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Calytis recherche un Expert IA Générative / LLM pour accompagner l'un de ses clients majeurs du secteur de la protection sociale dans un projet stratégique d'industrialisation de l'intelligence artificielle au sein de sa DSI. Votre missionVous interviendrez sur un projet ambitieux visant à intégrer durablement l'intelligence artificielle dans l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel (SDLC), afin d'améliorer la productivité des équipes, la qualité du code et l'automatisation des processus. Vos principales responsabilités : Concevoir et industrialiser des solutions d'IA générative intégrées aux processus de développement logiciel. Développer et déployer des agents IA, des workflows intelligents et des solutions reposant sur les LLM et le RAG. Automatiser la génération de spécifications, la documentation technique, les revues de code et les tests. Intégrer les solutions IA dans les chaînes CI/CD et les environnements Azure DevOps. Définir les standards de qualité, de sécurité et de gouvernance des solutions IA. Mettre en place des indicateurs permettant de mesurer les gains de productivité, la qualité et l'adoption des outils. Accompagner les équipes techniques dans l'appropriation et l'industrialisation de ces nouvelles pratiques. Vous êtes reconnu(e) pour : Votre autonomie et votre sens des responsabilités : vous savez prendre des initiatives, proposer des solutions et mener vos sujets jusqu'à leur aboutissement. Votre capacité d'analyse et de synthèse : vous savez prendre du recul, identifier les enjeux et transformer des problématiques complexes en solutions concrètes. Votre pédagogie et votre communication : vous savez vulgariser des concepts techniques et embarquer des interlocuteurs aux niveaux de maturité variés. Votre esprit collaboratif : vous appréciez le travail en équipe, le partage des connaissances et la transmission de votre expertise. Votre pragmatisme et votre orientation résultats : vous privilégiez les solutions utiles, mesurables et réellement exploitables. Votre curiosité et votre force de proposition : vous assurez une veille active et savez identifier les innovations pertinentes. Votre rigueur et votre fiabilité : vous êtes attentif à la qualité des livrables, au respect des engagements et aux exigences de sécurité.

Dans le cadre d'un programme de déploiement de l'IA générative au sein d'un grand groupe, nous recherchons un·e Consultant·e IA technico-fonctionnel·le / Formateur·rice afin d'accompagner l'adoption concrète des outils d'intelligence artificielle par les équipes métier. La mission se déroule principalement sur site dans la métropole lilloise, en collaboration avec le consultant en charge du pilotage du programme. Vos principales missions seront : Concevoir des modules de formation autour de l'IA générative : prise en main des outils, prompting, cas d'usage métier, bonnes pratiques, risques et confidentialité. Animer des formations en présentiel et à distance auprès de différents publics, des collaborateurs aux équipes de direction. Créer des supports pédagogiques : guides, fiches pratiques, tutoriels vidéo et bibliothèques de prompts. Suivre l'adoption des outils à travers des KPI et tableaux de bord d'usage et adapter les contenus en conséquence. Animer une communauté interne d'ambassadeurs IA à travers des ateliers, retours d'expérience et initiatives autour des usages de l'IA. Identifier, faire émerger et qualifier de nouveaux cas d'usage avec les métiers. Accompagner les utilisateurs au quotidien : permanences, support de premier niveau et FAQ. Traduire les besoins métier en demandes compréhensibles par les équipes techniques. Prototyper des assistants, agents IA simples ou automatisations no-code. Participer à la gouvernance des usages : gestion des accès, suivi des licences, règles d'utilisation et documentation.

Vos missions ? En tant que consultant IA (H/F) vous assurez les missions suivantes: - Concevoir et prioriser des cas d'usage IA intégrés aux applications et processus métiers. - Définir l'architecture d'intégration entre les modèles IA, le SI et les services métiers. - Développer des skills, outils et connecteurs permettant aux modèles d'interroger ou d'agir sur les systèmes internes. - Exposer et sécuriser les API nécessaires aux interactions IA. - Mettre en place des agents/workflows IA : orchestration, appels d'outils, gestion du contexte et validations. - Industrialiser les solutions : CI/CD, déploiement, supervision, journalisation et gestion des erreurs. - Évaluer la qualité, la fiabilité, les coûts et les performances des modèles et des cas d'usage. - Mettre en œuvre les garde-fous : droits d'accès, protection des données, traçabilité, conformité et validation humaine. - Collaborer avec les équipes métier, produit, data, sécurité et développement pour cadrer puis livrer les solutions. - Documenter les outils, standards d'intégration et bonnes pratiques afin de faciliter leur réutilisation

Nous recherchons un Data Scientist - Freelance (H/F) pour rejoindre une entreprise du secteur retail, active à l'international. Vous intégrerez une équipe dédiée à la Data, à l'IA et à la gouvernance, qui accompagne les équipes métiers dans l'adoption de solutions Data et IA à fort retour sur investissement. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des solutions, de l'exploration des besoins jusqu'à la mise en production. Vos responsabilités : Comprendre les besoins métier : collaborer avec les équipes métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA, et participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. Explorer et préparer les données : analyser les données, sélectionner les datasets pertinents et créer les variables utiles aux modèles. Concevoir et entraîner des modèles IA : développer des algorithmes de Machine Learning et d'IA Générative (LLMs, RAG, fine-tuning), évaluer leur robustesse et les améliorer en continu. Industrialiser et déployer les solutions : développer des APIs, intégrer les modèles aux systèmes existants et appliquer les bonnes pratiques MLOps. Superviser les modèles en production : garantir performance, scalabilité et sécurité, détecter les dérives et planifier les réentraînements ou ajustements. Garantir la valeur ajoutée : collaborer avec les Product Owners, Data Engineers et AI Engineers, partager les bonnes pratiques et garantir un impact mesurable des solutions pour l'entreprise.

OPPORTUNITÉ – CHEF DE PROJET PRODUIT CONTENTIEUX (H/F) Localisation : Maisons-Alfort (94) Expérience : 8 ans minimum Durée : Mission longue Formation : Bac +5 620 euros 2 à 3 jours Dans le cadre d'un vaste programme de transformation digitale des activités de financement, nous recherchons un(e) Chef de Projet Produit spécialisé(e) en Recouvrement & Contentieux. CONTEXTE DE LA MISSION Vous interviendrez sur un programme de digitalisation visant à moderniser les parcours clients et les processus internes, en facilitant la gestion des crédits, le suivi des dossiers et le pilotage des activités métier. Vous serez l'interlocuteur privilégié entre les équipes métier, les utilisateurs et la DSI afin de piloter la transformation des parcours Recouvrement & Contentieux. VOS PRINCIPALES MISSIONS • Analyser les processus existants du métier Recouvrement & Contentieux. • Identifier les irritants, dysfonctionnements et axes d'amélioration. • Contribuer à la refonte et à la simplification des processus métier. • Recueillir et formaliser les besoins fonctionnels, règles de gestion, volumétrie et ROI. • Piloter et suivre la mise en œuvre des évolutions dans les outils. • Participer à la définition des parcours utilisateurs et des évolutions produits. • Contribuer à la définition de la roadmap et des priorités. • Élaborer et accompagner la conduite du changement auprès des équipes métier. • Améliorer la lisibilité et le pilotage de l'activité. • Favoriser l'intégration et l'acculturation à l'intelligence artificielle dans les parcours métier.

Dans le cadre de projets chez nos clients grands comptes, nous recherchons des Développeurs Fullstack spécialisés en IA Générative et technologies LLM afin de concevoir, développer et intégrer des applications intelligentes à forte valeur métier. Vous participez au développement de solutions intégrant des modèles d'intelligence artificielle générative pour automatiser des processus, enrichir l'expérience utilisateur et créer de nouveaux produits numériques. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des applications : conception, développement, intégration, déploiement et optimisation. Vous aurez pour missions : Concevoir et développer des applications Fullstack intégrant des fonctionnalités d'IA générative Développer des interfaces modernes et performantes en React / TypeScript Concevoir et maintenir des services backend et APIs (Node.js, NestJS, Express...) Intégrer des modèles LLM via des API (OpenAI, Mistral, Claude, Llama ou équivalent) Participer à l'architecture technique des solutions IA Mettre en place des pipelines d'intégration et de déploiement Optimiser les performances, la sécurité et la scalabilité des applications Assurer une veille technologique autour des usages IA et des nouvelles architectures applicatives Environnement technique apprécié : TypeScript React / Next.js Node.js / NestJS / Express APIs REST / GraphQL LLM (OpenAI, Mistral, Claude, Llama) LangChain / outils IA générative Docker Cloud (AWS, Azure ou GCP) Git / CI-CD

Je recherche un Architecte IA & LLMOps – IA souveraine en environnement bancaire L'IA qui crée de la valeur, en toute confianceDans un secteur bancaire ultra-compétitif, la différence se joue sur la capacité à exploiter vite les données et l'intelligence artificielle, sans jamais transiger sur la sécurité, la conformité et la souveraineté. Le département AI Innovation a une ambition claire : fournir aux équipes Factory Produit des insights IA fiables et sécurisés pour concevoir des fonctionnalités à fort retour sur investissement. Je recherche l'expert qui fera passer l'IA générative du POC à la production, de l'architecture souveraine des LLM jusqu'à la mesure concrète de leur impact business. Votre missionConcevoir une IA souveraine et gouvernée Définir l'architecture souveraine des modèles LLM, adaptée aux exigences bancaires. Instaurer une gouvernance complète du cycle de vie des modèles : fine-tuning, déploiement, monitoring de la dérive et de la performance, gestion des incidents et rollback sécurisé. Transformer la donnée en décisions Construire des pipelines de scoring, des solutions RAG et des agents autonomes capables de fournir des recommandations précises aux équipes produit. Déployer les modèles en production sur Kubernetes (Helm, ArgoCD), avec un monitoring sur Prometheus, Grafana et Langfuse. Industrialiser en toute sécurité Contribuer à un pipeline CI/CD sécurisé (GitLab, Jenkins) intégrant tests d'intégration, scans de vulnérabilité, signature des artefacts et rollback automatisé. Piloter par la valeur Prioriser les features IA selon leur impact économique, leur faisabilité et la valeur client. Traduire ces priorités en user stories techniques (OpenAPI) avec critères d'acceptation, estimations et planning de sprint. Produire des tableaux de bord mensuels (Power BI, Grafana) : précision, latence, dérive, incidents de sécurité, adoption, revenu moyen par client. Présenter les analyses ROI post-déploiement aux parties prenantes. Embarquer les équipes Faciliter la collaboration entre Produit, UX et IT pour intégrer les exigences data et sécurité dès la conception. Animer des sessions « AI-Ready » et produire des supports (slides, notebooks) pour une adoption cohérente de l'IA. Votre profilVous justifiez d'au moins 8 ans d'expérience, dont 2 à 3 ans sur des projets IA/LLM déployés en production. Vous savez parler architecture avec l'IT, valeur avec le Produit et usage avec l'UX. Indispensable Maîtrise des LLM, du RAG (bases vectorielles, embeddings), du fine-tuning et des frameworks d'agents (LangChain, LangGraph, LlamaIndex). Solide pratique MLOps/LLMOps : Kubernetes, Helm, ArgoCD, serving de modèles, observabilité. Culture DevSecOps : CI/CD GitLab/Jenkins, sécurité de la supply chain logicielle. Python et pilotage par les KPI. Fortement apprécié Expérience dans le secteur bancaire ou financier. Connaissance des cadres réglementaires : AI Act, RGPD, DORA, exigences ACPR. Expérience des dashboards Power BI et du calcul de ROI. Savoir-être Vous êtes pédagogue, structuré et orienté résultats. Vous aimez rendre l'IA concrète, mesurable et accessible. Pourquoi nous rejoindre ?Des cas d'usage IA à fort impact, déployés en production auprès de vrais clients. Un rôle transverse et visible, au contact des équipes Produit, UX, IT et des décideurs. Un environnement technique moderne : LLM souverains, agents, Kubernetes, Langfuse, ArgoCD. La possibilité de façonner la gouvernance IA d'un acteur bancaire majeur. Envie de construire une IA utile, sûre et souveraine ?

ContexteDans le cadre du chantier IA4IT du programme de modernisation du système d'information, nous recherchons un Consultant Expert - Architecte IA Agentique & Tech Lead Plateforme IA afin d'accompagner la conception, la structuration et l'industrialisation des usages d'IA générative et des systèmes agentiques. Le consultant sera responsable de la définition et de la mise en œuvre des architectures techniques permettant la construction d'agents IA et de solutions agentiques robustes, sécurisées et industrialisables. MissionsDéfinir les architectures de référence pour les solutions agentiques et les usages IA de l'entreprise. Concevoir les modèles d'intégration entre la plateforme IA et le système d'information. Accompagner la mise en œuvre de workflows agentiques complexes et de mécanismes d'orchestration multi-agents. Définir les standards de développement, de test, d'observabilité et de gouvernance des agents IA. Identifier les technologies, frameworks et composants les plus pertinents pour répondre aux besoins métiers. Superviser et challenger les développements réalisés par les équipes produit et les partenaires. Concevoir et évaluer les patterns d'intégration avec GitHub, Jira, Confluence, ITSM, bases documentaires, APIs et services métiers. Participer aux travaux autour des protocoles d'interopérabilité tels que MCP, A2A ou tout autre standard émergent du marché. Mettre en place des mécanismes de supervision, de mesure de qualité, de traçabilité et de contrôle des usages IA. Accompagner l'industrialisation des solutions depuis les preuves de valeur jusqu'aux déploiements en production. Assurer une veille active sur les évolutions des plateformes IA, des LLMs et des architectures agentiques. Outils & EnvironnementArchitectures LLM, IA générative, agents mono-agent et multi-agents, orchestration de workflows agentiques, RAG, mémoire conversationnelle et gestion du contexte. Protocoles MCP, A2A, écosystèmes agentiques, évaluation, monitoring, traçabilité et contrôle des agents IA. Expertise Python, TypeScript apprécié, APIs, microservices, connecteurs, intégration SI complexe, CI/CD et pratiques DevOps. Architecture applicative, urbanisation SI, Azure/AWS/GCP, Kubernetes/OpenShift, sécurité des plateformes IA, observabilité et exploitation. Animation d'équipes techniques, coaching de développeurs, définition de standards, construction d'une vision cible et capacité à la faire adopter. Livrables attendusArchitectures de référence et dossiers d'architecture. Frameworks, patterns et composants réutilisables. Standards de développement, de test et de gouvernance IA. Patterns d'intégration avec le système d'information. Cas d'usage industrialisables et trajectoire de passage à l'échelle. Guides d'architecture et recommandations techniques. Dossiers de décision technologique (ADR). Méthodologies de développement et d'exploitation des agents IA. Supports de démonstration et accompagnement des parties prenantes.

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un Chef de projet IA, pour piloter de bout en bout des cas d'usage d'intelligence artificielle, du cadrage jusqu'à la mise en production. Vous intégrez une équipe dédiée à l'industrialisation des usages de l'IA, dans un environnement fortement gouverné. Vous coordonnez métiers, Data, IA, sécurité et infrastructure. Une expertise technique approfondie n'est pas exigée. Il faut comprendre les concepts, repérer les enjeux d'un projet IA et piloter les experts. Vos missions : - Recueillir et clarifier les besoins métiers, identifier la valeur attendue de chaque cas d'usage. - Challenger la pertinence du recours à l'IA et identifier les contraintes IT, Data, sécurité et gouvernance. - Construire le dispositif projet et le planning. - Piloter les phases de cadrage, d'expérimentation, de POC, d'industrialisation et de mise en production. - Coordonner Product Owners, Data Scientists, ML/AI Engineers, développeurs, architectes et experts sécurité. - Suivre planning, dépendances, risques, points de blocage et arbitrages. - Assurer un reporting régulier et synthétique. - Garantir la transition entre le POC et la solution industrialisée. Ref : O-TGEBQ

Mission de l'équipe : Accompagner la structuration et l'adoption de l'intelligence artificielle générative au sein des équipes métier d'un grand acteur des services financiers. L'objectif est de développer des usages concrets, maîtrisés et conformes des outils d'IA existants afin d'améliorer la productivité, la qualité des livrables, l'efficacité opérationnelle et la capitalisation des connaissances. 1. Acculturation et adoption de l'IA générative Accompagner les équipes opérationnelles et les fonctions transverses dans la compréhension et l'utilisation des outils d'IA générative. Identifier les opportunités d'amélioration des activités quotidiennes : réduction des tâches manuelles, automatisation de tâches répétitives, accélération de la production de livrables et amélioration des pratiques métier. 2. Identification et cadrage des cas d'usage IA Organiser et animer des ateliers avec les équipes afin d'identifier les irritants opérationnels, les tâches répétitives et les processus pouvant bénéficier de l'IA. Recenser et formaliser les cas d'usage, puis les évaluer selon des critères homogènes : valeur métier, fréquence d'utilisation, gains potentiels, complexité, disponibilité des données, risques et conformité. 3. Priorisation et construction de la feuille de route Constituer et maintenir un portefeuille priorisé des cas d'usage identifiés. Privilégier les opportunités permettant d'obtenir rapidement des résultats visibles avec les outils existants, quantifier les bénéfices attendus des autres cas d'usage et proposer une trajectoire de mise en œuvre pragmatique. 4. Accompagnement au changement et montée en compétence Favoriser l'appropriation durable de l'IA générative par les collaborateurs en développant leur autonomie et leurs réflexes d'utilisation. Encourager le partage de bonnes pratiques, les retours d'expérience et la valorisation d'exemples concrets issus des usages métier. Prestations demandéesLes principales responsabilités attendues sont les suivantes : Préparer et animer les ateliers d'identification des opportunités IA. Réaliser un diagnostic de maturité et cartographier les usages existants. Recueillir, analyser et challenger les besoins des équipes métier. Évaluer les cas d'usage selon leur valeur, leur faisabilité et leurs risques. Construire et maintenir un portefeuille priorisé des opportunités IA. Proposer une feuille de route opérationnelle et accompagner la montée en compétence des collaborateurs. Livrables attendus : Plan d'animation des ateliers avec les équipes. Diagnostic de maturité IA et cartographie des usages existants. Cartographie des cas d'usage identifiés, avec évaluation des objectifs et bénéfices attendus. Feuille de route pragmatique et priorisée de mise en œuvre. Secteur d'activité : Services financiers Calendrier : Du 02/11/2026 au 31/12/2026, renouvelable

L'AI Factory du client réalise les projets du Programme IA : une trentaine de projets et les activités de Run associées, en croissance en 2027. Elle est organisée en squads par famille de produits (assistants et agents, IA au service de l'expérience client, automatisation des process métier, management des connaissances, plateforme IA) et travaille avec un mélange de ressources internes et de prestataires. Le client va déployer auprès de l'ensemble de ses collaborateurs un studio d'IA générative et agentique, en no-code et low-code : chacun pourra créer, partager et utiliser des assistants et des agents connectés aux sources documentaires et aux applications du groupe, jusqu'à des process agentiques d'équipe. La solution est en cours de choix, parmi des offres du marché en SaaS ou hébergées. Sa sécurité se joue avant le choix (exigences, preuves des éditeurs, conditions d'usage des données sensibles) autant qu'après (connecteurs, droits, partage des agents, traces). Les travaux de sécurité IA du groupe sont tenus aujourd'hui par un référent sécurité IA, avec de premiers acquis sur la plateforme IA interne et un portefeuille qui s'élargit : exigences de sécurité des projets, évaluation de solutions de red teaming, de détection des usages IA non référencés et de gestion de la posture de sécurité IA, usages IA hors plateforme. La mission tient le suivi de l'ensemble de ces travaux et porte les besoins propres du studio, en coordination technique avec le référent. Un second renfort couvre en parallèle la plateforme IA et ses cas d'usage. Mission en régie, à temps plein, jusqu'au 31/12/2026, renouvellement attendu. Le besoin est durable. Description Spécialiste de la sécurité IA, sur deux volets : la sécurité du studio IA ouvert à tous les collaborateurs, de son choix à son déploiement, et le suivi de l'ensemble des travaux de sécurité IA du groupe. En coordination technique avec le référent sécurité IA en place. Missions, studio IA pour tous : - exigences de sécurité du studio et instruction des solutions candidates : isolation entre clients, administration, chiffrement et gestion des clés, localisation des données et sous-traitants, journaux, suppression et réversibilité ; - conditions d'usage des données sensibles par classe de données, sans transposer à une solution SaaS ce qui vaut pour la plateforme interne ; - sécurité des connecteurs et des droits : accès aux contenus sous les droits de chacun, permissions des agents, actions sensibles, secrets ; - règles de création, de partage et de publication des agents par les collaborateurs ; garde-fous et validation humaine selon la criticité ; - règles de recours à la plateforme IA interne pour l'accès aux modèles, aux outils et aux connecteurs ; si la solution retenue est hébergée, sa sécurité d'hébergement relève du renfort plateforme ; - tests de sécurité des agents construits sur le studio, avec l'équipe qui les déploie. Missions, suivi transverse : - backlog de sécurité IA partagé et priorisé, matrice d'adoption des contrôles qui distingue applicabilité, déploiement et preuve ; - instruction des exigences de sécurité des projets avec les architectes, préparation des décisions, suivi des écarts et des revalidations, y compris sur les usages IA hors plateforme ; - dossier de preuves reliant usages, versions, contrôles, résultats et décisions ; - contribution aux évaluations de solutions pilotées par l'équipe SecOps : red teaming, détection des usages IA non référencés, posture de sécurité IA ; critères, scénarios, couverture, faux positifs ; - préparation du passage au Run et transfert aux équipes internes. Positionnement : - ne pilote ni le choix des solutions ni la relation avec les éditeurs, qui restent à l'équipe SecOps et aux achats : il instruit et objective ; - n'accepte seul ni un risque ni une exception d'usage de données sensibles ; - pas d'astreinte ni de couverture 24/7. Profil. Senior en sécurité des systèmes d'information, au moins cinq ans d'expérience, avec une double pratique démontrée : l'évaluation de sécurité de solutions SaaS (exigences, preuves fournisseur, conditions de déploiement) et les risques propres aux modèles de langage et aux agents. Capable de tenir un portefeuille transverse et de produire des livrables courts, vérifiables et transférables. Livrables - Grille d'exigences de sécurité du studio et dossiers d'instruction des solutions candidates. - Dossier de sécurité du studio retenu : flux, données, connecteurs, droits, écarts, preuves, conditions de déploiement. - Règles de création, de partage et de publication des agents, avec leurs contrôles. - Backlog de sécurité IA priorisé et matrice d'adoption des contrôles. - Dossier de preuves et fiches de décision. - Contributions aux évaluations de solutions de sécurité : critères, scénarios, résultats, limites. - Documentation et transfert aux équipes internes. Compétences Sécurité des systèmes d'information, analyse de risques Évaluation de sécurité de solutions SaaS : exigences, preuves fournisseur, sous-traitance, localisation des données Risques des modèles de langage et des agents : injection, fuite de données, abus d'outils Identités, habilitations, connecteurs, droits sur les contenus Studios d'agents et plateformes no-code et low-code Exigences de sécurité projet, protection des données, AI Act Pilotage d'un backlog de sécurité et suivi d'écarts Évaluation d'outils de sécurité : red teaming, détection des usages non référencés, posture de sécurité IA Compétences clés Intéressant Securité IA Sécurité opérationnelle DevSecOps Ingéniérie Logicielle et Techno Back IA Exigences de sécurité projet

Notre client du domaine spatial recherche, dans le cadre du renforcement de ses équipes logicielles et d'intelligence artificielle, un ingénieur spécialisé en Machine Learning afin de concevoir, entraîner et déployer des modèles d'IA directement embarqués dans des applications spatiales opérationnelles. L'objectif du poste est de transformer les avancées récentes en intelligence artificielle en capacités concrètes pour les systèmes : perception de l'environnement, navigation autonome, prise de décision en temps réel. Vos missions : Vous participerez à l'ensemble du cycle de vie des algorithmes d'IA, depuis les phases de recherche et de prototypage jusqu'à leur intégration dans les logiciels de vol. Vous concevrez des modèles de Machine Learning, Deep Learning destinés à résoudre des problématiques de perception et d'autonomie. Vous développerez également des environnements de simulation permettant la génération de données synthétiques réalistes et la validation des modèles dans des scénarios représentatifs des conditions réelles rencontrées. Le poste comporte une forte dimension logicielle avec l'intégration des modèles dans des applications Python et C++, l'optimisation des performances pour des ressources embarquées limitées et la participation aux campagnes de validation SIL (Software In the Loop) et HIL (Hardware In the Loop). Vous pourrez également intervenir sur des sujets liés aux grands modèles de langage (LLM), aux modèles multimodaux (VLM) et à l'exploitation de technologies d'IA générative appliquées aux opérations spatiales. Les compétences techniques Machine Learning et Deep Learning avancés PyTorch et/ou TensorFlow Développement Python Développement C++ Conception et industrialisation de pipelines d'entraînement Gestion et exploitation de jeux de données Simulation numérique et génération de données synthétiques Déploiement de modèles d'inférence Optimisation des performances et calcul GPU Systèmes autonomes, robotique ou contrôle commande

Au sein d'une équipe Architecture et Cloud, vous interviendrez sur la conception et l'industrialisation de solutions d'IA générative et agentique, en garantissant leur sécurité, leur performance et leur conformité. Vous contribuerez également à l'évolution de la plateforme IA et à l'intégration de l'intelligence artificielle dans les pratiques de développement. Missions Concevoir les architectures de solutions IA générative et agentique : LLM, RAG, assistants IA et systèmes multi-agents. Définir les architectures de référence, les composants réutilisables et les choix technologiques. Concevoir et prototyper des agents IA et des workflows agentiques. Participer à l'évolution de la plateforme IA : serving LLM, gateways, bases vectorielles et orchestration. Sécuriser les interactions entre les agents, les outils et les données du SI via MCP et les API. Industrialiser le déploiement des modèles et agents sur des environnements cloud privés et publics (LLMOps, CI/CD, GitOps). Mettre en place les dispositifs d'évaluation, d'observabilité et de maîtrise des coûts. Garantir la prise en compte des enjeux de sécurité, de gouvernance et de conformité réglementaire. Piloter le passage des POC en production et accompagner les équipes de développement dans l'adoption des outils IA. Compétences requises Expertise en architecture logicielle et en solutions d'IA générative et agentique (LLM, RAG, multi-agents). Excellente maîtrise de Python et FastAPI ; connaissances de Java appréciées. Maîtrise des frameworks agentiques : LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen ou Google ADK. Connaissance du protocole MCP et des architectures d'interopérabilité A2A. Expérience des plateformes IA cloud : Vertex AI, Azure OpenAI ou Amazon Bedrock. Maîtrise des environnements Docker, Kubernetes et OpenShift. Connaissance des outils de serving LLM (vLLM, KServe, LiteLLM), des bases vectorielles et des solutions d'observabilité (Langfuse, MLflow, OpenTelemetry). Maîtrise des pratiques CI/CD et GitOps (Jenkins, ArgoCD). Sensibilité forte aux enjeux de sécurité et de conformité IA (OWASP, AI Act, DORA, RGPD).

Le contexteDans le cadre de projets en intelligence artificielle générative, nous recherchons un(e) AI Engineer / Data Scientist Senior afin d'accompagner l'un de nos clients du secteur bancaire sur des enjeux de conception, de développement et d'industrialisation de solutions d'IA basées sur les grands modèles de langage (LLM). Quelques éléments pour mieux comprendre l'environnement : Secteur d'activité : 🏦 Banque et services financiers Organisation : Collaboration avec les équipes techniques et métiers autour de la conception et du déploiement de solutions d'intelligence artificielle. Enjeux : Développer des solutions d'IA générative et des agents IA fiables, performants et adaptés aux besoins métiers, en intégrant les enjeux de qualité, de sécurité et de mise en production. Ce que tu feras concrètementDans le cadre de cette mission, tu seras notamment amené(e) à : ➞ Concevoir et développer des solutions basées sur des LLM, notamment des applications utilisant le RAG (Retrieval-Augmented Generation). ➞ Développer et orchestrer des agents IA capables d'utiliser des outils, des API et des sources de données externes. ➞ Mettre en production des applications d'IA générative et optimiser leurs performances, leur latence et leurs coûts. ➞ Évaluer la qualité et la fiabilité des solutions développées, notamment en travaillant sur la validation des réponses, la gestion des erreurs et les mécanismes de contrôle. ➞ Contribuer à l'industrialisation des solutions IA en intégrant les bonnes pratiques de développement, de déploiement et de sécurité. Ton environnementTechnologies : Python, LLM, RAG, IA générative, agents IA. Outils : LangChain, LangGraph, vLLM ou solutions équivalentes de déploiement de modèles, outils d'orchestration et d'intégration d'API. Méthodologies : Bonnes pratiques de développement, industrialisation et déploiement de solutions IA.