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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.

Almatek recherche pour l'un de ses clients ,Un Chef de Projet Technique / AMOA IA Confirmé Sur Saint-Denis Contexte client: Le client développe sa propre solution de gestion des baux de logements, stratégique pour le SI RH/Finance, intégrant des pratiques innovantes de développement assisté par IA (Claude, vibecoding). Missions principales: Piloter techniquement le projet et contribuer à la définition de l’architecture cible. Mettre en place et maintenir les environnements de développement, recette et production (on-premise). Exploiter et optimiser les pipelines CI/CD (Docker, Kubernetes, Git). Encadrer et coordonner les équipes de développement, incluant les pratiques de vibecoding. Assurer le pilotage projet : planification, suivi d’avancement, gestion des risques et reporting. Porter le rôle AMOA : analyse des besoins, animation d’ateliers métiers, rédaction des spécifications fonctionnelles. Construire, prioriser et maintenir le backlog produit et les user stories. Valider les livrables (documentaires et applicatifs) et accompagner la conduite du changement. Compétences clés : Pilotage de projet technique : 4 / 5 AMOA / cadrage fonctionnel & backlog produit : 4 / 5 IA générative (Claude, vibecoding, agents IA) : 4 / 5 Développement Java / Spring & API sécurisées : 3 / 5 DevOps (CI/CD, Docker, Kubernetes) : 3 / 5 Sécurité des données & conformité (RGPD, chiffrement) : 3 / 5 Communication & coordination multi-acteurs : 4 / 5 Livrables attendus: Contribution au document d’architecture technique cible. Documentation CI/CD et Kubernetes. Planning macro, roadmap produit et gouvernance projet (RACI, instances). Tableaux de bord projet (KPI, avancement, risques). Spécifications fonctionnelles détaillées. Backlog produit priorisé et user stories avec critères d’acceptation. Plans et rapports de tests fonctionnels. Guides utilisateurs, supports de conduite du changement. Documentation projet (Confluence, DAT, ASD, maintenance, REX). Notes / points de vigilance: Forte criticité métier (RH, paie, finance, IFRS16). Dépendance aux interfaces SI existantes (HR4YOU, RAPSODIE, MAIA). Montée en charge et industrialisation des usages IA à maîtriser (sécurité, performance, conformité). Rôle hybride nécessitant un équilibre fin entre pilotage, technique et AMOA.

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

• Vision & Stratégie Produit IA : Porter la vision produit des solutions d’IA en étroite collaboration avec les équipes métier. Cela inclut d’identifier les opportunités d’usage de l’IA au service du Risque, du Paiement, du Digital et des autres lignes métiers, et de prioriser les projets en conséquence (focus valeur et faisabilité). • Gestion du Backlog & Priorisation : Être garant de la priorisation des initiatives Data Science/IA. Vous traduisez les besoins métier en features et user stories, alimentez et maintenez le backlog, et arbitrez les priorités en fonction de la valeur ajoutée attendue, du feedback utilisateur et des contraintes (réglementaires, techniques, ROI). Votre objectif est de maximiser l’impact business de chaque sprint livré. • Pilotage du Delivery Agile : Piloter la delivery des projets IA en méthodologie agile. Vous organisez et animez les cérémonies Scrum/Kanban (planification, revues, démonstrations, rétrospectives), suivez l’avancement des développements, et assurez la levée des obstacles en coordination avec les autres départements. Vous veillez au respect des engagements de qualité, budget et délais, et communiquez de manière proactive sur l’avancement auprès des sponsors. • Coordination Métiers–Data–IT : Jouer le rôle d’interface et de facilitateur entre les équipes Data Science, les équipes IT (architectes, MLOps, sécurité…) et les métiers sponsors. Vous travaillez en collaboration étroite avec les experts métier pour co-construire les solutions et favoriser leur adoption, tout en intégrant les contraintes techniques avec les équipes Data/IT pour une implémentation fluide. • Crédit & Risque (Scoring) – Use cases « Machine Learning » traditionnels : Sur ce pilier clé, vous pilotez les évolutions des modèles de scoring crédit (scoring d’octroi, scores comportementaux). En lien direct avec les équipes Risque et Validation, vous concevez et suivez les projets d’optimisation des scores existants et le développement de nouveaux modèles, en explorant des approches innovantes (par ex. nouvelles données, algorithmes avancés). Vous vous assurez que les modèles délivrés contribuent à la stabilité du coût du risque (suivi des KPIs de performance) et respectent les exigences réglementaires. Vous veillez également à la mise en production et au monitoring de ces modèles (détection de dérive, recalibrage), en collaboration avec les Data Scientists et Analystes Risque. • IA Générative & Agents : Vous explorez et déployez les cas d’usage liés à l’IA Générative pour transformer nos processus internes et la relation client. Concrètement, vous pilotez des projets d’agents IA (chatbots avancés, assistants cognitifs, systèmes à base de LLM, approches RAG – Retrieval-Augmented Generation). Par exemple, vous pourrez lancer des MVP d’agents pour automatiser l’analyse de documents complexes, assister les équipes internes (Audit, Marketing…) ou enrichir le support client. Vous définissez les objectifs et indicateurs de succès de ces projets, supervisez les étapes de prototypage et de déploiement en production, et veillez à mettre en place des architectures agentiques robustes pour ces solutions. Vous aurez aussi à cœur d’évaluer et optimiser les performances de ces agents (cohérence des réponses, pertinence, diversité), en vous appuyant sur des méthodologies de pointe (par ex. LLM as a Judge pour la qualité des réponses). L’enjeu est de concrétiser les promesses de l’IA générative tout en garantissant un usage responsable et efficace pour l’entreprise.

Le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement en développement web full stack & DevOps Nous recherchons un développeur web Full Stack expert JavaScript / Node.js , intervenant sur des interfaces intranet à forte valeur ajoutée fonctionnelle et visuelle , dans un environnement cloud virtualisé Le projet vise la réconciliation des processus IT Production , des règles de gouvernance IT et des contrôles de risques majeurs , à travers une solution digitale et visuelle intégrée à un intranet IT Production . L’objectif est d’ accroître les performances d’analyse , la détection des écarts aux règles Groupe , et l’ alignement fonctionnel et opérationnel des processus IT Production. Tâches principales Participation aux choix techniques pour l’implémentation des besoins fonctionnels Rédaction des spécifications techniques (Intranet Web Node.js) Développement Web Full Stack sur intranet : Node.js, JavaScript HTML, CSS, SVG Bootstrap, jQuery API REST ORM Gestion de la base de données associée au projet : PostgreSQL SQL Gestion des phases d’homologation de la solution digitale (DevOps) Gestion de la mise en production de la solution développée (DevOps) Support technique sur la solution digitale en production Compétences IA & Agents (attendues ou appréciées) Dans une logique d’ innovation progressive , une sensibilité aux technologies IA est attendue, notamment sur : Compréhension des concepts d’IA appliquée aux outils IT : automatisation intelligente, analyse assistée, aide à la décision. Connaissances ou intérêt pour les agents logiciels / agents IA : agents d’analyse ou de contrôle automatisé, agents de détection d’écarts ou d’anomalies, orchestration de règles ou de workflows intelligents. Capacité à intégrer ou consommer des services IA via API (REST, microservices). Appétence pour l’ amélioration des performances d’analyse , la visualisation intelligente des données , et la simplification de l’expérience utilisateur grâce à des mécanismes semi-automatisés. Il ne s’agit pas d’un rôle de data scientist, mais d’un développeur full stack capable d’exploiter intelligemment des briques IA / agents dans une solution web orientée IT Production.

• Vision & Stratégie Produit IA : Porter la vision produit des solutions d’IA en étroite collaboration avec les équipes métier. Cela inclut d’identifier les opportunités d’usage de l’IA au service du Risque, du Paiement, du Digital et des autres lignes métiers, et de prioriser les projets en conséquence (focus valeur et faisabilité). • Gestion du Backlog & Priorisation : Être garant de la priorisation des initiatives Data Science/IA. Vous traduisez les besoins métier en features et user stories, alimentez et maintenez le backlog, et arbitrez les priorités en fonction de la valeur ajoutée attendue, du feedback utilisateur et des contraintes (réglementaires, techniques, ROI). Votre objectif est de maximiser l’impact business de chaque sprint livré. • Pilotage du Delivery Agile : Piloter la delivery des projets IA en méthodologie agile. Vous organisez et animez les cérémonies Scrum/Kanban (planification, revues, démonstrations, rétrospectives), suivez l’avancement des développements, et assurez la levée des obstacles en coordination avec les autres départements. Vous veillez au respect des engagements de qualité, budget et délais, et communiquez de manière proactive sur l’avancement auprès des sponsors. • Coordination Métiers–Data–IT : Jouer le rôle d’interface et de facilitateur entre les équipes Data Science, les équipes IT (architectes, MLOps, sécurité…) et les métiers sponsors. Vous travaillez en collaboration étroite avec les experts métier pour co-construire les solutions et favoriser leur adoption, tout en intégrant les contraintes techniques avec les équipes Data/IT pour une implémentation fluide. • Crédit & Risque (Scoring) – Use cases « Machine Learning » traditionnels : Sur ce pilier clé, vous pilotez les évolutions des modèles de scoring crédit (scoring d’octroi, scores comportementaux). En lien direct avec les équipes Risque et Validation, vous concevez et suivez les projets d’optimisation des scores existants et le développement de nouveaux modèles, en explorant des approches innovantes (par ex. nouvelles données, algorithmes avancés). Vous vous assurez que les modèles délivrés contribuent à la stabilité du coût du risque (suivi des KPIs de performance) et respectent les exigences réglementaires. Vous veillez également à la mise en production et au monitoring de ces modèles (détection de dérive, recalibrage), en collaboration avec les Data Scientists et Analystes Risque. • IA Générative & Agents : Vous explorez et déployez les cas d’usage liés à l’IA Générative pour transformer nos processus internes et la relation client. Concrètement, vous pilotez des projets d’agents IA (chatbots avancés, assistants cognitifs, systèmes à base de LLM, approches RAG – Retrieval-Augmented Generation). Par exemple, vous pourrez lancer des MVP d’agents pour automatiser l’analyse de documents complexes, assister les équipes internes (Audit, Marketing…) ou enrichir le support client. Vous définissez les objectifs et indicateurs de succès de ces projets, supervisez les étapes de prototypage et de déploiement en production, et veillez à mettre en place des architectures agentiques robustes pour ces solutions. Vous aurez aussi à cœur d’évaluer et optimiser les performances de ces agents (cohérence des réponses, pertinence, diversité), en vous appuyant sur des méthodologies de pointe (par ex. LLM as a Judge pour la qualité des réponses). L’enjeu est de concrétiser les promesses de l’IA générative tout en garantissant un usage responsable et efficace pour l’entreprise.

Lancement d'un Shopping Agent IA pour permettre aux clients de trouver le produit idéal en moins de 5 minutes. Votre mission consiste à : Définir la vision produit : Porter la stratégie globale et garantir la désirabilité de l'assistant. Recueillir les besoins métier : Collecter les insights des meilleurs vendeurs et les connaissances métiers pour enrichir l'argumentaire de l'IA. Coordonner les actions : Orchestrer les différents acteurs (Digital, Agentique, IT) pour piloter le déploiement et atteindre l'objectif.

Nous mandatons ce recrutement pour le compte d'un acteur majeur du secteur des services et conseils en informatique (IT). Dans le cadre d’une initiative stratégique, notre client recherche un Lead Platform Engineer / SRE Expert pour piloter la construction d'une "Internal Developer Platform" (IDP) de nouvelle génération. Ce projet ambitieux vise à transformer l'expérience développeur et l'efficacité opérationnelle à travers une approche "Platform as a Product". En tant que Lead, vous serez la pierre angulaire de cette transformation, opérant au cœur d'un environnement technologique de pointe basé sur le cloud Azure. Vos missions principales s'articuleront autour de quatre axes majeurs : Architecture et Leadership Technique : Vous définirez la roadmap technique et l'architecture de la plateforme IDP hébergée sur Azure Kubernetes Service (AKS). Votre rôle consistera à garantir la robustesse, la scalabilité et la sécurité de l'infrastructure. Vous prendrez des décisions structurantes concernant l'implémentation des standards GitOps (via ArgoCD) et la gestion de l'Infrastructure as Code (Terraform/Helm), en assurant une cohérence globale du socle technique. Vous serez le garant de l'évolution de la stack technologique, veillant à ce qu'elle réponde aux exigences de performance d'un environnement de production critique. Culture SRE et Excellence Opérationnelle : Vous insufflerez et maintiendrez les pratiques Site Reliability Engineering (SRE) au sein de l'équipe. Cela implique la définition et le suivi des SLIs/SLOs, la gestion des "Error Budgets" et l'automatisation de la réponse aux incidents. Vous mettrez en place des standards de sécurité élevés (DevSecOps) dès la conception ("Security by Design") pour protéger les actifs numériques du client. Votre expertise sera cruciale pour optimiser la résilience des systèmes et minimiser le "Toil" grâce à une automatisation intelligente. Mentorat et Animation d'Équipe : En tant que référent technique, vous encadrerez les ingénieurs DevOps confirmés et les développeurs de la plateforme. Vous assurerez la montée en compétence de l'équipe sur les technologies Kubernetes avancées, l'observabilité et les concepts d'IDP. Vous favoriserez une culture de collaboration, de revue de code rigoureuse et de partage des connaissances. Vision Produit et Innovation : Vous travaillerez en étroite collaboration avec les parties prenantes pour comprendre les besoins des développeurs (vos "clients internes"). Vous participerez à l'intégration de briques innovantes, notamment l'AIOps et les agents d'IA, pour rendre la plateforme plus autonome et proactive.

Notre client recherche un Ingénieur IA / LLM passionné pour une mission d'avant-garde : intégrer l'intelligence artificielle générative au cœur d'une plateforme d'infrastructure Cloud (IDP). Dans le cadre de ce projet innovant, vous serez chargé(e) de concevoir et développer des agents intelligents capables d'interagir avec l'infrastructure Azure et les outils DevOps. Vous travaillerez spécifiquement sur des implémentations basées sur le Model Context Protocol (MCP) et les modèles Claude (Anthropic) ou Azure OpenAI. Vos défis techniques et responsabilités : Développement d'Agents Autonomes (Agentic Workflow) : Vous concevrez des agents IA capables de comprendre des requêtes en langage naturel (ex: "Pourquoi mon déploiement a échoué ?", "Crée un nouvel environnement de dev") et d'exécuter des actions concrètes sur la plateforme. Vous utiliserez des frameworks modernes (LangChain, LangGraph ou solutions natives MCP) pour orchestrer ces interactions. Implémentation du Model Context Protocol (MCP) : Vous serez pionnier dans l'utilisation du standard MCP pour connecter les LLMs aux données et outils de l'entreprise. Vous développerez des connecteurs (servers MCP) sécurisés permettant à l'IA d'accéder aux logs, aux configurations Kubernetes et aux documentations techniques en temps réel, sans hallucination. Intégration AIOps : Vous collaborerez avec les équipes SRE pour analyser les patterns d'incidents. Vous entraînerez ou finerez (RAG - Retrieval Augmented Generation) les modèles pour qu'ils deviennent des assistants de niveau 1 pour le support opérationnel, capables de proposer des diagnostics et des remédiations automatiques. Architecture et Sécurité IA : Vous veillerez à ce que les interactions avec les LLMs respectent les normes de sécurité strictes (pas de fuite de secrets, contrôle d'accès RBAC). Vous optimiserez les coûts liés à l'utilisation des tokens et choisirez les modèles les plus adaptés (coût/performance) pour chaque tâche. Veille Technologique Active : Le domaine de l'IA générative évoluant à une vitesse fulgurante, vous devrez maintenir une veille constante sur les nouveaux modèles, les techniques de prompting avancées et les évolutions du protocole MCP pour maintenir la plateforme à l'état de l'art.

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.

Dans le cadre de notre croissance stratégique, nous recherchons un Data / AI Engineer senior (Dataiku) pour rejoindre l’équipe Group Data Office , au service des métiers. Le consultant jouera un rôle clé dans l’accélération de la création de nouveaux produits data-driven, l’automatisation des processus métiers via l’automatisation agentique des processus, et l’aide à la prise de décisions stratégiques. Sa contribution apportera à la fois rapidité et robustesse à nos pipelines de données et à nos solutions. En collaboration étroite avec les parties prenantes métiers, il interviendra sur l’ensemble du cycle projet — de l’idéation et du prototypage rapide jusqu’au déploiement en production. Objectifs et livrables Collaborer avec les équipes métiers, opérationnelles et IT afin de recueillir les besoins et concevoir des solutions data adaptées. Développer et optimiser des pipelines de données robustes, scalables et performants, supportant des workflows métiers critiques. Co-construire des prototypes rapides avec les utilisateurs métiers pour valider les hypothèses et accélérer la création de valeur. Industrialiser ces prototypes en solutions prêtes pour la production, avec un fort accent sur la qualité des données, la maintenabilité et la performance. Contribuer aux processus de livraison et de déploiement continus en appliquant les bonnes pratiques de l’ingénierie logicielle et du DevOps. Participer à l’évolution de la stack data et promouvoir les bonnes pratiques au sein de l’équipe. Compétences techniques Expérience confirmée dans la manipulation de grands volumes de données en Python , avec des bibliothèques telles que Pandas ou Polars . Solide compréhension des principes de l’ingénierie logicielle : code propre, gestion de versions, tests et automatisation. Expérience avec les frameworks LLM et les outils d’orchestration d’agents IA. Maîtrise du prompt engineering , de la génération augmentée par la recherche (RAG) et de l’utilisation des modèles de fondation. Compréhension des architectures d’agents IA : boucles de raisonnement, utilisation d’outils, systèmes de mémoire et collaboration multi-agents. Expérience de l’intégration d’agents IA avec des bases de données vectorielles et des bases de connaissances. Connaissance des outils d’observabilité et d’évaluation de l’IA pour le suivi du comportement et des résultats des agents. Expérience des outils d’orchestration de pipelines de données, notamment Dataiku . Familiarité avec le DevOps , les pipelines CI/CD et les déploiements en environnement de production.