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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.

Dans le cadre de l'accélération de l'intelligence artificielle au sein d'un grand groupe bancaire, nous recherchons un AI Engineer confirmé pour transformer des opportunités Gen-AI en solutions concrètes, robustes et mesurables, intégrées aux processus métiers dans un environnement exigeant (sécurité, conformité, données sensibles). Le consultant interviendra de bout en bout, du cadrage métier jusqu'à l'industrialisation des solutions en production. Il sera notamment amené à : ▪ Concevoir des architectures IA end-to-end et sélectionner les modèles adaptés aux cas d'usage ▪ Arbitrer entre performance, coût et robustesse ▪ Concevoir et développer des solutions basées sur les LLM et les agents IA (RAG, orchestration multi-agents) ▪ Industrialiser à l'échelle : mise en production de solutions robustes (CI/CD, monitoring, auditabilité) ▪ Structurer les outils de pilotage et optimiser les coûts ▪ Intégrer les solutions IA aux processus et outils métiers existants

Vos principales responsabilités incluront : * Concevoir, implémenter et gérer des infrastructures cloud robustes et évolutives sur Google Cloud Platform (GCP). * Déployer et opérer des applications conteneurisées sur Google Kubernetes Engine (GKE). * Mettre en œuvre et maintenir des pipelines CI/CD avec GitLab. * Développer et maintenir l'infrastructure as Code (IaC) à l'aide de Terraform. * Assurer la surveillance (Monitoring) proactive de nos systèmes et applications, et mettre en place des alertes pertinentes. * Optimiser la sécurité de nos environnements GCP (IAM, VPC, Firewalls, Routage). * Travailler en étroite collaboration avec les équipes de développement pour garantir la fluidité des déploiements et l'opérabilité des applications. * Contribuer à l'amélioration continue de nos pratiques DevOps et à l'adoption de nouvelles technologies.

Nous cherchons à intégrer un Ingénieur QA automatisation RobotFramework (F/H) pour renforcer nos équipes QA en région toulousaine. Notre Ingénieur QA Automaticien travaillera dans un contexte Safe avec une organisation en train et équipes agiles (Kanban, Scrul, DevTeam Safe). Ainsi, vos missions seront : Contribuer au bon déploiement des releases Contribuer à la définition de la stratégie de tests incluant la stratégie d'automatisation Définir le processus d'automatisation des tests via RobotFramework. Concevoir et exécuter les campagnes de tests manuels et automatisés Elaborer les jeux de données Rédiger les plans de tests fonctionnels et d'automatisation, les scénarii et cas de test Comprendre et anticiper les scénarios à automatiser sur des tests fonctionnels et non fonctionnels. Estimer la charge de test de son périmètre à automatiser Rédiger les scripts d'automatisation Développer, mettre à jour et maintenir les tests automatisés Reporter l'avancement des cas de test sous Xray Remonter des anomalies rencontrées sur Jira Rédiger les rapports de tests Participer aux comités de validation (GO/NO GO) Contribuer à des ateliers de partage et de retours d'expériences.

ContexteL'objectif principal de ce rôle est d'assurer la stabilité et la disponibilité des applications en intervenant sur les incidents de niveau 2 et 3. Vous serez le pont entre les équipes métiers/utilisateurs et les équipes de développement. Votre mission sera de diagnostiquer l'origine des dysfonctionnements en analysant le code et les logs, et de proposer (ou implémenter) des correctifs. MissionsAnalyse et résolution d'incidents Diagnostic technique : analyse des remontées d'incidents, reproduction des bugs et identification de la cause racine (Root Cause Analysis). Analyse de logs : exploration des fichiers de logs, des traces d'erreurs et des outils de monitoring pour l'isolation du composant défaillant. Débogage : analyse du code source pour la compréhension des comportements anormaux. Résolution : application de correctifs d'urgence (hotfixes) et élaboration de spécifications techniques destinées à l'équipe de développement pour la correction des bugs. Maintenance et amélioration Optimisation : identification des erreurs récurrentes et proposition d'améliorations de code pour la réduction de la dette technique et du nombre d'incidents. Observabilité : amélioration de la stratégie de logging (ajout de logs pertinents) pour la facilitation des diagnostics futurs. Documentation : rédaction et mise à jour de la base de connaissances (Knowledge Base) pour la capitalisation des résolutions d'incidents. Coordination Interface technique : communication avec les équipes de développement pour le déploiement des correctifs. Suivi : suivi des tickets d'incidents jusqu'à leur clôture complète.

Développeur·se Python IA (LLM, Agents, RAG) Nombre de postes 15 développeurs Python IA Secteur Assurance Rattachement Équipe IA — sous la responsabilité du Tech Lead AI et du référent opérationnel Type de contrat Prestation (freelance / ESN) Contexte & RôleAu sein de l'équipe IA, vous développerez des solutions d'intelligence artificielle au service des filiales du groupe, dans le secteur de l'assurance. Vous interviendrez sur des cas d'usage variés : analyse automatisée de documents, analyse d'appels, chatbots intelligents et assistance aux réponses. Vous travaillerez sous la responsabilité du Tech Lead AI et d'un référent opérationnel, au sein d'une équipe dédiée au déploiement de l'IA à l'échelle du groupe. Missions principales• Concevoir et développer des solutions IA (LLM, Agents, RAG). • Reprendre et optimiser les use-cases existants. • Développer les nouveaux use-cases selon la roadmap, en respectant les engagements de timing. • Assurer la qualité et la maintenabilité du code (tests, documentation, code reviews).