Nous recherchons un Expert IA générative / agentique – DevSecOps Le consultant interviendra au sein d'une équipe DevSecOps travaillant en environnement Agile SAFe, avec pour objectif d'explorer, prototyper et industrialiser des usages de l'IA appliqués notamment au développement logiciel et aux chaînes CI/CD. Le consultant interviendra notamment sur les activités suivantes : Réalisation de POC, spikes et prototypes autour de l'IA générative et agentique ; Conception et développement de solutions utilisant LLM, agents, MCP, RAG et prompting ; Conception d'agents et assistants IA appliqués au développement et au DevOps ; Intégration de solutions IA dans les chaînes CI/CD et l'écosystème GitLab ; Développement de composants, scripts et intégrations via Python / API REST ; Mise en œuvre et évaluation de solutions telles que Gemini, Vertex AI, Anthropic et Mistral ; Prise en compte des enjeux de sécurité et conformité IA / DevSecOps ; Documentation, veille technologique et accompagnement des équipes ; Animation de démonstrations, ateliers et actions de vulgarisation. Compétences recherchées : Maîtrise des concepts d'IA agentique : LLM, agents, MCP, RAG, prompting ; Expérience dans la conception et l'intégration de solutions IA ; Solides fondamentaux en développement logiciel ; Python / scripting ; Maîtrise des API REST et de l'intégration de services IA ; Bonne compréhension des environnements CI/CD / DevSecOps, notamment GitLab ; Connaissance des assistants IA pour le développement (GitLab Duo / DAP) ; Capacité à évaluer la pertinence et la robustesse des solutions IA ; Sensibilité aux problématiques de sécurité et conformité appliquées à l'IA ; Une expérience concrète sur Agents, RAG et/ou MCP est particulièrement appréciée. Des connaissances AWS / GCP, Docker, Kubernetes/OpenShift, Jira, Confluence et SAFe sont également appréciées. Informations mission : Démarrage : 02/11/2026 Localisation : Nanterre (92) / télétravail partiel Séniorité recherchée : Confirmé / Expert Le client précise que l'ancienneté spécifique en IA générative n'est pas discriminante : le profil doit avant tout disposer de solides fondamentaux techniques en développement / DevOps (de l'ordre de 3 à 5 ans), maîtriser réellement les concepts de l'IA agentique et démontrer une forte capacité d'apprentissage et de vulgarisation. Merci de préciser votre niveau d'expérience sur Agents / RAG / MCP / Python / GitLab CI-CD
ContexteMission consistant à développer une solution permettant aux chercheurs de transformer leurs analyses exploratoires en traitements fiables et réutilisables. MissionsDévelopper une solution logicielle pour la transformation d'analyses exploratoires en traitements fiables et réutilisables Collaborer avec des chercheurs et un Data Scientist dans un contexte de recherche Monter en compétence rapidement sur les outils spécifiques du projet Assurer la communication claire avec des profils non techniques Outils & Environnement & Compétences obligatoiresMaîtrise de GCP : GKE, IAM, GCS, BigQuery Python en production : conception modulaire (principes SOLID, architecture hexagonale ou équivalent), typage statique, tests unitaires/d'intégration Docker, Git et CI/CD avec expérience concrète de déploiement et de diagnostic (debugging pipelines) SQL, modélisation de données et définition de contrats de données (data contracts) Expérience cloud avec adaptation de modules Terraform existants (pas nécessairement de conception from scratch, mais capacité à faire évoluer un IaC existant) Réalisation agentique concrète : appels d'outils/API, gestion des erreurs, dans le cadre d'un projet réel ou d'un démonstrateur Compétences appréciées (Nice-to-have)Agents IA déjà déployés en production MCP, Claude Code GitLab CI Vertex AI / KFP et MLOps avancé Analyse statique de code Python (AST/LSP) Connaissances en imagerie médicale et histopathologie Soft skillsAutonomie et rigueur Communication claire, notamment avec des profils non techniques (chercheurs) et le Data Scientist Capacité à monter en compétence rapidement sur les outils spécifiques du projet Esprit de collaboration dans un contexte de recherche
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
Contexte : Au sein du pôle Data & IA, intégration de l'équipe GenAI en charge de la conception et de l'exploitation de plateformes d'Intelligence Artificielle à destination des différentes entités du groupe. L'objectif est de concevoir des offres d'IA générative industrialisées, sécurisées et hautement disponibles, déployables aussi bien sur des infrastructures Cloud (AWS, GCP) que On-Premise, en s'appuyant sur des architectures modernes, distribuées et résilientes. Missions : Concevoir et déployer des architectures techniques dédiées aux plateformes d'IA générative. Industrialiser et automatiser le déploiement de plateformes agentiques via les pratiques MLOps et LLMOps. Développer et maintenir des services managés en intégrant les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance. Automatiser les infrastructures et les pipelines de déploiement (Infrastructure as Code, CI/CD). Assurer la mise en production, le maintien en condition opérationnelle et l'optimisation des plateformes IA. Participer aux choix d'architecture et assurer le rôle de référent technique sur un produit de la squad. Concevoir la documentation technique et accompagner l'adoption des solutions auprès des équipes internes. Réaliser des démonstrations techniques et promouvoir les offres d'IA générative. Participer aux cérémonies Agile (Daily Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement, Roadmap) et contribuer aux travaux de la squad. Participer aux astreintes techniques afin de garantir la disponibilité des plateformes. Stack technique : Cloud & Infrastructure AWS : EKS, SageMaker, Bedrock GCP : GKE, Vertex AI Kubernetes, OpenShift, Docker Environnements On-Premise Infrastructure as Code & CI/CD Terraform Ansible Jenkins GitLab CI Kestra Développement Python SQL Data & IA MLflow Dataiku JFrog Artifactory Orchestration de workloads IA Bases de données vectorielles : OpenSearch, Elasticsearch, PostgreSQL (PGVector), MongoDB Atlas, Amazon RDS Observabilité Prometheus Grafana Dynatrace AWS CloudWatch AWS X-Ray Méthodologie Agile / Scrum DevOps / MLOps / LLMOps Infrastructure as Code (IaC) CI/CD Architecture Cloud Native Sécurité, conformité et gouvernance des plateformes IA
Présentation du posteDans le cadre du développement de notre activité Data, nous recherchons un Data Analyst / Analytics Engineer pour intervenir sur des projets de transformation, de modélisation et de valorisation des données. Vous travaillerez à l'interface entre les équipes métiers, BI et Data Engineering afin de transformer les besoins opérationnels en modèles de données fiables, indicateurs pertinents et tableaux de bord exploitables. Vos missionsRecueillir et analyser les besoins des équipes métiers. Définir les indicateurs et les règles de gestion associées. Extraire, transformer et analyser les données avec SQL. Concevoir et maintenir des modèles de transformation avec dbt. Construire des modèles dimensionnels et des architectures en étoile. Développer et faire évoluer des rapports Power BI. Créer et optimiser des mesures et calculs DAX. Exploiter les données disponibles dans BigQuery. Mettre en place des contrôles de qualité et des tests de non-régression. Participer aux projets de migration et de modernisation des environnements décisionnels. Documenter les modèles, les traitements et les indicateurs. Restituer les analyses et formuler des recommandations auprès des métiers. Stack techniqueData Visualisation : Power BI Langages : SQL, DAX, Python Transformation : dbt Cloud : GCP, BigQuery Orchestration : Cloud Composer, Airflow Bases et outils décisionnels : SQL Server, PostgreSQL, SSIS Modélisation : modèles dimensionnels, modèles en étoile, Data Warehouse Qualité et déploiement : tests dbt, Git, CI/CD Data Science et IA : Vertex AI, RAG, LangChain, API OpenAI Compétences recherchéesTrès bonne maîtrise de SQL. Bonne connaissance de Power BI et DAX. Expérience opérationnelle avec dbt. Maîtrise de la modélisation dimensionnelle. Bonne compréhension d'une chaîne décisionnelle de bout en bout. Connaissance des principes de qualité, de fiabilisation et de gouvernance des données. Capacité à comprendre et formaliser les besoins métiers. Une première expérience sur GCP et BigQuery est appréciée. Une sensibilité aux sujets Data Science et IA générative constitue un plus.
ContexteDans le cadre du déploiement des solutions d'Intelligence Artificielle d'un grand groupe bancaire, un AI Competency Center recherche un(e) Ingénieur IA / Data Scientist spécialisé(e) en IA Générative et RAG (Retrieval-Augmented Generation) afin de concevoir, développer et industrialiser des cas d'usage métier sur la plateforme RAG basée sur Dataiku. Le/la consultant(e) interviendra comme expert IA auprès des métiers et des équipes techniques afin de transformer les besoins métiers en solutions opérationnelles exploitant les modèles de langage (LLM), les bases documentaires et les bases de données vectorielles. MissionsAnalyse et cadrage des cas d'usage IA Identification des cas d'usage pertinents pour l'IA Générative et les architectures RAG Évaluation de la faisabilité technique et la valeur métier Participation à la définition des indicateurs de performance des solutions IA Contribution aux choix d'architecture fonctionnelle et technique Développement de solutions RAG Conception et développement des workflows RAG sur la plateforme Dataiku Structuration des chaînes de traitement de données nécessaires à l'alimentation des modèles Développement des mécanismes d'ingestion, de chunking et d'enrichissement documentaire Mise en œuvre des stratégies de recherche sémantique et hybride Développement des composants de génération de réponses basés sur les LLM Participation à l'optimisation du prompting et des workflows d'orchestration IA Gestion des bases vectorielles et recherche documentaire Concevoir et maintenir les index vectoriels Développement des processus de création et de mise à jour des embeddings Optimisation des stratégies de recherche dans les bases vectorielles Garantir la qualité et la pertinence des documents restitués aux modèles Contribution à l'amélioration continue des mécanismes de retrieval Industrialisation et MLOps Industrialiser les workflows IA développés dans Dataiku Mettre en œuvre les bonnes pratiques de versionning, traçabilité et monitoring Participer aux déploiements et à l'exploitation des solutions Assurer le suivi de la performance des chaînes RAG en production Contribuer à l'amélioration continue des modèles et des pipelines Évaluation et optimisation des modèles Définir et exécuter les campagnes d'évaluation des solutions RAG Mesurer la qualité des réponses générées Analyser les performances des stratégies d'embedding et de retrieval Identifier les sources d'hallucination ou de dérive Optimiser les prompts, les modèles et les paramètres de recherche Accompagnement des métiers Présenter les résultats et prototypes aux métiers Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions IA Participer aux démonstrations et ateliers de co-construction Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques IA au sein du groupe Compétences techniquesIA Générative & LLM Maîtrise des concepts d'IA Générative Expérience des architectures RAG Bonne connaissance des LLM (OpenAI, Azure OpenAI, Gemini, Claude, Mistral ou équivalents) Prompt Engineering avancé Évaluation et optimisation de solutions d'IA générative Dataiku Expérience significative sur Dataiku Développement de workflows de préparation et traitement de données Utilisation des fonctionnalités GenAI de Dataiku Industrialisation et automatisation des pipelines Bases vectorielles Expérience avec une ou plusieurs technologies : ChromaDB et PostgreSQL pgVector Maîtrise : embeddings, vectorisation documentaire, similarity search, hybrid search, reranking Développement : Python avancé, SQL, APIs REST, LangChain ou frameworks équivalents, traitement documentaire (PDF, Office, OCR), Git et CI/CD Data Engineering Gestion de pipelines de données Préparation et transformation de données Structuration de connaissances Qualité et gouvernance de données Connaissances recherchées Knowledge Management Recherche documentaire Data Governance Sécurité des données Protection des données sensibles Architecture Cloud (Azure, Google Cloud Platform) Principes MLOps et LLMOps Soft SkillsForte capacité d'analyse Esprit d'innovation Orientation résultats Autonomie Rigueur scientifique Capacité à vulgariser des concepts complexes Excellent relationnel Travail en équipe multidisciplinaire Curiosité et veille technologique Environnement techniqueIA & Data, Dataiku, LangChain, Azure OpenAI, Google Vertex AI, Vector Database (Chroma, Pinecone, pgVector) Collaboration : Jira, Confluence, Microsoft 365, SharePoint, Teams Livrables attendusÉtudes de faisabilité des cas d'usage IA Architectures fonctionnelles et techniques RAG Workflows Dataiku industrialisés Pipelines d'ingestion et de vectorisation documentaire Index vectoriels et mécanismes de recherche optimisés Jeux d'évaluation et rapports de performance des modèles Documentation technique Guides utilisateurs et supports d'adoption Tableaux de bord de monitoring des performances RAG
CDI - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory
CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory
