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Notre client évolue dans le secteur bancaire et souhaite renforcer son équipe spécialisée en intelligence artificielle et technologies avancées. Cette équipe conçoit et industrialise des composants d'intelligence artificielle destinés à différents métiers : API, chatbots internes et externes, agents IA, automatisation de workflows et intégration de grands modèles de langage. Dans le cadre de la montée en puissance des usages de l'IA, nous recherchons un Développeur IA expérimenté, spécialisé dans la conception d'agents IA outillés, l'orchestration de workflows, les chatbots avancés et l'intégration au système d'information. Vous interviendrez sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions IA capables d'interagir avec des outils, des API et des systèmes métiers. Vous contribuerez à des projets à forte valeur ajoutée, allant de l'assistant conversationnel à l'automatisation de processus complexes, dans un environnement soumis à des exigences élevées en matière de sécurité, de gouvernance et de fiabilité. Missions principalesConception et développement d'agents IAConcevoir et développer des agents IA capables d'appeler des API, d'utiliser des outils internes et d'exécuter des actions complexes. Modéliser des scénarios multi-étapes : analyse, décision, action et supervision. Développer des composants de tooling IA : actions, connecteurs, wrappers, mécanismes de permissions et exécuteurs d'outils. Mettre en œuvre des workflows agentiques adaptés aux besoins métiers. Intégrer les exigences de sécurité des systèmes d'information, de protection des données et de gouvernance IA. Développement de chatbots et assistants métiersConcevoir ou améliorer des assistants IA destinés à la gestion documentaire, à la qualification de documents et au pilotage de workflows. Développer des fonctionnalités de mémoire, de récupération d'information et de contextualisation. Concevoir des flows conversationnels complexes et améliorer l'expérience utilisateur. Mettre en œuvre des prompts avancés et des réponses structurées. Intégrer différents modèles de langage, notamment Mistral, GPT et Claude. Implémenter des mécanismes de clarification automatique et de gestion des échanges conversationnels. Intégration et orchestration avec le système d'informationDévelopper des appels sécurisés vers des API internes et des applications métiers. Connecter les solutions IA aux environnements ERP, GED, CRM, RPA, bases documentaires et plateformes d'entreprise. Interfacer les agents avec des pipelines documentaires et des outils d'orchestration existants. Concevoir des connecteurs métier robustes et réutilisables. Mettre en place une gestion fine des autorisations, de la traçabilité et des journaux d'exécution. Industrialisation et fiabilisationDévelopper des solutions observables et exploitables en production. Mettre en place les logs, métriques, traces, alertes et indicateurs de suivi des coûts. Développer les tests unitaires, d'intégration et end-to-end des chatbots et agents IA. Contribuer aux frameworks, bibliothèques et conventions techniques internes. Participer à la mise en place des pratiques DevSecOps, selon le principe « You Build It, You Run It ». Participer aux démonstrations techniques, aux ateliers de cadrage, aux PI Planning et aux rituels Agile.

ContexteLa fonction principale du domaine « Deal Capture IRG » consiste à assurer le support, la maintenance et l'amélioration d'une application appelée STAR. STAR est un système de traitement des transactions chargé de la saisie des opérations sur dérivés de taux d'intérêt (IRD), les contrats à terme et les obligations, ainsi que du transfert ultérieur de ces transactions du Middle Office vers le Back Office. STAR constitue la colonne vertébrale de la suite informatique dédiée au traitement des transactions. Plus de 2 000 utilisateurs réguliers Saisie de plus de 1,5 million de transactions par mois Des utilisateurs répartis dans 42 pays Le développement logiciel est assuré à Londres et à Mumbai. L'équipe se compose de 23 développeurs logiciels et de 14 analystes métier répartis sur ces deux sites. Missions Développement de nouvelles améliorations à la demande de l'entreprise (qu'elles proviennent du Front-Office, du Middle-Office ou du Back-Office). Ces améliorations peuvent prendre la forme de nouveaux produits financiers, de nouvelles méthodes de comptabilisation, d'optimisations fonctionnelles, de réponses à des points d'audit, d'exigences réglementaires, etc. Maintenance : correction de bogues, assistance technique en cours de journée et assistance de 3e niveau pendant la nuit. Outils et environnement C++ (Visual Studio 2015) et C#.NET 4.6.1 dans un environnement Windows CppUnit pour les tests unitaires Python et Robot pour les tests de régression automatisés Oracle 12c, SQL et procédures stockées

Au sein du Pôle Architecture Logicielle & IA (DSI), le Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA 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 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). Périmètre et rattachement : Rattachement : Direction des Systèmes d'Information / Architecture Logicielle & IA Interactions clés : DSMC (cadrage valeur, priorisation des cas d'usage), Architectes SI et Logiciel / équipe infra / Cloud, équipe Data, équipes projets DSI, prestataires IA, RSSI, Conformité / Juridique (interfaces), Groupe (Design Authority IA, ITD DataLab 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 Responsabilités clés : Validation des choix techniques IA (outils, modèles, architectures). Définition des standards MLOps & observabilité IA. Contribution aux livrables structurants : Reporting sur l'avancement et la maturité IA du SI

Contexte Dans le cadre du programme IA4IT, le client recherche un profil confirmé pour accompagner les équipes dans la construction des premiers composants techniques et des cas d'usage à forte valeur ajoutée. Le consultant interviendra au sein d'une équipe pluridisciplinaire IA, sur la conception, le développement et l'intégration de solutions agentiques innovantes. Rôle et responsabilités Concevoir et développer des workflows agentiques et des composants réutilisables. Réaliser l'intégration de la plateforme avec les outils et services du SI : APIs, services internes et outils collaboratifs. Développer des agents IA, des prompts outillés, des connecteurs et des services d'orchestration. Mettre en œuvre des intégrations avec Jira, Confluence, Git, plateformes ITSM et autres services métiers. Participer aux travaux autour des protocoles et standards émergents de type MCP lorsque cela est pertinent. Réaliser les tests, le monitoring et l'industrialisation des composants développés. Produire les livrables techniques associés : documentation, guides d'usage, démonstrateurs, preuves de valeur et retours d'expérience. Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques et aux démonstrations auprès des parties prenantes. Livrables attendus Composants techniques et fonctionnalités développés. Agents IA et workflows opérationnels. Connecteurs et intégrations SI. Prototypes, démonstrateurs fonctionnels et preuves de valeur. Jeux de tests, documentation technique et exemples d'usage. Supports de démonstration et accompagnement des équipes.

Notre client, acteur majeur dans le secteur bancaire, recherche son futur Développeur orienté Platform / Automatisation (H/F) pour son site de Toulouse, dans le cadre du développement de sa plateforme technique et de l'industrialisation de ses environnements. Poste Intégré à une équipe transverse dédiée à la plateforme, vous intervenez principalement sur des sujets de Build, avec pour objectif de simplifier, automatiser et fiabiliser le travail des équipes de développement. Ce poste s'adresse à un développeur ayant évolué vers des problématiques d'infrastructure, d'automatisation et d'outillage, et souhaitant s'inscrire dans une logique de Platform Engineering. Vous évoluerez dans un environnement hybride GCP / Kubernetes On-Premise. Missions * Concevoir et développer des outils facilitant les déploiements et l'exploitation pour les équipes applicatives * Mettre en place et maintenir des pipelines CI/CD (GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions) * Automatiser les environnements et les configurations (Infrastructure as Code) * Développer des scripts et solutions de provisioning pour améliorer l'autonomie des équipes * Mettre en place des outils d'observabilité (monitoring, dashboards, alerting) * Collaborer étroitement avec les équipes de développement pour fluidifier les processus * Participer à la fiabilisation des applications et à l'amélioration continue de la plateforme Compétences techniques * Développement : Node.js, Python ou Go (expérience significative) * CI/CD : GitLab CI, Jenkins, GitHub Actions * Automatisation / scripting * Infrastructure as Code : Terraform (ou équivalent) * Conteneurisation : Kubernetes, Docker * Cloud : GCP idéalement (ou AWS) * Observabilité : Datadog, Prometheus (ou équivalent) Une expérience dans des environnements microservices et distribués est un plus.

Dans un contexte de production informatique, vous interviendrez sur le maintien en condition opérationnelle et la cybersécurité d'un parc de serveurs Linux, ainsi que sur les middlewares associés. Vos principales responsabilités : Assurer le MCO et la cybersécurité des environnements Linux Suivre l'état de l'art et traiter les incidents et demandes Participer à l'intégration de nouveaux outils et aux projets d'évolution du périmètre Intervenir rapidement en cas d'incident afin de réduire au maximum le délai de rétablissement du service Traiter les demandes de mise en service et contribuer à leur industrialisation Assurer le support aux utilisateurs et aux équipes techniques

Notre client, acteur majeur de la finance quantitative à Paris, renforce son équipe Data Reliability. Constituée il y a quatre ans et composée de 6 personnes (bientôt 7), cette équipe applique les principes du SRE au monde de la donnée : elle prend en charge l'ensemble des activités de support liées à la data afin de décharger les équipes de développement et de data engineering des problématiques de production. Environnement international (plus de 70 nationalités, bureaux à New York et Londres), pratiques de support structurées et process ITIL en place. Missions Assurer le support de production N2/N3 sur les domaines data : prise en charge des alertes et des incidents pendant le shift Paris, avec obligation de résultat Investiguer et résoudre les problèmes de qualité de données : données manquantes, valeurs fausses ou nulles, incohérences entre systèmes Explorer et analyser la donnée en Python (notebooks) et en SQL pour diagnostiquer les anomalies Développer et maintenir des scripts de monitoring en Python pour détecter les anomalies en amont Requêter la base Oracle centrale de l'écosystème (requêtes et jointures) ainsi que les autres sources de l'environnement hybride Faire remonter et documenter les problématiques de données récurrentes, contribuer à leur traitement à la source avec les équipes data engineering Contribuer aux pratiques de data reliability engineering de l'équipe : automatisation des tâches récurrentes, amélioration continue du monitoring et des procédures Interagir au quotidien avec les data engineers, les développeurs et les chercheurs quantitatifs, en français et en anglais