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🎯 Contexte Dans le cadre d’un projet stratégique IA Générative , notre client met en place une infrastructure Data et IA pour un programme innovant de transcription d’appels en temps réel à grande échelle. L’objectif est de créer une plateforme robuste et scalable sur GCP , capable de traiter des flux massifs de données vocales clients via des modèles Speech-to-Text et d’intégrer ces données dans les applications métiers. 🛠️ Missions principales Concevoir et déployer l’ infrastructure Data et IA sur GCP pour supporter des charges massives. Développer des pipelines de données en Python pour l’ingestion, la transformation et l’exploitation temps réel. Collaborer avec les équipes IA/ML pour l’intégration des modèles de transcription vocale (Speech-to-Text) . Garantir la scalabilité , la résilience et les performances de la plateforme. Mettre en place les bonnes pratiques de monitoring, sécurité et optimisation des coûts (FinOps). Participer aux choix techniques structurants liés à l’IA générative et aux architectures temps réel.

Métier et Fonction Études & Développement Développement Spécialités technologiques IA générative Reporting Monitoring Type de facturation Assistance Technique avec un taux journalier Compétences techniques et outils Technologies : Java, Python, genAI, Spring Boot, Google Cloud Platform Méthodes / Normes : SAFe Langues : Anglais Description de la prestation Dans le cadre d’un nouveau programme, la Direction Informatique recherche un lead développement pour concevoir et faire évoluer des agents IA innovants (notamment Retrieval-Augmented Generation - RAG) intégrés à une plateforme self-service. La solution utilise GCP et les dernières évolutions de GenAI pour permettre aux utilisateurs métiers de créer, personnaliser et utiliser des assistants et workflows IA générative, optimisant ainsi processus et systèmes d'information. Le développement en Python et Java concerne une architecture micro-services, avec missions principales de conception, intégration, maintenance, évolution et sécurisation des agents IA. La prestation inclut : Assurer la couverture fonctionnelle, la collaboration entre agents, le respect des standards, la sécurité, le monitoring, et la performance Garantir la stabilité et la scalabilité de la plateforme en collaboration avec DevOps Respecter les délais de remise en marche du SI Contribuer à la vision produit, piloter la conception, valider la qualité, et assurer la veille technologique Livrables attendus Reporting de l’état des agents et technologies Capitalisation des problématiques et solutions dans les standards internes (REX, eDEX, knowledge base) Code développé et en production conforme aux critères d’acceptation Codes des tests unitaires et d’intégration automatisés Documentation technique détaillée des programmes et algorithmes

Contrainte forte du projet : Le livrable est une étude comparative des solutions technologiques pour Agents GenAI. Description détaillée : Contexte et objectifs de la mission : Dans le cadre de sa stratégie d’innovation digitale, le client souhaite accélérer le déploiement d’agents d’IA générative pour différents cas d’usage métiers. Afin d’assurer une intégration efficace, pérenne et sécurisée, il est indispensable d’identifier, d’évaluer et de préconiser les technologies socles les plus adaptées au contexte du groupe. Cette mission vise donc à réaliser une étude de choix comparant les différents outils et frameworks disponibles pour : Le développement d’agents IA avancés (framework dédié, SDK, bibliothèques, etc.). La mise à disposition de solutions low-code/no-code pour le prototypage ou le déploiement rapide d’agents simples. L’indexation, la gestion et la sécurisation des données nécessaires au fonctionnement des agents, notamment via des bases vectorielles (vector DB). L’assurance d’un environnement répondant aux exigences de sécurité (sécurité des accès, confidentialité des données, conformité réglementaire), de scalabilité (montée en charge et performance) et d’observabilité (monitoring, traçabilité, gestion des incidents). Périmètre de l’étude : L’étude doit impérativement couvrir les volets suivants : Recensement des besoins métiers et techniques auprès des équipes du client impliquées dans l’IA générative. Cartographie de l’existant et identification des contraintes d’intégration avec le SI du client. Benchmark des frameworks de développement pour agents AI (exemples : Semantic Kernel, LangChain, LlamaIndex, etc.). Comparaison des solutions low-code/no-code pour la création d’agents (exemples : Microsoft Copilot Studio, Pipedream, etc.). Analyse des solutions d’indexation de données textuelles et multimodales (notamment bases vectorielles comme Azure AI Search, Databricks, Pinecone, Weaviate, Qdrant, etc.). Étude des dispositifs existants ou à mettre en place pour la sécurité, la conformité, la scalabilité et l’observabilité des technologies retenues. Préconisations argumentées sur l’architecture cible et le schéma directeur de déploiement. Livrables attendus : Document de synthèse présentant l’état de l’art des solutions évaluées. Analyse comparative (forces/faiblesses, coûts, niveau de maturité, etc.). Proposition d’architecture cible et recommandations d’implémentation. Tableau de sélection des technologies et justification des choix proposés. Schéma de gouvernance technique et principes d’intégration. Critères de réussite : Adéquation des préconisations avec les besoins métiers du client. Respect des exigences de sécurité et de conformité du groupe. Capacité de la solution cible à évoluer et à s’intégrer dans l’écosystème SI du client. Niveau de documentation et de transférabilité des livrables. Ce descriptif de mission constitue le cadre de référence pour l’étude à mener, afin de garantir le choix de technologies innovantes, robustes et alignées avec les ambitions stratégiques du client en matière d’IA générative.

Référent·e technique de l’équipe sur les sujets IA générative (LLM, RAG, agents, chatbots) et traitement de données non structurées (PDF, images). Ton rôle : concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production, tout en instaurant des standards d’ingénierie logicielle (tests, CI/CD, MLOps/LLMOps, sécurité). Responsabilités principales Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Chatbots Traitement de données non structurées PDF & documents : parsing, OCR, extraction de tables et de structures. Images : prétraitement, détection/segmentation, compréhension multimodale (image+texte). Ingénierie & industrialisation Langages : Python avancé, SQL. APIs : conception et intégration Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online. Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage). Bonnes pratiques de dev Structuration des projets, templates, documentation vivante. Stratégie de tests Standards de code, revue d’architecture et diffusion des bonnes pratiques. Profil recherché 6+ ans d’expérience en Data Science/MLOps

Bonjour, Pour l'un de nous clients intégrateurs nous recherchons un Tech Lead Projets digitaux avec IA GENERATIVE. Les objectifs de la Prestation sont les suivants, intégré aux équipes « DSI », sous la responsabilité du responsable de mission (Interlocuteur Aspects techniques ci-après), en tant que Tech Lead sur différents projets, vous serez en charge : · Analyse et cadrage technique du projet o Analyser les besoins fonctionnels et techniques avec les équipes produit et métier. o Participer à la rédaction des spécifications techniques détaillées. o Evaluer la faisabilité et les risques techniques des solutions envisagées · Conception de l’architecture logicielle o Définir, documenter et valider l’architecture front-end Angular et back-end Python. o Garantir la cohérence globale entre les différentes briques applicatives o Mettre en œuvre des bonnes pratiques de conception (modularité, maintenabilité, scalabilité). · Encadrement technique et support à l’équipe o Piloter techniquement l’équipe de développeurs (ex : organisation de points techniques, définition des tâches, gestion de la roadmap technique). o Former, accompagner et monter en compétence les développeurs sur Angular, Python et les aspects IA. o Réaliser des revues de code et s’assurer du respect des standards qualité (clean code, tests unitaires, documentation). · Développement de composants clés o Prototyper et développer en direct les parties critiques de l’application o Intégrer les api / librairies nécessaires à la solution. o Garantir une bonne intégration entre le front-end Angular et le back-end Python · Suivi, communication & coordination o Coordonner le travail des équipes réparties sur différents sites (notamment l’Inde), s’assurer de la bonne communication et de l’alignement des livrables. o Faciliter le transfert de connaissances. o Animer des réunions techniques transverses et faire le reporting auprès du management. · Garantie de la qualité et de la sécurité o Mettre en place des process d’intégration continue, de tests automatisés et de déploiement. o S’assurer du respect des normes de sécurité

CITECH recrute ! 👌 ✨ Si vous souhaitez apporter vos compétences dans la réalisation d’un projet innovant, nous avons LE poste pour vous ! Nous recherchons en effet un(e) Expert IA et gouvernance COPILOT (H/F) 🚀 ☘️ Votre mission est pour un client connu du secteur de la retraite et prévoyance. Leur DSI lance une initiative stratégique autour de l’IA générative, pilotée par l’équipe Valorisation des Données et Innovation . Cette équipe a pour mission de concevoir et de mettre en place un portail IA pour 1000 collaborateurs internes et prestataires, dans un contexte multi outils et réglementaire exigeant. L’objectif est de structurer une gouvernance autour de l’utilisation de Microsoft Copilot, de solutions open source, et de favoriser l’intégration d’agents IA dans les outils métiers et bureautiques existants. 👉 Vous aurez les missions suivantes : 👈 🔸 Définir et mettre en place la gouvernance IA (organisation, processus, conformité, comitologie). 🔸 Accompagner le pilotage du portefeuille projets IA, notamment sur les aspects FINOPS et sécurité. 🔸 Définir les processus de développement IA selon les typologies de projets. 🔸 Structurer un parcours d’accueil pour les utilisateurs du portail IA (formation, bonnes pratiques). 🔸 Optimiser les usages de COPILOT et permettre l'intégration d’assistants IA dans l’écosystème Microsoft 365. 🔸 Cartographier les cas d’usage et définir les contraintes réglementaires associées. 🔸 Participer au développement ou au remplacement d’assistants Copilot via le portail IA open source. 🔸 Apporter un appui opérationnel sur le déploiement progressif et sur l’alignement stratégique du programme.

Objectif global :Développer des solutions IA GCP / Software engineering / Python Compétences techniques Machine learning - Expert - Impératif IA generative - Expert - Impératif MLOps/LLMOps - Confirmé - Important Chatbot - Confirmé - Important Connaissances linguistiques: Anglais Courant (Impératif) Description détaillée Référent·e technique de l’équipe sur les sujets IA générative (LLM, RAG, agents, chatbots) et traitement de données non structurées (PDF, images). Ton rôle : concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production, tout en instaurant des standards d’ingénierie logicielle (tests, CI/CD, MLOps/LLMOps, sécurité). Responsabilités principales Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Chatbots Traitement de données non structurées PDF & documents : parsing, OCR, extraction de tables et de structures. Images : prétraitement, détection/segmentation, compréhension multimodale (image+texte).

Vous interviendrez en tant que Consultant Sécurité Cloud au sein d’un grand groupe bancaire, afin d’accompagner les projets stratégiques autour du Cloud Public, principalement sur Google Cloud Platform (GCP) et dans une moindre mesure Azure . Votre rôle sera d’assurer la sécurité des architectures Cloud, de renforcer la posture de sécurité globale du groupe, et de guider les équipes projets dans l’adoption sécurisée des services Cloud. Vos principales missions : Accompagner la conception d’architectures Cloud sécurisées (GCP, Azure). Coacher les équipes sur les enjeux de sécurité et de gestion des risques dans le Cloud Public. Contribuer à l’enrichissement du catalogue de services Cloud, en veillant au respect des standards de sécurité du groupe. Définir et mettre en place des contrôles de sécurité pour améliorer la posture de sécurité globale. Assurer la validation sécurité des architectures techniques (DAT, modèles 3 tiers, etc.). Participer aux analyses de sécurité et à la définition des exigences de sécurité. Intervenir sur la sécurité applicative (IAM, authentification, gestion des accès). Sécuriser les API (API Gateway, architectures API). Protéger et chiffrer les données sensibles. Analyser et sécuriser les services PaaS/SaaS des différents Cloud Providers (AWS, Azure, GCP). Rédiger des rapports d’analyse, des guides et standards de sécurité. Suivre les évolutions technologiques (IA Générative, LLM, containers, etc.).

Dans le cadre de la transformation digitale d’un grand groupe du secteur bancaire, nous recherchons un Data Engineer Senior. Vous participerez à l’industrialisation d’un portail à destination des équipes Data Science et Intelligence Artificielle, servant à orienter et informer sur les modèles d’IA générative et LLM. La solution, initialement développée en mode exploratoire sous Streamlit, doit être sécurisée, déployée en OnPremise sur l’infrastructure interne de la banque, et intégrée avec les outils existants (VM Linux, HAProxy, API interne, etc.). Principales missions : Participation au cadrage technique et à la définition des solutions applicatives. Refonte et redesign de l’application existante. Initialisation de l’environnement de développement et de la chaîne DEVOPS. Développement Front avec attention particulière à l’UX/Design et à la gestion des exceptions. Développement de pipelines de données (extraction via API, intégration SQL, structuration pour exposition dans le portail). Intégration et déploiement continu (CI/CD) sur tous les environnements. Rédaction de la documentation technique et utilisateur. Réalisation des recettes techniques et tests de bout en bout. Traitement des incidents & assistance utilisateurs. Respect strict des normes de développement Python. Travail en lien direct avec les Data Scientists, équipes IA, DevOps et sécurité du groupe bancaire.

Nous cherchons un(e) Data Scientist H/F pour un de nos clients situé en région Hauts de France Contexte de la mission Référent·e technique de l’équipe sur les sujets IA générative (LLM, RAG, agents, chatbots) et traitement de données non structurées (PDF, images). Ton rôle : Concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production, tout en instaurant des standards d’ingénierie logicielle (tests, CI/CD, MLOps/LLMOps, sécurité). Responsabilités principales Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM , RAG , agents et chatbots . Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de développement : code propre, tests, revues, CI/CD. Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (RGPD) et la sécurité des solutions. Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative.

Responsabilités principales Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Chatbots

Bonjour, Pour le compte de notre client nous recherchons un TECH LEAD BIG DATA Le domaine d’intervention du Tech Lead Data Engineering comprend les études, l’architecture du SI Big Data, le choix des solutions et outils, le pilotage technique du Build et du Run. Comme référent technique Big Data, vous assurez le lead technique de l’équipe de développeurs, avec en responsabilité, la conception et la mise en œuvre des solutions Big Data, ainsi que le pilotage technique de projets. Sous la responsabilité du responsable du SI Big Data, vous piloterez techniquement les activités de Data Engineering : - étude et prise en compte des besoins de traitement de la data, - gestion des priorités et de la cohérence des besoins, - choix des outils et solutions - conception et mise en œuvre des architectures de données évolutives et performantes, sécurisées et résilientes - direction et encadrement technique d’une équipe de data ingénieurs composée d’intervenants externes : suivi, support, adoption des bonnes pratiques de développement sécurisé - suivi de la qualité, de la sécurité des données et des traitements, de la performance opérationnelle des traitements - participation et support au delivery nécessitant l’expertise technique et data - veille technologique pour rester à l’état de l’art en matière de traitement massif des données, et d’utilisation de l’IA pour l’automatisation, la prédiction, la génération de data et de code. - support des équipes Data Science et R&D sur le cycle de déploiement/optimisation et industrialisation des solutions d’IA - conception et mise en place d'API pour l'intégration des solutions Big Data avec d'autres systèmes, - développement et intégration de modèles d'IA générative pour des applications spécifiques, - assurer la maintenance et l'évolution des API et des modèles d'IA générative.

Référent technique Data Scientist - 6 mois - Lille Un de nos importants clients recherche un Référent technique Data Scientist pour une mission de 6 mois sur Lille. Descriptif de la mission ci-dessous: Référent·e technique de l’équipe sur les sujets IA générative (LLM, RAG, agents, chatbots) et traitement de données non structurées (PDF, images). Votre rôle : concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production, tout en instaurant des standards d’ingénierie logicielle (tests, CI/CD, MLOps/LLMOps, sécurité). Responsabilités principales Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Chatbots Traitement de données non structurées PDF & documents : parsing, OCR, extraction de tables et de structures. Images : prétraitement, détection/segmentation, compréhension multimodale (image+texte). Ingénierie & industrialisation Langages : Python avancé, SQL. APIs : conception et intégration Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online. Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage). Bonnes pratiques de dev Structuration des projets, templates, documentation vivante. Stratégie de tests Standards de code, revue d’architecture et diffusion des bonnes pratiques. Profil recherché 6+ ans d’expérience en Data Science/MLOps Si cette mission vous intéresse merci de m'envoyer votre CV et je reviendrai vers vous dès que possible avec les détails.

Nous sommes à la recherche d'un(e) : Data Scientist - Concevoir et déployer des architectures robustes autour des LLM, RAG, agents et chatbots. - Construire des pipelines de traitement de documents complexes (PDF, OCR, images, multimodal). - Industrialiser et monitorer les chatbots (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). - Mettre en place et faire respecter les bonnes pratiques de dev : code propre, tests, revues, CI/CD. - Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. - Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. - Accompagner et mentorer l’équipe sur les méthodes, outils et patterns d’IA générative.

Le domaine d’intervention du Tech Lead Data Engineering comprend les études, l’architecture du SI Big Data, le choix des solutions et outils, le pilotage technique du Build et du Run. Comme référent technique Big Data, vous assurez le lead technique de l’équipe de développeurs, avec en responsabilité, la conception et la mise en œuvre des solutions XXXX Big Data, ainsi que le pilotage technique de projets. Sous la responsabilité du responsable du SI Big Data, vous piloterez techniquement les activités de Data Engineering : · étude et prise en compte des besoins de traitement de la data, · gestion des priorités et de la cohérence des besoins, · choix des outils et solutions · conception et mise en œuvre des architectures de données évolutives et performantes, sécurisées et résilientes · direction et encadrement technique d’une équipe de data ingénieurs composée d’intervenants externes : suivi, support, adoption des bonnes pratiques de développement sécurisé · suivi de la qualité, de la sécurité des données et des traitements, de la performance opérationnelle des traitements · participation et support au delivery nécessitant l’expertise technique et data · veille technologique pour rester à l’état de l’art en matière de traitement massif des données, et d’utilisation de l’IA pour l’automatisation, la prédiction, la génération de data et de code. · support des équipes Data Science et R&D sur le cycle de déploiement/optimisation et industrialisation des solutions d’IA · conception et mise en place d'API pour l'intégration des solutions Big Data avec d'autres systèmes, · développement et intégration de modèles d'IA générative pour des applications spécifiques, · assurer la maintenance et l'évolution des API et des modèles d'IA générative. FORMATION / EXPERIENCE : Bac+5 avec une expérience avérée en tant que Tech Lead Data Engineering COMPETENCES REQUISES / QUALITES REQUISES Savoir Faire : Maîtrise des technologies du Big Data telles que Hadoop, Spark, Hive/Impala, Kafka Excellentes compétences en programmation, maitrisant des langages tels que : Python, Scala ou Java, Capacité à résoudre des problématiques complexes avec un esprit de synthèse et une pensée analytique Bonne expérience dans la conception et la mise en œuvre de pipelines de données fiables et scalables, en utilisant des frameworks tels que Spark, Oozie, Airflow … Bonnes compétences en mathématiques et statistiques Connaissances monétiques Savoir Être : Aptitudes à la communication, tant écrite qu'orale, formalisation et partage des concepts techniques complexes de manière claire et concise Esprit critique et capacité d’analyse pour remettre en question et améliorer les solutions existantes. Travail en équipe, réactivité et esprit d’initiative INFORMATIONS COMPLEMENTAIRES : Anglais Début de mission : ASAP Durée de la mission : minimum 1 an

CONTEXTE: Expérience : 7 ans et plus Métiers Fonctions : Etudes & Développement-developpement Spécialités technologiques : Devops IA generative Monitoring tests unitaires Reporting Compétences Technologies et Outils Google Cloud Platform FastAPI GIT genai Java RESTFul GCP MongoDB Python Spring Boot genai PostgreSQL Méthodes / Normes SAFe TDD Agile Langues Anglais MISSIONS Dans le cadre d'un nouveau programme chez notre client, La Direction Informatique recherche une prestation de lead développement pour contribuer au développement du programme en mettant à disposition de nouveaux types d’agents IA venant enrichir les capacités de la plateforme self-service du client. Il s’agira de développer des solutions innovantes telles que les agents de type Retrieval-Augmented Generation (RAG). En capitalisant sur GCP et les dernières évolutions de GenAI, ces agents IA viennent enrichir les capacités de notre plateforme. Cette dernière permet aux utilisateurs métiers de créer, d’utiliser et de personnaliser des assistants et des workflows intégrant l'IA générative, afin d'améliorer nos processus et systèmes d'information (SI) existants. Le développement est réalisé en Python et Java, les agents IA dans une architecture micro-services et sont à développer, à intégrer dans l’écosystème, à maintenir et à faire évoluer. La mission concernera principalement : - La mise en place, la maintenance et l’évolution des agents IA : ● Garantir la couverture fonctionnelle et spécialisation de l’agent ● Garantir les capacités de collaboration de l’agent avec d’autres agents ● Garantir l’utilisation de standards lorsque possible ● Gérer les aspects sécurité et ACLs ● Intégrer monitoring et reporting sur l’activité agents IA ● Optimiser performance et coûts de fonctionnement ● Intégrer les mécanismes d’évaluation de la qualité de l’agent ● Garantir le passage à l’échelle de l’utilisation des agents - Garantir la stabilité et scalabilité de la plateforme par la mise en place/optimisation des technologies permettant la scalabilité et monitoring en collaboration avec les DevOps Garantir la remise en marche du SI dans les délais exigés par les projets - Communiquer sur l’état des services et le plan de remise en marche si le cas se présente - Challenger et contribuer à la vision du produit, piloter la conception, le développement, les opérations et garantir le SLA - Collaborer avec les Solution Architect pour l’étude des évolutions demandées par le produit - Identifier et prioriser les services offerts pour répondre aux besoins du client et de la stratégie du groupe - Sécuriser l'alignement organisationnel ainsi que la gestion des dépendances techniques avec les différentes parties prenantes - Assurer une veille technologique pour garantir la pérennité des solutions utilisées - Garantir la cohérence fonctionnelle et la qualité des composants - Garantir la pérennité et la mise à jour des outils et technologies employés - Garantir l’application des bonnes pratiques par l’ensemble des développeurs et le bon fonctionnement en mode agile du projet Livrables - Reporting de l’état des agents IA et technologies utilisés auprès des référents techniques - Capitalisation sur les technologies et sur toute problématique rencontrée par la formalisation dans les standards de l’entreprise (REX, eDEX, knowledge base, ...) - Code des développements demandés, conçus et mis en œuvre en production dans les critères d’acceptation Renault - Code des tests unitaires et d’intégrations automatisés - Documentation du code expliquant les programmes et algorithmes