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Contexte du poste : Dans le cadre de son expansion et de sa transformation digitale, notre client cherche à renforcer sa capacité à intégrer l'Intelligence Artificielle (IA) dans ses opérations quotidiennes. Basée en France mais opérant à l'échelle européenne, notre département technologique est en pleine croissance, avec une équipe dynamique composée de talents en IA, data science et transformation numérique. Ce poste de PMO / Community Coordinator s'inscrit dans une volonté de créer une communauté de pratique dédiée à l'IA, visant à aligner les objectifs techniques et commerciaux. Missions : - Coordonner et soutenir les opérations quotidiennes de la Communauté de Pratique IA. - Planifier et animer des rituels communautaires, ateliers, et sessions de partage de connaissances. - Aligner les parties prenantes techniques et commerciales sur les priorités, les calendriers, et les résultats escomptés. - Surveiller les progrès des initiatives et proposer des actions correctives. - Créer des supports de communication clairs et engageants pour différents publics. - Contribuer à une culture collaborative et inclusive favorisant l'adoption de l'IA.

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 Compétences techniques (hard skills) Indispensables Python, Git, CI/CD (GitLabCI) Cloud (priorité Azure) Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings) MLOps (versioning, pipelines, monitoring) Intégration SI / APIs Agent IA Appréciées (non bloquantes) Snowflake Airflow Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité) Compétences comportementales (soft skills) Leadership technique, pédagogie et capacité à influencer. Culture produit et sens de la valeur métier. Rigueur, documentation et standards d'ingénierie. Orientation sécurité et conformité. Communication claire avec équipes techniques et métiers. Profil & qualifications Bac+5 (école d'ingénieur, master en informatique/data/IA) ou équivalent. Expérience : 5–8+ ans en data/ML/Cloud, dont 2–3+ ans en MLOps/architecture. Expérience concrète en industrialisation de solutions IA Bonne compréhension des enjeux DSI et Groupe Certifications (appréciées) : Cloud Architect (AWS/Azure/GCP), AzureML Langues : Français, anglais technique. Localisation : obligatoirement sur Toulouse

Vous intégrerez l'équipe Transformation, Data & Innovation. L'équipe conçoit des solutions Data et Intelligence Artificielle permettant d'améliorer la connaissance client, l'efficacité opérationnelle et la performance commerciale : analyse automatisée de l'actualité, détection d'insights, recommandations, prédictions et pilotage de la performance. Missions principalesConcevoir et développer des solutions de Machine Learning, NLP et Deep Learning. Développer des applications basées sur l'IA générative et l'IA agentique. Concevoir des architectures RAG et des systèmes multi-agents avec LangGraph. Intégrer et exploiter des modèles LLM, RLM et SLM. Mettre en œuvre des techniques NLP : embeddings, Transformers, BERT, NER et recherche sémantique. Développer des modèles de régression, classification, clustering, détection d'anomalies, recommandation et séries temporelles. Réaliser l'adaptation et l'optimisation des modèles via le transfer learning et le fine-tuning. Construire et interroger des bases vectorielles et des moteurs d'indexation tels qu'Elasticsearch et FAISS. Évaluer, superviser et améliorer les performances des solutions RAG et agentiques. Industrialiser les modèles et assurer leur suivi avec Dataiku et MLflow. Développer des prototypes et interfaces de démonstration avec Gradio ou Streamlit. Participer à la mise en place de solutions d'IA responsables, explicables et maîtrisant les risques de biais. Collaborer avec les équipes métiers afin de traduire leurs besoins en solutions Data et IA concrètes. Assurer une veille technologique et proposer des cas d'usage innovants.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & IA, nous recherchons un Data Scientist / Data Engineer expérimenté, spécialisé en Intelligence Artificielle Générative, afin d'assurer la continuité et l'évolution de projets stratégiques. Le consultant intégrera une équipe travaillant sur un projet d'IA agentique à fort impact métier. L'un des principaux objectifs est de développer et d'optimiser une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses pertinentes à des e-mails utilisateurs portant sur différents types de demandes : renseignements, réclamations, opérations contractuelles, etc. La mission comporte une forte dimension LLM, NLP, RAG et industrialisation des modèles IA. Missions principales Reprendre les travaux existants et assurer la continuité du projet d'IA agentique. Concevoir, entraîner, évaluer et optimiser des Large Language Models (LLM) dédiés à la génération de texte. Améliorer la pertinence et la qualité des pré-réponses générées. Optimiser les processus de Retrieval-Augmented Generation (RAG) existants. Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en environnement de production. Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD, versioning, monitoring, déploiement et maintien en conditions opérationnelles. Analyser les performances des modèles et identifier les axes d'amélioration. Garantir la robustesse, la scalabilité et la maintenabilité des solutions développées. Réaliser une veille sur les évolutions en IA Générative, LLM, NLP et Machine Learning. Collaborer étroitement avec les équipes Data, développement, architecture, produit et métiers. Participer aux cérémonies et rituels Agile de l'équipe.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe dédiée à l'innovation et à l'industrialisation de solutions d'Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Data Engineer / Développeur Fullstack Python Junior souhaitant évoluer sur des sujets mêlant Data Engineering, IA Générative et développement logiciel. Vous intégrerez une équipe à taille humaine intervenant sur des projets déjà en production autour du traitement documentaire, du Machine Learning et de l'IA générative. Vous participerez notamment à : Développer des applications et pipelines de traitement de données en Python. Concevoir et maintenir des traitements distribués autour des technologies Big Data. Participer au développement d'outils intégrant des modèles d'IA générative. Contribuer à l'amélioration continue des chaînes CI/CD ainsi qu'à l'automatisation des tests. Développer des interfaces et outils facilitant l'exploitation des solutions IA. Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering, Data Science et les métiers afin de transformer rapidement les besoins en solutions opérationnelles. Participer à la mise en production et à l'industrialisation des développements.

Vos missions Vous intervenez sur la conception, la sécurisation et l'industrialisation de plateformes Cloud Microsoft Azure. Vous accompagnez les équipes dans leurs projets de transformation, de modernisation des infrastructures et d'adoption de services Data et IA. À ce titre, vos missions seront les suivantes : - Concevoir et déployer des architectures Azure sécurisées, résilientes, scalables et optimisées en coûts, sur des environnements IaaS, PaaS et Kubernetes. - Définir et mettre en œuvre des Azure Landing Zones : gouvernance, structuration des abonnements, réseaux, identités, politiques de sécurité et supervision. - Industrialiser le provisioning des infrastructures grâce à l'Infrastructure as Code avec Terraform, Azure DevOps et GitHub Actions. - Construire et maintenir des chaînes CI/CD pour automatiser les déploiements applicatifs et d'infrastructure. - Administrer et sécuriser les accès via Microsoft Entra ID, RBAC, Managed Identities, Azure Policy et les solutions de sécurité Cloud. - Mettre en place les bonnes pratiques de sécurité, de conformité et de gouvernance avec Defender for Cloud, Microsoft Sentinel, Prisma Cloud et Azure Monitor. - Assurer l'observabilité des environnements Azure : supervision, gestion des logs, alerting, diagnostic et remédiation. - Accompagner les projets de migration, de modernisation et d'automatisation des infrastructures vers Azure. - Participer à la conception de solutions IA et GenAI : Azure OpenAI Service, architectures RAG, intégration de modèles de langage et sécurisation des usages. - Administrer et accompagner les équipes sur les environnements conteneurisés Docker et Kubernetes. - Animer des ateliers techniques et accompagner les équipes métier et IT dans l'adoption des bonnes pratiques Cloud et DevOps. Compétences requises : - Cloud Azure : Azure IaaS / PaaS, Azure Landing Zone, Azure Resource Manager, réseaux, stockage, Azure Kubernetes Service, Azure OpenAI Service. - Architecture et gouvernance : architecture Cloud, sécurité, haute disponibilité, FinOps / GreenOps, Azure Policy, management groups et subscriptions. - Infrastructure as Code et DevOps : Terraform, Azure DevOps, GitHub Actions, Git, CI/CD. - Sécurité et identité : Microsoft Entra ID, RBAC, Managed Identities, Defender for Cloud, Microsoft Sentinel, Prisma Cloud. - Observabilité : Azure Monitor, Log Analytics, alerting et supervision des plateformes. - Conteneurs : Docker, Kubernetes. - Scripting et développement : PowerShell, Python, Bash. - Connaissances complémentaires appréciées : API Azure, Azure Resource Graph, architectures GenAI / RAG.

Contexte Participation à la mis en place de 2 plateformes IAGen on premise pour un client du Secteur Public (MISTRAL AI Studio et Stack OSSClient). 3j/semaine minimum sur site client (région toulousaine). Description Assister un architecte d'entreprise sur tous les projets d'IAGen de la DSI : - Suivre tous les projets, participer aux prises de décision, capitaliser les choix (cas d'usage/solution) - Analyser les solutions choisies, comparer (RETEX) : - LLM - RAG - Prompts, skills - MCP - Créer une bibliothèque de composants, MCP, Prompts, Skills pour la DSI - Documenter les savoir-faire dans le cadre d'architecture de la DSI (Architecture de référence, Exigences non fonctionnelles, Patterns/Anti-Patterns) - Participer aux développements/expérimentations internes au département d'architecture - Suivre la mise en place de l'infrastructure IAGen on premise

Dans le cadre du développement de son pôle Intelligence Artificielle, notre client recherche un Tech Lead Machine Learning / IA capable de garantir l'excellence technique des solutions IA développées et industrialisées. Véritable référent technique, vous définirez les standards d'architecture et de développement, piloterez les choix technologiques et accompagnerez les équipes Data Science, Data Engineering et Software dans la conception et la mise en production de solutions IA robustes, scalables et sécurisées. Vous interviendrez sur des projets innovants autour de l'IA Générative, des LLM et des architectures MLOps dans un environnement Cloud. Vos missionsArchitecture & Engineering IADéfinir les standards d'architecture Machine Learning et IA. Concevoir des architectures robustes, évolutives et sécurisées. Concevoir et valider les pipelines ML de bout en bout : Data ingestion Entraînement Validation Déploiement Monitoring Garantir la qualité technique des solutions mises en production. Industrialiser les modèles IA via les meilleures pratiques MLOps. Leadership techniqueÊtre le référent technique du pôle IA. Encadrer les équipes Data Science, Data Engineering et Software Engineering. Diffuser les bonnes pratiques de développement. Réaliser des revues de code et audits techniques. Accompagner la montée en compétence des équipes. Choix technologiquesDéfinir les standards techniques de la plateforme IA. Superviser les choix des frameworks et outils : Frameworks Machine Learning Outils MLOps Cloud Azure / Google Cloud Garantir la cohérence globale de l'écosystème technique. Gouvernance & QualitéAuditer les solutions IA sur les aspects : Performance Robustesse Scalabilité Sécurité Maintenabilité Coûts (FinOps) Définir les standards de gouvernance des modèles et des données. Assurer le suivi de la qualité des modèles en production. Contribution produitParticiper aux phases de cadrage des projets IA. Contribuer à la roadmap technologique IA. Collaborer étroitement avec : Product Owner IA Data Scientists Data Engineers Développeurs Software Innovation & VeilleAssurer une veille permanente sur les innovations autour de : IA Générative LLM RAG Agents IA MLOps Cloud Architectures Data Compétences techniques recherchéesIntelligence ArtificielleMachine Learning Deep Learning IA Générative Large Language Models (LLM) Prompt Engineering RAG (Retrieval-Augmented Generation) Évaluation de modèles Systèmes agentiques (Agents IA) DéveloppementPython (expert) Programmation orientée objet Développement logiciel MLOps / DevOpsGit Docker Kubernetes CI/CD MLflow CloudMicrosoft Azure Google Cloud Platform (GCP) InfrastructureTerraform Infrastructure as Code (IaC) ArchitectureAPI REST Microservices Architectures distribuées Architectures scalables Déploiement de modèles en production Exploitation des modèlesMonitoring des modèles IA Optimisation des performances Scalabilité Gouvernance des données Sécurité des modèles Compétences comportementalesLeadership technique reconnu. Excellentes capacités de communication. Esprit de mentoring et de transmission. Forte capacité à structurer des standards de développement. Sens de l'innovation. Esprit d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à prendre des décisions techniques structurantes. Orientation résultats et qualité.

Vos missions : En tant qu'architecte : • Collaborer avec les équipes techniques et les parties prenantes pour définir les stratégies d'architecture et les meilleures pratiques • Concevoir et développer des architectures de solutions robustes et évolutives en réponse aux besoins métier et technologiques de nos clients • Assurer la cohérence et la qualité des solutions proposées en termes d'architecture, de sécurité, de performance et de scalabilité • Fournir un leadership technique et mentorat aux membres de l'équipe Vos missions autour de l'IA Générative : • Aider nos clients à intégrer des solutions de GenAI dans leur SI (Cloud & OnPremise) • Vulgariser les concepts autour de la GenAI et participer à la réalisation de POC notamment via la mise en place de RAG • Contribuer à la veille technologique pour rester au fait des divers nouveautés dans le domaine Référence de l'offre : t0j67xq21r