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Chez Ozitem, nous accompagnons les entreprises dans leur transformation digitale , notamment au travers de notre expertise sur les solutions d’infrastructures & de cloud 💡🚀 Entreprise de taille humaine et pérenne depuis plus de 30 ans , l’entreprise affiche une croissance régulière depuis notre création et un chiffre d’affaires de 46 Millions d’euros en 2024 . Ce sont 400 Ozitémiens , ingénieurs et consultants qui évoluent sur trois sites en France : Levallois ( 92 ), notre siège-social, Toulouse ( 31 ) et Lyon ( 69 ). 👨‍ 💻 Avantages : RTT Tickets restaurants Participation CSE 75% transport Concevoir et développer des agents IA pour répondre aux besoins métiers Paramétrer les flux conversationnels, les topics et les actions personnalisées Intégrer les copilotes avec les sources de données internes (SharePoint, Dataverse, APIs tierces) Participer à l'amélioration continue des agents via l'analyse des conversations et des KPIs Documenter les développements et assurer le transfert de compétences

Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Développeur IA LLM Python API. Maîtrise de Python pour le backend et l'interfaçage API. Expérience avérée en développement d'API REST (FastAPI, Flask ou Django). - Intégration de LLM (Large Language Models) : Expérience pratique de l'utilisation d'APIs de modèles génératifs (OpenAI, Mistral, Anthropic, ou modèles Open Source via Hugging Face). Capacité à démontrer des travaux sur le Prompt Engineering et la structuration des sorties (Output Parsing, JSON mode). - Développement Web Fullstack: Capacité à développer et maintenir un Back-office fonctionnel en environnement PHP (Symfony) ou Javascript (Node.js/React/Vue), pour s'interfacer avec l'existant. - Frameworks d'Orchestration IA : Maîtrise de frameworks spécifiques tels que LangChain ou LlamaIndex pour gérer les chaînes de traitement. - Évaluation & Qualité (LLM Ops) : Expérience dans la mise en place de métriques pour mesurer la qualité des réponses (frameworks comme RAGAS, DeepEval, ou méthodologie de "LLM-as-a-judge"). - Conteneurisation : Autonomie sur l'usage de Docker - Architecture RAG : Connaissance des principes de Retrieval Augmented Generation (bases de données vectorielles type Qdrant, Chroma, Pgvector) - Nécessité d'avoir collaboré pour des sites médias à forte volumétrie C ompétences souhaitées : Infrastructure as Code : Capacité à lire et comprendre des scripts Terraform existants pour dialoguer efficacement avec l'équipe Ops. Conteneurisation : Connaissance de l'environnement d'exécution Kubernetes (savoir lire un fichier de déploiement, logs, exec, ). Travail en environnement agile (scrum)

Contexte : Dans le cadre d’un projet stratégique visant à améliorer l’expérience client, notre client souhaite mettre en place un chatbot SAV basé sur des technologies d’IA générative . Ce chatbot sera intégré aux canaux digitaux (site web, application mobile) et devra fournir des réponses précises, contextualisées et instantanées aux demandes fréquentes (statut de commande, assistance, retour produit, garantie, etc.). Objectif : autonomie client, réactivité et fiabilité , tout en réduisant la charge des équipes support. Vos missions : Audit et conseil sur la mise en œuvre d’un agent IA génératif. Développement et intégration via des frameworks tels que LangChain , LangGraph , et gestion de base vectorielle. Accompagnement technique pour la mise en production d’un projet agentique. Mise en place d’agents de tests (type Ragas ) et modélisation (type MCP ). Livrables : Audit, recommandations, développement Data Science.

🎯 Contexte du stage Dans le cadre du développement de nouveaux outils internes et de projets innovants autour de la donnée, nous recherchons un stagiaire Développeur Python , avec idéalement une première sensibilité aux sujets d’ Intelligence Artificielle . Vous évoluerez au sein d’une équipe technique dynamique, accompagnée pour monter en compétence sur des technologies modernes. 🧩 Missions principales Développer des scripts, outils ou micro-services en Python Participer à la conception et l’optimisation de pipelines ou traitements de données Contribuer à l’amélioration ou au développement d’algorithmes Réaliser de la veille technique et proposer des améliorations Participer à des projets IA / ML (selon profil) : entraînement de modèles création de POC automatisation de tâches Rédiger de la documentation technique 🛠️ Compétences recherchées Techniques Maîtrise de Python (obligatoire) Bases en : gestion de données (Pandas, NumPy…) API / scripts Bonus apprécié (non obligatoire) : IA / Machine Learning (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow…) Notions de LLM / IA générative

Je recherche pour un de nos clients un Développeur Senior IA Générative & Systèmes Agentiques (Gen AI / Agentic AI) sur Guyancourt Responsabilités Clés • Développement Expert & Maintien: o Développer des agents intelligents capables d’agir de manière autonome en utilisant l’approche Agentic AI. Ces agents doivent pouvoir utiliser des outils externes ou interagir avec d’autres agents pour accomplir des tâches complexes. (API externes, des applications basées sur le Model Context Protocol (MCP) ou d’autres services. o Développer des applicatifs permettant la consommation des Agents et algorithmes aux utilisateurs finaux avec de la création de front spécifiques o Mettre en place des pipelines robustes pour l'alimentation des LLMs/Agents avec les solutions Azure, Snowflake et Databricks (RAG, Fine-Tuning). o Assurer un support dans la mise en production, la supervision des modèles/agents et la résolution des problèmes techniques éventuels. Compétences spécifiques (Gen AI, Agentic AI, MCP) • IA générative (Gen AI) : Très bonne compréhension des modèles génératifs (GPT, modèles de diffusion, etc.) et de leurs cas d’usage. Savoir exploiter des LLM (via API ou fine-tuning) pour des tâches de génération de texte, de code ou d’images. Compréhension des limitations/biais des modèles génératifs. • Architecture et orchestration : Aptitude à architecturer des solutions combinant plusieurs composants d’IA et Cloud. Compréhension de l’orchestration d’agents, de la gestion du contexte (par ex. partage d’état ou de mémoire entre agents via MCP), et des enjeux de performance/coût dans un système à agents multiples. • Architecture de Solution & POC: o Conception de POCs : Mener l'exploration et la conception d'Architectures de POC autour des usages de la Gen AI et des systèmes Agentiques o Prise de Responsabilités Architecturale : Porter les choix techniques clés pour une validation avec équipe centrale architecture (stack d'agents, orchestration, modèles LLM, intégration Cloud Azure) pour garantir la scalabilité, la sécurité et la performance des solutions futures. o Optimisation Cloud : Conseiller sur les meilleures pratiques d'utilisation des services Azure pour les charges de travail d'IA Générative (coût, performance, résilience). Compétences Requises - Techniques • Maîtrise Cloud Avancée (Azure) : Maîtrise de Microsoft Azure (services cognitifs,Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, Azure Functions, etc.) pour déployer des agents et développer des applications cloud natives. Une certification Azure (ou équivalent) serait un atout. • Développement Front Web Utilisateur : Compétence en Javascript, React nécessaire pour créer des font applicatifs d’usages des outils IA créés • Qualité logicielle : Connaissance des bonnes pratiques de développement logiciel (code review, tests unitaires, gestion de version avec Git, méthodologies Agile). • Intégration de systèmes : Compétences en développement d’API REST, MCP, A2A ou de microservices pour consommer et exposer les modèles et agents IA dans des applications. • Expertise en Python et maîtrise des librairies Gen AI (Hugging Face, Transformers, OpenAI API). • Systèmes Agentiques : Maîtrise des frameworks d'agents AI (LangChain, AutoGen) et de l'implémentation du Model Context Protocol (MCP) ou A2A. • Évaluation d'Agents : Compétence dans la mise en œuvre de tests unitaires, fonctionnels et de performance pour les systèmes autonomes. • Ingénierie de Données Moderne et machine learning : Une expérience avec l'écosystème Databricks et/ou Snowflake dans un contexte d'IA (Snowpark, Lakehouse, Vector DBs) sera un plus. Soft skills attendus • Esprit d’équipe et communication : Capacité avérée à travailler en équipe pluridisciplinaire et à communiquer efficacement avec des profils variés (équipes métier, IT, data). • Résolution de problèmes : le candidat doit faire preuve de réflexion analytique pour ajuster les approches, diagnostiquer les bugs des modèles/agents et améliorer en continu les solutions IA. • Curiosité et apprentissage continu :Le domaine de l’IA évolue très vite (nouveaux modèles, nouveaux outils chaque mois) : le candidat doit assurer une veille technologique et monter en compétence rapidement sur de nouveaux sujets. • Adaptabilité : Capacité à adapter les solutions développées suite aux retours des utilisateurs ou à l’évolution des contraintes (par exemple, ajuster un agent en fonction de nouvelles politiques de sécurité ou de nouvelles API disponibles). • Sensibilité à la Gouvernance (Registries, MLOps) et l'Évaluation des systèmes agentiques en production Démarrage: 02/01/2026 Durée: 6 mois renouvelables

Redlab cherche pour le compte d'un grand acteur public , un développeur fullstack IA Rôle Conçoit des applications end-to-end intégrant des modèles IA (ML, NLP, LLM). Profil polyvalent : front + back + intégration IA + CI/CD + cloud. Missions clés Développer interfaces front React/Vue/Angular. Concevoir API backend (Node.js, Python, Java, C#). Intégrer des modèles IA via microservices. Déployer en cloud (AWS/GCP/Azure/Outscale). Assurer tests, monitoring, Documentation détaillée Assurer une bonne qualité de code

Nous recherchons un consultant développeur Python ayant une bonne connaissance de l’IA pour une mission chez un de nos clients dans le secteur de l’asset management. La mission sera de longue durée (3 ans), avec un démarrage ASAP, et 2/3 jours de télétravail par semaine. Tâches et missions : - Création d’applications cloud native sur des systèmes distribué pour les outils dédié à l’IA générative, - Construction d’outils pour aider à automatiser plusieurs processus métier, - Participation au support et à l’onboarding des business case sur la plateforme, - Création de services d’intégration de Données, - Prendre en charge et faire évoluer les outils internes basés sur des systèmes distribués cloud natifs, - Intégrations de solutions IA aux outils existants, - Participation à l’analyse des données et à la rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques, - Intervention dans le projet (méthodologie AGILE), - Gestion des incidents post-production et correction du code, - Enrichir l’automatisation des tests, - Respect des délais impartis. - Contribuer à l’évolution et au maintien de la plateforme, pour l’intégration des use case IA dans la plateforme - Faire des applications à l’échelle, avec du passage en prod et du suivi de production, dans le respect des critères de qualité pour la production. Stack technique : Django React sur la partie front pour intervenir sur la solution interne pour le Big data et l’IA. L’équipe est composée de 12 personnes et est divisée en 2 parties : la première sur l’innovation technologique IA, l’autre partie est en charge du maintien de l’évolution de l’outil qui vient mettre à l’échelle les innovations d’IA. Ils déploient des solutions à l’ensemble d’Amundi et aux externes également.

Hello ! Nous c’est WEKEY ! Nous ne sommes ni une ESN ni un cabinet de recrutement. Aaah mais qui sommes-nous alors ? Pour tout savoir sur nous et votre future mission c’est par ici 😁⬇ Vous êtes Développeurs IA / Python – LangChain H/F et vous recherchez une mission en freelance ? Nous avons le projet qu’il vous faut pour l'un de nos clients basé à Niort dans le secteur des assurances. CE QUI VOUS ATTEND 👀 Dans le cadre de la mission votre rôle sera : Au sein d’une équipe pluridisciplinaire (data, IA, produit) vous aurez pour principales responsabilités : Concevoir, développer et maintenir des solutions d’IA générative autour de nos cas d’usage métiers. Mettre en œuvre des applications basées sur LangChain en Python (orchestration des prompts, gestion du contexte, intégration aux systèmes internes, etc.). Contribuer aux projets liés à la partie argentique : traitement, automatisation, optimisation des processus existants. Collaborer avec les équipes du Data Office et de l’IA Factory pour industrialiser les solutions (qualité, performance, monitoring). Assurer une veille technologique sur les modèles de langage, LLMs, frameworks d’IA générative et proposer des améliorations continues.

QODEXIA est une société de services informatiques implantée en France et en afrique du nord. Partenaire performant, innovant, agile pour aider les entreprises dans leur transforamtion digitale. QODEXIA s'est spécialisée dans le digital, SAP et les nouvelles technologies, accompagne au quotidien les plus grands acteurs de l'industrie, de l'énergie, du Luxe, de la Banque et de l'Assurance sur leurs projets. L’IT est notre passion, les valeurs humaines sont notre capital, c'est de quoi notre ADN est composé. Qodexia cherche pour l’un de ses clients opérant dans le domaine transport cherche un Développeur senior Stack IA GEn AI (H/F)

Profil recherché : Senior disponible en début d’année, avec une charge estimée autour de 3/5 lors des trois premiers mois, sans exigence immédiate de plein temps. Spécialisation : Développeur senior spécialisé en IA Générative (Gen AI), notamment sur la stack GEn AI. Responsabilités Clés Développement Expert & Maintien : Créer des agents intelligents autonomes utilisant l’approche Agentic AI, capables d’utiliser des outils externes ou de collaborer avec d’autres agents via des API, MCP ou autres services. Développer des applications pour la consommation des agents et algorithmes, avec des interfaces spécifiques pour les utilisateurs finaux. Mettre en place des pipelines robustes pour alimenter les LLM/Agents avec Azure, Snowflake et Databricks (RAG, Fine-Tuning). Assurer le support en production, la supervision des modèles/agents et la résolution des problèmes techniques. Compétences clés IA générative (Gen AI) : Bonne maîtrise des modèles génératifs (GPT, diffusion, etc.), capacité à exploiter des LLM via API ou fine-tuning pour la génération de texte, code ou images, tout en comprenant leurs limitations et biais. Architecture et orchestration : Aptitude à architecturer des solutions combinant plusieurs composants d’IA et Cloud, gestion de l’orchestration d’agents, partage d’état via MCP, et enjeux de performance et coût pour des systèmes multi-agents. Architecture de solution & POC : Concevoir des POCs pour les usages en Gen AI et systèmes agentiques, en explorant et validant des architectures. Prendre des responsabilités architecturales en validant les choix techniques (stack d’agents, orchestration, modèles LLM, cloud Azure) pour assurer scalabilité, sécurité et performance. Conseiller sur l’optimisation des services Azure pour l’IA Générative, en termes de coût, performance et résilience.

CONTEXTE Expérience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Architecture technique, Sécurité, Méthode, Expert technique Spécialités technologiques : Infrastructure, Cloud, QA, API, Automatisation des tests Au sein d’un environnement international, la mission consiste à co-définir, expérimenter et déployer un cadre de développement logiciel sécurisé (SSDLC) intégrant les apports récents de l’intelligence artificielle et de l’automatisation. Le rôle requiert une solide expérience technique, une compréhension fine du cycle de vie logiciel et une capacité à accompagner la transformation des pratiques d’ingénierie logicielle dans un contexte complexe et distribué. MISSIONS Responsabilités principales 1. Co-définition et consolidation du SSDLC - Collaborer avec les équipes sécurité, développement et architecture pour co-construire le futur cadre SSDLC. - Intégrer des outils d’assistance au codage (Copilot, etc.) et des pratiques de sécurité automatisées dans les différentes phases du cycle. - Définir les contrôles de sécurité et mécanismes de validation pour le code généré par IA. - Rédiger la documentation, les playbooks et supports de formation pour faciliter l’adoption du SSDLC.* - Contribuer à l’amélioration continue des processus de développement et de validation. 2. Expérimentation et innovation autour de l’IA et des agents logiciels - Piloter des proof-of-concepts sur les assistants de codage, la génération de code et les workflows agentiques. - Concevoir et exécuter des expérimentations pour mesurer les gains de productivité, l’impact sur la qualité du code et les implications sécurité - Construire des prototypes intégrant l’IA dans tout le cycle de développement (planification, codage, test, déploiement, maintenance). - Analyser les données issues de ces expérimentations et formuler des recommandations stratégiques. - Participer activement à la communauté interne des développeurs IA et au partage de connaissances. 3. Évolution et support des plateformes internes - Faire évoluer l’assistant de code interne en y intégrant des fonctionnalités avancées et des garde-fous de sécurité. - Intégrer les outils dans les IDE et pipelines CI/CD existants pour une adoption fluide. - Contribuer à l’évolution de la plateforme d’orchestration de sécurité : détection de vulnérabilités, automatisation des tests, Intégration IA. - Développer des mécanismes d’évaluation automatisée de la qualité du code et des tableaux de bord d’excellence technique. - Collaborer avec les équipes cloud et sécurité pour aligner les solutions sur les standards internes (AWS, Azure, Kubernetes, OpenShift/RedHat). Expertise souhaitée - Excellente maîtrise du développement web moderne (JavaScript/TypeScript, Python, Node.js, React/Vue/Angular). - Connaissance approfondie de plusieurs langages (Java, Go, C#, etc.) et des architectures microservices et cloud-native. - Maîtrise des pipelines CI/CD, du déploiement sur AWS et Azure, de la containerisation (Kubernetes, OpenShift) et de l’Infrastructure as Code. - Expérience avec les outils de sécurité : SAST/DAST, gestion des dépendances et des secrets, pratiques de codage sécurisé. - Familiarité avec les cadres de sécurité (NIST, OWASP SAMM, ISO 27001) et les outils de productivité développeur. - Connaissance pratique des LLM, frameworks d’agents IA, prompt engineering, et intégration de modèles via API. - Expertise ML appliquée à l’ingénierie logicielle (détection de vulnérabilités, analyse de code, scoring de qualité). - Compétences fonctionnelles et comportementales Une certification QA constitue un atout. Profil recherché - Tech Lead ou Expert Software Engineering avec une solide expérience du développement sécurisé et de l’intégration de l’IA dans les pratiques d’ingénierie. - Familiarité avec les outils d’assistance au développement (Copilot, CodeWhisperer, etc.). - Expérience dans la conception d’applications, le déploiement et la gestion du cycle de vie logiciel complet. - Capacité à interagir avec de multiples parties prenantes, à la croisée du développement, de la recherche et de la sécurité. Compétences Technologies et Outils React C# Angular AWS JS Python CI/CD TypeScript Azure Redhat JavaScript Kubernetes Méthodes / Normes ISO 27001

CONTEXTE : Experience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Architecture technique, Sécurité, Méthode, Expert technique Spécialités technologiques : Infrastructure, Cloud, API, Automatisation des tests QA Au sein d’un environnement international, la mission consiste à co-définir, expérimenter et déployer un cadre de développement logiciel sécurisé (SSDLC) intégrant les apports récents de l’intelligence artificielle et de l’automatisation. Le rôle requiert une solide expérience technique, une compréhension fine du cycle de vie logiciel et une capacité à accompagner la transformation des pratiques d’ingénierie logicielle dans un contexte complexe et distribué. MISSIONS : Responsabilités principales 1. Co-définition et consolidation du SSDLC - Collaborer avec les équipes sécurité, développement et architecture pour co-construire le futur cadre SSDLC. - Intégrer des outils d’assistance au codage (Copilot, etc.) et des pratiques de sécurité automatisées dans les différentes phases du cycle. - Définir les contrôles de sécurité et mécanismes de validation pour le code généré par IA. - Rédiger la documentation, les playbooks et supports de formation pour faciliter l’adoption du SSDLC.* - Contribuer à l’amélioration continue des processus de développement et de validation. 2. Expérimentation et innovation autour de l’IA et des agents logiciels - Piloter des proof-of-concepts sur les assistants de codage, la génération de code et les workflows agentiques. - Concevoir et exécuter des expérimentations pour mesurer les gains de productivité, l’impact sur la qualité du code et les implications sécurité - Construire des prototypes intégrant l’IA dans tout le cycle de développement (planification, codage, test, déploiement, maintenance). - Analyser les données issues de ces expérimentations et formuler des recommandations stratégiques. - Participer activement à la communauté interne des développeurs IA et au partage de connaissances. 3. Évolution et support des plateformes internes - Faire évoluer l’assistant de code interne en y intégrant des fonctionnalités avancées et des garde-fous de sécurité. - Intégrer les outils dans les IDE et pipelines CI/CD existants pour une adoption fluide. - Contribuer à l’évolution de la plateforme d’orchestration de sécurité : détection de vulnérabilités, automatisation des tests, Intégration IA. - Développer des mécanismes d’évaluation automatisée de la qualité du code et des tableaux de bord d’excellence technique. - Collaborer avec les équipes cloud et sécurité pour aligner les solutions sur les standards internes (AWS, Azure, Kubernetes, OpenShift/RedHat). Expertise souhaitée - Excellente maîtrise du développement web moderne (JavaScript/TypeScript, Python, Node.js, React/Vue/Angular). - Connaissance approfondie de plusieurs langages (Java, Go, C#, etc.) et des architectures microservices et cloud-native. - Maîtrise des pipelines CI/CD, du déploiement sur AWS et Azure, de la containerisation (Kubernetes, OpenShift) et de l’Infrastructure as Code. - Expérience avec les outils de sécurité : SAST/DAST, gestion des dépendances et des secrets, pratiques de codage sécurisé. - Familiarité avec les cadres de sécurité (NIST, OWASP SAMM, ISO 27001) et les outils de productivité développeur. - Connaissance pratique des LLM, frameworks d’agents IA, prompt engineering, et intégration de modèles via API. - Expertise ML appliquée à l’ingénierie logicielle (détection de vulnérabilités, analyse de code, scoring de qualité). - Compétences fonctionnelles et comportementales Une certification QA constitue un atout. Profil recherché - Tech Lead ou Expert Software Engineering avec une solide expérience du développement sécurisé et de l’intégration de l’IA dans les pratiques d’ingénierie. - Familiarité avec les outils d’assistance au développement (Copilot, CodeWhisperer, etc.). - Expérience dans la conception d’applications, le déploiement et la gestion du cycle de vie logiciel complet. - Capacité à interagir avec de multiples parties prenantes, à la croisée du développement, de la recherche et de la sécurité. Compétences Technologies et Outils Redhat JavaScript Kubernetes C# Angular AWS React Python CI/CD TypeScript Azure JS Méthodes / Normes ISO 27001

Le Data Engineer aura pour mission principale d’interagir avec les parties prenantes pour capturer les besoins en données, extraire les data dumps, configurer des Vector Databases (VDBs) et développer/configurer une compétence RAG (Retrieval-Augmented Generation) afin d’améliorer la performance des solutions d’IA générative. Il sera en charge de tester les data pipelines pour garantir des processus efficaces en lien avec les besoins métiers et IA. Ses principales responsabilités incluent : Être le premier point de contact pour les utilisateurs internes concernant les besoins en données des applications d’IA générative Collaborer étroitement avec les Product Owners, développeurs et ingénieurs IA pour recueillir et documenter les besoins Capturer et documenter les besoins et lacunes de données et proposer des stratégies correctives Valider la qualité des données extraites (complétude, exactitude, pertinence) Configurer et optimiser l’utilisation de bases de données vectorielles pour l’accès rapide aux données Tester et ajuster les compétences RAG pour garantir la pertinence contextuelle des informations générées Effectuer des tests complets sur les pipelines de données, participer à l’évaluation de la performance des modèles IA