Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Agent IA

- S’approprier l’écosystème CDOC, comprendre les risques et les enjeux liés à la refonte de CDOC - Comprendre la trajectoire cible de CDOC (exposition applicative IA, APIs, découplage) - Recenser et qualifier les cas d’usage IA autour des documents CDOC en collaboration avec les parties prenantes - Identifier et comprendre les mises en œuvre existant de l’IA - Travailler dans le respect des process et méthode de travail de CATS (performance, coût et qualité IA, sécurité et gouvernance) - Travailler avec les architectes CATS et CAGIP pour définir l’architecture cible - Animer les ateliers de cadrage techniques IA - Documenter l’ensemble des choix et arbitrages techniques Document de cadrage de l'architecture cible, définissant les choix techniques (chunking, embedding, vectorisation), la gouvernance, la sécurité et le cycle de vie documentaire, afin de garantir une solution cohérente, maîtrisée et industrialisable, prête à être mise en œuvre. sécurisé et partagé permettant d’exposer les documents CDOC aux usages d’Intelligence Artificielle.

Accompagnement des équipes Intervenir directement auprès des développeurs (coaching terrain) Travailler au cœur du code avec les équipes Observer les pratiques actuelles et proposer des améliorations Diffuser les bonnes pratiques d’utilisation des outils IA Structuration des pratiques IA Définir un cadre d’usage de l’IA dans le développement Mettre en place des standards et conventions Éviter les usages non pertinents ou “gadget” Mise en place de workflows IA Construire des pipelines de développement assisté par IA : spec → génération de code génération → tests refactorisation assistée documentation automatisée code review assistée Industrialiser les processus Amélioration de la performance Identifier les gains de productivité Mesurer l’impact des usages IA Optimiser les cycles de développement Transmission & pédagogie Apporter un socle théorique (si nécessaire) Former de manière pragmatique (learning by doing) Accompagner la montée en compétence des équipes 🛠️ Compétences techniques IA & outils Maîtrise avancée de : Claude Code GitHub Copilot Expérience concrète de mise en place de workflows AI-driven Développement Expérience solide en développement logiciel (senior) Environnements : Front : React (idéalement) Back : .NET / PHP JavaScript (vanilla / jQuery en legacy) DevOps Méthodologie AI Driven Development (AIDD) Spec Driven Development (SDD) Mise en place de bonnes pratiques d’ingénierie

Dans le cadre du renforcement d’un dispositif de maîtrise des risques IT au sein d’une Direction des Systèmes d’Information (DSI), nous recherchons un(e) consultant(e) pour accompagner une équipe dédiée aux contrôles et à la gestion des risques. Intégré(e) à une équipe spécialisée, vous interviendrez en collaboration étroite avec les différentes équipes de la DSI, dans un environnement agile à l’échelle (framework SAFe). Votre rôle consistera à contribuer à la mise en œuvre et au suivi des politiques de conformité, de contrôle et de gestion des risques IT, ainsi qu’à leur déclinaison opérationnelle. À ce titre, vos principales responsabilités seront : Suivre et piloter la mise en œuvre des actions de remédiation liées aux non-conformités S’assurer de la bonne exécution des contrôles par les équipes IT Conduire des actions de sensibilisation et de communication autour des enjeux de risques et de conformité Participer à l’amélioration continue via l’automatisation des contrôles et l’exploration de solutions innovantes (dont IA) Maintenir et faire évoluer la documentation IT liée aux processus de contrôle et de gestion des risques Contribuer, selon les besoins, à des sujets transverses au sein de la DSI

Description de l'offre d'emploi Acteur majeur dans le domaine IT, depuis notre création en 1993, nous n'avons cessé de croître et d'évoluer. Avec une équipe dévouée de près de 1.400 collaborateurs répartis sur plusieurs sites en Belgique, au Luxembourg, en France et au Canada, NSI a suivi une trajectoire exceptionnelle. Notre entreprise est à la pointe de la révolution numérique, offrant une gamme complète de services IT, de l'analyse au développement de logiciels, en passant par l'architecture et la gouvernance IT. Votre rôle au sein de NSI Dans le cadre de notre développement, NSI France recherche un Account Manager H.F pour promouvoir nos offre chez les prospects et clients.. Descriptif des missions Développement commercial Prospecter de nouveaux clients, identifier des opportunités business Construire, qualifier et développer un portefeuille clients durable Réaliser une veille de marché sur votre périmètre commercial Représenter l’entreprise lors d'évènements et salons professionnels Pilotage & gestion de comptes Animer, fidéliser et développer les comptes existants Identifier les besoins clients et construire les propositions commerciales avec les équipes techniques / avant-vente Négocier et conclure les contrats (renouvellements, nouveaux périmètres, accords-cadres…). Suivre les missions des consultants en lien avec les opérations. Assurer un reporting régulier dans le CRM et suivre les KPIs.

Dans le cadre d’un programme stratégique au sein d’une direction informatique, nous recherchons un Tech Lead Data expérimenté pour intervenir sur un périmètre lié à la gestion de solutions data critiques. Intégré à une équipe Agile organisée en train SAFe, vous participerez à la conception, au développement et à la maintenance d’applications du système d’information. Vous interviendrez en tant que référent technique de l’équipe data, avec un rôle clé dans l’accompagnement des développeurs et l’amélioration continue des pratiques. Vos principales responsabilités : Assurer le leadership technique de l’équipe data Promouvoir et mettre en œuvre de nouvelles pratiques (architecture événementielle, APIsation, modernisation technologique) Participer activement aux choix d’architecture et aux décisions techniques Collaborer avec les autres équipes data pour assurer la cohérence globale Être force de proposition sur les outils et innovations du marché, notamment autour de la data et de l’IA

Contexte Au sein d’une grande institution financière internationale, la mission consiste à apporter une expertise sécurité applicative / architecture sécurité pour garantir un haut niveau de sécurité du parc applicatif. Principalement sur les sujets innovation pour les applications mettant en œuvre des solutions AI et/ou Block Chain. Missions En phase projet, intégration de bout en bout de la sécurité et coordination des différentes équipes sécurité. En phase d'exploitation, support ad ‘hoc pour les équipes applicatives. Challenge des fournisseurs sur la sécurité de leurs solutions. Identification des besoins et des mesures sécurité. Préconisation de solutions concrètes, soit en catalogue ou sur mesure. Analyse des risques relatifs à l’application et ses usages. Contrôle du respect des exigences sécurité avant la mise en production. Contribution à des chantiers transverses selon les besoins d’évolutions globales du SI et des exigences de sécurité : Design de solutions avec LLM pour les activités sécurité applicatives et infrastructure Évolution des process et frameworks d’analyse et expertise Support/analyses des différents tests de sécurité (Pentest, SAST, DAST...) Politique de sécurité

Dans le cadre du développement de solutions technologiques innovantes destinées aux acteurs de la mobilité et de la gestion de flottes, une équipe data souhaite se renforcer avec un Senior Data Scientist spécialisé en intelligence artificielle. L’objectif est de concevoir et industrialiser des modèles avancés permettant d’optimiser la performance opérationnelle, la sécurité et la durabilité des solutions proposées. Objectif de la mission Concevoir, développer et industrialiser des briques d’intelligence artificielle avancées (computer vision, modèles prédictifs, IA générative, systèmes agents) dans un environnement produit data innovant. Missions principales Conception et développement IA Concevoir des algorithmes d’IA pour des modèles prédictifs (risque, consommation, maintenance, performance) Analyser les performances des modèles et suivre les KPI Assurer la traçabilité des itérations et la non-régression Participer à l’industrialisation des modèles IA générative et systèmes agents Contribuer aux travaux autour des modèles de langage (LLM) Développer des solutions d’IA générative et de systèmes agents Participer à l’animation d’une communauté technique IA Innovation et vision Assurer une veille technologique active Proposer des orientations techniques innovantes Contribuer à des travaux de recherche et d’innovation Collaborer avec des partenaires externes (labos, start-ups, éditeurs) Coordination et communication Interagir avec les équipes techniques et métiers Comprendre les besoins opérationnels des utilisateurs Participer à la rédaction et validation des tickets techniques et releases Présenter les résultats et recommandations Livrables attendus Briques algorithmiques industrialisables Indicateurs de performance et analyses Documentation technique Contributions à la roadmap data / IA Recommandations techniques et stratégiques Compétences obligatoires Expertise en intelligence artificielle et machine learning avancé Expérience sur les modèles de langage (LLM) et systèmes agents Connaissances solides en computer vision Expérience en industrialisation de modèles data Capacité à piloter des projets data complexes Esprit analytique et critique Compétences appréciées Connaissance des environnements cloud / MLOps Expérience produit data ou solutions innovantes Interaction avec écosystèmes de recherche Participation à projets innovants ou brevets

Objet de la prestation Le bénéficiaire recherche 3 consultants AI Engineer (junior à senior) disposant d’une double compétence en intelligence artificielle générative et en développement logiciel. Positionnement Profils capables de développer des solutions IA en production, d’intégrer des LLM dans des architectures applicatives et de contribuer à leur industrialisation et à leur monitoring. Développement de solutions IA (chatbots, agents, RAG, etc.) en Python Intégration et orchestration de LLM via des frameworks type LangChain / LangSmith Conception d’architectures applicatives hybrides (IA + backend classique) Participation à la mise en place de pipelines de traitement de données et d’inférence Implémentation de mécanismes d’ observabilité (monitoring, logs, métriques, tracing) Contribution aux pratiques AI Ops / MLOps : gestion des modèles versioning déploiement monitoring en production Collaboration avec les équipes métiers, data et IT dans un environnement Agile Participation aux phases de tests, validation et amélioration continue des modèles

Et si votre prochain défi consistait à transformer concrètement le système de santé grâce à la data et à l’IA ? Nous recherchons un profil hybride Tech Lead / Product Owner Tech , capable de structurer, accélérer et faire évoluer une plateforme innovante au cœur des enjeux de santé. 🎯 Votre mission Vous intervenez sur un produit à fort impact, avec un rôle clé à la croisée de la tech, du produit et de la data : Piloter les choix techniques et garantir leur alignement avec les enjeux business Structurer et faire évoluer l’architecture (flux, data, interopérabilité) Encadrer une équipe de développeurs fullstack Organiser et animer les rituels Agile Prioriser le backlog, rédiger les user stories, challenger les estimations Accélérer la delivery avec une approche orientée résultats rapides Contribuer activement à l’intégration de l’IA dans le produit 👉 L’objectif : passer un cap technologique et produit en un temps court , avec un impact mesurable. 🛠 Environnement technique Java, NodeJS VueJS, React PostgreSQL Figma, Retool Environnement cloud (échanges avec hébergeur) 🌍 Contexte Projet avec une dimension internationale Anglais obligatoire Présence sur site requise (3 jours sur site / 2 jours en télétravail) Environnement en forte croissance avec des enjeux structurants

🎯 ML Engineer – Industrialisation & Agents IA Nous accompagnons actuellement un de nos clients dans le cadre du renforcement de ses équipes Data / IA, avec un enjeu fort autour de l’industrialisation des modèles et du développement d’agents basés sur les LLM. Dans ce contexte, nous recherchons un ML Engineer , avec un niveau d’expérience ouvert (à partir de 4 ans jusqu’à expert), pour intervenir sur des sujets à forte valeur ajoutée. Missions Concevoir et développer des agents IA basés sur des LLM Participer à l’ industrialisation des modèles de Machine Learning Mettre en place et optimiser des pipelines MLOps Assurer le déploiement, le monitoring et la performance des modèles en production Collaborer avec les équipes Data, IT et métiers pour intégrer les solutions IA dans les outils existants Contribuer aux bonnes pratiques CI/CD, automatisation et GitOps 🛠️ Environnement technique IA / LLM : LangChain, LangGraph, LLM MLOps : MLflow, Kubeflow DevOps / Industrialisation : CI/CD, GitOps Data / ML : Machine Learning (profil ex Data Scientist apprécié)

Responsabilités principales 1. Cadrage Animer des ateliers métiers (recueil des besoins, irritants, processus, scénarios) Formaliser les cas d’usage et définir les priorités Contribuer à la définition des KPI de succès 2. Gestion du backlog, MVP & priorisation Construire et maintenir le backlog produit (user stories, critères d’acceptation) Prioriser les évolutions en collaboration avec l’IA Delivery Lead et les sponsors métiers Préparer et animer les rituels Agile Garantir la clarté et la qualité des tickets 3. Design fonctionnel des copilots / agents IA Définir les scénarios d’usage et règles métier Encadrer les limites fonctionnelles et les contenus attendus Contribuer aux comportements “safe” (gestion des erreurs, incertitudes, hallucinations) 4. Coordination des prérequis Exprimer les besoins en bases de connaissances (périmètre, exclusions, fréquence de mise à jour) avec IA Ready Préparer les éléments nécessaires à Responsible IA (usage, périmètre, traçabilité fonctionnelle) Clarifier les besoins fonctionnels avec la DSI et les partenaires techniques 5. Recette fonctionnelle Définir le plan de tests (cas nominaux, limites, erreurs, scénarios sensibles) Participer au go/no-go avec l’IA Delivery Lead Suivre les anomalies et leur résolution 6. Industrialisation et amélioration continue Capitaliser sur les retours d’expérience (REX) Standardiser les bonnes pratiques (copilots, agents IA, RAG) Alimenter le backlog d’amélioration continue Compétences requises Compétences techniques Connaissance des solutions GenAI (copilots, agents IA, RAG) : mécanismes, limites, hallucinations Compréhension des principes MLOps (niveau usage/consommation) Bonne compréhension fonctionnelle du RAG Notions de structuration des données pour l’IA (Golden Data, référentiels) Compétences transversales Formation Bac +5 (ingénieur, data science, produit digital ou SI) Expérience en product management (backlog, MVP, priorisation) Maîtrise des méthodologies Agile (Scrum, Kanban) Expérience en AMOA : Recueil du besoin Animation d’ateliers Rédaction de spécifications fonctionnelles Modélisation de parcours utilisateurs Capacité à travailler en transverse (métiers, DSI, data, IA) Culture IA, data et processus métiers Compétences en recette fonctionnelle (tests, critères d’acceptation, gestion des anomalies) Livrables attendus Backlog produit (user stories + critères d’acceptation) Spécifications fonctionnelles et parcours utilisateurs Plan de tests, PV de recette et suivi des anomalies Supports de démonstration et d’adoption (guides, FAQ) Retours d’expérience (REX) et backlog d’amélioration continue

Le domaine SI Dataplatform & BI souhaite renforcer ses capacités d’industrialisation des projets Data Science et IA. La plateforme Dataiku DSS est utilisée pour le développement des modèles ML et nécessite une expertise externe pour sécuriser leur mise en production, leur exploitation dans le temps et leur alimentation en données. La mission s’inscrit à l’interface entre l’équipe Data Science et l’équipe Dataplatform de la DSI, avec une forte orientation d’industrialisation (build & run). OBJECTIFS DE LA MISSION · Industrialiser les projets de Machine Learning développés sous Dataiku DSS · Mettre en place une chaîne MLOps robuste, sécurisée et maintenable · Garantir la fiabilité, la performance et la gouvernance des flux de données alimentant Dataiku · Assurer le bon passage du POC à la production, puis l’exploitation dans le temps · Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques MLOps & DataOps au sein des équipes Data PERIMETRE D’INTERVENTION • Projets Data Science & IA développés sous Dataiku DSS • Chaînes MLOps (entraînement, déploiement, supervision des modèles) • Connexion de Dataiku aux sources de données de l’entreprise • Environnements DEV / TEST / PROD LIVRABLES ATTENDUS · Pipelines MLOps Dataiku industrialisés et documentés · Modèles ML déployés et supervisés en production · Connecteurs Dataiku vers les sources de données opérationnels · Documentation d’exploitation MLOps & DataOps · Recommandations de standardisation et d’amélioration continue INTERACTIONS · Rattachement : Responsable de domaine SI Dataplatform et BI avec un détachement opérationnel dans l’équipe Data Science le temps du projet · Partenaires clés : équipes IT (projets, devs, MCO), directions métiers (commerce, marketing, supply chain, finance), conformité et sécurité. Data Scientists, Data Engineers, Architectes Data / Cloud, équipes de la direction technique : Infrastructures, Production, Sécurité & Exploitation COMPETENCES · Dataiku DSS – niveau avancé (MLOps & DataOps) · Expérience confirmée en industrialisation de modèles ML · Python, SQL · CI/CD, Git · Très bonne compréhension des architectures Data · Environnements Cloud (AWS / GCP / Azure) · Sensibilité forte aux enjeux sécurité, RUN et exploitation

Mission principale Le Directeur de Projet Data a pour mission de piloter des projets Data & IA structurants au sein de l’entité Data Services. Il coordonne les équipes internes et les centres de services (CDS) et garantit la qualité des livrables, le respect des budgets ainsi que des délais de livraison. Tâches et activités Piloter l’activité projet : planification, suivi des charges, budgets et ressources Coordonner les équipes internes et les centres de services (CDS) Animer les instances de gouvernance (COPIL / COPROJ) Assurer le cadrage des besoins métiers et techniques Organiser le reporting projet auprès des parties prenantes Suivre les risques, dépendances et plans d’actions associés Garantir la bonne exécution des projets dans le respect des engagements Livrables et résultats attendus Suivi hebdomadaire de l’activité projet (planning, risques, avancement) Suivi financier mensuel des projets (budget, consommé, forecast) Préparation et animation des comités de pilotage et comités projet Reporting régulier à destination des directions métiers et IT Respect des engagements en termes de qualité, coûts et délais Compétences techniques Maîtrise des outils de gestion de projet (Jira) Bonne connaissance des environnements Cloud AWS Utilisation des outils ITSM (ServiceNow) Vision globale des outils et architectures décisionnelles (Data, BI, IA) Compréhension des enjeux des plateformes Data & transformation digitale Compétences clés Leadership et coordination multi-équipes Capacité de communication et de reporting Rigueur et sens de l’organisation Gestion des priorités et des risques Orientation résultats et qualité de delivery

Teksystems recherche pour l’un de ses clients grands comptes un Architecte Data AWS / Snowflake (H/F) pour construire, structurer et sécuriser la plateforme data du client basée sur Snowflake et AWS , et accompagner les équipes pour garantir une plateforme performante, scalable et prête à accueillir des fonctionnalités IA . Ce rôle est structurant, durable , et s’inscrit au cœur de la transformation data. Vos missions : 1. Définir et faire évoluer l’architecture de la plateforme Architecture cible Snowflake/AWS Patterns d’ingestion (batch, CDC, near real-time) Modélisation (Data Vault, modèles analytiques) Exposition (BI, APIs, data apps) 2. Industrialiser le delivery data Standards CI/CD (dbt, ingestion, artefacts ML) Automatisation des déploiements Intégration Git / pipelines / qualité Réduction du time-to-market 3. Mettre en place une observabilité complète Suivi fraîcheur, volumétrie, succès/échec des pipelines Tests & qualité de données Performance Snowflake (temps, coûts, consommation) Dashboards RUN, alertes, SLAs 4. Sécuriser la plateforme RBAC, rôles Snowflake, data masking, row-level security RGPD, auditabilité, traçabilité Catalogage, lineage, ownership 5. Accompagner les équipes Support aux devs, pair programming, arbitrages techniques Challenge des choix existants Coordination avec infra / cloud / sécurité 6. Préparer et soutenir le RUN Normes de reprise, diagnostic, alerting Réduction de la dette technique Support N2/N3 Conception orientée exploitabilité

En tant que Tech Lead IA & Data Architect , vous intervenez au sein de la DSI Groupe pour accompagner la mise en place de solutions innovantes autour de l’intelligence artificielle et de la data. Vous jouez un rôle central entre les équipes métiers et techniques, avec une double casquette : expertise technique et pilotage de projets . Dans un environnement international, vous contribuez à la conception, au développement et au déploiement de solutions data performantes, tout en garantissant leur qualité, leur sécurité et leur alignement avec les enjeux business. Analyser et comprendre les besoins métiers afin de proposer des solutions adaptées Concevoir et définir l’architecture technique des solutions Data & IA Piloter le développement et l’intégration des modèles d’intelligence artificielle Assurer la qualité, la performance et la sécurité des solutions mises en production Encadrer et accompagner les équipes techniques sur les sujets IA Gérer les priorités, les plannings et le suivi des livrables Assurer la communication et le reporting auprès des parties prenantes

Secteur : Grande Banque d'Investissement / Asset Servicing Localisation : Montrouge (92) - Hybride possible stack technique : Python, LLMs, LangChain, Cursor, AWS, MLOps 🌟 Le Challenge : L'IA au cœur de la production Vous n'allez pas simplement "coder en Python". Vous rejoignez une AI Factory de pointe pour transformer les métiers de la finance grâce à l'Intelligence Artificielle Générative. En tant qu' AI-Native Developer , votre mission est double : construire des solutions IA robustes (RAG, Agents, Fine-tuning) et révolutionner votre propre manière de produire du code en utilisant les outils les plus avancés de Vibe Coding . 🛠️ Vos Missions (Le "Build") Conception IA : Développer et optimiser des modèles ML/DL et des architectures de LLM (Hugging Face, LangChain) pour des cas d'usage métiers concrets. Vibe Coding Expert : Piloter le développement via des outils d'IA générative ( Cursor, GitHub Copilot, Claude ) pour accélérer le delivery sans jamais sacrifier la qualité. Industrialisation (MLOps) : Déployer vos modèles en production via des microservices ( FastAPI, Docker, Kubernetes ) et assurer leur monitoring. Qualité & Rigueur : Garantir la robustesse du code (Pytest) et auditer les suggestions de l'IA avec un esprit critique aiguisé. Collaboration Agile : Travailler en proximité avec les Data Scientists et les architectes dans un environnement international (Anglais requis). 🎯 Votre Profil (Le "Matching") Expérience : Minimum 5 ans en développement Python avec une spécialisation forte en IA/ML. Maîtrise GenAI : Vous savez manipuler les LLMs, faire du Prompt Engineering complexe et mettre en place des bases de données vectorielles. Productivité augmentée : Vous êtes un adepte du "Vibe Coding" et maîtrisez parfaitement les assistants de code IA. Stack Technique : Expert en frameworks (PyTorch, Scikit-Learn) et à l'aise avec les plateformes Cloud ( AWS SageMaker ou équivalent). Mindset : Esprit critique, pragmatisme et capacité à décomposer des problèmes complexes en instructions claires.