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CONTEXTE DE LA MISSION Dans le cadre de la synergie IT et du développement de l’IA GEN au sein de ces applications, le chapitre DATA Entrepôt de données a en charge de porter les évolutions de pattern liés à la plateforme Data SNOWFLAKE dont il a la responsabilité. Au sein d’une équipe composée d’experts dans le domaine de l’IT et fort de vos expériences d’administration de plateforme SNOWFLAKE, vous aurez pour missions principales de : - Concevoir les nouveaux PATTERN nécessaires demandés, sur les périmètres ingestion de données, manipulation de données et restitution, que les données soient structurées ou non structurées. - Les mettre en œuvre sur la plateforme France ou à l’international pour qu’ils puissent être utilisés par les équipes DATA IT et métier - Accompagner les différentes équipes IT et métier France ou des Business Units dans le déploiement et la prise en main de la plateforme SNOWFLAKE Dans ce contexte, les principales activités : - Contribuer aux cadrages des nouveaux besoins techniques des métiers liés à la plateforme SNOWFLAKE - Participer à l’évolution de la plateforme Data (gouvernance, contrôles, automatisation, etc) - Participer aux choix technologiques de l’offre à mettre en place - Analyser les documents d’architecture des assets à faire évoluer et définir les nouveaux PATTERN (architecture fonctionnelle, applicative, technique) - Analyser, définir et cadrer les adaptations nécessaires de l’offre proposée - Documenter les PATTERN retenus à un niveau plus détaillé, de sorte à la rendre exécutable pour les autres Business Units - Être l’interlocuteur privilégié des équipes portant les besoins d’agent/usages IAGEN au sein du pôle DATA - Accompagner au déploiement de la solution définie auprès de la BU SOFINCO et des autres Business Units - Accompagner à la prise en main de la plateforme Data COMPETENCES SPECIFIQUES REQUISES Connaissances techniques Les principales technologies à connaître : - Expertise avec expérience avérée de l’administration d’une plateforme SNOWFLAKE - Architectures Data et leur écosystème (Snowflake, Bedrock) - Architectures et services du cloud (AWS en priorité , Terraform) - Kubernetes/EKS, Airflow/MLFlow/Jupyter, CICD (Gitlab/Artifactory/SonarQube), IDC, - Langages : Shell, Python, SQL - Sensibilité aux problématiques de sécurité et normes associées - Maitrise des architectures des flux Autres : - Capacité à mobiliser, fédérer et créer une vision commune - Capacité à travailler dans un contexte multi-site, multi-entité et international - Bonne communication écrite et orale Langues : Anglais lu et parlé de manière professionnelle

Dans le cadre d’un programme stratégique au sein d’un grand groupe international du secteur de l’énergie, nous recherchons un Consultant DevOps expérimenté spécialisé en Infrastructure as Code (Terraform) et en environnements cloud Azure & AWS , avec une forte appétence pour les sujets GenAI et automatisation avancée . Contexte de la mission Vous interviendrez au sein d’une équipe en charge de la définition, industrialisation et maintien des standards d’Infrastructure as Code dans un environnement cloud multi-provider (Azure & AWS). L’objectif est d’ accélérer la production et la maintenance des infrastructures en s’appuyant sur des approches innovantes, notamment via des agents intelligents de génération de code . Missions principales Maintenir et faire évoluer les standards IaC (Terraform) à l’échelle groupe Assurer le support niveau 3 sur les problématiques d’infrastructure Gérer les incidents et problématiques liés aux déploiements, migrations et opérations cloud Concevoir et développer des building blocks réutilisables Garantir les bonnes pratiques DevOps et IaC Développer des agents spécialisés (type GenAI / code assistants) pour automatiser les usages Contribuer à la mise en place d’outils de suivi de performance et KPI (usage GitHub, adoption des composants) Participer à l’optimisation des workflows DevOps et à l’industrialisation globale Environnement technique Cloud : Azure & AWS IaC : Terraform (expertise attendue) CI/CD & versionning : GitHub AI / Dev tooling : GitHub Copilot, Claude, agents IA Approche : DevOps, automatisation, platform engineering

Lead MLOps – Expert PythonRAG Conversationnel Production (Azure Cloud – Full Microsoft) Dans un contexte cabinet / finance / environnement régulé, nous recherchons un Lead MLOps senior , expert Python, ayant déjà mis en production un RAG conversationnel sur Azure . Il ne s’agit pas d’un rôle de Data Scientist ni d’un profil POC. Nous cherchons un Lead Engineering capable d’industrialiser, structurer et opérer un système GenAI en production , dans un environnement complexe et multi-acteurs. Mission Transformer un RAG conversationnel (POC ou existant) en système production-grade . Concevoir et structurer l’architecture technique sur Azure Cloud . Mettre en place les pipelines CI/CD et MLOps adaptés aux systèmes LLM/RAG. Déployer, monitorer et opérer la solution en production. Définir les standards de gouvernance IA, versioning, auditabilité et conformité. Interagir étroitement avec les architectes Azure et équipes Ops Cloud . Être force de proposition, cadrer, arbitrer et assumer les décisions techniques. Passer du POC à la PROD de manière structurée et mesurable . Expertise Azure (indispensable) Maîtrise concrète des environnements Azure : Azure OpenAI Azure AI Search / Vector Search Azure ML / Fabric / Databricks Azure DevOps / GitHub Actions AKS ou services managés Azure Monitoring Azure (logs, métriques, alerting) Capacité à dialoguer techniquement avec les architectes et équipes Ops Azure. RAG Conversationnel – Exigences Architecture modulaire (ingestion / retrieval / génération découplés) Gestion du contexte conversationnel Optimisation retrieval (chunking, reranking, hiérarchisation) Contrôle des hallucinations Monitoring qualité & performance Évaluation automatisée (LLM-as-a-Judge, métriques retrieval, A/B testing) MLOps – Cœur du rôle Pipelines CI/CD pour ML / GenAI Versioning code / data / modèles Tests unitaires & intégration Monitoring technique (latence, coûts, erreurs) Monitoring sémantique (qualité des réponses) Rollback & gestion des incidents Gouvernance IA & standards engineering Engineering Python expert (FastAPI, modularité, clean architecture) Structuration claire du code Gitflow maîtrisé Scalabilité & résilience Documentation et standards d’équipe Profil recherché 7–10+ ans d’expérience Lead MLOps / ML Engineering senior Expérience démontrée de mise en production RAG conversationnel sur Azure Habitué aux environnements cabinet / finance / régulés Leadership affirmé, capacité à s’imposer Capable de proposer des solutions pragmatiques et surtout de les exécuter Environnement de travail Localisation : Paris centre Télétravail partiel possible Environnement exigeant mais agile Culture d’équipe forte, esprit “team spirit” Mode de fonctionnement dynamique, proche d’un esprit startup Forte exposition aux enjeux stratégiques IA Ce que nous ne recherchons pas Profils orientés uniquement Data Science RAG prototype / non production-grade Expérience Azure superficielle Manque d’expérience MLOps réelle Profil incapable de structurer et gouverner

🔹 Contexte Dans le cadre de la mise en place d’un portail IA , une organisation du secteur de la protection sociale recherche un Architecte IA pour piloter la conception et la structuration des solutions. Le projet s’inscrit dans une dynamique d’innovation autour des technologies GenAI et des environnements Microsoft. 🔹 Missions principales Définir l’ architecture globale des solutions IA Concevoir des architectures basées sur des modèles LLM Mettre en place des solutions de type RAG Piloter les choix techniques et garantir la cohérence globale Assurer la scalabilité, performance et sécurité des solutions Accompagner les équipes techniques dans la mise en œuvre Participer à la gouvernance des projets IA 🔹 Environnement technique Cloud : Microsoft Azure IA / GenAI : Azure AI Foundry, Copilot Architectures : LLM, RAG, LangChain, LangGraph Dev : Python, FastAPI DevOps : Kubernetes, CI/CD 🔹 Compétences requises 10 ans d’expérience minimum Expertise en architecture IA / Data Très bonne maîtrise de Microsoft Azure Expérience sur les architectures LLM / GenAI Leadership technique et vision stratégique 🔹 Conditions Localisation : Paris Démarrage : ASAP

Nous recherchons un Architecte IA / Azure AI pour une mission longue à Paris pour un démarrage ASAP. Contexte : Structuration et de développement d’un portail IA au sein d’une équipe dédiée à la gouvernance et à la mise en œuvre de l’IA. Expertise attendue autour des environnements Microsoft et GenAI, notamment Azure AI Foundry, Copilot, ainsi que des architectures LLM (RAG, LangChain, LangGraph, Python, FastAPI, Kubernetes, CI/CD). Full présentiel sur site.

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de ses initiatives autour de l’Intelligence Artificielle Générative et de l’automatisation intelligente, un grand groupe international souhaite renforcer ses équipes Data & AI avec un Expert GenAI / Data Engineer . Le consultant interviendra sur la conception et l’industrialisation de solutions basées sur des modèles de langage (LLM) intégrés à une plateforme data cloud moderne reposant sur Google Cloud Platform (GCP) . Objectifs de la mission Concevoir et industrialiser des solutions d’IA générative à l’échelle Développer des architectures d’agents intelligents (Agentic AI) Intégrer les usages IA aux plateformes data existantes Garantir la robustesse, la performance et la scalabilité des solutions Participer aux choix d’architecture et aux bonnes pratiques techniques Missions principales IA Générative / Agentic AI Conception et développement d’agents basés sur des modèles LLM Mise en œuvre d’architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) Orchestration de workflows IA multi-étapes Intégration d’APIs et outils externes Optimisation des performances et de la qualité des réponses IA Data Engineering Conception et optimisation de pipelines data (ETL / ELT) Ingestion et transformation de données volumineuses Exploitation de données structurées et non structurées Mise en place de standards de qualité et de gouvernance des données Architecture Cloud Design d’architectures AI end-to-end sur GCP Déploiement de services cloud-native Participation aux décisions techniques et à l’industrialisation Mise en production et amélioration continue des solutions Environnement technique Cloud & Data Google Cloud Platform (GCP) BigQuery Dataflow Cloud Storage Pub/Sub Cloud Run / Cloud Functions AI / GenAI Vertex AI LLM APIs LangChain / LangGraph / LlamaIndex (ou équivalent) Architectures RAG Vector databases Développement Python (expert) APIs REST Docker CI/CD Git Profil recherché Minimum 7 ans d’expérience en Data Engineering / Software Engineering Expérience confirmée sur environnement GCP Expérience concrète sur projets GenAI / LLM en production Bonne maîtrise des architectures cloud distribuées Capacité à intervenir sur des sujets d’architecture et d’industrialisation Anglais professionnel Compétences clés GenAI / Agentic AI Data Engineering avancé Architecture GCP Industrialisation AI Python avancé

Vous intégrerez une équipe Data Science d’envergure (50+ personnes) au sein d’une entreprise tech internationale, leader dans son domaine. Votre mission : prototyper, itérer et mettre en production des modèles de Machine Learning à fort impact business, en étroite collaboration avec les équipes Produit, Data Engineering et Développement. Les projets menés visent à exploiter la richesse de larges volumes de données afin d’ optimiser les performances commerciales, la gestion opérationnelle et la sécurité des utilisateurs sur une plateforme utilisée par des centaines de grandes marques et des milliers de vendeurs dans le monde . Exemples de sujets traités Détection d’anomalies sur les prix ou les comportements vendeurs Analyse de sentiment sur les échanges client / vendeur Estimation des délais de livraison et anticipation des ruptures de stock Développement d’ agents IA pour assister la prise de décision Prédiction et modélisation de phénomènes liés à la supply chain Vos missions Analyser, nettoyer et préparer les données pour la modélisation Concevoir, tester et mettre en production des algorithmes ML / DL Collaborer avec les Data Engineers pour l’industrialisation des modèles Créer des dashboards de suivi et d’analyse de performance Présenter vos travaux en interne et contribuer à la veille scientifique de l’équipe Stack technique Langages & Frameworks : Python, TensorFlow, PyTorch, Keras Data & Cloud : Databricks, Spark, AWS (Redshift, S3), SQL, Airflow, Delta Lake Approches : Time Series, NLP, LLMs, Deep Learning, Heuristiques

Contexte de la mission : Dans le cadre du développement de ses activités autour de l'intelligence artificielle, un grand groupe industriel renforce son hub dédié à la stratégie et au déploiement de solutions IA, notamment dans le domaine de l'énergie. La mission s'inscrit dans un contexte de forte croissance des usages autour des LLM et de la GenAI, avec des enjeux d'industrialisation, de passage à l'échelle et d'intégration dans des produits et services. L'environnement de la mission repose sur des architectures cloud AWS, avec une forte culture DevOps (CI/CD, IaC) et l'utilisation de frameworks GenAI tels que Langchain et LangGraph. Vous interviendrez au sein d'une équipe en charge du développement et de la mise en production de solutions basées sur des modèles de langages et des agents intelligents. Responsabilités : - Concevoir et procéder au déploiement et à l'industrialisation des pipelines LLMOps dans un environnement cloud ; - Participer activement à la mise en production de solutions GenAI, en garantissant leur performance, leur robustesse et leur scalabilité ; - Collaborer étroitement avec les équipes data et IA afin de répondre aux besoins métiers et d'optimiser les architectures existantes.

Notre client cherche à structurer ses projets de valorisation des données et d’innover au travers de l’accès à différentes IA. L’équipe Gouvernance et mise en œuvre de l'IA, est à ce titre, en charge de la mise en œuvre de solutions d’IA génératives pour l’ensemble des collaborateurs Elle a en charge la mise en service et la maintenance d’un Hub et d'un portail IA permettant : - de mettre à disposition sur le poste de travail de chaque collaborateur, des assistants d’IA pré-paramétrés par typologies d’usage et par types de droits - de permettre à chaque utilisateur du portail IA de fabriquer de nouveaux assistants qui pourront être mis à disposition d’autres collaborateurs (logique Marketplace avec droits d’accès) - de permettre l’accès en direct à des IA depuis des logiciels tiers de l’entreprise (CRM, IDE Développement…) ou depuis des applicatifs métiers via appel d'API. - de mettre à disposition des modules de formation web aux bons usages de l’IA ainsi qu’une FAQ pour accompagner les utilisateurs du portail IA A ce titre, d’un point de vue technologique, nous nous appuyons, actuellement, sur le cloud Microsoft AZURE et sur une solution open source pour le portail IA (RAISE) basée sur Python, React, Langchain, Langgraph, Postgresql, Pgvector et docker. Au cours de la mission l'hébergement du portail IA sera amené à basculer on-premise. Par ailleurs l’équipe Gouvernance et mise en oeuvre de l'IA est en charge : - de gouverner l’utilisation des IA au sein de l’entreprise - de définir une stratégie d’utilisation des IA génératives en fonction des risques ou de contraintes portées par les données sources - d’optimiser les coûts d’utilisation à tout moment dans un contexte Cloud (FINOPS / MLOPS) - de mettre en place une chaîne CI/CD des projets IA

Au sein de l'entité Digital Platforms vous intégrez l'équipe en charge de la création et maintenance des standards IaC sur le cloud public Azure & AWS en tant que DevOps. Vous allez elaborer des solutions en s'appuyant sur les agents codeurs pour accélérer faciliter le développement et la maintenance du code d'infrastructure. Objectifs et livrables : • Building Blocks • Assurer un support de niveau 3 • Maintien en condition opérationnel des standards d'IaC • Traitement des incidents & des problèmes liés aux déploiements, migrations et opérations d'infrastructure • Respecter et être garant des bonnes pratiques dans la création et l'utilisation du BASK et des Buildings Block • Créer et utiliser les buildings blocks • Développement de code Terraform d'Infrastructure As Code • Développement d'agents spécialisé basé sur les agents codeur • Contribuer au developpement d'une application de remontée des KPI d'usage des repos Github Référence de l'offre : pybd7eo9le

Dans le cadre du développement de solutions d’intelligence artificielle avancées, nous recherchons un Développeur GenAI Python avec expertise GCP afin de contribuer à la conception et au développement de services applicatifs basés sur des modèles d’IA générative. Le consultant interviendra sur la conception et le développement de services applicatifs autour des LLM , l’intégration de modèles d’intelligence artificielle, ainsi que la mise en place d’architectures cloud scalables dans un environnement Google Cloud Platform. L’objectif est de construire des composants robustes permettant d’exploiter l’IA générative dans des applications à forte exigence de performance, de sécurité et de scalabilité. La mission couvre l’ensemble du cycle de développement : design d’API, développement de microservices, intégration des modèles d’IA, mise en production et optimisation des performances dans un environnement cloud moderne. Le consultant contribuera également à la mise en place de mécanismes d’orchestration d’agents IA, d’intégration avec des modèles LLM et de couches d’intégration sécurisées , afin de garantir des systèmes fiables et performants. Responsabilités principales Développer des services applicatifs autour de l’IA générative et des modèles LLM Concevoir et développer des microservices en Python Mettre en place des API REST sécurisées et performantes Intégrer des LLM (OpenAI, Anthropic, Vertex AI) dans les applications Développer des mécanismes de routage et d’orchestration pour agents IA Concevoir des architectures cloud scalables et résilientes sur GCP Optimiser les performances pour garantir faible latence et haute disponibilité Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité applicative et IA Environnement technique Cloud Google Cloud Platform : Cloud Run, Cloud Build, Cloud Functions Vertex AI Backend Python FastAPI Pydantic SQLAlchemy Bases de données Firestore Redis NoSQL GenAI Intégration LLM (OpenAI, Anthropic, Vertex AI) Prompt engineering Architectures d’agents IA Frameworks d’orchestration (LangChain, ADK) DevOps Docker GitHub CI/CD Monitoring Cloud Logging Cloud Monitoring Outils de développement GitHub Outils de développement assistés par IA

Dans le cadre du renforcement d’une plateforme applicative innovante orientée IA générative, nous recherchons un Software Engineer disposant d’une expertise poussée en développement backend Python et en intégration de services GenAI au sein d’environnements cloud modernes. La mission s’inscrit dans un contexte de développement et d’industrialisation de la couche applicative IA, avec un fort niveau d’exigence sur la qualité logicielle, la scalabilité, la sécurité, la performance et l’intégration dans une architecture existante orientée microservices. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l’évolution de services backend exposés via API, avec un enjeu important autour de l’intégration de composants IA avancés, de la gestion des problématiques synchrones / asynchrones, ainsi que de l’évolution du socle agentique, notamment dans le cadre d’une migration de LangChain vers un framework Google. Responsabilités Concevoir, développer et faire évoluer des microservices backend en Python Exposer des APIs via FastAPI Développer des services robustes en environnement synchrone et asynchrone Concevoir et maintenir des APIs REST performantes et sécurisées Structurer les modèles de données avec Pydantic v2 Intégrer des services IA / GenAI dans l’architecture applicative existante Participer à la conception et à l’orchestration d’architectures microservices Contribuer à la migration et à la rationalisation du framework agentique (transition depuis LangChain vers un framework Google) Intégrer des LLMs via Vertex AI, OpenAI ou Anthropic Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité (authentification, validation, filtrage de contenu) Optimiser les performances (haut débit, faible latence) Participer à l’industrialisation des développements (CI/CD, cloud-native)

Dans le cadre de la mise en place d’une GenAI Factory au sein d’un grand acteur bancaire, nous recherchons un Lead Tech Python expérimenté. La mission consiste à intervenir comme référent technique auprès d’une équipe de développeurs GenAI afin de renforcer la qualité et la robustesse des développements Python. Le consultant participera activement au développement, challengera les choix techniques, diffusera les bonnes pratiques (architecture, structuration de code, tests, performance) et recommandera les librairies adaptées aux cas d’usage IA générative (LLM, RAG, orchestration, etc.). Une expérience concrète en développement sur des projets Generative AI est indispensable. Une connaissance d’environnements cloud, idéalement AWS, est fortement appréciée.

Dans le cadre de la mise en place d’une GenAI Factory au sein d’un grand acteur bancaire, nous recherchons un Lead Tech Python expérimenté. La mission consiste à intervenir comme référent technique auprès d’une équipe de développeurs GenAI afin de renforcer la qualité et la robustesse des développements Python. Le consultant participera activement au développement, challengera les choix techniques, diffusera les bonnes pratiques (architecture, structuration de code, tests, performance) et recommandera les librairies adaptées aux cas d’usage IA générative (LLM, RAG, orchestration, etc.). Une expérience concrète en développement sur des projets Generative AI est indispensable. Une connaissance d’environnements cloud, idéalement AWS, est fortement appréciée.

🔹 Contexte Dans le cadre du développement d’un portail IA , nous recherchons deux Ingénieurs IA pour participer à la conception et à l’implémentation de solutions innovantes. 🔹 Missions principales Concevoir et développer des solutions IA / GenAI Implémenter des architectures basées sur des LLM Développer des solutions de type RAG Créer et maintenir des API (FastAPI) Participer à l’intégration dans un environnement cloud Contribuer à la mise en place des pipelines CI/CD Assurer la qualité et la performance des développements 🔹 Environnement technique Cloud : Microsoft Azure IA / GenAI : Azure AI Foundry, Copilot Architectures : RAG, LangChain, LangGraph Langage : Python Framework : FastAPI DevOps : Kubernetes, CI/CD 🔹 Compétences requises Expérience en développement IA / GenAI Bonne maîtrise de Python Connaissance des architectures LLM Expérience sur Azure appréciée Connaissance des outils DevOps 🔹 Conditions Localisation : Paris

Dans le cadre d’un projet autour de l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle, nous recherchons un Machine Learning Engineer capable de concevoir et déployer des solutions basées sur des LLM et architectures RAG dans un environnement Google Cloud Platform . Le consultant interviendra sur la conception, le développement et la mise en production de solutions d’IA intégrées dans des applications métiers. Missions : Conception et développement de solutions basées sur LLM et RAG Développement et optimisation de modèles de Machine Learning Mise en place de pipelines MLOps Mise en production de modèles ML et GenAI Déploiement de services ML dans un environnement GCP Développement d’API d’inférence et intégration dans des applications métiers Collaboration avec les équipes data, cloud et engineering Compétences techniques Machine Learning / GenAI Python TensorFlow / PyTorch ou équivalent LLM RAG LangChain ou frameworks similaires Cloud & Infrastructure Google Cloud Platform Vertex AI BigQuery Cloud Run ou GKE MLOps Docker Kubernetes CI/CD