la Direction Informatique recherche une prestation de lead développement pour contribuer au développement du programme en mettant à disposition de nouveaux types d'agents IA venant enrichir les capacités de la plateforme self-service GenAI ,on implémentant des uses cases agentiques demandés par nos métiers. Il s'agira de développer des solutions innovantes telles que les agents de type Retrieval-Augmented Generation (RAG). En capitalisant sur GCP et les dernières évolutions de GenAI, ces agents IA répondront à nos enjeux métiers et transverses. Le développement est réalisé en Python et Java, les agents IA dans une architecture micro-services et sont à développer, à intégrer dans l'écosystème, à maintenir et à faire évoluer.
Dans le cadre d'une équipe pluridisciplinaire IA, le consultant interviendra sur la conception, le développement et l'intégration de solutions agentiques innovantes. Contribuer notamment à : • Concevoir et développer des workflows agentiques et des composants réutilisables. • Réaliser l'intégration de la plateforme avec les outils et services du SI : APIs, services internes et outils collaboratifs. • Développer des agents IA, des prompts outillés, des connecteurs et des services d'orchestration. • Mettre en œuvre des intégrations avec Jira, Confluence, Git, plateformes ITSM et autres services métiers. • Participer aux travaux autour des protocoles et standards émergents de type MCP lorsque cela est pertinent. • Réaliser les tests, le monitoring et l'industrialisation des composants développés. • Produire les livrables techniques associés : documentation, guides d'usage, démonstrateurs, preuves de valeur et retours d'expérience. • Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques et aux démonstrations auprès des parties prenantes.
Dans le cadre du développement de la roadmap Intelligence Artificielle, le consultant interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de cas d'usage IA. Il travaillera en collaboration avec les équipes Data Engineering afin d'intégrer les résultats des modèles dans les outils de Business Intelligence. En tant qu'unique Data Scientist du domaine, il jouera également un rôle clé dans la démocratisation des usages IA, le transfert de compétences et l'accompagnement des équipes métiers et techniques. Missions principalesDévelopper et déployer les cas d'usage de la backlog IA. Concevoir l'architecture technique des solutions IA. Définir et concevoir les modèles d'Intelligence Artificielle. Participer au co-design des solutions back-end et des flux de données. Réaliser les développements et l'industrialisation des modèles. Collaborer avec les Data Engineers pour l'intégration des résultats dans la BI. Mettre en place les outils de monitoring et de supervision des modèles. Produire la documentation technique et fonctionnelle. Former les utilisateurs et les équipes en charge du maintien en conditions opérationnelles. Livrables attendusSolutions IA industrialisées et déployées en production. Documentation technique et fonctionnelle complète. Supports de formation à l'utilisation et au paramétrage des solutions. Outils de monitoring permettant de détecter les dérives et anomalies des modèles IA. Respect des standards d'opérabilité et de supportabilité Michelin. Compétences techniques recherchéesIndispensablesData Science et Machine Learning. Conception et développement de modèles IA. Industrialisation et déploiement de modèles. Architecture de solutions Data / IA. Data Engineering (interaction avec les flux de données). Monitoring et supervision de modèles IA. Documentation technique. Anglais professionnel. AppréciéesIntégration de résultats analytiques dans des solutions BI. Sensibilité aux problématiques métiers et compréhension des enjeux business. Profil recherchéData Scientist Junior autonome. Capacité à recueillir les besoins métiers et les transformer en solutions techniques. Solides bases techniques en Intelligence Artificielle. Rigueur, organisation et autonomie. Excellent relationnel et capacité à transmettre ses connaissances. Dynamique et force de proposition. Points clés pour le sourcing
Contexte : Mission full présentiel en périphérie lyonnaise Notre client accélère sa transformation Data & IA ! Son portefeuille d'initiatives est en pleine croissance (fondations de données, gouvernance, plateformes, analytique, IA). Face aux fortes attentes de ses métiers, sa conviction est claire : le défi n'est plus seulement technologique, il est avant tout culturel, organisationnel et humain. Pour accompagner cette dynamique ambitieuse et aligner les dirigeants de notre client, nous recherchons un(e) Change Manager Transformation Data & IA. Votre mission : En tant que chef d'orchestre du changement chez notre client, vous collaborez avec leur leadership team Data & IA pour faire de l'adoption de ces technologies un véritable levier de création de valeur. En vous appuyant sur la méthodologie PROSCI, vos responsabilités clés sont : Stratégie & Gouvernance : Définir la stratégie de conduite du changement de bout en bout, fixer les KPI d'adoption et assurer la cohérence des actions sur l'ensemble des projets. Engagement : Fédérer les parties prenantes (décideurs, managers, experts) et structurer un réseau mondial de "Data Agents". Communication : Construire un récit de transformation inspirant et piloter la stratégie de communication globale. Acculturation : Concevoir des parcours d'apprentissage segmentés (des bases aux parcours experts) et coacher les équipes sur les pratiques du changement.
Nous recherchons un profil Data Engineer afin d'intervenir au sein de l'Analytics Factory, dans le cadre du renforcement et de l'évolution de la couche sémantique universelle de la plateforme Data. Description and Location L'Analytics Factory conçoit et développe les services analytiques permettant de fournir aux équipes métier des données et analyses fiables afin de soutenir la transformation analytique et la prise de décision. La prestation consiste à renforcer et enrichir la couche sémantique universelle afin de simplifier, accélérer et démocratiser l'accès à une donnée fiable en self-service pour l'ensemble des métiers. Le consultant évoluera dans un environnement moderne basé sur GCP, BigQuery, AtScale et l'IA Agentique. Les principales activités seront : Enrichissement, optimisation et gouvernance de la couche sémantique. Développement d'outillages et d'architectures facilitant le self-service et l'intégration avec les outils BI, les automatisations et les agents conversationnels. Amélioration continue des modèles de données et de la qualité de service. Documentation technique et suivi des métadonnées. Livrables attendus Extension de la couverture de la couche sémantique via l'intégration de nouvelles sources de données. Modèles et requêtes SQL / BigQuery optimisés. Scripts d'automatisation et outillages Python (CI/CD). Documentation technique et fonctionnelle. Support et maintien en condition opérationnelle des usages. Compétences requises Must Have Excellente maîtrise de BigQuery et SQL avancé. Maîtrise de Python et du développement d'automatisations data. Solide expérience sur les architectures Cloud GCP. Modélisation de données et optimisation de Datamarts. Nice to Have DBT pour la transformation et l'orchestration des données. GitLab CI/CD, Docker Compose. Pub/Sub et flux temps réel. Git. Méthodologie Agile / Scrum.
Dans le cadre d'une transformation digitale d'un environnement hautement réglementé et critique, nous recherchons un Senior AI Lead pour définir et piloter la stratégie d'adoption de l'IA au sein de l'organisation. Le poste combine stratégie, architecture, gouvernance et accompagnement opérationnel. · Définir la vision, stratégie et roadmap IA de l'organisation. · Identifier et prioriser les cas d'usage et investissements IA à forte valeur ajoutée. · Évaluer les technologies émergentes : LLM, RAG, agents IA et plateformes AI. · Définir l'architecture de référence IA et les principes d'intégration avec les outils d'ingénierie existants. · Mettre en place la gouvernance IA : sécurité, confidentialité, conformité, traçabilité et gestion des risques. · Piloter des POC, projets pilotes et initiatives d'innovation avant leur industrialisation. · Définir les bonnes pratiques d'AI-assisted engineering pour le développement, la vérification, la documentation et les activités support. · Accompagner les équipes dans l'adoption de l'IA via coaching, workshops et sensibilisation. · Suivre les évolutions réglementaires et conseiller le management sur les enjeux IA. · Stack technique : LLM, Architecture RAG, Systèmes Agentique, Plateforme IA
Bonjour à toutes et à tous, notamment aux Data Scientists spécialisés GenAI / LLM 🤖🧠 🔎 Je cherche un(e) Data Scientist pour intervenir sur une mission stratégique autour de l'AI et de la GenAI au sein d'un environnement international. Tu interviendras au cœur d'une équipe en charge de construire les fondations AI qui permettront aux différentes équipes produit et marques de développer et industrialiser des fonctionnalités basées sur l'IA. 💻 Ce que tu vas faire : Concevoir et développer des frameworks AI réutilisables Travailler sur l'orchestration LLM, le RAG, les agents et la gestion des prompts / contextes Construire des dispositifs d'évaluation et d'observabilité des solutions GenAI Définir des bonnes pratiques et architectures de référence pour les projets GenAI / ML Travailler sur les problématiques de sélection de modèles, coûts, latence, sécurité et Human-in-the-Loop Prototyper des use cases AI de bout en bout Intervenir notamment sur la génération et l'enrichissement de contenus produits, le SEO/GEO multilingue, les assistants et la recherche sémantique Transformer les POCs à fort potentiel en composants industrialisés Collaborer avec les équipes Produit, Data, Sécurité et Juridique Contribuer à la communauté AI interne via la documentation, les workshops, les exemples de code et les code reviews 🎯 Stack technique : Python / LLM / GenAI / RAG / Agents / APIs / Microservices / CI-CD / Cloud (GCP / AWS / Azure) 🕵️♂️ Profil recherché : 3 à 6 ans d'expérience dans la construction de systèmes ML / NLP en production Expérience hands-on récente sur les LLM et la GenAI Bonne maîtrise des sujets RAG, agents, évaluation et/ou fine-tuning Solides compétences en Python Bonnes bases en software engineering : APIs, microservices, testing, CI/CD Expérience sur un environnement Cloud : GCP, AWS ou Azure Bonne compréhension des enjeux GenAI : modèles, coûts, latence, sécurité, évaluation Français et anglais professionnels 🚀 Les plus de la mission : Expérience en e-commerce, retail, product catalogs ou plateformes web riches en contenu Connaissance des environnements PIM Expérience sur des pipelines de contenu multilingue ou des outils SEO Familiarité avec les frameworks d'évaluation LLM, les guardrails et les outils de gestion des prompts / versions Expérience en startup deep-tech ou au sein d'une équipe centrale de plateforme / enablement 📍 IDF : Rythme hybride 🏡 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission : longue durée Qu'en penses-tu ? Si tu es un(e) Data Scientist spécialisé(e) GenAI / LLM et que tu souhaites intervenir sur une mission d'envergure avec des enjeux forts d'industrialisation de l'AI, je serais ravi(e) d'échanger avec toi 🚀 Un excellent week-end 🌞
nous recherchons un profil technique confirmé pour concevoir, déployer et sécuriser les fondations nécessaires à l'exploitation de solutions d'IA générative et agentique à grande échelle. La Société devra fournir les prestations suivantes : Dans le cadre d'une équipe pluridisciplinaire dédiée à l'IA, le consultant contribuera à la construction et à l'industrialisation du socle technique. Il interviendra notamment sur : • La conception et la mise en œuvre de l'architecture technique des solutions IA. • Le déploiement et la configuration des environnements cloud, des services d'infrastructure et des composants nécessaires à l'exploitation des cas d'usage IA. • La mise en place des dispositifs de sécurité, de gestion des identités (IAM), de gestion des secrets et de conformité associés aux cas d'usage IA. • La construction et l'industrialisation des chaînes de déploiement CI/CD ainsi que des pratiques Infrastructure as Code (IaC). • L'intégration des briques IA : modèles, gateways LLM, orchestrateurs agentiques, APIs, connecteurs et bases documentaires. • La mise en œuvre des outils d'observabilité, de supervision, de monitoring, de logging et de suivi des performances. • La garantie de la robustesse, de la scalabilité, de la traçabilité, de la maîtrise des coûts et de la réversibilité de la plateforme. • La contribution aux choix d'architecture et aux recommandations permettant une exploitation industrielle durable.
Missions principales : Définir les architectures de référence des solutions agentiques et des usages IA. Concevoir les modèles d'intégration entre la plateforme IA et le système d'information. Accompagner la mise en œuvre de workflows agentiques complexes et l'orchestration multi-agents. Définir les standards de développement, de test, d'observabilité et de gouvernance des agents IA. Identifier les technologies, frameworks et composants adaptés aux besoins métiers. Superviser et challenger les développements des équipes produit et des partenaires. Concevoir et évaluer les intégrations avec GitHub, Jira, Confluence, ITSM, les bases documentaires, les API et les services métiers. Participer aux travaux sur les protocoles d'interopérabilité MCP, A2A et autres standards émergents. Mettre en place les mécanismes de supervision, de mesure de la qualité, de traçabilité et de contrôle des usages IA. Accompagner l'industrialisation des solutions, de la preuve de valeur jusqu'à la production. Assurer une veille sur les plateformes IA, les LLM et les architectures agentiques. Compétences techniques : Architectures LLM et IA générative. Agents mono-agent et multi-agents. Orchestration de workflows agentiques. RAG, mémoire conversationnelle et gestion du contexte. Protocoles MCP et A2A. Gouvernance, évaluation, monitoring, traçabilité et contrôle des agents IA. Python. TypeScript apprécié. API, microservices et connecteurs. Intégration de systèmes d'information complexes. CI/CD et pratiques DevOps. Architecture applicative et urbanisation SI. Cloud Azure, AWS ou GCP. Kubernetes et OpenShift. Sécurité, observabilité et exploitation des plateformes IA. Leadership : Animation et accompagnement d'équipes techniques. Coaching de développeurs. Définition de standards et d'une architecture cible. Capacité à challenger les choix techniques. Capacité à fédérer les équipes autour d'une vision commune. Livrables attendus : Architectures 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 SI. 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.
Missions principales: - Développer des APIs Backend en Python - Concevoir et orchestrer des agents IA / LLM - Mettre en place des workflows avec LangGraph & Temporal - Intégrer le Tool Calling et MCP - Gérer les retries, fallbacks et erreurs - Intégrer différents modèles/fournisseurs LLM - Mettre en place des systèmes d'évaluation et de non-régression des agents - Suivre qualité, coûts, performances et latence - Participer aux choix d'architecture - Assurer l'observabilité et la mise en production Stack technique: Python 3.11+ · FastAPI · Pydantic · PostgreSQL · Redis · Docker · Kubernetes · LangGraph · Temporal · OpenAI · Anthropic · MCP · pytest
Présentation de la mission Au sein d'une squad IA de 3 personnes (2 ingénieurs déjà en place + vous), vous contribuez à la conception et au développement d'agents IA métiers sur une plateforme centralisée. Les cas d'usage actuels sont orientés knowledge : assistants internes, copilotes RAG, chatbots enrichis déployés sur Microsoft Teams et une interface web dédiée. À moyen terme, la plateforme évoluera vers des agents hybrides capables d'orchestrer des actions sur les systèmes (PaaS, IaaS, CaaS). Votre rôle est à la fois technique et structurant : fiabiliser les développements, consolider les pratiques, et faire monter la qualité collective. 🛠 Vos Responsabilités Votre quotidien s'articulera autour de quatre piliers : Développement d'agents IA : Concevoir des agents orientés chatbot interne, assistant RAG et copilote métier. Implémenter la gestion du contexte conversationnel, la logique de raisonnement et la structuration des réponses. Développer des tools sécurisés (appels API, accès DB, services internes). RAG & gestion de la connaissance : Exploiter les services RAG de la plateforme, affiner les stratégies de récupération, améliorer pertinence et explicabilité. Gérer activement les hallucinations et les incohérences de réponse. Intégration SI & MCP : Intégrer les agents dans le SI existant via tools, connecteurs et mécanismes MCP (ou équivalents). Structurer les échanges agent ↔ tools ↔ SI, assurer la sécurisation et la traçabilité de chaque interaction. Qualité & structuration : Mettre en place les tests (unitaires, intégration, comportement agent), définir les patterns réutilisables, documenter les pratiques. Contribuer à la montée en maturité collective de la squad via revue de code et partage de bonnes pratiques.
Dans le cadre de l'automatisation de processus complexes par l'IA agentique, un grand compte recherche un développeur d'agents IA pour concevoir, développer et maintenir des agents autonomes ou semi-autonomes intégrés à son écosystème d'outils. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ L'analyse des besoins et des cas d'usage récurrents des équipes pour concevoir des solutions d'automatisation basées sur l'IA ▪ Le développement et la maintenance d'agents IA autonomes ou semi-autonomes (agents de revue de code, de génération de documentation technique, de support N1) ▪ La conception des workflows agentiques : décomposition des tâches, orchestration, gestion des outils (tool use / function calling) ▪ Le développement de « skills » ou plugins spécialisant les outils d'IA générative sur les contextes métiers et documentaires (connexion aux bases de connaissances internes, respect des normes) ▪ La mise en place des garde-fous : validation humaine, gestion des erreurs, traçabilité des actions des agents ▪ La veille technologique active sur les frameworks d'orchestration d'agents
Contexte de la mission Nous recherchons un(e) Consultant(e) Développeur IA pour intervenir sur des cas d'usage concrets d'intelligence artificielle et d'IA agentique, dans un environnement 100 % Google Cloud Platform (GCP). La mission couvre notamment la conception et le développement d'agents IA, le traitement de données multimodales (texte, image, audio, vidéo) ainsi que la mise en production de solutions IA à fort impact métier. Environnement techniqueL'environnement est exclusivement basé sur Google Cloud Platform (GCP), sans environnement Microsoft / Azure. Compétences clés Google Cloud Platform (GCP)/Vertex AI ADK – Agent Development Kit IA agentique et conception d'agents autonomes BigQuery Gemini, Claude et solutions open source Traitement multimodal : texte, image, audio et vidéo Exemples de cas d'usage Optimisation des opérations BTP grâce aux données météo Analyse de données météorologiques afin d'optimiser certaines phases de chantier, notamment le coulage du béton. Détection de fraude sur les factures et notes de frais Conception d'agents IA capables d'identifier des situations de fraude sur des volumes importants de données : environ 300 000 factures par mois, pour un historique de près de 7 millions de factures. Chatbot de traduction multilingue Développement d'un chatbot permettant de traduire automatiquement dans plusieurs langues les retranscriptions de réunions. Contrôle de conformité de chantier par analyse d'image Analyse de prises de vue afin de vérifier la conformité et la sécurité d'un chantier : présence et positionnement des équipements, distances de sécurité, opérations de levage ou encore contraintes liées au transport d'engins.
Analyser les besoins fonctionnels et techniques et identifier les scénarios de test. Concevoir et exécuter les tests fonctionnels et techniques des API REST. Vérifier les échanges entre les différents microservices. Tester les flux de données et les échanges asynchrones via Kafka. Contrôler les messages produits et consommés par les différents services. Automatiser les tests API et Back-end. Préparer et maintenir les jeux de données nécessaires aux tests. Effectuer des contrôles en base de données avec SQL. Identifier, analyser et suivre les anomalies jusqu'à leur résolution. Participer aux phases de recette et de validation des releases. Collaborer avec les développeurs, Product Owner, Business Analyst et équipes techniques. Participer à l'amélioration continue de la couverture et de la qualité des tests. Intégrer les tests automatisés dans les pipelines CI/CD.
Contexte de la missionUne grande organisation engagée dans une transformation numérique structurante souhaite mettre en place un cadre de gouvernance de l'intelligence artificielle couvrant l'ensemble de ses usages : assistants de productivité sécurisés, agents fondés sur les connaissances internes, IA générative appliquée au développement logiciel, automatisation de processus, exploitation de données, et futurs usages intégrés aux applications métiers. L'organisation dispose déjà de plusieurs initiatives (outils IA sécurisés, acculturation, cadre d'usage interne, expérimentation d'agents, travaux IA appliquée à l'ingénierie logicielle, gouvernance data). Elle recherche un consultant capable de structurer, harmoniser et industrialiser ces dispositifs. Le consultant interviendra auprès de la DSI et de l'ensemble des directions concernées : métiers, stratégie digitale, innovation, sécurité, juridique, DPO, RH, achats, équipes produits. Objectifs de la missionDéfinir, déployer et animer un cadre de gouvernance IA responsable, opérationnel et durable. Assurer la conformité réglementaire (AI Act, RGPD, cybersécurité, propriété intellectuelle, droit du travail). Structurer le portefeuille de cas d'usage IA et accompagner leur passage à l'échelle. Mettre en place une supervision continue des solutions IA (qualité, dérive, incidents, coûts, adoption). Développer l'acculturation IA et l'adoption responsable au sein des équipes. Prestations attendues 1. Cadre de gouvernance IA2. Conformité & maîtrise des risques3. Gouvernance du portefeuille IA4. Écosystème technologique & fournisseurs5. Acculturation & adoption
Missions Analyse besoins métiers/techniques, définition d'architectures d'intégration Conception, développement et déploiement d'API et flux MuleSoft Migration de flux existants vers le Cloud Cadrage et challenge des solutions des intégrateurs Standardisation : templates réutilisables (logs, erreurs, transformations) Spécifications techniques, documents d'architecture, connecteurs spécifiques Gouvernance, sécurité et supervision des API Tests de performance/robustesse/sécurité, résolution d'incidents Collaboration DevOps/CI-CD, formation des équipes (France/Inde) Participation aux ateliers techniques et métiers Volet IA Automatisation du développement, intégration ML/moteurs de règles Composants d'automatisation intelligents, cas d'usage Agentic AI
