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Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Développeur Full Stack C#/.NET pour l'un de nos clients du secteur aéronautique. Vous interviendrez sur le site client situé à Toulouse. Vos missions seront les suivantes : - Développer une application web et les API permettant aux utilisateurs d'interagir avec un ChatBot et les différents services d'IA ; - Développer les API backend en C#/.NET ; - Développer l'interface utilisateur et intégrer les services d'IA ; - Intégrer les services AWS et le moteur RAG ; - Gérer l'authentification et les échanges de données ; - Garantir la qualité, les performances et la maintenabilité de l'application.

Vos missionsDévelopper et optimiser des solutions d'IA et de Machine Learning Concevoir et intégrer des applications basées sur les LLM, le RAG et les Agents IA Participer à la mise en production des modèles via APIs et microservices Collaborer avec les équipes métiers, Data Science et Architecture Contribuer aux pratiques MLOps, à l'automatisation des tests et à l'industrialisation des développements Produire la documentation technique et partager les bonnes pratiques __________ Forte expérience en IA générative (LLM) Maîtrise de RAG, Prompt Engineering, AI Agents Utilisation avancée de GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT Expérience avec LangChain et Hugging Face Développement d'API (FastAPI, Flask) Connaissances MLOps, CI/CD, Docker, Kubernetes Très bon niveau d'anglais Idéalement expérience banque / KYC / compliance

Contexte de la mission Dans le cadre du développement et de l'industrialisation d'une plateforme d'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Architecte Plateforme IA capable de concevoir, déployer et maintenir l'infrastructure logicielle et matérielle nécessaire au cycle de vie des modèles et services IA. L'architecte fera le lien entre les équipes Machine Learning, Software Engineering et DevOps/SRE, en garantissant la performance, la sécurité, la scalabilité et la fiabilité de la plateforme. Mission de 6 mois maximum, avec possibilité de pré-embauche. Missions principalesConcevoir et industrialiser une plateforme IA capable de supporter des usages à grande échelle. Définir et optimiser les architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Advanced RAG, Graph RAG et Agentic RAG. Concevoir des architectures d'intégration de données expertes dans les modèles d'IA. Mettre en place et optimiser les processus MLOps / LLMOps : déploiement, monitoring et gestion du cycle de vie des modèles. Garantir la confidentialité et la sécurité des données, notamment dans le cadre du RGPD et de l'AI Act. Piloter l'infrastructure Cloud et l'orchestration Kubernetes. Optimiser la scalabilité, les performances et les coûts d'inférence des modèles IA (GPU/CPU, token management). Participer à la mise en œuvre d'une plateforme répondant aux exigences de souveraineté numérique.

1. Pilotage technique & leadership Assurer le rôle de référence technique sur les sujets ML/LLM (RAG, IA générative, agents, orchestration de workflows). Animer le chapter technique de l'équipe : Organisation de rituels (tech talks, BBL, sessions de partage de bonnes pratiques). Diffusion de standards d'architecture, de qualité de code et de sécurité. Participer activement aux revues de PR (Pull Requests) et garantir un niveau élevé de qualité logicielle (lisibilité, tests, performance, sécurité). 2. Conception & industrialisation des solutions IA Concevoir, développer et industrialiser des pipelines ML/LLM robustes et scalables : Solutions RAG (indexation, vector stores, retrieval, re-ranking). Agents et workflows complexes (orchestration, gestion de contexte) Mettre en œuvre une architecture logicielle solide, adaptée aux enjeux d'IA en production (patterns de microservices, event-driven, modularisation, etc.). Structurer et maintenir un socle technologique d'innovation autour de l'IA (bibliothèques, templates de projets, guidelines, exemples réutilisables). 3. MLOps / LLMOps & Cloud Définir et mettre en œuvre les pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD pour modèles et services d'IA. Monitoring, observabilité, gestion de dérive, suivi de performance des modèles. Industrialiser les solutions sur des environnements containerisés : Docker, Kubernetes et OpenShift (déploiement, scaling, gestion des ressources). Contribuer à la mise en place d'un environnement Cloud cohérent avec les standards groupe. 4. Performance, sécurité & intégration Optimiser la performance des services IA : Latence, throughput, coût, consommation de ressources. Benchmark des modèles et des différents backends (LLM, embeddings, vector stores). Implémenter et/ou intégrer des mécanismes d'authentification et d'autorisation : OIDC / OAuth 2.0, gestion des tokens, intégration avec l'écosystème IAM. Veiller au respect des bonnes pratiques de sécurité, de confidentialité et d'IA responsable (gestion des données sensibles, traçabilité, explicabilité). 5. Accompagnement des Data Scientists & des métiers Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists pour : Transformer les prototypes en produits industrialisés. Co-construire des API et services utilisables par les applications métiers. Accompagner les équipes métier dans la compréhension et l'adoption des solutions IA : Vulgarisation des solutions. Intégration dans les processus d'aide à la décision.

le Groupe recherche un(e) Architecte Senior IA Générative pour le pilotage de la vision technologique autour des solutions d'IA Générative, l'identification des innovations du marché et la définition des orientations technologiques des solutions IA du Groupe. Le/la consultant(e) interviendra comme expert de référence sur les technologies d'IA Générative, les LLM, les architectures agentiques et les plateformes cloud IA, avec une expertise particulière sur l'écosystème Google (Gemini, Vertex AI, Agents, AI Search, RAG Engine). Il ou elle assurera l'accompagnement des décisions stratégiques relatives à l'adoption, à l'industrialisation et à l'évolution des plateformes d'IA Générative du Groupe.

Vous intégrerez le pôle IA de JEMS, leader européen de la Data, pour accompagner nos clients dans leurs projets de transformation et d'innovation par l'Intelligence Artificielle. Nos équipes développent et industrialisent des solutions d'IA générative et de systèmes agentiques (LLM, RAG, copilotes internes, orchestrateurs multi-agents), avec un ancrage fort dans des environnements Cloud et Data Platforms modernes. Dans ce rôle, vous interviendrez de bout en bout, de l'identification des cas d'usage à l'industrialisation. Vous aurez la charge de : • Mener des ateliers de cadrage IA avec les parties prenantes métiers et IT • Identifier et formaliser des cas d'usage concrets (gains, contraintes, faisabilité) • Concevoir et développer des services backend en Python intégrés à des architectures microservices • Déployer et piloter des MVP IA (LLM, RAG, systèmes agentiques, orchestrateurs, copilotes) • Intégrer et optimiser des pipelines de données pour l'IA générative • Industrialiser des solutions IA : passage à l'échelle, robustesse, monitoring et performance en production • Accompagner les clients dans la gouvernance IA (sécurité, RGPD, éthique, budget, cloud souverain) • Contribuer à la construction d'une offre IA différenciante au sein de JEMS, reconnue pour son innovation et sa R&D Référence de l'offre : 97294w6q2w

💡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.

Le client recherche un expert IA et DevSecOps. Il attend un profil très technique disposant de solides fondamentaux en développement et DevOps, capable de : Concevoir et développer des solutions IA (agents, RAG, MCP, assistants IA). Intégrer l'IA dans les chaînes CI/CD et l'outillage GitLab. Développer en Python et intégrer des APIs IA. Travailler dans des environnements Cloud AWS / GCP. Vulgariser les sujets IA auprès de publics non techniques. Participer à la veille, aux démonstrations et à la montée en compétence des équipes.

Contexte : Viveris recherche un Développeur Full-Stack IA & Agentique pour intervenir chez l'un de ses clients, une entreprise spécialisée dans la conception et le dérisquage de projets d'innovation. Vous participerez au développement de solutions innovantes combinant applications web, IA générative et architectures agentiques, dans un environnement technologique en constante évolution. Responsabilités : - Concevoir et développer des applications full-stack en Python/FastAPI et TypeScript/React ; - Intégrer des LLM et mettre en oeuvre des architectures RAG ; - Concevoir et orchestrer des agents IA capables de collaborer et d'interagir avec des outils, des API et différentes bases de données ; - Mettre en oeuvre des solutions basées sur le function calling et le protocole MCP ; - Évaluer de nouveaux frameworks et contribuer aux choix d'architecture technique ; - Assurer une veille active sur les évolutions de l'IA générative et agentique.

Contexte Dans le cadre du développement de solutions IA / GenAI, nous recherchons un Senior AI Engineer / Machine Learning Engineer. Vous évoluerez sur une plateforme IA Red Hat OpenShift, intégrant GPU NVIDIA, LLM as a Service, RAG, OCR et outils MLOps. Vos missions Concevoir et développer des solutions AI / Machine Learning / GenAI. Développer des Use Cases combinant LLM, OCR, Computer Vision, NLP et règles métier. Concevoir des solutions de Document AI : extraction, classification, comparaison et validation de documents. Travailler notamment sur des Use Cases de KYC et validation automatisée de pièces justificatives. Réaliser des POC et les transformer en solutions industrialisées et exploitables en production. Développer les APIs et services IA nécessaires à leur intégration dans le SI. Participer aux choix d'architecture et aux pratiques MLOps / LLMOps. Environnement technique Python • PyTorch • CUDA • LLM / GenAI • Qwen • LiteLLM • OCR / Document AI • RAG • MLflow • Docker • Kubernetes / OpenShift • APIs REST Votre profil 5 ans minimum d'expérience en AI / Machine Learning / Data Science Engineering. Excellente maîtrise de Python. Expérience concrète en Machine Learning / Deep Learning et LLM / GenAI. Expérience en OCR, Computer Vision, NLP ou Document AI. Expérience dans l'industrialisation de solutions IA. Connaissance de Docker, Kubernetes/OpenShift et/ou MLOps appréciée. Une expérience en banque, assurance ou finance constitue un atout. Anglais professionnel.

Dans le cadre du développement et de la sécurisation des usages de l'intelligence artificielle au sein du système d'information, notre client recherche un Référent Cybersécurité IA expérimenté ou senior. Le consultant interviendra sur l'analyse des risques, la sécurisation des outils d'IA générative et l'intégration des exigences de cybersécurité dans les environnements techniques. MissionsAnalyser et évaluer la sécurité des solutions d'IA générative, notamment les LLM, architectures RAG, embeddings et systèmes agentiques. Auditer les composants et outils IA : agents, skills, serveurs MCP et communications A2A, afin d'identifier les vulnérabilités et les risques associés. Définir les exigences et mesures de sécurité applicables aux plateformes et services IA Cloud, notamment Gemini Enterprise Agent Platform et Amazon Bedrock AgentCore. Accompagner les équipes techniques dans la conception et le déploiement sécurisé des solutions d'IA. Intégrer les contrôles de cybersécurité dans les pratiques DevSecOps, les pipelines CI/CD et les environnements GitLab CI. Formaliser les recommandations de sécurité, suivre les plans de remédiation et intervenir comme référent technique auprès des équipes IT.