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CDI

Offre d'emploiArchitecte réseau cybersécurité H/F

Les Filles et les Garçons de la Tech
Publiée le
Administration réseaux
Cryptographie
Cybersécurité

56k-70k €
Toulouse, Occitanie
Nous recherchons un consultant expérimenté en cybersécurité pour piloter la conception de l'architecture de sécurité et l'homologation formelle du système d'information R-EU (Restreint UE) de notre client. La mission est fortement axée sur la sécurité dès la conception et l'ingénierie, avec les objectifs principaux suivants : Conception d'une architecture sécurisée : Définir un zonage réseau robuste, un partitionnement logique, des flux de données sécurisés et des mécanismes de passerelle en stricte conformité avec les directives de sécurité d'Airbus et les meilleures pratiques du secteur. Conformité aux directives officielles : Garantir la pleine conformité de l'architecture technique avec les instructions interministérielles françaises officielles, notamment IGI 2102 (protection des informations classifiées UE), II 901 (sécurité des systèmes à diffusion restreinte UE) et II 910 (gestion des éléments cryptographiques contrôlés), y compris les directives ANSSI. Livrables techniques : Rédiger le dossier complet d'architecture technique de sécurité (DAT/DAS), réaliser des évaluations des risques axées sur l'architecture, spécifier les configurations de base de renforcement, la matrice de conformité et le PES. Dossier d'homologation : Construire et organiser le dossier d'homologation complet, en coordination avec les partenaires pour rassembler les preuves techniques de sécurité (approbations cryptographiques, audits d'architecture et tests d'intrusion).
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Freelance

Mission freelanceIA Engineer

LeHibou
Publiée le
Python

11 mois
550 €
Saint-Ouen-sur-Seine, Île-de-France
Notre client dans le secteur Luxe recherche un/une IA Engineer H/F Description de la mission : La missionLa division pilote les sites web des marques du Groupe ainsi que les expériences e-commerce à l'échelle mondiale. Nous construisons les fondations IA — frameworks, patterns et garde-fous réutilisables — sur lesquelles les équipes des différentes marques pourront s'appuyer pour déployer des fonctionnalités basées sur l'IA (génération de contenu, enrichissement produit, recherche, personnalisation, assistants) de manière sécurisée et à grande échelle. Nous recherchons un AI Engineer hands-on pour contribuer à définir, construire et promouvoir ces fondations. Vos missionsConcevoir et implémenter des frameworks IA réutilisables : orchestration de LLM, RAG, frameworks d'évaluation, gestion des prompts et du contexte, observabilité, afin que les équipes Brand et Produit puissent facilement les intégrer. Définir les bonnes pratiques et architectures de référence pour la GenAI et le Machine Learning dans un contexte web/e-commerce : prompt engineering, sélection des modèles, arbitrages coûts/latence, sécurité, human-in-the-loop et évaluation des performances. Prototyper de bout en bout des cas d'usage à fort impact : génération et enrichissement de contenus produits, contenus SEO/GEO multilingues, assistants on-site, recherche sémantique — puis transformer les solutions les plus pertinentes en composants industrialisés. Collaborer avec les équipes Tech des marques, Data, Sécurité et Juridique afin de garantir une adoption de l'IA sécurisée, conforme et reproductible sur plusieurs dizaines de sites. Contribuer à la communauté IA interne : documentation, exemples de code, workshops et code reviews. Profil recherché3 à 6 ans d'expérience dans la conception et la mise en production de systèmes ML/NLP, avec idéalement une expérience récente et hands-on sur les LLM et la GenAI : RAG, agents, évaluation, fine-tuning. Solides compétences en Python et bonnes bases en software engineering : APIs, microservices, tests, CI/CD et Cloud (GCP/AWS/Azure). Une expérience dans la mise en production de solutions IA pour l'e-commerce, le retail, les catalogues produits ou les plateformes web riches en contenu est un réel plus. Maîtrise professionnelle du français et de l'anglais. Nice to haveConnaissance de la normalisation des données produits, des écosystèmes PIM, des pipelines de contenu multilingue ou des outils SEO. Familiarité avec les frameworks d'évaluation des LLM, les guardrails ainsi que les outils de gestion et de versioning des prompts. Une expérience préalable en startup deep-tech ou au sein d'une équipe centrale de plateforme / enablement. Compétences / Qualités indispensables : GenAI / LLM — expérience concrète de mise en production de solutions basées sur des LLM., RAG — conception et implémentation de systèmes Retrieval-Augmented Generation., Python — excellent niveau, avec de vraies bases en software engineering., LLM orchestration & agents — orchestration de modèles, gestion du contexte, prompts et éventuellement agents., ML/NLP en production — 3 à 6 ans d'expérience sur des systèmes ML/NLP déployés en production., Cloud & architecture — expérience sur GCP, AWS ou Azure, avec APIs, microservices et CI/CD., LLM Evaluation & Guardrails — évaluation des réponses/modèles, sécurité, fiabilité, observabilité et mise en place de garde-fous., AI use cases Web / E-commerce — expérience sur des problématiques de contenu, recherche sémantique, personnalisation, catalogue produit ou e-commerce idéalement., Anglais professionnel Compétences / Qualités qui seraient un + : Connaissance de la normalisation des données produits, des écosystèmes PIM, des pipelines de contenu multilingue ou des outils SEO. Familiarité avec les frameworks d'évaluation des LLM, les guardrails ainsi que les outils de gestion et de versioning des prompts. Une expérience préalable en startup deep-tech ou au sein d'une équipe centrale de plateforme / enablement.Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine
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Freelance

Mission freelanceTECH LEAD EXPERT DATA RETRIEVAL & RAG

MEETSHAKE
Publiée le
CI/CD
Docker
Java

1 an
Paris, France
Contexte de la Mission Aux côtés d'une équipe d'experts passionnés, vous relèverez les plus hauts défis techniques de la société. En tant qu'Expert Data & Retrieval, vous êtes le garant de la matière première de notre IA : la collecte, l'ingestion, l'indexation et la recherche de pertinence sur des volumes massifs de documents spécialisés, le socle qui alimente nos modèles de langage et nos produits. Votre terrain de jeu : transformer la manière dont tout un secteur professionnel travaille au quotidien. Votre mission n'est pas d'écrire un simple script, mais de concevoir des pipelines de données robustes capables d'ingérer, de nettoyer et d'indexer d'énormes corpus textuels, puis d'exposer une recherche rapide et pertinente (sémantique et hybride) au service de plusieurs équipes à travers l'Europe. Vous garantirez la fraîcheur des index et la qualité du retrieval tout en gérant une complexité technique de haut vol (volumétrie, hétérogénéité des sources, évaluation de la pertinence, scalabilité). Objectifs et Missions Principales Vos missions principales s'articulent autour de trois axes : bâtir, outiller et transmettre. 1. Collecte, Ingestion & Indexation • Pipelines d'ingestion : Concevoir la collecte et le traitement de sources hétérogènes (open data, bases spécialisées, documents métier), le parsing, le nettoyage, le chunking et la normalisation des documents. • Indexation & Embeddings : Choisir et industrialiser les modèles d'embeddings, alimenter et maintenir les bases vectorielles, gérer la fraîcheur et la reconstruction des index. • Qualité & Volumétrie : Garantir la scalabilité de l'indexation sur des corpus massifs et la traçabilité des données (lignage, versioning des index). 2. Recherche & Pertinence (Retrieval) • Stratégie de retrieval : Combiner recherche lexicale et sémantique (BM25 + embeddings) avec reranking et filtrage par métadonnées pour maximiser la pertinence. • Évaluation continue : Mettre en place des jeux de tests et des métriques de pertinence (recall, precision, nDCG, MRR) pour mesurer et améliorer le retrieval. • RAG : Structurer la phase de récupération qui alimente les LLM (contexte, citations, dé-duplication, gestion des fenêtres de contexte). • Observabilité & Sécurité : Instrumenter les pipelines (logs, métriques, traces de qualité) et garantir la sécurité et la conformité des données (isolation par pays, conformité aux réglementations). 3. Leadership Technique & Gouvernance • Culture Craftsmanship : Promouvoir les pratiques de Clean Code, SOLID, et tests automatisés.
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