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🔧 Project Description AI Engineer – Assistant IA métier Le consultant interviendra au sein de l’équipe Produit, en collaboration étroite avec : les équipes Plateformes (DevSecOps, Data Platform, AI Platform), l’équipe Produit (CRM), les équipes métiers. La mission couvre plusieurs axes structurants : refonte de l’architecture afin de permettre un découplage et une abstraction de l’accès aux données ; intégration de nouveaux parcours utilisateurs sur des canaux mobiles et des applications métiers existantes (CRM, Outlook, Teams) ; connexion à de nouvelles sources de données (Outlook, SharePoint, applications métiers) ; extension géographique (Monaco, Luxembourg) et extension métier (Corporate, Asset Management) ; convergence avec Copilot et renforcement des parcours pre-meeting / post-meeting ; mise en place d’un monitoring avancé. 🎯 Mission Objective & Livrables Objectifs de la mission : Industrialiser l’assistant IA. Garantir la scalabilité, la performance, la sécurité et la conformité réglementaire des solutions IA. Étendre les usages, les périmètres métiers et géographiques du produit. 👤 Responsabilités Conception & mise en œuvre IA Participer à la définition des architectures IA en s’appuyant sur Copilot Studio, AI Foundry et Semantic Kernel, en garantissant performance, sécurité et conformité réglementaire. Concevoir, développer et mettre en œuvre des agents IA (copilotes, assistants métier, agents autonomes) répondant aux besoins des équipes produit et métiers. 2) Cadrage des cas d’usage & collaboration sécurité/produit Collaborer avec les équipes produit, architectes et experts sécurité pour cadrer les cas d’usage, affiner les prompts, orchestrer les workflows et fiabiliser les réponses IA. 3) Intégration SI & interopérabilité Intégrer les agents IA au système d’information existant, notamment via Dataverse, Dynamics 365 CE, Power Platform, API Management (APIM) et MCP Server. 4) Exploitation, monitoring & amélioration continue Mettre en place le monitoring des solutions en production. Contribuer à l’amélioration continue des agents (qualité des réponses, performance et coûts). Prendre en charge les anomalies et évolutions mineures pendant les phases de recette et de production. Proposer des optimisations de coûts liées à l’usage des solutions IA. 5) Capitalisation & montée en compétences Contribuer à la documentation technique, au partage de bonnes pratiques et à la montée en compétences des équipes internes sur les usages IA. 6) Gouvernance projet & mode de delivery (Agile) Participer aux cérémonies agiles Scrum. Reporter aux Product Owners sur l’avancement des travaux. Alerter l’équipe en cas de difficultés rencontrées ou de risques de retard. 7) Veille & innovation (écosystème Microsoft) Assurer une veille sur les évolutions de l’écosystème Microsoft et identifier les apports potentiels dans le contexte du projet.

Dans le cadre d’une mission longue au sein d’un centre d’excellence en IA générative d’un grand groupe international du secteur de la banque privée , nous recherchons un AI Engineer Senior spécialisé dans l’écosystème Microsoft Azure . Le consultant interviendra sur un assistant IA métier déjà en production , connecté au CRM, avec pour objectifs principaux : l’ industrialisation de la solution existante, l’ extension des cas d’usage , l’amélioration de la scalabilité , de la robustesse , de la sécurité et de la maîtrise des coûts . La mission s’inscrit dans un environnement structuré, organisé autour d’équipes Produits (conception de solutions IA) et Plateformes (Cloud, Sécurité, DevSecOps, Observabilité). Les principales responsabilités sont : Concevoir et implémenter des architectures d’IA générative . Développer et faire évoluer des agents IA / assistants métier . Travailler sur des problématiques LLM, RAG, embeddings, prompt engineering et orchestration d’agents . Intégrer les solutions IA dans le SI existant via APIs et services Microsoft. Connecter les agents à différentes sources de données métiers . Mettre en place et maintenir le monitoring en production . Optimiser en continu la qualité des réponses , les performances et les coûts . Gérer les anomalies et évolutions mineures en production. Travailler en mode Agile (Scrum) avec reporting régulier. Contribuer à la documentation technique et au partage de bonnes pratiques. Compétences attendues Compétences techniques Expérience confirmée en IA générative et agents IA . Maîtrise des concepts : LLM RAG Embeddings Prompt engineering Tool calling Expérience avec des frameworks d’orchestration d’agents (ex. Semantic Kernel ou équivalent). Très bonne connaissance de l’écosystème Microsoft Azure , notamment : Copilot Studio Azure AI Foundry / Fabric API Management Power Platform & Dataverse Azure Functions Développement : Python (impératif) C# JavaScript Sensibilité aux pratiques DevSecOps , monitoring et observabilité. Certifications (appréciées) Azure AI Engineer (AI-102) Azure AI Fundamentals (AI-900) Azure Developer (AZ-204) Langues Français requis Anglais professionnel

CONTEXTE Experience : 6 ans et plus Métiers Fonctions : Etudes & Développement, Développeur Spécialités technologiques : Reporting, DevsecOps, IA generative Mission au sein d’un centre d’excellence en IA générative d’un grand groupe international, dédié à la conception et à l’industrialisation de solutions IA à destination de métiers à forte valeur ajoutée.Le consultant intervient sur un assistant IA métier déjà en production connecté au CRM, avec pour objectifs : - son industrialisation, - l’extension des cas d’usage, - la scalabilité et la robustesse de l’architecture. Environnement structuré en : - équipes Produits (conception de solutions IA), - équipes Plateformes (cloud, sécurité, DevSecOps, outillage, observabilité). MISSIONS Objectifs de la mission - Industrialiser une solution d’IA générative existante. - Concevoir et faire évoluer des agents IA intégrés à des outils métiers. - Garantir performance, sécurité, conformité et maîtrise des coûts. - Étendre les usages (nouveaux parcours utilisateurs, nouvelles sources de données). Responsabilités clés (synthèse) IA & architecture : - Concevoir et implémenter des architectures IA générative. - Développer et faire évoluer des agents IA (copilotes, assistants métier). - Travailler sur des problématiques LLM / RAG / prompt engineering / orchestration d’agents. Intégration & SI : - Intégrer les solutions IA dans un SI existant via APIs et plateformes Microsoft. - Connecter les agents à différentes sources de données métiers. Run & industrialisation : - Mettre en place le monitoring en production. - Améliorer en continu la qualité des réponses, les performances et les coûts. - Gérer anomalies et évolutions mineures en production. Collaboration & delivery : - Travailler en étroite collaboration avec équipes produit, plateformes et sécurité. - Fonctionner en mode Agile (Scrum), avec reporting régulier. - Contribuer à la documentation et au partage de bonnes pratiques. Expertise souhaitée Compétences techniques indispensables - Expérience confirmée en IA générative / agents IA. - Maîtrise des concepts : LLM, RAG, embeddings, prompt engineering, tool calling. - Expérience avec des frameworks d’orchestration d’agents (ex. Semantic Kernel ou équivalent). - Très bonne connaissance de l’écosystème Microsoft Azure : - Copilot Studio, AI Foundry / Fabric, - API Management, - Power Platform, Dataverse, - Azure Functions. - Développement : Python (indispensable), C# et JavaScript. - Sensibilité aux pratiques DevSecOps, monitoring et observabilité. Certifications (nice to have) : - Azure AI Engineer (AI-102) - Azure AI Fundamentals (AI-900) - Azure Developer (AZ-204) Soft skills clés : - Capacité à travailler en environnement structuré et exigeant. - Bon niveau de communication et esprit collaboratif. - Rigueur, autonomie, sens du delivery.

Contexte de la mission : Pour le compte d'un Groupe indépendant leader de l'épargne (Immobilier, Obligataire, Assurance-vie) , nous recherchons un(e) freelance consultant expert pour piloter l'industrialisation des processus documentaires au sein de la Direction des Opérations. L'enjeu est stratégique : utiliser les outils de nouvelle génération et l'IA pour accélérer la mise en marché des produits financiers tout en garantissant une conformité réglementaire absolue. Vos responsabilités : Vous serez responsable de l'ensemble des documents du Groupe (commerciaux, contractuels et réglementaires). Pilotage de la Production (Bout-en-bout) : Cadrage du contenu avec les métiers, coordination des workflows de validation (Juridique, Conformité, Marketing) et gestion du cycle de vie documentaire (versioning, archivage). Automatisation & IA Générative : Déployer des générateurs de documents personnalisés via IA (prompts, agents IA) pour automatiser les mises à jour et détecter les incohérences. Ownership Documentaire : Garantir la cohérence de la "source of truth" sur tous les canaux (CRM, sites partenaires) et assurer la veille sur les mentions légales. Performance & Qualité : Mise en place de KPI (Time-to-update, taux d'erreurs) et de SLA pour mesurer l'efficience de la "Factory" documentaire. Ecosystème technique : Automatisation : Power BI Builder, Adobe, e-signature (DocuSign), Jira/Confluence. IA & Génération : LLMs, bibliothèques de prompts, moteurs de templates. Intégration : API, CRM, connecteurs Web. Profil recherché : Formation : Bac+5 (Commerce, Ingénieur, IEP ou Université). Expérience : 3 à 6 ans dans un environnement réglementé (Asset Management, Fintech, Banque ou Assurance). Expertise IA : Vous avez déjà concrètement industrialisé la production documentaire via des outils d'automatisation ou d'IA. Soft Skills : Rigueur extrême, capacité à gérer des projets transverses complexes et aisance avec les contenus juridiques/réglementaires. Intérêt de la mission : Un impact direct sur le "Time-to-Market" d'un acteur majeur de l'épargne. Un terrain de jeu technologique avancé (IA déployée à grande échelle sur des cas concrets). Une forte autonomie en interaction avec toutes les directions stratégiques (Tech, Legal, Marketing, Commerce). Informations pratiques : Lieu : Paris Durée : Mission longue en freelance Début : ASAP

Missions : intégrer le dispositif existant sur les nouveaux projets IA tout en impactant positivement le "delivery" de la phase de cadrage / EO / MVP / début des développements pour certains projets transformants notamment dans la thématique Marketing en collaboration avec les bon acteurs dans le PP Data et au-delà (PU/PP concernés par les projets, CABD, ADIA...). Contexte: Dans le cadre des projets transformants sous l'angle d'Agent IA supra, le PP Data porte la responsabilité de plusieurs projets transformants et recherche à se renforcer pour piloter/cadrer certains travaux prioritaires avec une forte dominante Marketing. Ce travail nécessite une forte autonomie et une capacité à coordonner des acteurs multiples tout en arrivant à un consensus stratégique et technique. Attendu: le/les candidats devront pouvoir s'appuyer sur son expertise technique du marché (état de l'art de secteur entre secteurs, ROI, axe de développement...) ainsi que celle de son cabinet sur la vertical Data IA : benchmark, bonnes pratiques sur les besoins en Data pour une IA, modèles IA (création/réutilisation, entrainement, évaluation métier, finops et projection, contraintes bancaires et cyber sur l'IA, interconnexions de produits IA majeurs pour structurer les bons travaux à lancer en priorité pour des livraisons fréquentes et cohérentes)... Au cours du T1, un travail spécifique sur le Next Best Offer et les IA MKT cadré / MVP (choix du périmètre métier, performance, activation et utilisations d'autres produits du SI Marketing et IA) avec les briques technologiques à l'état de l'art à utiliser (IA Gen - LLM/SLM, RAG, ML et modèles IA non Gen..), pour les travaux nécessaires à la bonne tenue des jalons temporels de la feuille de route des produits IA de l'équipe en 2026. Compétences humaines : communication, bon relationnel, organisation et rigueur, sens du travail en équipe, autonomie Profil : Consultant Lead Tech Expert Data IA Nombre d'années d'expérience : + de 7 ans Compétences techniques requises : SAP PP Consensus Adversial Robustness Toolbox CA Gen AI Cloud cost management RAG

Compétences techniques : Définir et implémenter des mécanismes de monitoring et d’alerting permettant de détecter les dysfonctionnements à tous les niveaux (front-end, backend, ETL, data quality, connectivité) AWS : Prometheus, Cloudwatch (Logs, Metrics, Application Signals, Synthetics), PromQL, X-Ray, AWS Firewall Azure : Azure Monitor, KQL, Application Insights, Container Insights, Log Analytics Google Cloud Observability (metrics, cloud monitoring) Grafana : Contribuer à la résilience des applications en implémentant et testant des mécanismes de sauvegarde des données et de restauration des applications : bonne connaissance et expérience des mécanismes de sauvegardes natifs AWS et Azure pour les bases de données, datalake, stockage blob. Implémenter des scénarios de Chaos Engineering (type Chaos Monkey) sur les environnements de production sur Azure et AWS. Mise en place de Disaster Recovery Plan et participation à l’implémentation et aux tests des mécanismes associés (pipelines de déploiement, restauration de données à partir de sauvegarde, etc.). Travailler sur l’optimisation de la gestion des incidents pour réduire le MTTR : détection, notification aux utilisateurs et suivi, outils d’analyse (logging). Mettre en place des solutions techniques d’AIOps pour améliorer l’observabilité, la résilience et la gestion des incidents dans le groupe. Implémenter et utiliser des agents IA capables d'identifier les améliorations relatives à la fiabilité à mettre en place sur les projets, de détecter les dysfonctionnements et de résoudre les pannes. Contribuer à améliorer la fiabilité des produits par la promotion auprès des équipes de bonnes pratiques SRE. Soft skills : Aisance relationnelle et capacité de communiquer en anglais et en français à l’écrit et à l’oral. Capacité de présenter et expliquer des architectures techniques. Autonomie. Conditions : Télétravail possible : 2 jours par semaine. Locaux : une grande ville métropolitaine.

Mission AI Engineering (expertise avancée en IA traditionnelle et Gen IA), pour l'accompagnement de nos équipes IT dans la conception, le développement et l'intégration de nos cas d'usages IA en production. Mise à l'échelle des modèles développés, en garantissant leur performance, leur sécurité et leur monitoring dans l'environnement de production. Responsabilités Analyse en profondeur des besoins métier pour concevoir des solutions d'IA sur mesure, performantes, évolutives et économiquement viables. Interaction avec les équipes IT et Opérations pour l'intégration et la maintenance des modèles. Instauration d'une culture de partage de connaissances en IA au sein de l'IT, en organisant des ateliers, des formations et des sessions de mentorat pour faire monter en compétence les équipes. Évaluation régulièrement les solutions d'IA déployées pour en mesurer l'impact, proposer des améliorations continues et assurer une gestion rigoureuse des coûts associés. Support technique et recommandations stratégiques aux équipes projets, tout en veillant à l'optimisation des coûts et à l'efficience des ressources déployées. Garantie de la conformité aux standards de sécurité et aux bonnes pratiques de développement. Compétences techniques Expertise en apprentissage automatique & profond (Machine Learning, Deep Learning...), en traitement du langage naturel (NLP, LLM, Transformers, …), et sur les domaines/technologies pertinents de la Gen IA (RAG, Agent IA, parseur des documents, évaluation et monitoring, etc…) Maîtrise des langages de programmation (e.g. Python...) et des frameworks d'IA (TensorFlow, PyTorch...) et de GenIA (LangChain, LangGraph…) Outils de gestion de données et de modélisation (SQL, NoSQL, Hadoop, Spark, etc.), ainsi que la capacité à développer et à déployer des solutions d'IA dans des environnements de production à grande échelle. Pratiques pour le déploiement comme le MLOPS/GenIA OPS, pour la surveillance et la maintenance des systèmes d'IA en production, garantissant ainsi une transition fluide et efficace du développement à la production. Principes de l'ingénierie logicielle, y compris le développement agile, l'intégration continue et le déploiement continu (CI/CD). Environnements cloud (IBM en particulier) Autres compétences Métier d'Asset Management Aptitude à communiquer des concepts techniques complexes de manière claire et pédagogique, facilitant ainsi le transfert de connaissances. Résolution de problèmes complexes.

Descriptif du poste Au cœur du AI Innovation Lab d'un groupe bancaire international multi‑entités, vous aurez pour mission de concevoir, déployer et expérimenter des Proof‑of‑Concept (POC) innovants autour des agents autonomes et des modèles de langage (LLM) appliqués aux jeux de données d'infrastructures IT. L'objectif : fournir des aides intelligentes à la production, faciliter la supervision, l'automatisation et la résolution proactive d'incidents. Le poste s'inscrit dans une démarche agile, collaborative et orientée industrialisation à terme. Missions principales Concevoir et gérer des environnements d'expérimentation Kubernetes/Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI/CD, ArgoCD). Automatiser la collecte, la pré‑traitance et l'exploitation des datasets d'infrastructure (logs, CMDB, monitoring) pour entraîner et alimenter des agents basés sur LLM. Développer et intégrer les pipelines de déploiement d'agents IA en collaboration avec les data‑scientists et ingénieurs IA (utilisation de LangChain, AutoGen ou équivalents). Implémenter des scripts et outils en Python, Bash, Go pour l'automatisation des tâches infra, l'orchestration et le monitoring. Garantir la sécurité du développement et des déploiements dans un environnement réglementé : DevSecOps, outils SAST/DAST, gestion des accès, conformité RGPD. Produire la documentation technique des POC, rédiger les spécifications d'industrialisation pour les équipes produit. Assurer une veille technologique continue sur les évolutions des architectures agentiques, LLM et de l'automatisation infra. Compétences techniques clés Systèmes d'exploitation : Maîtrise avancée de Linux/Unix et des concepts réseaux (TCP/IP, HTTP, DNS, VPN). Cloud & IaC : AWS, Azure, GCP – Terraform, Pulumi, CloudFormation. Conteneurisation & orchestration : Docker, Kubernetes, Helm. CI/CD : Jenkins, GitLab CI, ArgoCD. Automation configuration : Ansible, Puppet, Chef. Langages : Python (expert), Bash, Go (appréciés). Monitoring & logging : Prometheus, Grafana, ELK Stack. Sécurité & conformité : DevSecOps, gestion des vulnérabilités (SonarQube, Snyk, Aqua Security), conformité RGPD.

Au sein de la Data & IA Fabric d'INVENTIV IT, nous recherchons des PhD IA & Data (+3 ans d'expérience minimum) afin de travailler sur la mise en place d'une IA Souveraine et des projets internationaux connexes autours de la Data & IA Mise en Place d'une IA souveraine Construction et évaluation de modèles de Machine Learning. Utilisation de frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn). Préparation de données, ingénierie des caractéristiques ( feature engineering ) et test de modèles. Développement d'applications IA à petite échelle et de preuves de concept (PoC). Mise en place de LLM Souverain Solutions & Agentique IA Data Market Place Travail au sein d'équipes pluridisciplinaires et respect des meilleures pratiques d'ingénierie. Vous êtes quelqu'un de passionné par l'IA & la Data. Vous êtes en veille constante sur les nouvelles technologies et solutions. Vous pratiquez de manière opérationnelle depuis + de 3 ans. Proactif, rigoureux, désireux d'explorer de nouvelles techniques d'IA et déterminé à évoluer vers un poste d'ingénieur pleinement autonome capable de gérer des projets d'IA de plus grande envergure. Vous souhaitez devenir les meilleurs et être encadré par des expert séniors avec des expériences à l'international Alors rejoignez-nous ! Francophone et Anglophone obligatoire Date de démarrage : Janvier/Février 2026 Localisation : France Rythme : ouvert au Full TT Chez INVENTIV IT, nous faisons de l'IA & Data un levier business accessible, conforme et intégrer dans les processus métiers

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s’imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l’IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data engineer H/F à Paris, France. Contexte : Nous recherchons un Data Ingénieur capable d’intégrer des modèles d’IA générative pour créer des Agents IA connectés et déployé sur AWS ou Azure. A. Interface graphique permettant de construire les modèles et de définir les paramètres de simulation B. Coeur de calcul et outil de calcul connecté aux données big data de nos bases de données C. Outil de croisement des bases de données D. Logiciel de visualisation des résultats de simulation E. Outil de simulation des scénarios de régénération Les missions attendues par le Data engineer H/F : L’objectif est de concevoir et d’opérer une plateforme permettant : •Le déploiement d’agents conversationnels et d’outils d’analyse de texte en temps réel, •L’intégration de modèles LLM, •L’utilisation d’architectures cloud évolutives, robustes et optimisées en coûts (serverless, conteneurs, stockage S3, compute EC2, etc.). •Le ou la candidate contribuera également à l’orchestration des modèles via API Gateway, à l’exécution d’APIs serverless via Lambda, ainsi qu’à la gestion du cycle de vie des modèles via SageMaker (ou équivalent Azure Machine Learning). Les taches de cette mission sont : •Concevoir, développer et maintenir des scripts python robustes et scalables basées sur AWS ou Azure (API Gateway, Lambda Functions, App Services, etc.). •Développer des workflows IA robustes, incluant inference pipeline, gestion des prompts, monitoring et optimisation. •Travailler avec le développeur front Profil(s) le(s) plus à même de remplir la prestation (compétences requises et souhaitées) : • Diplôme universitaire en informatique, en traitement de Langage ou dans un domaine connexe (ou expérience équivalente) • Solide maîtrise de python •Connaissances en bases de données SQL et NoSQL. •Expérience en conception d’API. •Maîtrise des bonnes pratiques de sécurité Web. •Connaissance des pipelines CI/CD, Git, conteneurisation (Docker, Kubernetes). •Atouts : expérience cloud (AWS, Azure, GCP), microservices, tests automatisés. •Capacité à travailler en autonomie tout en collaborant étroitement avec l’équipe. •Bon sens de la communication et esprit de synthèse. •Curiosité et appétence pour apprendre de nouvelles technologies. •Proactivité dans la résolution de problèmes. Environnement technique : AWS/AZUR/Databricks

Objectifs Votre mission est de responsabiliser et de faire monter en compétence notre communauté de plus de 50 data engineers et data scientists. Agissant comme le lien essentiel entre les feature teams et les ingénieurs de la plateforme, vous serez le garant de l’adoption et de l’évolution de notre plateforme data en fournissant un support technique opérationnel, en partageant les bonnes pratiques et en animant des initiatives de partage de connaissances. Grâce à un engagement proactif, un support direct et une collecte continue de feedback, vous favoriserez un environnement collaboratif, innovant et à fort impact — garantissant que notre plateforme s’adapte en permanence et délivre une valeur maximale à ses utilisateurs. Missions principales 1. Support technique : Accompagner les data engineers et data scientists dans leurs problématiques techniques en fournissant des solutions opérationnelles, des conseils, des bonnes pratiques et un support via des interactions directes au sein de leurs équipes. S’assurer que la dette technique est identifiée, comprise et gérée via des plans d’actions, et participer aux tâches sous-jacentes. Fournir des outils pour aider à gérer cette dette (tests, automatisation, agents IA, …). Collaborer avec les équipes data platform et support afin de garantir que les problèmes au sein des pipelines data et de la plateforme data sont identifiés et résolus, améliorant ainsi l’expérience développeur globale. 2. Évangélisation : Promouvoir l’adoption de la plateforme data par une utilisation quotidienne, en démontrant sa valeur auprès des utilisateurs existants. Partager avec la communauté de pratique et les équipes internes les tendances du marché, outils et technologies liés aux plateformes data. 3. Montée en compétences des équipes : Évaluer le niveau actuel des équipes sur les outils et pratiques de la Data Platform et l’améliorer via des formations, des exercices et la résolution de problématiques réelles. Promouvoir et animer une communauté de pratique afin de construire des parcours de formation d’amélioration, des ateliers internes et des webinaires mettant en valeur les capacités de notre Data Platform. Créer du contenu technique tel que des articles de blog, tutoriels, projets exemples et documentation afin d’aider les développeurs à comprendre et utiliser efficacement notre plateforme. 4. Boucle de feedback : Collecter activement les retours de la communauté des développeurs afin de fournir des analyses et suggestions d’amélioration produit aux équipes d’ingénierie de la plateforme. Fournir des tests pertinents pour les actifs techniques produits par les ingénieurs de la Data Platform et s’assurer qu’ils correspondent aux usages actuels des feature teams. Représenter les data engineers et data scientists au sein de l’entreprise, en veillant à ce que leurs besoins et défis soient compris et pris en compte. Qualifications / Compétences requises Maîtrise du développement Python et de la conception d’applications scalables et de haute qualité. Expérience avec des frameworks de traitement de données tels que Pandas ou Spark. Expérience pratique dans le développement et la maintenance de pipelines data de bout en bout. Expertise approfondie sur AWS, complétée par des certifications ou une expérience équivalente. Expérience des frameworks d’Infrastructure as Code (idéalement AWS CDK en Python). Connaissance des pratiques DevOps et des pipelines CI/CD afin d’améliorer les processus de déploiement. Excellentes compétences en communication et en présentation, capables d’expliquer des concepts techniques complexes à des publics variés. Forte appétence pour l’animation de communautés de développeurs et la création d’un impact positif. Bon niveau d’anglais, la documentation étant rédigée en anglais et une partie des utilisateurs de la Data Platform ne parlant pas français. Atouts supplémentaires : Expérience en développement produit agile et en méthodologie Scrum. Expérience de migration de pipelines data vers le cloud. Compréhension des bonnes pratiques de sécurité et de conformité dans des environnements cloud. Environnement technologique : AWS : S3, EMR, Glue, Athena, Lake Formation, Cloud Formation, CDK, Lambda, Fargate, … Data engineering : Airflow, Parquet, Apache Iceberg DevOps : Jenkins, SonarQube, Conda Logiciels : Python, Ruff

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Data Platform Enablement Engineer" pour un client dans le secteur Bancaire Description 🏢 Le Contexte : La Tech au service de la Recherche Votre mission est au cœur de notre réacteur technologique. Vous ne construisez pas seulement des outils ; vous donnez le pouvoir à notre communauté de plus de 50 Data Engineers et Data Scientists. En tant que trait d’union entre les équipes "Platform" et les équipes "Métier", vous garantissez que notre plateforme Data est non seulement adoptée, mais qu'elle évolue selon les besoins réels du terrain. 🎯 Vos Missions : Support, Évangélisation et Transmission Votre rôle est pivot : vous êtes à la fois un expert technique "hands-on" et un ambassadeur de la culture Data. 1. Support Technique & Tooling (Expertise Opérationnelle) : Accompagner quotidiennement les Data Engineers/Scientists sur leurs défis techniques complexes. Identifier et gérer la dette technique par des plans d’actions concrets. Développer l'outillage nécessaire pour faciliter la vie des utilisateurs (automatisation, agents IA, frameworks de tests). Collaborer avec les équipes d'infrastructure pour résoudre les incidents de pipelines et améliorer l'expérience développeur (DevEx). 2. Évangélisation & Animation de Communauté : Promouvoir l’adoption de la plateforme par l'exemple et l'usage quotidien. Partager les tendances du marché et les nouveaux outils pertinents auprès des équipes internes. Animer une Communauté de Pratique : organiser des webinaires, des ateliers et des retours d'expérience. 3. Montée en Compétences (Upskilling) : Évaluer le niveau des équipes et concevoir des parcours de formation (exercices, cas réels). Créer du contenu technique de haute qualité : tutoriels, documentation, projets modèles et articles de blog interne. 4. Feedback Loop & Stratégie Produit : Recueillir les retours des utilisateurs pour influencer la roadmap de la Platform Engineering . Être l'avocat des Data Scientists et Engineers au sein de l'organisation pour s'assurer que leurs besoins sont compris et adressés.

Dans le cadre d’un projet stratégique Data & IA, nous accompagnons l’un de nos clients, acteur tech à fort enjeu produit, dans le recrutement d’un Lead AI Engineer. Le rôle Le Lead AI Engineer est responsable de la conception, du développement et du déploiement de solutions IA à forte valeur métier. À la fois référent technique IA et acteur clé du delivery, il combine une posture très hands-on avec une vision produit / ROI, en lien étroit avec les équipes métier, produit et la direction. Vos responsabilités 1. Conception & développement de solutions IA (cœur du poste) Concevoir et développer des solutions IA avancées : LLM & GenAI (RAG, MCP, agents, workflows IA, fine-tuning si nécessaire) Modèles de scoring, recommandation, prédiction, classification Développer des solutions robustes, scalables et industrialisées, prêtes pour la production Être très fortement hands-on en développement, principalement en Python Garantir la qualité du code, la performance, la sécurité et la maintenabilité Utiliser des outils d’assistance au développement (ex. Claude Code) 2. Leadership technique & delivery IA Porter les projets IA de bout en bout : cadrage fonctionnel et technique, choix d’architecture, priorisation delivery, mise en production et suivi de la valeur Jouer un rôle de leader technique, sans management hiérarchique direct Être capable d’arbitrer et de prendre des décisions techniques structurantes Structurer le delivery dans une logique produit et ROI, en lien avec le CPTO 3. Interface produit, métier et direction Travailler en proximité avec : les équipes métiers, le produit, les équipes techniques, la direction Traduire des besoins métier complexes en solutions IA concrètes Animer des ateliers de cadrage, restituer les avancées, vulgariser les sujets IA Porter une vision transverse des projets (roadmap, dépendances, risques) 4. Structuration et montée en maturité IA Contribuer à la vision IA globale (choix technologiques, standards, bonnes pratiques) Mettre en place des patterns réutilisables (RAG, pipelines IA, templates projets) Participer à la diffusion de la culture IA Assurer une veille active sur les évolutions IA (LLM, frameworks, usages) Environnement technique Langage : Python (expert) IA / Data : LLM / GenAI, RAG, embeddings, agents Pandas, PySpark (selon cas) Plateforme Data : MinIO, MongoDB, PostgreSQL, ElasticSearch, Airflow, RabbitMQ Infra : Docker, Kubernetes Dataviz / exposition : PowerBI, Metabase Outils : Git, CI/CD, outils d’IA d’assistance au développement

📌 INFORMATIONS PRATIQUES : 📆 Durée : 24 mois, reconductible 🚀 Date de démarrage : 19/01/2026 📄 Type de contrat : CDI ou freelance 🏠 Télétravail : 2 à 3 jours / semaine 📍 Localisation : 75 💶 Budget : 580-620 €/jour max (selon profil) 🧩 CONTEXTE : Vous rejoindrez une équipe Data & Sécurité Financière d’un grand groupe financier français, en charge d’un programme stratégique de lutte contre le blanchiment d’argent et la fraude. À partir de 2026, ce programme pluriannuel vise à concevoir, tester et industrialiser plusieurs briques d’intelligence artificielle critiques, avec un très fort niveau d’exigence réglementaire et opérationnelle. En tant que PO IA senior, vous serez le référent produit sur plusieurs solutions clés, à l’interface des équipes data, IT, architecture et métiers sécurité financière. 🛠️ MISSIONS PRINCIPALES : - Piloter et sécuriser le développement de plusieurs briques IA stratégiques dédiées à la lutte contre le blanchiment et la fraude - Définir la vision produit, la roadmap IA et les priorités en lien avec les enjeux métier et réglementaires - Organiser et animer les phases de POC, MVP puis d’industrialisation, en garantissant la cohérence d’ensemble - Gérer le backlog produit : user stories, critères d’acceptation, priorisation, arbitrages fonctionnels et techniques - Assurer le passage des POC en solutions industrielles robustes, auditées et maintenables - Défendre les choix produit et IA face aux contraintes SI, de conformité et d’organisation - Préparer et porter les sujets en comités projet et instances de gouvernance 📊 PRINCIPAUX CHANTIERS PRODUIT IA : - Moteur d’alerte LCB – Backtesting : suivre le développement d’un moteur d’alerte fraude / blanchiment de nouvelle génération, définir et piloter les dispositifs de backtesting, garantir l’alignement du moteur avec les objectifs métier et la maîtrise des dérives modèles - Prédiction et hiérarchisation du risque LCB : piloter une brique IA de prévision et de scoring du risque, définir les KPI métier et techniques, travailler en proximité avec les data scientists pour garantir l’exploitabilité opérationnelle - Agents conversationnels pour le traitement des alertes : cadrer et piloter des agents IA basés sur des LLM pour assister les analystes dans le traitement des alertes, améliorer la productivité tout en renforçant l’explicabilité, la justification et la notion de preuve - Visualisation et investigation via bases graphes : mettre en œuvre des solutions de visualisation graphe et d’analyse de réseaux pour l’investigation, exploiter des graph databases pour détecter des schémas complexes, adapter les outils aux usages des analystes LCB-FT 💻 ENVIRONNEMENT FONCTIONNEL / PRODUIT : - Vision produit IA, construction de roadmap et déclinaison en increments livrables - Animation des phases POC, MVP et industrialisation en environnement data / IA - Gestion de backlog, user stories, critères d’acceptation, priorisation par la valeur et le risque - Interface quotidienne entre équipes data science, équipes IT, architecture et métiers sécurité financière - Contribution aux comités projet et aux différentes instances de gouvernance (direction, risques, conformité) 👤 PROFIL RECHERCHÉ : - Parcours initial en data science, intelligence artificielle ou machine learning, avec une évolution vers des rôles produit (PO, lead produit, référent IA) - Excellent niveau de compréhension des problématiques IA et data (modèles, données, risques, limites) - Idéalement, expérience dans la fraude, la LCB-FT ou des environnements fortement réglementés (finance, assurance, risk management) - Capacité à challenger les approches techniques et à défendre une vision produit stratégique face à des contraintes multiples (métier, régulation, IT, sécurité) - Aisance pour dialoguer avec des profils variés : data scientists, développeurs, architectes, métiers, conformité - Leadership, autonomie, sens politique et forte maturité professionnelle - Français courant, anglais professionnel (échanges avec différentes équipes et documentation)