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Dans le cadre d'une transformation autour de l'IA Générative, nous recherchons un(e) Lead AI Engineer capable de concevoir et industrialiser des solutions IA, tout en accompagnant les équipes de développement dans l'adoption de ces nouvelles technologies. Le poste repose sur 3 dimensions clés : Lead AI Engineer Concevoir, développer et industrialiser des solutions GenAI, RAG et agentiques jusqu'à leur mise en production. Référent IA Générative Accompagner les développeurs, partager les bonnes pratiques et apporter votre expertise sur les choix techniques et les architectures IA. Java & Angular Rester hands-on et contribuer directement aux applications existantes en Java / Spring Boot et Angular. Vos missions Concevoir et industrialiser des solutions basées sur les LLM Développer des agents IA et solutions RAG Intégrer et orchestrer différents modèles : OpenAI, Claude, Gemini, Mistral, Llama… Définir les bonnes pratiques et architectures GenAI Accompagner et faire monter en compétence les développeurs Contribuer aux développements Java / Spring Boot et Angular Participer à l'industrialisation : CI/CD, MLOps, LLMOps, monitoring et sécurité

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

Pilote de Projet IA / Rapporteur Portefeuille IA - Accompagnement d'un portefeuille de projets IA et IA Générative. 15/11/2026 36 mois Paris 2 jours par semaine Microsoft Teams, SharePoint, Office 365, Jira, Confluence, Méthodes Agile, Azure AI Foundry, AWS Bedrock, Python, Solutions RAG, Architectures Agentiques, Protocoles MCP, Outils d'orchestration IA Accompagnement d'un portefeuille de projets IA et IA Générative. • Structuration et animation d'un portefeuille de projets IA. • Analyse des besoins métiers et qualification des cas d'usage IA. • Identification des enjeux de valeur et construction des feuilles de route projets. • Définition des stratégies d'expérimentation et suivi des POC. • Suivi de la réalisation et de l'industrialisation des projets IA. • Animation des instances de gouvernance et reporting exécutif. • Gestion des risques, conformité et qualité des projets. • Coordination entre métiers, équipes innovation, experts IA et équipes de réalisation. • Production des livrables de cadrage, suivi et reporting. • Participation aux actions d'acculturation, communication et conduite du changement autour de l'IA.

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, GenAl), 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

💡Description détaillée Le contexte de la mission : Environnement Technique Microsoft Teams, SharePoint, Office 365, Jira, Confluence, Méthodes Agile, Azure AI Foundry, AWS Bedrock, Python, Solutions RAG, Architectures Agentiques, Protocoles MCP, Outils d'orchestration IA Description de la Mission Accompagnement d'un portefeuille de projets IA et IA Générative. 💡Missions Principales : • Structuration et animation d'un portefeuille de projets IA. • Analyse des besoins métiers et qualification des cas d'usage IA. • Identification des enjeux de valeur et construction des feuilles de route projets. • Définition des stratégies d'expérimentation et suivi des POC. • Suivi de la réalisation et de l'industrialisation des projets IA. • Animation des instances de gouvernance et reporting exécutif. • Gestion des risques, conformité et qualité des projets. • Coordination entre métiers, équipes innovation, experts IA et équipes de réalisation. • Production des livrables de cadrage, suivi et reporting. • Participation aux actions d'acculturation, communication et conduite du changement autour de l'IA.

Intégré à l'équipe plateforme, vous interviendrez sur le développement, la qualification et la mise en production d'agents IA orchestrés sous LangGraph. Vos principales missions : Concevoir et développer des agents autonomes en Python avec LangGraph (StateGraph, multi-agents, human-in-the-loop, intégration LLM, prebuilt tools). Intégrer les agents avec des composants RAG, des bases de connaissances internes et des sources opérationnelles via API. Optimiser les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (function calling, tool use, plan-and-execute). Mettre en place et enrichir les suites d'évaluation (datasets d'évaluation, monitoring comportemental, détection de dérive et d'hallucinations) sous LangSmith. Industrialiser les agents : versioning, conteneurisation, intégration CI/CD et conformité aux standards de la plateforme. Documenter les agents et contribuer à la matrice de risques ainsi qu'aux runbooks d'exploitation. Vous travaillerez en étroite collaboration avec l'Architecte plateforme, l'Ingénieur Plateforme / SRE, le Data Engineer, le Data Scientist ainsi qu'avec le Product Owner et les référents métiers, dans un cadre Agile Scrum (sprints de 2 semaines). Environnement technique : Python (LangGraph, LangChain, Pydantic) LangGraph : StateGraph, multi-agents, human-in-the-loop RAG : vector retrieval, chunking, re-ranking, hybrid retrieval Function calling / Tool use / Plan-and-execute LangSmith / OpenTelemetry GitLab CI/CD / Docker OAuth / mTLS / Gestion des secrets Un plus : Kubernetes, API Management, Neo4j / TigerGraph, MCP (Model Context Protocol)

Nous poursuivons notre développement et recherchons un Architecte IA Senior pour intervenir sur des projets à forts enjeux autour de l'intelligence artificielle, du cloud et de l'architecture de systèmes IA. Vous interviendrez sur la conception et l'évolution d'architectures IA robustes, performantes et sécurisées, du choix des modèles jusqu'à leur déploiement en production. Le poste couvre notamment les LLM, systèmes agentiques, RAG, infrastructure GPU, LLMOps, sécurité et optimisation des coûts. 💻💼 Vos missions : 🎯 Concevoir et faire évoluer des architectures IA adaptées aux besoins métiers et aux contraintes de production Sélectionner les modèles et solutions adaptés aux différents cas d'usage : LLM, modèles open-weight et Computer Vision Concevoir des architectures RAG et des systèmes agentiques, notamment multi-agents Définir les architectures de serving, d'inférence et d'orchestration GPU Mettre en place les pratiques LLMOps, évaluation et observabilité des modèles Concevoir des architectures cloud, hybrides ou on-premise, en intégrant les enjeux de scalabilité et de souveraineté Prendre en compte les enjeux de sécurité, gouvernance et conformité des solutions IA Optimiser les performances et les coûts : model routing, caching, batching, dimensionnement GPU… Accompagner les équipes techniques dans les choix d'architecture Environnement technique : 🔧 IA & modèles : GPT • Claude • Gemini • Llama • Mistral • DeepSeek • Qwen • DINOv2/v3 • SigLIP • SAM • YOLO Agents & RAG : LangGraph • MCP • A2A • LangSmith • Qdrant • Pinecone • Weaviate • Milvus • GraphRAG • Agentic RAG LLMOps & Observabilité : LangSmith • Langfuse • RAGAS • Prometheus • Grafana • OpenTelemetry Cloud & Infrastructure : AWS Bedrock • SageMaker • Vertex AI • Azure AI Foundry • Kubernetes • Docker • Terraform • vLLM • SGLang • Ray/KubeRay • Karpenter Data & ML : PyTorch • JAX • Hugging Face • Scikit-learn • XGBoost • ONNX • Kafka • Snowflake • Databricks CI/CD & Sécurité : GitHub Actions • GitLab CI • Helm • Kustomize • Vault • Guardrails • sécurité LLM

Nous poursuivons notre développement et recherchons un Architecte IA Senior pour intervenir sur des projets à forts enjeux autour de l'intelligence artificielle, du cloud et de l'architecture de systèmes IA. Vous interviendrez sur la conception et l'évolution d'architectures IA robustes, performantes et sécurisées, du choix des modèles jusqu'à leur déploiement en production. Le poste couvre notamment les LLM, systèmes agentiques, RAG, infrastructure GPU, LLMOps, sécurité et optimisation des coûts. 💻💼 Vos missions : 🎯 Concevoir et faire évoluer des architectures IA adaptées aux besoins métiers et aux contraintes de production Sélectionner les modèles et solutions adaptés aux différents cas d'usage : LLM, modèles open-weight et Computer Vision Concevoir des architectures RAG et des systèmes agentiques, notamment multi-agents Définir les architectures de serving, d'inférence et d'orchestration GPU Mettre en place les pratiques LLMOps, évaluation et observabilité des modèles Concevoir des architectures cloud, hybrides ou on-premise, en intégrant les enjeux de scalabilité et de souveraineté Prendre en compte les enjeux de sécurité, gouvernance et conformité des solutions IA Optimiser les performances et les coûts : model routing, caching, batching, dimensionnement GPU… Accompagner les équipes techniques dans les choix d'architecture Environnement technique : 🔧 IA & modèles : GPT • Claude • Gemini • Llama • Mistral • DeepSeek • Qwen • DINOv2/v3 • SigLIP • SAM • YOLO Agents & RAG : LangGraph • MCP • A2A • LangSmith • Qdrant • Pinecone • Weaviate • Milvus • GraphRAG • Agentic RAG LLMOps & Observabilité : LangSmith • Langfuse • RAGAS • Prometheus • Grafana • OpenTelemetry Cloud & Infrastructure : AWS Bedrock • SageMaker • Vertex AI • Azure AI Foundry • Kubernetes • Docker • Terraform • vLLM • SGLang • Ray/KubeRay • Karpenter Data & ML : PyTorch • JAX • Hugging Face • Scikit-learn • XGBoost • ONNX • Kafka • Snowflake • Databricks CI/CD & Sécurité : GitHub Actions • GitLab CI • Helm • Kustomize • Vault • Guardrails • sécurité LLM

Merci de contacter Sumi Delplanque directement via LinkedInLa mission de Data Scientist en Maintenance Prédictive concerne la réponse aux besoins en data science liés à l'ingénierie et à la maintenance, au sein du département Data / OR & AI de la Direction Informatique de la Data Factory Responsabilités :Développer des modèles de maintenance prédictive. Utiliser l'OCR et le RAG pour analyser des données. Must Have :Maîtrise de Python. Autonomie et capacité à prendre des initiatives. Nice to Have : Capacité à travailler en anglais. Autres détails :Durée: Plus d'1 an. Disponibilité: 2 jours par semaine sur site ( Île-de-France ) Taille de l'équipe: 12 personnes Proportions de l'innovation vs continuité: 80% d'innovation.

ContexteAu sein d'une équipe Cyberdéfense d'un grand groupe international, nous recherchons un Ingénieur Cybersécurité spécialisé dans les sujets IA et IA générative. L'objectif est de renforcer l'expertise de l'équipe sur les nouveaux risques liés à l'utilisation et au développement de solutions d'intelligence artificielle : LLM, assistants, agents, RAG, modèles internes ou services IA proposés par les grands Cloud Providers. Nous recherchons avant tout un vrai passionné de cybersécurité et d'IA, capable de comprendre comment fonctionnent ces technologies, de les tester, de les détourner et d'identifier concrètement leurs vulnérabilités. Ce poste n'est pas un rôle de gouvernance pure : il nécessite une vraie capacité à mettre les mains dans la technique. Tes missionsDevenir le référent technique Cyberdéfense sur les sujets liés à l'IA et à l'IA générative. Évaluer la sécurité des nouvelles solutions IA utilisées ou développées par les équipes du groupe. Réaliser des analyses techniques et des tests de sécurité sur les LLM, applications GenAI et systèmes intégrant de l'IA. Identifier et tester les vulnérabilités spécifiques aux systèmes IA : prompt injection ; indirect prompt injection ; fuite ou extraction de données ; contournement des mécanismes de protection ; compromission des outils ou agents connectés ; risques liés aux architectures RAG ; exposition de données sensibles ; attaques sur les modèles et leurs chaînes d'approvisionnement. Participer à des démarches de Red Teaming appliquées à l'IA. Challenger les architectures IA avant leur mise en production. Accompagner les développeurs, Data Scientists, équipes Data / IA, architectes et Product Teams sur les bonnes pratiques de sécurité. Contribuer à la sécurisation des API, modèles, pipelines et composants utilisés dans les applications IA. Analyser et challenger les services IA proposés par les grands fournisseurs Cloud et éditeurs. Définir et tester des mécanismes de protection et de contrôle adaptés aux usages IA. Participer à l'analyse et au suivi des incidents de sécurité liés à ces environnements. Piloter ou challenger les audits et pentests réalisés par des partenaires spécialisés. Assurer une veille technologique et offensive très forte sur les nouvelles attaques, outils et recherches autour de la sécurité de l'IA. Tester de nouveaux outils, frameworks et techniques afin d'évaluer leur intérêt pour l'équipe Cyberdéfense.