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Bonjour, Nous recherchons pour l'un de nos clients un Ingénieur en IA générative . Secteur d'activité du client final : aéronautique La mission : Collaborer avec les parties prenantes et les utilisateurs afin de recueillir les besoins en matière de données, récupérer les sauvegardes de données, mettre en place et configurer des bases de données vectorielles (VDB) et configurer une compétence RAG afin d'améliorer les performances de nos solutions d'IA générative. Tester les pipelines de données et s'assurer que tous les processus de données sont efficaces, précis et adaptés aux besoins de l'entreprise et de l'IA. PROFIL HABILITABLE OBLIGATOIRE

Mission stratégique : Sécurisation et industrialisation des solutions d'intelligence artificielle générative et agentique, avec un focus sur l'intégration de garde-fous dans les pipelines d'IA et environnements MLOps pour garantir robustesse, conformité et sécurité des applications basées sur des LLM. Profil recherché : Sénior en ingénierie IA / sécurité ML capable d’évoluer dans un contexte international, en collaboration avec des équipes pluridisciplinaires (sécurité, conformité, data science, développement). Responsabilités principales : Évaluation et test des solutions de garde-fous IA : Identifier, tester et comparer des solutions de sécurité (open source et commerciales), mettre en place un framework de test automatisé, concevoir des scénarios d’attaque avancés (prompt injection, exfiltration, jailbreaks), analyser et produire des rapports d’évaluation. Intégration et industrialisation : Définir des blueprints d’intégration, travailler à leur implémentation dans les workflows LLM, RAG et agents, collaborer pour assurer cohérence technique, scalabilité et conformité réglementaire, concevoir des workflows sécurisés pour cloud (Azure, AWS, GCP) et environnements hybrides. Conception de scénarios d’attaque et d’évaluation : Élaborer des tests adversariaux simulant des menaces, documenter les résultats, proposer des mécanismes de mitigation, définir des indicateurs de sécurité pour le suivi des performances. Partage de connaissances et contribution stratégique : Animer des ateliers internes, former les équipes, rédiger des whitepapers, contribuer à la diffusion des bonnes pratiques en sécurité IA. Livrables attendus : Framework de test des garde-fous IA (outils et scripts). Rapports d’évaluation détaillés (comparatifs entre outils open source et commerciaux). Blueprints d’intégration (recommandations d’architecture pour pipelines LLM, RAG et agents). Supports de partage des connaissances (ateliers, documentation, contributions à une base de connaissances IA sécurité). Compétences et technologies : Technologies et outils : Docker, AWS, GCP, Azure, Python, CI/CD, GenAI Secteur d'activité : Assurance Soft skills : Rigueur Langues : Français, Anglais

Le consultant interviendra en tant que Data Scientist pour accompagner les travaux de consolidation et d'industrialisation de nouveaux services pour les directions métier. Le terrain de jeux sera les technologies IA Gen, les RAG et les chaines d'ingestions de corpus documentaires hétérogènes. Le DS sera en responsabilité de la conception (en collaboration avec les interlocuteurs métiers, Data et DSI) et le développement de solutions répondant aux besoins métier. Il réalisera les études de faisabilité, de risque et de performance nécessaire pour la maturation du Use Case à travers le cycle de vie (incubation, industrialisation, run). Livrables : Pipeline d'acquisition, préparation et traitement de données (structurées et non structurées) Pipeline d'entrainement, test et validation, Composants d'inférence Automatisation de pipeline et workflow Mécanismes et process de monitoring de la performance API Prototypes et démonstrateurs Plan d'experiences et de tests Documentation technique et fonctionnelle Rapport de veille technologique et technique

Description: Prestation de Data Scientist en IA Générative - Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen - Prompt engineering - Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen - Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences : - Expérience solide sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails - Expérience significative en Machine/Deep Learning serait appréciée : pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch

Solution Designer - 24 months - Brussels One of our important clients is currently looking for a Solution Designer for a 24-month contract in Brussels. You will play a lead role in both M365-based projects and content management projects connecting or integrating with M365. Having a lead role implies that you act as broker between business stakeholders, project manager, junior functionals and technical team members. Comparable to internal Product Owner. Missions: configuring and customizing M365 applications and M365 3rd party solutions based on customer requirements or specifications received creating functional designs for M365 based solutions making solution breakdowns and workload estimations leading to proposals capturing business needs and requirements (eg intake meetings, customer-facing work meetings) making solution documentations for client hand-over or maintenance activities performing ALM (Application Lifecycle management) activities interacting with M365 Admin centers familiarity with security and compliance requirements in daily work (M365 context) Having hands-on experience with genAI and Agentic AI is a plus (provide 1-2 references) Having hands-on experience with Syntex, AI Builder, Enterprise Search and RAG is a plus (provide 1-2 references) If you are interested please send me your CV and I will contact you as soon as possible with further details.

Contexte et objectifs de la mission : Le client recherche un Data Scientist / Data Engineer confirmé disposant d’une expérience éprouvée en Data Science, en Large Language Models (LLMs) et dans l’utilisation avancée de LangChain et LangGraph. Le candidat participera à la conception, l’optimisation et l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle sur une stack Azure Fabric, Docker et App Container Services, incluant des modèles multimodaux et de Computer vision. Missions : • Concevoir, entraîner et déployer des modèles prédictifs et explicatifs (Machine Learning, Deep Learning). • Développer et maintenir des pipelines de données performants sur Azure Fabric. • Conteneuriser et orchestrer les modèles via Docker et App Container Services. • Implémenter et automatiser des workflows complexes via n8n. • Intégrer et exploiter des LLMs (fine-tuning, RAG, GraphRAG) dans des environnements de production. • Développer des solutions avancées à l’aide de LangChain et LangGraph pour la création d’agents intelligents et d’applications IA. • Mettre en œuvre des modèles multimodaux (texte, image, audio, vidéo) et de computer vision. • Concevoir des interfaces de visualisation et d’interaction via Streamlit. • Exploiter des LLMs Azure OpenAI et des modèles open source (Mistral, Llama, etc.) via Hugging Face. • Garantir la qualité, la robustesse et la documentation du code et des modèles. Compétences essentielles et expérience • Automatisation & Orchestration : n8n • LLMs & IA Générative : fine-tuning, RAG, GraphRAG, LangChain, LangGraph, modèles multimodaux, Azure OpenAI, Hugging Face, LLMs open source • Machine Learning / Deep Learning : Régression linéaire et non linéaire, Random Forest, XGBoost, Gradient Boosting, CNN, RNN, Transformers, Computer Vision • Cloud & Conteneurisation : Azure Fabric, Docker, App Container Services • Langages : Python, SQL • Frameworks & Outils : Streamlit, FastAPI, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow Profil recherché • Bac+5 (Master / Ingénieur) en Data Science • Minimum 5 ans d’expérience en Data Science et Data Engineering. • Expérience éprouvée dans la mise en production de LLMs et l’usage de LangChain / LangGraph. • Bonne maîtrise des LLMs open source et Azure OpenAI via Hugging Face. • Solides compétences en modélisation prédictive, automatisation et industrialisation de modèles IA. • Esprit analytique, rigueur et autonomie.

Mission : Programme d’ingénierie et de sécurisation des systèmes d’intelligence artificielle générative et agentique, visant à tester, évaluer et intégrer des garde-fous (“AI guardrails”) pour renforcer la fiabilité, la conformité et la sécurité des modèles de langage (LLMs) et agents IA. Profil recherché : Ingénieur confirmé (jusqu’à 6 ans d’expérience) en IA, sécurité des modèles et MLOps, capable d’évoluer dans un environnement international et collaboratif, à la croisée de la technique, de la recherche et de la gouvernance IA. Principales responsabilités : Évaluation et tests des solutions de garde-fous IA : Identifier et évaluer des solutions de sécurité open source et commerciales pour LLM et applications agentiques. Mettre en place un framework de test automatisé pour mesurer performance, latence et robustesse. Concevoir et réaliser des scénarios d’attaques adversariaux (ex : prompt injection, jailbreaks). Analyser les résultats et produire des rapports d’évaluation (précision, compatibilité, intégration). Assurer le monitoring des performances et de la gestion mémoire des modèles testés. Intégration et industrialisation : Concevoir des blueprints d’intégration pour incorporer les garde-fous dans les pipelines IA et stacks MLOps existants. Travailler à leur intégration dans les workflows LLM, RAG, et agents, en utilisant des plateformes cloud (Azure, AWS, GCP). Collaborer avec les équipes de sécurité, conformité, d’ingénierie pour définir des indicateurs et seuils de sécurité. Garantir la compatibilité avec les frameworks et technologies Asiatech AI. Contribuer à la documentation et à la mise en œuvre de pratiques d’IA responsable (conformité aux standards européens). Partage de connaissances et support transverse : Animer des ateliers sur la sécurité des modèles IA. Contribuer à la rédaction de livrables techniques, whitepapers et documentation interne. Être référent technique sur les pratiques de test et d’évaluation des LLMs. Diffuser les bonnes pratiques au sein des équipes Data, ML, Sécurité. Livrables attendus : Framework de test des garde-fous IA : outils automatisés pour simulation d’attaques et mesure de robustness. Rapports d’évaluation : performance, latence, intégration, fiabilité. Plans d’intégration (blueprints) : architectures de référence et bonnes pratiques pour l’implémentation dans les workflows LLM/RAG. Documents de partage : ateliers, documentation interne, publications techniques.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Data Scientist (H/F) , pour le compte de l'un de ses clients qui opère dans le domaine de l'énergie . Description 🎯 Contexte Le groupe accélère la production de solutions digitales pour ses activités dans le monde. Dans ce cadre, la Data Factory recherche un Data Scientist expérimenté en LLM et IA Générative pour développer des solutions innovantes et industrielles autour de l’IA agentique et du traitement de données complexes. 🛠️ Missions & Livrables Exploration & PrototypageConcevoir et évaluer des approches IA agentique (LLM + outils/API + code).Expérimenter du fine-tuning ciblé (LoRA, autres techniques) sur données métiers.Comparer rigoureusement RAG / fine-tuning / multi-agents et frameworks (LangChain, LlamaIndex, CrewAI). Conception & Développement Créer des workflows avancés combinant RAG (connaissance), fine-tuning (style), agents (actions). Explorer et mesurer la fiabilité des capacités de raisonnement (Chain-of-Thought, ReAct, etc.). Produire des démonstrateurs fonctionnels et recommandations techniques. Contributions transverses Participer aux CoP (communautés de pratique) et rituels de squads. Contribuer à la conception/maintenance d’outils et packages communs. Challenger la vision de l’équipe et participer à la roadmap IA.

Nous recherchons un Product Owner à forte sensibilité technique pour piloter : Le développement d’applications de gouvernance des modèles de Machine Learning La plateforme interne de mise à disposition de fonctionnalités d’IA générative (LLM Hub) Votre rôle sera clé pour orienter le produit, suivre sa construction, garantir la cohérence technique et maximiser la valeur pour les utilisateurs internes. Périmètre fonctionnel 1. Applications de gouvernance AI/ML Objectif : inventorier et suivre les modèles IA déployés sur différentes plateformes (Azure Machine Learning, Azure Databricks, AWS Databricks, AWS Sagemaker). Fonctionnalités principales : Récupération automatique des modèles et de leurs métriques Exposition des données via API Dashboard React dédié au suivi des modèles (mises à jour, performance, usage…) Application complémentaire de collecte des métriques d’inférence 2. Plateforme LLM Hub Objectif : centraliser l’accès et la consommation de LLMs (OpenAI, Mistral, Claude, via Azure OpenAI / AI Foundry et AWS Bedrock). Fonctionnalités actuelles : Mutualisation, supervision et optimisation de la consommation LLM (finops, reporting, provisioned throughput) Mise à disposition de briques IA clé en main (RAG, Text-to-SQL, WebSearch…) Application interne type ChatGPT Projections : Plateforme de création d’agents Élargissement des outils et plugins Nouvelles features dans le ChatGPT interne