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Dans le cadre du programme Agents (IA générative / agentic AI), nous recherchons un Data Scientist expérimenté afin de contribuer aux phases d'expérimentation, de prototypage (PoC) et d'industrialisation progressive des cas d'usage métier. Le programme vise à explorer et structurer l'usage d'agents intelligents permettant d'automatiser et d'augmenter des processus métier, en s'appuyant sur des architectures modernes intégrant LLM, orchestration, data pipelines et Cybersécurité. Les Agents IA sont amenés à être utilisés dans différents cas d'usage métiers, que ce soit pour l'assistance aux collaborateurs, l'analyse documentaire, la génération de contenus, l'aide à la décision, l'automatisation de processus ou l'exploitation de bases de connaissances internes. Leur adoption nécessite toutefois un cadre rigoureux afin de garantir leur performance, leur robustesse, leur sécurité, leur conformité et leur adéquation aux exigences du secteur bancaire. Objectifs de la mission La mission consiste à intervenir en tant que Data Scientist spécialisé dans la création et la mise en exploitation d'agents IA. Les principaux objectifs sont les suivants : • Concevoir et développer des PoC et MVP autour d'agents IA • Explorer différentes approches techniques (agent frameworks, orchestration, RAG, tool use, …) • Évaluer les performances, la robustesse et les limites des solutions testées • Contribuer aux choix d'architecture cible pour le programme • Participer à la capitalisation des expérimentations (best practices, patterns) • Accompagner la montée en maturité des cas d'usage vers leur industrialisation Cette mission s'inscrit, par ailleurs, dans une démarche de gouvernance des cas d'usage IA pour le groupe, de maîtrise des risques liés à l'IA générative et d'industrialisation des pratiques d'évaluation avant mise en production. Périmètre technique Le consultant devra être capable d'intervenir sur un écosystème technologique varié, notamment : • Frameworks agentiques et orchestration : LangGraph, outils équivalents • LLM & IA générative : Mistral, modèles open source ou propriétaires • Plateformes Data / ML : Dataiku, Domino • Solutions éditeurs / partenaires : IBM (watsonx, orchestration, etc.) • Approches RAG avancées (multi-sources, pipeline complexe) Livrables attendus • PoC fonctionnels démontrant les capacités des solutions testées • Analyses comparatives (technologies, approches) • Recommandations d'architecture et bonnes pratiques • Documentation technique et synthèses pour prise de décision Conclusion Cette mission est d'importance et s'inscrit dans une démarche stratégique visant à préparer le passage à l'échelle des architectures agentiques au sein du SI, en cohérence avec les standards data, IA et sécurité du Groupe.

Dans le cadre du développement de sa plateforme Data, notre client recherche un(e) Data Engineer chargé(e) de concevoir, développer et maintenir les flux de données permettant d'alimenter les différents usages analytiques de l'entreprise. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valorisation des données : collecte, transformation, modélisation et mise à disposition auprès des équipes métiers, BI et IA. Vos principales missions seront : Concevoir, développer et optimiser des pipelines de données (ETL/ELT) à partir de sources multiples. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données. Participer à la conception et à l'évolution des modèles de données (Data Warehouse, Datamarts, schémas en étoile). Mettre en œuvre et maintenir une couche sémantique commune facilitant l'exploitation des données par les utilisateurs. Contribuer à la production d'indicateurs, tableaux de bord et cas d'usage avancés liés à l'analytique et à l'intelligence artificielle. Participer à l'automatisation et à l'industrialisation des traitements dans une démarche CI/CD.

Votre missionDans le cadre du développement d'une plateforme d'automatisation intelligente, vous participerez à la conception, au déploiement et à l'exploitation de solutions intégrant les dernières technologies d'intelligence artificielle générative. En collaboration avec les équipes techniques et métiers, vous contribuerez à la mise en œuvre d'une plateforme robuste, scalable et sécurisée permettant d'accélérer l'automatisation des processus de l'entreprise. Vos principales responsabilitésConcevoir, développer et maintenir une plateforme d'automatisation basée sur l'intelligence artificielle. Développer et intégrer des workflows intelligents (traitement automatisé des e-mails, classification documentaire, extraction de données, orchestration d'agents IA, etc.). Industrialiser le cycle de vie des applications et des modèles IA en mettant en place des pipelines CI/CD performants. Automatiser les infrastructures à l'aide de solutions Infrastructure as Code (IaC) et garantir la disponibilité, la sécurité et la supervision de la plateforme. Participer à l'intégration des modèles d'IA au sein du système d'information via des API et des architectures cloud-native. Collaborer étroitement avec les équipes métiers afin d'identifier et de concevoir de nouveaux cas d'usage à forte valeur ajoutée. Contribuer à l'amélioration continue des pratiques DevOps, MLOps et de l'architecture de la plateforme.

ACCROCHE SI TU SAIS QUE LA STABILITÉ D'UN SI REPOSE SUR DES FONDATIONS SOLIDES, CETTE ANNONCE EST FAITE POUR TOI ... CE QUE TU RECHERCHES : Administrer et faire évoluer des infrastructures systèmes critiques Garantir la disponibilité, la performance et la sécurité des environnements IT Relever des défis techniques dans des environnements complexes et exigeants Donner un nouveau souffle à ta carrière Alors nous avons la mission idéale pour toi Au sein d'un acteur majeur du secteur de de la grande disctribution, tu participeras à la gestion, à l'optimisation et à l'évolution des infrastructures systèmes afin d'assurer la continuité et la fiabilité des services IT : Administration des environnements Windows et Linux, tu réaliseras Déploiement et configuration des serveurs et services associés, tu piloteras Supervision des systèmes et gestion des incidents, tu assureras Optimisation des performances et gestion des capacités, tu coordonneras Mise en œuvre des bonnes pratiques de sécurité et de sauvegarde, tu garantiras Participation aux projets d'évolution et de modernisation des infrastructures, tu contribueras Veille technologique et amélioration continue, tu impulseras QUI TU ES : Diplômé(e) de la formation qui va bien Expérience de 10 ans minimum en administration ou ingénierie systèmes Maîtrise des environnements et des solutions de virtualisation : Windows Server, Linux et des services associés (AD, DNS, DHCP), VMware, Hyper-V Compétences en scripting : PowerShell, Bash Connaissance des environnements cloud (AWS, Azure, GCP) appréciée AU-DELÀ DES COMPÉTENCES TECHNIQUES, TU ES / AS : Rigoureux(se) : tu assures la stabilité et la fiabilité des systèmes Autonome : tu gères ton périmètre avec méthode Analytique : tu sais diagnostiquer rapidement les incidents Méthodique : tu documentes et structures chaque action Communicant(e) : tu échanges efficacement avec les équipes IT Pragmatique : tu proposes des solutions adaptées aux contraintes terrain Curieux(se) : tu suis les évolutions technologiques systèmes et cloud Orienté(e) service : tu garantis la continuité et la qualité des services IT

Mission au sein de Global IT regroupe l'ensemble des DSI en charge du développement et de la production des systèmes d'information et des infrastructures technologiques du client. La mission aura lieu sous le périmètre Capital Market IT est responsable des applications et systèmes du marché des capitaux. Entant que Commando, vous auriez pour mission: • Comprendre les principales exigences métier des desks Taux et Obligations (notamment en matière de pricers ainsi que d'outils de Risque & PnL) et fournir un accompagnement IT efficace (support, évolutions, nouveaux développements) en termes d'outils, de conseils et de solutions afin d'aider les desks. • Contribuer à la croissance des desks de trading en fournissant des outils et applications robustes, en ligne avec le programme de transformation IT, notamment en : - Refactorisant les systèmes existants (principalement en Excel/VBA) et en adoptant de nouveaux standards technologiques (K8s, cloud AWS) - Révisant/améliorant les outils actuels tout en maintenant des standards de qualité élevés (coding, CI/CD, normes DevSecOps…) - Automatisant les processus manuels - Développant des applications web lorsque nécessaire (en Python/C#/React) - Mettant en place un monitoring solide et en favorisant le partage de connaissances au sein de la communauté • Être un membre actif du Chapter Commando: - Participer aux sessions de formation - Réutiliser les outils cibles développés au sein du Chapter - Collaborer en partageant de nouvelles idées et en contribuant à la réalisation des ambitions

🚀 Tech Lead Data / Expert Teradata & Talend – Lille - ASAP - 4 ans de projet 🚀 📍 Lille - 2 jours par semaine puis 2 jours par mois post-onboarding 🏠 Freelance ONLY 📅 Démarrage ASAP 📆 Projet de 4 ans - Contrats annuels Pour l'un de nos clients, nous recherchons un Tech Lead Teradata disposant aussi d'une expertise Talend pour accompagner des projets stratégiques autour des plateformes décisionnelles. 🎯 Les attendus • Expertise Teradata (Build) • SQL avancé • Modélisation Data Warehouse (Étoile / Flocon) • Talend • Data & BI • Python (un plus) • Expérience en revue de conception, optimisation des développements et accompagnement des équipes techniques Tu te reconnais dans ce profil ou tu connais quelqu'un qui pourrait être intéressé ? N'hésite pas à me contacter en message privé ou à m'envoyer ton CV. #Data #Teradata #BusinessIntelligence #SQL #Talend #BI #Lille #freelance

🚀 Qui sommes-nous ? Finaxys est un cabinet de conseil spécialisé dans les secteurs Banque, Finance et Assurance. Depuis plus de 15 ans, nous intervenons auprès des plus grandes institutions telles que BNP Paribas, Crédit Agricole, Société Générale, AXA, Malakoff Humanis, etc. en proposant des solutions technologiques innovantes (IA, Machine Learning, Data, Cloud, DevSecOps, etc.). Notre mission ? Accompagner nos clients dans leur transformation digitale et répondre aux défis IT les plus complexes grâce à l'expertise de nos équipes. 🎯 Votre mission : En tant que DataOps, vous rejoindrez les équipes techniques de nos clients grands comptes pour : Industrialiser et automatiser les déploiements avec Ansible Mettre en production de nouveaux clusters et mettre à l'échelle les clusters existants (scale horizontal et vertical) Documenter les offres Apporter une expertise technique aux utilisateurs de la plateforme Participer à la définition des architectures des futures briques de la plateforme Streaming Construire un MVP de ces services puis enrichir l'offre Prendre des éléments de la backlog qui ont été formalisés par le Squad Lead et mettre en œuvre les éléments de la backlog Réaliser l'intégration dans le SI (observabilité, alerting, gestion des droits, backup, etc) Rendre compte des difficultés auxquelles il est confronté et proposer des solutions pour les résoudre Participer à l'ensemble des rituels agiles de la Squad (Rétro, Démos, Pi Planning) Environnement technique / fonctionnel : Python, Java, Hadoop, Spark, Kafka, Flink, Kubernetes, Gitlab, Ansible, Vault, Artifactory, CI/CD, Jira

Contexte mission Dans le cadre de l'accélération sur l'Intelligence Artificielle de notre client, nous recherchons un(e) Data Scientist IA capable de concevoir, développer et industrialiser des modèles avancés de Machine Learning et d'IA générative. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les métiers, les équipes Data et IT afin d'identifier, développer et déployer des solutions innovantes créant de la valeur, tout en respectant les exigences réglementaires et de gouvernance. Principales responsabilités Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et d'IA Générative Réaliser des analyses exploratoires de données et du feature engineering Entraîner, tester, calibrer et optimiser les modèles Développer des solutions basées sur le NLP et les LLM Effectuer des analyses statistiques avancées pour identifier des opportunités business Collaborer avec les équipes métiers pour transformer les besoins en cas d'usage concrets Garantir la robustesse, la performance et l'explicabilité des modèles Participer au suivi et à l'amélioration continue des modèles en production

Le Data Engineer supervise et intègre des données de natures diverses provenant de sources multiples ; il vérifie la qualité des données entrant dans le Data Lake, en effectuant notamment des tests, la déduplication et les activités d'assurance qualité associées. Les principales responsabilités incluent : Qualification et gestion des données : - Collecte de données structurées et non structurées produites par différentes applications ou provenant de sources externes à l'entité - Intégration des éléments - Structuration des données (sémantique, etc.) - Cartographie des éléments disponibles - Nettoyage des données (élimination des doublons, etc.) - Validation des données - Création éventuelle du référentiel de données La plateforme de données permet à tous les domaines producteurs de données de mettre à disposition des données brutes ou retravaillées dans un Data Lake. Cette plateforme gère notamment les fonctionnalités et les données relevant du périmètre métier « Relation Réseau ». Elle permet : - L'intégration et l'assurance qualité des données brutes reçues des distributeurs - La mise à disposition de données GRD exploitables pour tous les besoins du segment et de l'organisation (qu'il s'agisse de besoins opérationnels ou analytiques issus de tous les domaines métiers) Principales missions : - Maîtrise des outils Databricks (création de jobs, clusters, notebooks) et capacité à effectuer des requêtes SQL efficaces - Maintien en conditions opérationnelles de la plateforme de production (analyse et correction d'incidents et d'anomalies) - Développement de jobs d'ingestion et de transformation de données en Python avec Spark pour traiter de grands volumes de données - Apport d'une vision à long terme, tant sur le plan opérationnel que stratégique pour la plateforme de données - Soutien et promotion des meilleures pratiques - Participation aux ateliers de conception technique et fonctionnelle - Rédaction et mise à jour de la documentation technique

Contexte Dans le cadre de l'évolution de sa plateforme Data, un acteur majeur du secteur bancaire recherche un Data Engineer afin d'assurer le maintien en conditions opérationnels des plateformes Data sur AWS et de développer de nouveaux flux de données temps réel pour les besoins Analytics et décisionnels. Missions Assurer le MCO de la plateforme Data sur AWS. Concevoir et optimiser des pipelines de données batch et streaming. Développer et administrer les flux Kafka (topics, producteurs, consommateurs). Optimiser les traitements Spark / PySpark. Garantir la qualité, la performance et la disponibilité des données. Industrialiser les développements via les pratiques DevOps et CI/CD. Participer à l'évolution des architectures Data (Data Lake, Event-Driven). Environnement technique Spark • PySpark • Kafka • Python • SQL • AWS • Datadog • Airflow • Dataiku • Docker • Kubernetes • Terraform • GitLab CI • Jenkins

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data & Intelligence Artificielle au sein d'un environnement international du secteur retail luxe, nous recherchons un AI Engineer pour rejoindre une équipe en charge du développement d'une plateforme agentique à grande échelle. La mission consiste à concevoir, développer et faire évoluer les composants permettant à des agents autonomes d'accéder de manière sécurisée, fiable et dynamique aux données, aux systèmes d'information et aux bases de connaissances de l'entreprise. Le consultant interviendra notamment sur l'évolution de frameworks et de SDK dédiés aux agents IA, la construction de pipelines Graph-RAG et de recherche hybride, ainsi que sur la mise en place et l'industrialisation de Knowledge Graphs. Il participera également au développement de pipelines d'ingestion de données, à la génération d'embeddings, à la résolution d'entités et à l'association de références textuelles avec des nœuds de graphes. La mission comprend enfin une forte dimension d'évaluation et d'observabilité, avec la mise en place de dispositifs permettant de mesurer la précision des agents, leurs hallucinations, leurs performances et leur latence, tout en intégrant ces contrôles dans des pipelines CI/CD robustes.

Dans le cadre du développement et de l'évolution d'une plateforme digitale stratégique dédiée à la gestion d'actifs industriels et énergétiques, nous recherchons deux Développeurs Fullstack Senior Python / React / AWS. Vous rejoindrez une équipe Agile composée de développeurs, Tech Leads et Product Owners, intervenant sur des sujets à forte valeur ajoutée autour de la digitalisation des opérations, de la data et du cloud. L'équipe engage également une transformation importante de ses pratiques d'ingénierie vers l'utilisation structurée de l'IA générative (GitHub Copilot, Coding Agents, workflows multi-agents). Le consultant participera activement à cette évolution. MissionsDéveloppement applicatifConcevoir et développer des applications sur la stack Python / Django / React Développer des APIs REST avec FastAPI Concevoir et maintenir des traitements automatisés et des ETL Développer des interfaces utilisateur modernes en React / TypeScript Participer aux choix techniques et à l'amélioration continue des solutions Cloud & DevOpsDéployer et maintenir les infrastructures AWS Mettre en œuvre les principes Infrastructure as Code avec Terraform Concevoir et maintenir les pipelines CI/CD via GitHub Actions Participer au maintien en condition opérationnelle des applications Qualité & SécuritéDévelopper et maintenir les tests unitaires, d'intégration et End-to-End Participer à la mise en œuvre des bonnes pratiques de développement sécurisé Contribuer à la qualité globale des livraisons IA Générative & InnovationUtiliser GitHub Copilot et les outils d'IA générative de manière structurée Participer à la définition des bonnes pratiques autour des agents IA Challenger le code généré par les assistants IA Contribuer à l'évolution des méthodes de développement de l'équipe

Notre client renforce son équipe de développement en charge de la gestion et maintenance de l'outil décrit ci-dessous. Une solution numérique calcule automatiquement ces métriques pour tous les composants déployés sur les plateformes TAS et K8S. Cet outil est composé d'un moteur de calcul qui va récupérer des informations dans les différents référentiels utilisés par les équipes chaîne de valeur (Gitlab, Artifactory, K8S, TAS...). Ces données brutes sont ensuite agrégées et fournies à une application web : Le Tableau de bord Accelerate. Ce tableau de bord permet de restituer les métriques pour les Directions, Départements, Equipes, Produits ou composants ainsi que des statistiques plus générales. D'un point de vue technique, le langage de développement est réalisé en Python nodeJS. Il tourne sur une infrastructure containerisée Kubernetes. La persistance des données est assurée par une BDD REDIS. L'équipe est engagée dans une démarche d'amélioration continue vers les pratiques de CI/CD (via Concourse, GitLab CI) avec intégration de tests automatisés. Son fonctionnement est : basé sur Scrum avec des sprints de 2 semaines l'ensemble des cérémonies standards(démos/rétrospectives) en s'appuyant sur le produit JIR Dans le cadre des développements de la solution numérique Accelerate, nous recherchons un développeur full-stack

Missions IA Générative & Agentic AI Concevoir et développer des solutions IA, automatisations métier et systèmes conversationnels avancés. Développer des architectures RAG robustes et sécurisées. Construire des workflows multi-agents pour automatiser des processus métier complexes. Intégrer et orchestrer des modèles de langage (OpenAI, Azure OpenAI, modèles open source). Concevoir des solutions exploitant les capacités de raisonnement, de recherche documentaire et d'exécution d'actions. Engineering & Industrialisation Industrialiser les solutions IA sous forme d'API et de services cloud. Développer des composants réutilisables permettant d'accélérer le delivery des produits IA. Mettre en place les pratiques MLOps et LLMOps nécessaires à l'exploitation des solutions. Assurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des applications IA en production. Participer à la définition des standards techniques de la plateforme IA. Data Science & Machine Learning Concevoir et maintenir des modèles de Machine Learning lorsque les cas d'usage le nécessitent. Réaliser des analyses exploratoires et expérimentations avancées. Évaluer et optimiser les performances des modèles prédictifs. Mettre en oeuvre les approches d'explicabilité et d'IA responsable. Collaborer avec les métiers sur les problématiques de risque, fraude, marketing ou recouvrement. Monitoring & Evaluation Définir les métriques de performance des systèmes IA. Mettre en place les mécanismes de monitoring et d'observabilité. Suivre les dérives des modèles et des systèmes RAG. Évaluer la qualité des réponses générées (RAGAS, LLM-as-a-Judge, évaluations métier). Garantir la conformité et la traçabilité des solutions déployées.

Missions: Développer et maintenir les flux de traitement de données. Participer aux projets de migration de données. Concevoir et implémenter des modèles décisionnels en Star Schema (faits/dimensions). Développer des traitements SQL performants. Concevoir et maintenir des flux Talend. Participer à l'industrialisation des pipelines Data. Gérer les traitements d'initialisation (Init) et les traitements Delta. Réaliser les tests et assurer la qualité des données. Participer aux mises en production dans le respect des bonnes pratiques. Documenter les développements et collaborer avec les équipes techniques et métiers. Environnement technique: Compétences indispensables:Talend SQL avancé Modélisation décisionnelle (Star Schema) Python Vertica ou base de données décisionnelle équivalente Expérience des migrations de données Industrialisation d'un socle Data Gestion des traitements Init / Delta Tests et validation des données Bonnes pratiques de mise en production (MEP) Compétences appréciées:Dataiku Tableau Software

ontexteDans le cadre de l'accélération de ses initiatives autour de l'Intelligence Artificielle Générative, un acteur majeur des services numériques et financiers recherche un Consultant IA Générative / AI Engineer Senior afin de concevoir, industrialiser et faire évoluer des solutions basées sur les modèles de langage de nouvelle génération. Vous intégrerez une équipe en charge de la définition et de la mise en œuvre de cas d'usage IA à fort impact métier : assistants intelligents, moteurs conversationnels, automatisation de processus, recherche documentaire augmentée, copilotes métiers et systèmes agentiques. MissionsConception de solutions IA GénérativeConcevoir des architectures IA générative robustes et évolutives. Participer à l'identification et au cadrage des cas d'usage métiers. Développer des solutions basées sur les LLMs et les modèles de fondation. Concevoir et mettre en œuvre des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG avancé). Développement et industrialisationDévelopper des workflows conversationnels complexes. Construire des agents autonomes et multi-agents (Agentic AI). Implémenter des mécanismes de Function Calling et d'orchestration d'outils. Participer à l'intégration des solutions IA dans le système d'information. Contribuer à l'industrialisation des développements et aux bonnes pratiques MLOps. Optimisation des modèlesRéaliser des travaux de Prompt Engineering avancé. Évaluer et comparer les performances des modèles. Participer aux activités de fine-tuning et d'optimisation. Définir et suivre les KPI d'évaluation des systèmes GenAI. Mettre en place des méthodologies de testing et de validation. Collaboration avec les équipes métiersComprendre les problématiques métiers et les traduire en solutions IA concrètes. Accompagner les équipes dans l'adoption des nouveaux outils. Participer aux ateliers de conception et aux démonstrations. Vulgariser les concepts techniques auprès d'interlocuteurs non experts. Compétences techniques recherchéesIA GénérativeLLMs et modèles de fondation Retrieval Augmented Generation (RAG) avancé Agentic AI Function Calling Prompt Engineering Fine-tuning de modèles Évaluation et benchmarking de systèmes GenAI Écosystème IALangChain LangGraph Semantic Kernel OpenAI Azure OpenAI Hugging Face Search & Knowledge ManagementVector Databases Recherche sémantique Embeddings Hybrid Search Knowledge Graphs (apprécié) Data & DéveloppementPython Data Science API et microservices Git Docker Cloud Azure (apprécié) BonusMLflow Azure ML Kubernetes DevOps / MLOps Observabilité des systèmes IA