Participer à l'optimisation continue des parcours utilisateurs et des taux de conversion. AB Tasty & intégrationConfigurer et déployer les expérimentations dans AB Tasty. Créer et gérer les variants, règles de ciblage et répartition du trafic. Implémenter des modifications DOM de manière performante et non intrusive. Interagir avec les APIs et les applications existantes. Assurer la compatibilité avec les environnements front-end existants, notamment Vue.js. Tracking, Analytics & Revenue OptimizationMettre en place le tracking des événements liés aux expérimentations. Développer des systèmes de tracking personnalisés. Exploiter les données issues des campagnes et tests A/B. Analyser les performances et les résultats statistiques des expérimentations. Identifier les leviers d'amélioration de la conversion et de la performance commerciale digitale. Formuler des recommandations basées sur les données et les insights analytics. Performance & qualité techniqueOptimiser les performances des scripts JavaScript : debouncing, throttling, cache, etc. Utiliser MutationObserver pour surveiller les évolutions du DOM. Gérer correctement la mémoire, les observers et les event listeners. Garantir la responsivité, l'accessibilité et la compatibilité cross-browser. Déboguer et maintenir les campagnes existantes. Documenter les développements et produire les README associés. Compétences techniques indispensablesJavaScript / Front-EndExcellente maîtrise de JavaScript vanilla ES6+. Maîtrise avancée de la manipulation du DOM. Event handling et event delegation. Promises et async/await. Closures et scope management. Gestion mémoire et cleanup. HTML5 et HTML sémantique. CSS3 moderne : Flexbox, Grid, variables CSS, animations, responsive design. Important : le développement des expérimentations doit être réalisé en JavaScript vanilla, sans dépendance à React, Angular ou autre framework. A/B TestingExpérience significative en A/B Testing et expérimentation digitale. Définition d'hypothèses et de métriques de succès. Compréhension de la significativité statistique, taille d'échantillon et durée des tests. Analyse et interprétation des résultats. Optimisation basée sur les données. AB Tasty – impératifMaîtrise de la plateforme AB Tasty. Configuration et déploiement de tests. Création de variants. Segmentation et ciblage avancés. Gestion du trafic et des règles de ciblage. Tracking et analytics. Gestion des assets JS/CSS/images. OutilsGitLab : branches, Git Flow, merge requests, code review, issues. Jira : tickets, suivi des tâches, Agile/Scrum, reporting.
Dans le cadre d'une transformation digitale d'un environnement hautement réglementé et critique, nous recherchons un Senior AI Lead pour définir et piloter la stratégie d'adoption de l'IA au sein de l'organisation. Le poste combine stratégie, architecture, gouvernance et accompagnement opérationnel. · Définir la vision, stratégie et roadmap IA de l'organisation. · Identifier et prioriser les cas d'usage et investissements IA à forte valeur ajoutée. · Évaluer les technologies émergentes : LLM, RAG, agents IA et plateformes AI. · Définir l'architecture de référence IA et les principes d'intégration avec les outils d'ingénierie existants. · Mettre en place la gouvernance IA : sécurité, confidentialité, conformité, traçabilité et gestion des risques. · Piloter des POC, projets pilotes et initiatives d'innovation avant leur industrialisation. · Définir les bonnes pratiques d'AI-assisted engineering pour le développement, la vérification, la documentation et les activités support. · Accompagner les équipes dans l'adoption de l'IA via coaching, workshops et sensibilisation. · Suivre les évolutions réglementaires et conseiller le management sur les enjeux IA. · Stack technique : LLM, Architecture RAG, Systèmes Agentique, Plateforme IA
Contexte de la missionDans le cadre du renforcement d'une équipe Data Science / Intelligence Artificielle au sein d'un grand acteur du secteur bancaire – Banque d'Investissement, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer Senior. L'équipe intervient sur la conception et l'intégration de solutions d'IA innovantes au sein d'applications métiers, notamment autour de l'exploitation de données issues de documents financiers, de documents de crédit et de différents systèmes internes. La mission s'inscrit dans une forte dynamique autour de l'IA générative, des LLM et des architectures agentiques, avec un objectif d'industrialisation et de mise en production de cas d'usage à forte valeur métier. Localisation : Est parisien – proche banlieue Missions et responsabilitésLe consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des projets IA : Concevoir et contribuer à la mise en œuvre de solutions et architectures agentiques permettant de simplifier et d'accélérer des processus métiers complexes. Concevoir des pipelines IA agentiques capables d'extraire, structurer et exploiter des données provenant de documents et de systèmes internes. Travailler avec les équipes métiers afin de comprendre leurs problématiques et de maximiser l'impact, la pertinence et l'adoption des solutions IA. Concevoir et intégrer des solutions reposant sur des LLM et modèles d'IA générative. Déployer et exécuter des LLM / modèles sur GPU au sein des environnements de développement. Mettre en place des dispositifs d'évaluation, de monitoring et d'observabilité des pipelines agentiques. Définir des métriques permettant d'évaluer la qualité et la fiabilité des réponses et extractions produites par les modèles. Améliorer de manière continue les performances des modèles et des pipelines selon une approche itérative et incrémentale. Définir et mettre en œuvre des stratégies de tests automatisés afin de garantir la qualité des solutions. Industrialiser les développements Data Science en respectant les standards IT de l'entreprise. Collaborer étroitement avec les architectes, développeurs et équipes de production / DevOps. Assurer la responsabilité technique de certains use cases métiers, jusqu'à leur mise en production. Participer au support technique et au transfert de compétences auprès des équipes. Environnement techniqueIA / Agentic AI LLM / Generative AI Google ADK LangGraph DSPy Phoenix / Arize Architectures agentiques et multi-agents vLLM Développement Python FastAPI Pytest APIs REST Industrialisation / Infrastructure Kubernetes Jenkins GPU / déploiement de modèles CI/CD Profil recherchéNous recherchons un profil Senior, capable d'aller au-delà de l'expérimentation Data Science et de participer réellement à l'industrialisation de solutions IA. Une expérience significative est attendue sur : IA générative et LLM. Développement Python. Conception de pipelines et/ou systèmes agentiques. Intégration de solutions IA dans des applications métiers. Évaluation et observabilité de modèles ou de systèmes LLM. APIs et architectures applicatives. Kubernetes et environnements CI/CD. Mise en production de solutions Data Science / Machine Learning. Une expérience dans le secteur bancaire, financier ou sur des problématiques documentaires complexes constitue un plus. Qualités attenduesAutonomie et capacité de prise en charge d'un sujet de bout en bout. Très bonnes capacités d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers et techniques. Curiosité forte autour des évolutions de l'IA générative. Capacité à challenger les solutions et être force de proposition. Culture de la qualité et de l'industrialisation. Communication et capacité de transmission.
