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Dans le cadre d’une démarche d’innovation et de transformation des pratiques métiers, notre Client du secteur bancaire basé à Paris recherche un profil expérimenté en ingénierie IA. La mission consiste à concevoir , prototyper et expérimenter des solutions basées sur des architectures d’IA générative et agentique , à destination de fonctions réglementaires et juridiques (notamment compliance et legal). L’objectif est de développer des preuves de concept (POC) exploitant des cas d’usage existants ou à identifier en collaboration avec les équipes métiers, en s’appuyant sur des approches LLM modernes. Ces POC devront être construits dans un cadre de développement structuré afin de permettre, lorsque pertinent, une trajectoire d’industrialisation.

AI Architect — Agentic AI, Secure AI Delivery & Business Automation (Luxembourg) We are looking for an AI Architect to design and build the foundation of a company-wide AI capability, starting with the delivery of our first production-grade AI application: an AI-enabled Data Hub for file ingestion, transformation, and intelligent automation. This is a hands-on architecture role in a regulated environment where AI must be secure, governed, and business-driven from day one.You will design and implement an enterprise AI architecture based on agentic AI , enabling automation, orchestration, and decision support across business processes. You will define: Where AI adds real business value vs. where existing systems remain How AI agents interact with enterprise data, APIs, and workflows The secure and scalable integration model for production use The governance and guardrails for responsible AI adoption Your first priority will be to deliver the AI-enabled Data Hub in production , in close collaboration with Product, DevSecOps, Business, Risk, and Compliance teams. 🤝 What you will do Design and deliver the first production AI application (Data Hub) Define reusable AI architecture patterns for the organisation Build secure, scalable AI delivery pipelines Work closely with business to identify high-value AI use cases Establish governance, guardrails, and compliance-by-design practices Support experimentation and transition to production at scale

Dans un contexte de transformation digitale accélérée, l'intelligence artificielle générative occupe désormais une place centrale dans les stratégies des grandes organisations. Pour accompagner cette évolution, la Direction des Infrastructures et des Opérations pilote la mise en place d'une infrastructure robuste, sécurisée et industrialisée, capable de supporter des usages IA ambitieux à l'échelle du groupe. La mission s'inscrit dans le déploiement de nouvelles fonctionnalités sur la plateforme groupe, avec pour objectif de poser les fondations techniques nécessaires à l'exploitation de modèles de langage (LLM), d'assistants intelligents et d'agents autonomes. Il ne s'agit pas simplement d'intégrer des APIs IA existantes, mais bien de construire une véritable plateforme IA d'entreprise, résiliente, observable et gouvernée, capable d'évoluer avec les besoins métiers.

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).

🔎 Ingénieur IA Senior – Mission urgente (Bruxelles – hybride) Nous recherchons un Ingénieur IA Senior pour rejoindre un projet stratégique au sein d’un grand acteur public de la mobilité à Bruxelles. 🚀 Contexte Dans le cadre du lancement d’un Centre d’Excellence en IA, vous interviendrez sur le développement d’une plateforme innovante basée sur une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation), destinée à plus de 10 000 collaborateurs. Ce projet pilote ouvre la voie à une transformation majeure autour de l’IA à grande échelle. 🎯 Votre mission En collaboration avec les architectes, vous aurez pour rôle de transformer des concepts en solution robuste et scalable en production : Développement de pipelines RAG (recherche, orchestration LLM, gestion des réponses et citations) Mise en place de pipelines d’ingestion (CMS, SharePoint, gestion des accès / sécurité) Implémentation de bonnes pratiques IA (prompting, garde-fous, évaluation) Participation au déploiement (Terraform, Helm, Azure DevOps) Optimisation et monitoring de la solution en production 🛠️ Environnement technique Azure (Azure OpenAI, API Management, AI Content Safety) Kubernetes (AKS) Terraform & Azure DevOps Vector Store & pipelines d’orchestration LLM

Contexte Développement de solutions agentique pour soutenir le programme IA et nos ambitions sur des sujets structurants : automatisation des process, parcours de vente, augmentation des fonctions commerciales, ... Parmis les principaux chantiers identifiés : - Worflow AI et Agentic AI pour les process - Assistants et agents sur les parcours de nos espaces clients et vente pour nos assurés - Bases de connaissances, RAG Factory, ... - Socle et process LLMOps et evaluation de performance, ... Description Conception et développement de solutions IA générative end-to-end, intégration de LLM, développement d'agents autonomes, mise en place de RAG, pipelines d'ingestion, orchestration multi-agents, process et outils d'évaluation de performance, LLM as a Judge, Optimisation itérative

Au sein de l'équipe IA & Valorisation de notre client, vous participerez au développement de solutions innovantes autour de l'intelligence artificielle. Cette équipe, composée de Data Scientists et d'Ingénieurs IA, conçoit des prototypes, développe des outils d'IA et accompagne les métiers dans l'intégration de nouvelles technologies. Vous rejoindrez l'équipe Produit & Applications afin de concevoir, prototyper et industrialiser des MVP exploitant les technologies d'IA générative (LLM, RAG, NLP) pour valider rapidement de nouveaux usages orientés utilisateurs. Missions principales : Participer à la définition des fonctionnalités produit et proposer de nouvelles expérimentations autour de l'IA Concevoir, développer et faire évoluer des MVP Full Stack Développer les API Back-End et les interfaces Front-End Intégrer des modèles d'IA générative (LLM, RAG, NLP) dans les applications Mettre en œuvre des solutions de recherche sémantique et de vectorisation Développer et orchestrer des pipelines RAG Mettre en place les pipelines CI/CD, la conteneurisation et le déploiement des applications Instrumenter les applications afin de mesurer les usages, les KPI et les retours utilisateurs Réaliser des tests et expérimentations pour améliorer les fonctionnalités Documenter les développements et préparer l'industrialisation des solutions

Socle technique – Data Science & IA Maîtrise de Python et SQL/BigQuery ; packaging, gestion des dépendances, clean code Maîtrise des algorithmes de ML : classification, régression, clustering, deep learning Connaissance des frameworks ML : Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch Compétences avancées en GenAI : LLM, RAG, fine-tuning, prompt engineering, évaluation et déploiement de modèles génératifs Connaissance des concepts clés : Generative AI, agents, assistants, hallucinations, biais, limites des modèles Expertise en agents intelligents : conception de workflows multi-agents, frameworks (ADK, Gemini Enterprise…) Maîtrise des méthodes d'évaluation des agents et pipelines RAG (RAGAS, Langfuse, LLM as a judge) Développement back-end & intégration Conception et développement d'API REST/JSON, architecture orientée objet Développement d'applications GenAI : intégration agents/RAG, gestion de prompts et templates, itération Tests automatisés, revue de code, observabilité (logs, métriques, traces), gestion des erreurs Industrialisation & DevOps Maîtrise des pratiques DevOps/MLOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, Git Mise en place et maintenance de pipelines (tests, qualité, déploiement) et gestion des environnements (dev/recette/prod) Architectures Cloud (GCP, AWS, Azure) et outils MLOps associés Monitoring et optimisation des performances de solutions IA en production Collaboration & méthodes Capacité à cadrer un besoin, proposer une solution technique et estimer une charge Travail en mode Agile, interaction avec les parties prenantes produit Anglais courant (lecture de documentation, échanges techniques)

🧭 Contexte de mission Dans le cadre du développement de solutions d’Intelligence Artificielle au sein d’un Centre d’Expertise IA, nous recherchons un(e) IA Engineer – Microsoft Copilot Studio & LLM/RAG pour participer à la conception et à l’industrialisation d’assistants intelligents à destination des métiers. Vous intégrerez une équipe de 4 experts au sein d’un Centre d’Excellence IA d’une dizaine de personnes. Sous la responsabilité du Product Owner, vous contribuerez au développement d’un assistant conversationnel destiné aux équipes commerciales de la banque privée. L’objectif est de mettre à disposition des banquiers privés un assistant intelligent capable de les accompagner dans leurs activités quotidiennes, notamment la génération automatisée de comptes-rendus de rendez-vous et de revues clients. 🎯 Missions principales et rôle Au sein de l’équipe IA, vous participerez à la conception, au développement et à l’amélioration continue des agents IA. Vos missions incluront notamment : Développement d’agents IA Concevoir et développer des agents conversationnels avec Microsoft Copilot Studio Configurer et optimiser les workflows conversationnels Développer les intégrations nécessaires avec l’écosystème Microsoft Participer à l’industrialisation et à la mise en production des solutions IA Générative & RAG Concevoir et implémenter des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) Développer des composants Python autour des LLM Optimiser les performances et la qualité des réponses générées Assurer l’évaluation et le monitoring des modèles et agents IA Collaboration Produit Travailler en étroite collaboration avec le Product Owner Participer aux ateliers de conception et de cadrage des besoins métiers Traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques IA Contribuer aux choix d’architecture et aux bonnes pratiques de développement Innovation & Expertise Participer à la veille technologique sur les solutions IA générative Être force de proposition sur les nouveaux usages et améliorations Contribuer à la montée en compétence du Centre d’Expertise IA 🚀 Objectifs Développer des assistants IA performants et sécurisés Améliorer la productivité des équipes commerciales de banque privée Automatiser la production des comptes-rendus de rendez-vous et revues clients Mettre en œuvre des architectures RAG robustes et industrialisées Accélérer l’adoption des solutions d’IA générative au sein des métiers

Mission Dans le cadre de projets stratégiques Cloud & IA Générative au sein d’un grand groupe bancaire, nous recherchons un Architecte Cybersécurité afin d’accompagner les équipes sur les sujets sécurité liés aux infrastructures Cloud, containers et IA. Vos missions Accompagnement cybersécurité des projets Cloud, Containers et IA Générative Réalisation d’analyses de risques et recommandations de sécurité Validation des besoins et baselines sécurité Mise en œuvre du Security by Design Participation à la définition des standards sécurité Contribution à la sécurisation des architectures Kubernetes/OpenShift et Infrastructure as Code Compétences requises Expertise sécurité Cloud (AWS / Azure / GCP) Très bonnes connaissances Kubernetes / Docker / OpenShift Expérience sécurité des containers et images Connaissances IA Générative : LLM, RAG, guardrails, agentique Maîtrise des problématiques OAuth2, JWT, OWASP Expérience en analyse de risques et architecture sécurité Anglais professionnel Compétences appréciées Terraform / Infrastructure as Code DevSecOps Certifications : CISSP, CCSP, GIAC, CKS Profil Architecte Cybersécurité / Cloud Security Architect Expérience en environnement bancaire ou critique appréciée Forte capacité d’analyse et de communication

Nous recherchons un·e Directeur·trice de Projets IA . Vous interviendrez sur des environnements critiques , fortement régulés et à forts enjeux métiers, au cœur des initiatives d’intelligence artificielle et d’innovation. Vous piloterez des projets IA de bout en bout, depuis les phases de cadrage et d’idéation jusqu’à la mise en production à l’échelle, en assurant la coordination transverse entre équipes techniques, métiers et fonctions de gouvernance. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Piloter des programmes IA de bout en bout : cadrage, POC, industrialisation et mise en production de solutions (LLM, RAG, assistants métiers) Définir la stratégie IA & roadmap : alignement business/IT, suivi des KPI et reporting CODIR Structurer la gouvernance IA : gestion des risques, conformité (EU AI Act, DORA, NIS2), documentation réglementaire Coordonner les équipes : interface transverse Data/IA, DevOps, Risk, Compliance et métiers Conseiller & innover : benchmark des solutions IA, accompagnement du top management, diffusion de la culture IA Environnement technique : 🧑‍💻 IA & Data : LLM (OpenAI, Mistral, LLaMA…), RAG, NLP, Cloud / Infra : GCP, Kubernetes, Docker Data stack : Python, Spark, SQL/NoSQL, pipelines ETL/ELT DevOps : CI/CD, MLOps, monitoring Sécurité & conformité : ISO 27001, RGPD, EU AI Act, DORA, NIS2

Notre client dans le secteur Conseil et audit recherche un AI Engineer / AI Architect H/F Descriptif de la mission: cadrer des architectures IA robustes : scénario de mutualisation d'agents VS démultiplication d'agents orchestrés entre eux, nécessité d'avoir un ou plusieurs serveurs MCP, etc. concevoir des solutions innovantes sur Azure AI / Foundry, créer et tester des cas d’usage avancés (RAG, agents IA), prototyper rapidement pour démontrer la valeur, structurer des protocoles d’évaluation fiables et pertinents, accompagner les métiers dans l’appropriation de l’IA, contribuer activement à la veille et à l’innovation. Compétences / Qualités indispensables: Expériences en design d'architecture IA détaillée, Expériences avérées sur Azure AI Foundry, Expériences des sujets RAG, 5 ans d'expériences minimum Compétences / Qualités qui seraient un +: Connaissance du secteur expertise comptable et juridique

Nous recherchons un·e Directeur·trice de Projets IA . Vous interviendrez sur des environnements critiques , fortement régulés et à forts enjeux métiers, au cœur des initiatives d’intelligence artificielle et d’innovation. Vous piloterez des projets IA de bout en bout, depuis les phases de cadrage et d’idéation jusqu’à la mise en production à l’échelle, en assurant la coordination transverse entre équipes techniques, métiers et fonctions de gouvernance. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Piloter des programmes IA de bout en bout : cadrage, POC, industrialisation et mise en production de solutions (LLM, RAG, assistants métiers) Définir la stratégie IA & roadmap : alignement business/IT, suivi des KPI et reporting CODIR Structurer la gouvernance IA : gestion des risques, conformité (EU AI Act, DORA, NIS2), documentation réglementaire Coordonner les équipes : interface transverse Data/IA, DevOps, Risk, Compliance et métiers Conseiller & innover : benchmark des solutions IA, accompagnement du top management, diffusion de la culture IA Environnement technique : 🧑‍💻 IA & Data : LLM (OpenAI, Mistral, LLaMA…), RAG, NLP, Cloud / Infra : GCP, Kubernetes, Docker Data stack : Python, Spark, SQL/NoSQL, pipelines ETL/ELT DevOps : CI/CD, MLOps, monitoring Sécurité & conformité : ISO 27001, RGPD, EU AI Act, DORA, NIS2

Dans le cadre du développement d'une plateforme d'Intelligence Artificielle innovante, nous recherchons un Développeur Python confirmé disposant d'une expérience concrète sur les technologies d'IA générative. Vous interviendrez sur la conception, le développement et l'évolution d'une plateforme IA stratégique développée en interne, avec un fort niveau d'exigence en matière de qualité logicielle, d'architecture et de maintenabilité. Vos missions Participer à la conception et à l'évolution d'une plateforme IA en environnement Python Développer des applications et API robustes autour des technologies IA générative Concevoir et implémenter des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) Intégrer et orchestrer des modèles LLM Garantir la qualité du code, les performances et la maintenabilité des développements Participer aux revues de code et à l'amélioration continue des bonnes pratiques de développement Contribuer aux choix d'architecture et aux évolutions techniques de la plateforme Collaborer avec les équipes produit et techniques dans un contexte innovant Environnement techniqueIndispensable Python FastAPI ou frameworks backend équivalents API REST Git Docker Tests automatisés Clean Code Architecture logicielle IA Générative LLM (OpenAI, Mistral, Llama ou équivalent) RAG LangChain ou LlamaIndex Bases vectorielles (Qdrant, ChromaDB, Weaviate, Pinecone ou équivalent) Embeddings Apprécié Langfuse ou outils d'observabilité IA Kubernetes CI/CD Déploiement de solutions IA en environnement de production

Nous recherchons un Senior AI Engineer pour rejoindre une équipe d'ingénieurs spécialisés dans le développement et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle en production. Vous interviendrez sur des projets variés dans des secteurs tels que la santé, la finance, l'industrie, l'énergie ou encore les plateformes numériques. L'environnement est particulièrement adapté aux profils recherchant de la diversité technique : plusieurs projets en parallèle, forte autonomie et contact direct avec les clients. Missions Concevoir et développer des solutions IA de bout en bout Participer aux phases de cadrage et d'analyse des besoins Concevoir et implémenter des systèmes RAG, agents IA et applications basées sur les LLM Développer des applications Python robustes et maintenables Déployer les solutions en environnement Cloud Concevoir les architectures techniques et les pipelines de déploiement Participer aux choix d'architecture et aux bonnes pratiques d'ingénierie Collaborer directement avec les clients et les équipes métier Participer ponctuellement à des workshops techniques et hackathons chez les clients Environnement techniqueIA & Data Python LLMs OpenAI Anthropic LangChain LlamaIndex RAG PyTorch TensorFlow Cloud & DevOps AWS GCP Docker Kubernetes CI/CD Infrastructure as Code Data Pandas Polars Vector Databases

Contexte de la mission Nous recherchons pour l’un de nos clients, acteur majeur du secteur bancaire, un AI Engineer expérimenté pour intervenir sur des projets d’intelligence artificielle à forts enjeux techniques et métiers. La mission s’inscrit dans un environnement IT exigeant, structuré autour de projets IA nécessitant la conception, l’industrialisation, le déploiement et l’exploitation de solutions robustes, scalables et sécurisées. Le consultant interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des produits IA, depuis les phases de cadrage et de preuve de concept jusqu’à la mise en production et au maintien en conditions opérationnelles. Missions principales En tant qu’ AI Engineer / MLOps , vous serez en charge de concevoir, industrialiser et opérer des solutions d’IA fiables, performantes et responsables. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Architecture et industrialisation IA / MLOps Concevoir les architectures techniques des produits IA en collaboration avec les Data Scientists et les équipes IT. Identifier les technologies, design patterns et architectures adaptés aux besoins : services temps réel, traitements batch, architectures cloud, solutions distribuées. Participer à la validation des choix d’architecture technique. Mettre en œuvre, maintenir et améliorer les pipelines CI/CD pour automatiser la livraison des modèles, du code et de l’infrastructure. Industrialiser les modèles IA afin de garantir leur passage à l’échelle, leur supervision et leur maintien en production. Déploiement et exploitation Contribuer au déploiement des applications IA en production. Gérer les infrastructures de déploiement, notamment autour de Kubernetes et de services cloud managés. Optimiser l’usage des ressources techniques, notamment dans des environnements nécessitant des capacités de calcul importantes. Participer au maintien en conditions opérationnelles des solutions déployées. Produire et maintenir la documentation technique associée. Sécurité et robustesse des solutions IA Intégrer les principes de sécurité “by design” dans les applications IA. Contribuer à la protection des modèles et des données contre les risques spécifiques aux environnements IA. Prendre en compte les enjeux de sécurité liés aux modèles, aux pipelines et aux données manipulées. IA générative et LLM Participer au déploiement d’applications basées sur des LLM. Intervenir sur des architectures de type RAG. Industrialiser le cycle de vie des composants GenAI : prompts, bases vectorielles, fine-tuning, monitoring. Contribuer à l’identification et à la gestion des risques associés aux usages IA générative.