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Notre client du secteur Aéronautique recherche son futur Ingénieur IA/Computer Vision C++ (H/F) pour son site de Toulouse, dans le cadre du développement d’un modèle de reconnaissance entièrement automatisé. Vos missions : Intégré à une équipe passionnée et resserrée dédiée à la vision embarquée, vous devrez : Concevoir et entraîner un modèle de Computer Vision from scratch, adapté à la reconnaissance longue distance Repenser une architecture existante en retirant / ajustant les couches, réorganisant les features et proposant une alternative performante aux modèles type YOLO, inadaptés à ce cas d’usage. Automatiser la chaîne complète : génération et augmentation de données, entraînement, optimisation, prédiction, et réduction drastique de la labellisation manuelle actuellement nécessaire. Les compétences techniques • Maîtrise avancée de PyTorch ou TensorFlow • Développement C++ • Expertise en Computer Vision, détection, classification, architectures custom • Expérience en data augmentation, préprocessing et pipelines d’entraînement complexes • Compétences en optimisation de modèles pour flux vidéo haute résolution Capacité à concevoir un modèle sur mesure, au-delà du simple fine-tuning

Client : Organisation de transport ferroviaire Poste : Responsable technique en Data Nombre de postes : 1 Expérience : > 7 ans Localisation : Commune de la banlieue parisienne Deadline réponse : 05/12/2025 Démarrage : 05/01/2026, mission d'un an Type de contrat : Salarié ou Freelance L’Ingénierie des équipements de l’organisation de transport a identifié de nombreuses zones d’usage des technologies d’intelligence artificielle pour son domaine d’activité. On peut notamment citer : La maintenance prédictive (séries temporelle et événementielles), L’aide à l’organisation de la maintenance (tri, priorisation et regroupement d’opérations, en gérant diverses contraintes d’exploitation), La vision artificielle pour le contrôle qualité ciblé, l’exploitation des véhicules… Mais aussi la gestion et l’utilisation de l’information, qui touchent l’aide aux techniciens (historique des pannes, préconisations de maintenance…) et encore plus les processus d’ingénierie : extraction d’information, comparaison, résumé, aide à la génération et à la transformation de documents. Missions : Au sein du département développement, le prestataire devra apporter une expertise en intelligence artificielle (IA) et en intégration de l’IA (IAG) pour répondre aux besoins de l’Ingénierie des équipements et de ses partenaires : Évaluation des solutions innovantes pour répondre à un cas d’usage précis : solutions open source ou propriétaires / disponibilité d’un ensemble de briques technologiques permettant de réaliser la fonction / développement spécifique nécessaire. Prototypage d’applications et briques applicatives simples, notamment pour l’accélération des processus documentaires (plus qu’un MVP, un prototype fonctionnel et au-delà). Aide à l’orientation stratégique pour le développement des capacités techniques en IA de l’Ingénierie. Il collaborera avec le responsable de la feuille de route IA, la communauté interne en intelligence artificielle, ainsi que divers chefs de projets.

Pour le compte de notre client qui opère dans le secteur bancaire , nous recrutons chef de projet Data et IA (h/f). L'objectif de la prestation est de renforcer l’équipe des chefs de projet du DataLab Groupe pour traiter les projets Data / IA / IA GEN confiés à la Direction Data & IA. Indispensable : Expérience confirmée , des interventions récentes en pilotage de projets Data + IA (non seulement en data) JavaScript / TypeScript Envoyez vos candidatures via la plateforme ou à l'adresse mail Besoin n'est pas ouvert à la sous-traitance.

Aneo est une société de conseil hybride fondée en 2002, positionnée à la convergence du conseil stratégique, de l’ingénierie logicielle avancée et de l’accompagnement à la transformation. Nous intervenons sur des problématiques à haute intensité technologique : IA, MLOps/LLMOps, architectures distribuées, performance des systèmes, cloud natif, avec une expertise historique dans les environnements critiques des grandes banques (CIB et DSI associées). Le poste Nous recherchons un·e Ingénieur·e MLOps confirmé·e (avec exposition IA / IA Générative) pour rejoindre la DSI d’une grande banque française , au sein d’une équipe dédiée “Cloud Center of Excellence” (CCoE) . Cette équipe transverse accompagne l’ensemble des projets du groupe sur : l’intégration de modèles IA/ML développés par les data scientists internes, l’industrialisation, la mise à l’échelle, la sécurité et la gouvernance des solutions IA, la structuration des capacités MLOps et LLMOps dans le cloud. Votre rôle est avant tout un rôle d’intégration, d’industrialisation et d’exploitation , pas de conception de modèles. Vous interviendrez sur tout le cycle de vie des modèles à partir de leur transfert par les équipes Data , jusqu’au déploiement en production et leur maintenance opérationnelle. Vos principales missions 1. Intégration et industrialisation des modèles IA/ML Intégration dans le SI des modèles développés par les data scientists de l’entité. Packaging, versionnement, évaluation opérationnelle, optimisation runtime. Développement d’API Rest et de services Python pour exposer les modèles. Industrialisation des POCs internes : analyse de maturité, durcissement, passage en production, conformité sécurité & gouvernance. 2. MLOps / LLMOps – Plateforme & automatisation Définition et mise en œuvre d’une infrastructure MLOps / LLMOps conforme aux standards du groupe. CI/CD modèle, automatisation du cycle de vie, observabilité, supervision, gestion multi-environnements. Coordination étroite avec les équipes Cloud Center of Excellence, Infrastructure et Sécurité pour garantir performance, alignement cloud et robustesse. 3. Gestion et optimisation des embeddings & workloads IA Maintenance, recalcul, cohérence et supervision des embeddings. Suivi qualité / performance des modèles intégrés. Support aux équipes Data pour les bonnes pratiques d’industrialisation. 4. Gouvernance & documentation Participation à la mise en place de standards IA / MLOps au sein de la DSI. Documentation technique et transfert de connaissances aux équipes support Infos pratiques : Rémunération max : 55 - 60 K fixe 2 jours de télétravail Mission basée à Montrouge, notre siège à Boulogne Billancourt Démarrage Janvier 2026

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 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)

Notre client dans le secteur Autre recherche un/une Product Manager Senior IA H/F Description de la mission: Notre client recherche un Product Manager IA pour accompagner le développement et l’industrialisation d’offres d’intelligence artificielle appliquées aux cas d’usage B2B. La mission s’inscrit dans un environnement innovant, au sein des équipes Digital Services / IA Products, impliquées dans la création et le pilotage de solutions d’agents IA, de pipelines RAG et d’applications digitales intelligentes. interviendra en support des équipes Products & Marketing et des équipes techniques (IA, Data, Architecture, Innovation). Objectifs : Structurer, piloter et accélérer la roadmap IA & Agentique (générative et RAG). Définir et orchestrer les composants d’architectures agentiques (LangChain, LangGraph, LangSmith, LlamaIndex…). Accompagner le développement de produits IA innovants et compétitifs, du cadrage au lancement. Contribuer à l’industrialisation d’une offre souveraine, sécurisée et performante. Missions : Construire et piloter la roadmap IA / Agentique / RAG . Définir la vision produit, les objectifs, les priorités et les critères de succès. Assurer la cohérence entre besoins métiers, technologies et stratégie d’entreprise. Définir les briques d’architecture agentique à offrir aux clients (LangChain, LangGraph, LangSmith, LlamaIndex…). Concevoir les workflows et chaînes d’agents IA adaptés aux cas d’usage B2B. Collaborer avec les équipes techniques pour garantir la fiabilité, sécurité et performance des solutions. Définir les outils et processus pour les pipelines RAG : ingestion, vectorisation, indexation, rafraîchissement. Sélectionner et superviser l’intégration de bases vectorielles : Qdrant, Pinecone, Weaviate, Milvus . Piloter l’intégration des connecteurs data : SQL/NoSQL, S3, API internes, SharePoint, fichiers… Travailler étroitement avec les équipes design, tech, innovation, opérationnelles et partenaires IA. Aligner toutes les parties prenantes internes/externes sur les priorités produit. Assurer un reporting clair et régulier sur l’avancement. Compétence technique : Connaissance Framework Agentique : LangChain, LangGraph, LlamaIndex Bonne compréhension du RAG avancé : embeddings, HNSW, distance metrics Connaissance des bases vectorielles : Qdrant, weaviate, Pinecone, Milvus Connaissance des guardrails IA : sécurité, filtrage, anti-hallucination, red teaming Compréhension du model context Protocol (MCP) Profil recherché : +7 ans d’expérience en Product Management / Direction Produit, idéalement en IA ou produits digitaux complexes. Excellente compréhension des architectures IA génératives, RAG, agents IA, pipelines de données. Maîtrise des outils de gestion produit et environnement tech (Product Backlog, Miro, PowerPoint, outils data). Culture solide Tech / Business / Expérience utilisateur. Très bonnes compétences de communication, capacité à fédérer et synthétiser. Expérience en environnement multi-équipes et projets pluridisciplinaires. Anglais : courant

Lieu ; Nanterre 92000 Secteur : Assurance Durée : 3 ans Poste : Je recherche un chef de projet MOA ayant déjà mis en place un projet utilisant les technologies d’IA en matière de reconnaissance vocale, de compréhension du langage et de génération de contenu, à des fins d’amélioration des interactions clients et d’augmentation de l’efficacité opérationnelle. Les besoins s’articulent autour de 3 piliers : Pilier 1 : Automatisation du traitement de l’appel : qualification et résumé Pilier 2 : Assistant virtuel du collaborateur pendant l’appel Pilier 3 : Analyse des causes profondes des appels pour baisser structurellement leur volume Le projet Traitement IA de la Voix vise à adresser en priorité le 1er pilier d’automatisation et comporte les besoins suivants : Automatiser la qualification: identifier le motif et le sous-motif et les injecter automatiquement dans les champs de qualification du CRM Flaguer l’appel en « réclamation » dès lors qu’il s’agit d’un appel réclamatif Générer de manière automatique un compte rendu d’appel court, clair et structuré en quasi-temps réel Le CP devra apporter une expertise et du conseil au métier de par son expérience d’un tel projet aussi bien sur le volet technique que fonctionnel.

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : Data & IA et chef de projet, mission de caderage et conduite des projets d'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et d'analyse de données pour améliorer les processus métiers et les performances de l'entreprise. Investiguation, description et analyse des processus existants pour identifier les opportunités d'amélioration et de mise en œuvre de l'IA. 💡 La mission Consiste à : 1. Investigation et analyse des processus : Étudie et compréhension des processus métiers existants, identifier les opportunités d'amélioration et de mise en œuvre de l'IA. 2. Analyse quantitative : Réalisation des analyses quantitatives pour évaluer les opportunités d'amélioration, en utilisant des données telles que les parcours clients, les données d'utilisation, etc. 3. Collaboration avec les data scientists : Travail avec les data scientists, étude, proposition et test des solutions internes ou externes pour améliorer les processus métiers. 4. Definir la vision et de la stratégie : Collaboration avec les experts métiers, les product owners, les développeurs et les data scientists pour définir la vision, la stratégie et l'approche de validation des projets (notamment l’approche de testings et les metrics associées). 5. Gestion de projet : Bonne traduction des besoins dans une roadmap claire, réaliste et acceptée par toutes les parties prenantes, et animation du projet pour garantir la qualité, les délais et les coûts. 6. Coordination et synergie : Coordination et la synergie entre les différents projets et les différentes équipes, en favorisant les échanges, les retours d'expérience et les bonnes pratiques

Tester différents LLM peu importe le provider (aws, gcp, azure) Préparer les jeux de données Définir les conditions de succès et d’échec et paramétre les outils de benchmark (IA tools par exemple) afin de comparer les résultats attendu Faire des développements su les produits de la squaq (Java / Python) L'équipe a pour objectif de savoir reconnaître le maximum de documents clients possible et d'en extraire le maximum de données possibles pour aider le conseiller au quotidien. La squad souhaite élargir son panel de documents reconnus et moderniser les technologies utilisées (LLM notamment).

Si coder et explorer l’IA est pour toi une passion plus qu'une compétence, rejoins notre univers technique qui t'attend de pied ferme avec ce poste d' Ingénieur(e) LLMOps ! 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : Contribuer au développement, à l’intégration et à la maintenance des nouvelles fonctionnalités GenAI sur notre AI Platform Écrire des exemples d’applications LLM / Agentic / RAG / ARAG pour illustrer les capacités de la plateforme Développer des workflows CI/CD pour automatiser le déploiement des artefacts GenAI Définir et appliquer le modèle opérationnel LLMOps et veiller à sa bonne adoption Collaborer avec les équipes internes pour co-concevoir et soutenir les usages de la plateforme Participer à la veille technique et à l’évaluation de nouvelles technologies GenAI Contribuer à la maintenance, au support et à l’ amélioration continue de la plateforme

Nous recherchons un(e) Architecte Expérimenté(e), passionné(e) par la technologie, pour travailler soit en interne, en collaborant de manière transversale sur divers projets passionnants, soit directement chez nos clients, en étant au cœur de leurs défis numériques. Si vous souhaitez participer à des projets d'envergure, continuer à apprendre et évoluer dans votre carrière, c'est l'occasion rêvée ! Vous aurez la charge de : • Concevoir, modéliser et évaluer la charge d'implémentation des architectures sécurisées, évolutives, fiables et performantes dans les domaines de la Data et/ou du Digital en situation projet et avant-vente • Réaliser des études comparatives de solutions afin de sélectionner les plus innovantes et adaptées au contexte du projet • Réaliser ou conduire les PoV (Proof of Value) et les PoC (Proof of Concept) • Rédiger le dossier d'architecture technique à travers le High et Low Level Design • Assurer le suivi de la conformité des réalisations projets relatives au dossier d'architecture technique • Veiller au suivi des bonnes pratiques sur l'ensemble du périmètre des réalisations techniques • Mener une démarche d'optimisation des coûts afin de garantir que l'architecture soit à la fois efficace et économique Référence de l'offre : g2fqzc6m6z

Nous recherchons pour le compte de notre client dans le domaine bancaire, un ingénieur senior en données/IA (Dataiku) ayant une expérience averée en automatisation Objectifs de la mission : L'accélération de la création de nouveaux produits basés sur les données, l'automatisation des processus métier grâce à l'automatisation agentique des processus et la prise de décisions stratégiques. Apporter à la fois rapidité et robustesse aux pipelines et solutions de données. En collaboration avec les parties prenantes commerciales, soutenir les projets de bout en bout, de la conception et du prototypage rapide au déploiement en production. Missions : • Collaborer avec les parties prenantes des secteurs commercial, opérationnel et informatique afin de recueillir les exigences et de concevoir des solutions sur mesure, basées sur les données. • Développer et optimiser des pipelines de données robustes, évolutives et hautement performantes qui prennent en charge les flux de travail critiques de l'entreprise. • Co-créer des prototypes rapides avec les utilisateurs métier afin de valider les hypothèses et d'accélérer le retour sur investissement. • Industrialiser ces prototypes en solutions prêtes à être mises en production en mettant l'accent sur la qualité des données, la maintenabilité et les performances. • Soutenir la livraison et le déploiement continus en appliquant les meilleures pratiques en matière d'ingénierie logicielle et de DevOps. • Contribuer à l'évolution de la stack data et promouvoir les meilleures pratiques au sein de l'équipe.

Lead Développeur MLOps Python - Spécialiste IA/RAG Cette mission s'adresse à des profils seniors ayant déjà industrialisé des solutions IA/RAG en production et maîtrisant les enjeux de passage à l'échelle. Profil avec un mindset sales: au-delà de ses compétences techniques, dispose d’un profil capable de s’imposer, de proposer des solutions, de prendre des initiatives, de mener des recherches et de tenir ses engagements. Mission Nous recherchons un Lead MLOPS Python pour industrialiser les développements IA/Data Science avec un focus sur les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les LLM . Contexte Les Data Scientists développent des solutions expérimentales (modèles, RAG, pipelines IA) que vous devrez transformer en solutions robustes déployables en production à grande échelle. Responsabilités principales Industrialisation des systèmes RAG/LLM : Automatiser le processing de documents volumineux (ex: PDFs 250+ pages) Mettre en place des pipelines de chunking et d'indexation automatiques Gérer la montée en charge des bases de connaissances Implémenter des métriques de monitoring pour détecter les dérives des modèles Architecture & Scalabilité : Concevoir des workflows complexes pour tâches longues (pipelines multi-étapes) Déployer sur infrastructure cloud (Azure/AWS/GCP) Containerisation avec Docker/Kubernetes Mise en place de CI/CD spécialisés pour l'IA Développement & Bonnes Pratiques : Refactorisation du code Data Science selon les standards industriels Injection de dépendances, programmation orientée objet Tests automatisés, clean code, modularité Gestion des dépendances et versioning des modèles MLOps & Monitoring : Supervision des performances des modèles en production Détection du drift et mise en place d'alertes Gestion des réentraînements automatiques Tableaux de bord et métriques business Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert (5 - 10+ ans d'expérience) 1 Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure/AWS/GCP) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité) / AWS / GCP Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Exemple de cas d'usage concret "Un utilisateur upload un PDF de 250 pages. Le système doit automatiquement : Découper le document en chunks optimaux Indexer dans la base vectorielle Permettre des requêtes précises ('dates des événements X') Monitorer la qualité des réponses Alerter en cas de dégradation" Votre rôle : Transformer le script Python du Data Scientist en solution industrielle, scalable et monitorée. Modalités Durée : 6-12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Hybride (2-3 jours sur site) Démarrage : ASAP Profil du candidat Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert ((5 - 10+ ans d'expérience) Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité) / AWS / GCP Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Description de l‘entreprise Pourquoi cette mission est unique Cette opportunité vous permettra de façonner l'avenir de l'IA dans un contexte où vos décisions techniques auront un impact direct sur des millions d'utilisateurs. Vous ne serez pas un simple exécutant, mais un architecte de solutions qui influence la roadmap technologique. Ce qui vous attend : Autonomie technique : Liberté de choix sur les architectures et technologies Visibilité : Présentation de vos réalisations au comité de direction Impact business : Vos optimisations se traduisent directement en gains mesurables Veille technologique : Accès privilégié aux betas Microsoft et APIs exclusives Réseau professionnel : Collaboration avec des experts IA reconnus dans l'écosystème français Vous évoluerez dans un environnement où l' excellence technique rencontre l' innovation business , avec le support d'une équipe qui croit en vos compétences et vous donne les moyens d'exprimer votre talent. Modalités Durée : 12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Paris La Défense - Hybride (2 jours sur site / 3 jours remote) Démarrage : ASAP

Contexte de la mission Vous accompagnerez la modernisation des infrastructures logicielles et serveurs, tout en soutenant les projets IA/Data en production. Vous garantirez leur scalabilité, sécurité et traçabilité dans des environnements critiques du secteur financier. Vos missions • Moderniser et sécuriser les environnements applicatifs et serveurs • Automatiser les déploiements et configurations via Infrastructure as Code (IaC) • Assurer la scalabilité et la sécurité des projets IA/Data en production • Collaborer avec les équipes Data Scientists, DevOps et Sécurité • Participer aux audits et garantir la conformité réglementaire (RGPD, ISO 27001) • Mettre en place des solutions de monitoring et traçabilité des modèles IA