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Contexte Dans le cadre du chantier IA4IT, mission au sein d'une équipe pluridisciplinaire dédiée à l'IA, pour un grand compte du secteur assurance (client anonymisé). L'objectif est de concevoir, déployer et sécuriser les fondations techniques nécessaires à l'exploitation de solutions d'IA générative et agentique à grande échelle. Le consultant contribuera à la construction et à l'industrialisation du socle technique de la plateforme IA. Les enjeux principaux portent sur la robustesse, la scalabilité, la traçabilité, la maîtrise des coûts et la réversibilité de la plateforme, dans un contexte d'exploitation industrielle durable. Rôle et responsabilités principales Conception et mise en œuvre de l'architecture technique des solutions IA. Déploiement et configuration des environnements cloud, des services d'infrastructure et des composants nécessaires à l'exploitation des cas d'usage IA. 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. Construction et industrialisation des chaînes de déploiement CI/CD ainsi que des pratiques Infrastructure as Code (IaC). Intégration des briques IA : modèles, gateways LLM, orchestrateurs agentiques, APIs, connecteurs et bases documentaires. Mise en œuvre des outils d'observabilité, de supervision, de monitoring, de logging et de suivi des performances. Garantie de la robustesse, de la scalabilité, de la traçabilité, de la maîtrise des coûts et de la réversibilité de la plateforme. Contribution aux choix d'architecture et aux recommandations permettant une exploitation industrielle durable. Livrables attendus Architecture technique détaillée de la plateforme. Schémas d'intégration et d'urbanisation. Socle technique déployé et opérationnel. Pipelines CI/CD industrialisés. Documentation d'exploitation et procédures opérationnelles. Recommandations d'industrialisation, de sécurisation et de montée en charge. Dossiers de supervision, d'observabilité et de maîtrise des coûts.

Contexte de la mission Solution Digibot : développement d'un chatbot pour le périmètre financement & innovation Le but est de faciliter la réalisation d'acte de gestion (ex changement de RIB). Compétences : Compétences essentielles : Angular 17+ ( connaissance) JAVA 21/25 (expertise) Springboot 3.x / 4.x Kafka (connaissance) MongoDB AWS s3 (connaissance) Web Service REST Kubernetes EKS (connaissance) Jenkins (connaissance) Usage IA (mode agent, skills, instructions ... etc) sinon par ailleurs : Python Connaissances et pratique des architectures web et microservices Connaissance et pratique de Gitlab, Jira, Confluence, Jenkins(CI/CD), coding best pratices(Sonar, Artifactory, BDD, review,...), connaissances LLM, agent IA, prompts structurés MCP Pydantic + pydantic-settings HTTPX (calls API/LLM) Appels LLM Anthropic / Mistral /openAI Objectifs et livrables Besoin d'un front qui permette les interactions entre les clients et le chatbot "Actes de Gestion" Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Angular 17+ Confirmé Kafka Confirmé JAVA 21/25 Expert

Nous recherchons pour l'un de nos clients "un(e) Chef de projet PMO Dans le cadre du renforcement du CIO Office et de l'équipe Operations & Finance, le consultant interviendra sur des sujets de gouvernance IT, pilotage de portefeuille, capacity planning et amélioration continue des processus, avec un fort usage de ServiceNow Strategic Portfolio Management. Missions Participer aux instances de gouvernance et assurer le suivi des actions Contribuer au pilotage du portefeuille IT sur un périmètre donné Participer à la task force sur le module ServiceNow Resource Planning Aider à définir la stratégie de déploiement pour IT Operations & Finance Améliorer en continu les processus ITBM Identifier les points de blocage et proposer des optimisations Garantir la qualité et la fiabilité des données de portefeuille Produire des reportings et tableaux de bord de pilotage Suivre les indicateurs liés au portefeuille, à la capacité et à l'avancement des initiatives Accompagner les équipes métiers et IT dans l'adoption des outils et processus Identifier des cas d'usage concrets de l'IA pour améliorer la gouvernance, le reporting et le pilotage

Au sein du Pôle Architecture Logicielle & IA (DSI), le Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Il intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Périmètre et rattachement Rattachement : Direction des Systèmes d'Information / Architecture Logicielle & IA Interactions clés : DSMC (cadrage valeur, priorisation des cas d'usage), Architectes SI et Logiciel / équipe infra / Cloud, équipe Data, équipes projets DSI, prestataires IA, RSSI, Conformité / Juridique (interfaces), Groupe (Design Authority IA, ITD DataLab Missions principales Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle Responsabilités clés Validation des choix techniques IA (outils, modèles, architectures). Définition des standards MLOps & observabilité IA. Contribution aux livrables structurants : Reporting sur l'avancement et la maturité IA du SI Compétences techniques (hard skills) Indispensables Python, Git, CI/CD (GitLabCI) Cloud (priorité Azure) Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings) MLOps (versioning, pipelines, monitoring) Intégration SI / APIs Agent IA Appréciées (non bloquantes) Snowflake Airflow Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité) Compétences comportementales (soft skills) Leadership technique, pédagogie et capacité à influencer. Culture produit et sens de la valeur métier. Rigueur, documentation et standards d'ingénierie. Orientation sécurité et conformité. Communication claire avec équipes techniques et métiers. Profil & qualifications Bac+5 (école d'ingénieur, master en informatique/data/IA) ou équivalent. Expérience : 5–8+ ans en data/ML/Cloud, dont 2–3+ ans en MLOps/architecture. Expérience concrète en industrialisation de solutions IA Bonne compréhension des enjeux DSI et Groupe Certifications (appréciées) : Cloud Architect (AWS/Azure/GCP), AzureML Langues : Français, anglais technique. Localisation : obligatoirement sur Toulouse

Dans le cadre d'un programme de transformation, nous recherchons un Lead AI Engineer pour accompagner la refonte de la gestion de portefeuille projets et développer des solutions basées sur l'IA générative et l'Agentic AI. Vos missionsIdentifier et prioriser les cas d'usage IA à forte valeur ajoutée. Concevoir et développer des agents IA / solutions GenAI : LLM, RAG, prompt engineering, workflows. Développer des services et APIs en Python. Automatiser les processus métiers : reporting, suivi, consolidation et gestion des données. Connecter les agents IA aux différentes sources de données : APIs, bases SQL/NoSQL, fichiers. Participer à l'architecture, l'industrialisation et la mise en production des solutions. Jouer un rôle de référent technique / Lead auprès des équipes.

Contexte : Les modalités Lieu : Dijon Télétravail : Jusqu'à 3 jours par semaine Démarrage : ASAP Durée : Mission longue Les missions attendues par le Consultant IA – Python & LLM (H/F) : Nous cherchons un consultant IA pour accompagner un de nos clients dans la conception et l'industrialisation de ses solutions d'Intelligence Artificielle. Venez développer les architectures de demain (RAG, agents IA) au sein d'un environnement cloud moderne et ambitieux. Vos missions Concevoir, développer et déployer des applications d'Intelligence Artificielle de bout en bout. Mettre en œuvre et optimiser des architectures avancées (RAG, agents IA) en utilisant LangGraph et Google ADK. Assurer l'industrialisation et l'intégration de ces solutions innovantes au sein d'environnements Cloud. Garantir la performance, la robustesse et la scalabilité des modèles LLM déployés en production.

Contexte de la mission L'équipe MTA (Modélisation et Technologies Avancées) conçoit et industrialise les composants IA utilisés par les métiers. Ses principales missions incluent : Développement des API Développement de chatbots : internes (ex. Jarvis) et externes (assistants métiers). Création d'agents IA : capables d'exécuter des workflows, interagir avec des API, orchestrer des outils, et automatiser des tâches complexes. Intégration avancée des modèles LLM : Mistral, GPT, Claude, etc. Contribution technique aux plateformes transverses : IALAB, IAP, GED/PHX, RPA, etc. Participation aux démonstrations système : sujets chatbots, workflows automatisés, IALAB, etc. Pour soutenir la montée en puissance des usages IA, le client souhaite renforcer l'équipe MTA avec un développeur expérimenté spécialisé en agents IA, orchestration, chatbots avancés et intégrations SI. Objectifs et livrables 1 Développer des agents IA avancés pour les métiers Conception d'agents capables d'appeler des API, déclencher des outils internes, et exécuter des actions complexes. Gestion de scénarios multi-étapes : analyse ® décision ® action ® supervision. Construction de "tooling IA" : actions, connecteurs, permissions, wrappers. Alignement avec les procédures SSI, DPO et gouvernance IA. 2 Conception ou amélioration de chatbots métiers Développement d'assistants IA pour piloter la documentation, les workflows, la qualification documentaire, etc. Implémentation des mécanismes clés : mémoire, récupération d'information, contextualisation. Optimisation UX des interactions : prompts, actions, réponses structurées. Support multi-modèles : Mistral Large, GPT-4o, Claude 3.7, etc. 3 Intégration et orchestration avec le SI Appels sécurisés vers les API internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, etc. Connexion aux outils d'orchestration existants : RPA, IALAB, pipelines documentaires. Mise en place d'exécuteurs d'outils avec gestion fine des autorisations et logs. 4 Industrialisation et fiabilisation Observabilité complète : logs, métriques, traçabilité, monitoring des coûts. Tests unitaires et end-to-end pour chatbots et agents. Contribution aux frameworks internes : libs maisons, conventions IA. Participation aux démos système, PI planning et increments Agile. Développement Python expert : FastAPI, async, architectures modulaires. Très bonnes bases en Node.js/TypeScript pour certains agents front ou services d'intégration. Développement orienté API-first. Bonne pratique des patterns d'architecture cloud : Azure Functions, containers, CI/CD. DévSecOps: You Build It And You Run It. IA et Agents Maîtrise de la conception d'agents IA outillés (ReAct, Agentic Workflow, Toolformer-like). Connaissance des frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel ou équivalents. Forte capacité à modéliser des workflows IA/métiers dans des environnements complexes. Excellente maîtrise des LLM (Mistral, GPT, Claude). 3 Chatbots Conception de flows conversationnels complexes. Intégration de modules mémoire, RAG, reformulation. Optimisation de prompts avancés. Conscience UX conversationnelle : turn-taking, clarifications automatiques. 4 Intégration et Données Appels API REST/GraphQL internes. Interaction avec GED, bases documentaires, data lakes. Utilisation ou construction de {*}connecteurs métier{*}. 5 Qualité, Sécurité et Gouvernance Logs, audit, monitoring : Grafana, Prometheus, Langfuse. Compréhension des contraintes de sécurité des agents : permissions d'actions, filtrage des commandes, sandboxing, conformité interne IA. Forte autonomie et capacité à mener des sujets en transverse. Pédagogie et vulgarisation pour les métiers utilisant les chatbots/agents. Capacité à documenter : guides, API docs, schémas. Esprit produit : proposer, challenger, prioriser, démontrer. Participation active aux rituels Agile et aux démonstrations. 1 Langages et Frameworks Python (FastAPI, async) Node.js/TypeScript Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel 2 Modèles et IA LLM : Mistral, GPT, Claude RAG (Retrieval-Augmented Generation) Mémoire et contextualisation 3 Intégration et Orchestration API : REST, GraphQL Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Connecteurs métier 4 Cloud et DevOps Kafka Azure Functions Containers CI/CD 5 Observabilité et Sécurité Grafana Prometheus Langfuse SSI, DPO, gouvernance IA Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence CI/CD Containers Connecteurs métier SSI, DPO, gouvernance IA KAFKA API : REST, GraphQL LLM : Mistral, GPT, Claude Mémoire et contextualisation Prometheus Python (FastAPI, async) Grafana Langfuse Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel Node.js/TypeScript Azure Functions RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Contexte de la mission Dans le cadre de la création d'une nouvelle direction dédiée à l'Intelligence Artificielle au sein d'un grand groupe français, nous recherchons plusieurs Senior AI Engineers / Agent Engineers pour participer au lancement d'un programme stratégique autour de l'IA générative et des agents IA. L'équipe part d'une feuille relativement blanche avec pour objectif de développer rapidement des cas d'usage concrets à forte valeur métier, notamment autour de l'automatisation de processus techniques et IT. Nous recherchons pour cette mission un profil combinant une véritable expertise en développement d'applications basées sur les LLM avec une forte culture Infrastructure, Kubernetes et DevOps. MissionsIntégré à cette nouvelle équipe IA, vous participerez à la conception et au développement de solutions d'IA générative appliquées à des problématiques d'infrastructure. Vous interviendrez notamment sur : La conception et le développement d'agents IA basés sur des LLM ; La mise en place d'architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) permettant d'exploiter d'importants volumes de documentation technique ; La conception de workflows agentiques et d'automatisation autour de processus IT et Infrastructure ; Le développement des différents composants et services en Python ; L'intégration des agents avec des APIs et outils du SI ; Le déploiement et l'exploitation des solutions dans des environnements Kubernetes ; La collaboration étroite avec les équipes Infrastructure, Cloud et DevOps ; La participation aux choix d'architecture, aux standards de développement et aux bonnes pratiques de la nouvelle équipe ; L'industrialisation et la fiabilisation des solutions développées. Environnement techniquePython – Kubernetes – DevOps – LLM – RAG – IA Générative – Agents IA – Git – APIs – Cloud Selon les cas d'usage, l'environnement pourra également inclure des problématiques MLOps, ServiceNow et Infrastructure Réseau.

Dans le cadre de projets d'innovation et de transformation digitale dans le secteur bancaire, nous recherchons un Consultant IA Agentic / IA Générative capable de concevoir et d'industrialiser des solutions basées sur les LLM, les architectures RAG et les systèmes multi-agents. Le consultant interviendra sur l'identification et la mise en œuvre de cas d'usage IA permettant notamment d'automatiser des processus, d'exploiter des données et documents complexes et d'améliorer l'efficacité opérationnelle des équipes métiers. Missions principales Identifier et cadrer des cas d'usage d'IA Générative et Agentic AI avec les équipes métiers. Concevoir des assistants intelligents et des systèmes conversationnels. Concevoir et développer des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation). Développer des agents IA autonomes capables de raisonner, rechercher des informations et exécuter des actions. Concevoir et orchestrer des workflows multi-agents. Intégrer différents modèles de langage : OpenAI, Azure OpenAI, Gemini ou modèles open source. Développer les mécanismes de connexion entre les agents IA, les API, les bases de données et les outils internes. Mettre en place des mécanismes d'évaluation, de monitoring et de sécurisation des solutions IA. Industrialiser les solutions sous forme d'API et de services Cloud. Participer aux pratiques LLMOps / MLOps. Prendre en compte les contraintes de sécurité, confidentialité, gouvernance et conformité liées au secteur bancaire. Accompagner les équipes métiers dans l'adoption des solutions IA.

Cadrer et conseiller : - Accompagner nos client·es dans la définition et la priorisation de leurs cas d'usage IA, en lien avec leurs enjeux métiers et leur feuille de route Microsoft. - Animer des ateliers métiers et IT pour comprendre les besoins, challenger les idées et proposer des approches pragmatiques, orientées valeur. - Contribuer au cadrage fonctionnel des solutions IA Microsoft, en lien étroit avec les équipes avant-vente et techniques. - Conseiller les directions métiers et DSI sur les opportunités offertes par Microsoft Copilot, Copilot Studio et l'IA agentique. - Identifier les pré-requis (gouvernance, données, sécurité, conduite du changement) à la mise en oeuvre d'agents IA en production. Concevoir et développer des agents IA : - Concevoir, développer et faire évoluer des agents avec Copilot Studio : topics, actions/tools, orchestration via Power Automate, gestion du contexte conversationnel. - Connecter les agents aux services et données Microsoft 365 : SharePoint, Teams, Dataverse, ainsi qu'aux systèmes métiers via connecteurs et API. - Intervenir sur des phases de POC, de tests et d'itérations jusqu'à obtenir des agents fiables, performants et exploitables en production. - Mettre en place les mécanismes de fiabilité : grounding, tests, garde-fous, supervision des conversations et amélioration continue. - Participer à des ateliers pratiques, démonstrations, formations ou hackathons pour accompagner l'appropriation des agents par les utilisateur·ices. Aller vers l'industrialisation : - Appliquer et contribuer à faire évoluer les bonnes pratiques de déploiement des agents (ALM, environnements, gouvernance, sécurité). - Participer à la structuration des environnements Power Platform et à la qualité globale des livraisons. - Prendre part aux phases de tests, de recette et de stabilisation des solutions livrées. - Documenter les solutions livrées pour en faciliter l'usage, la maintenance et les évolutions futures. - Sensibiliser les équipes client·es aux enjeux de gouvernance, de conformité et de responsible AI. Contribuer à l'expertise IA collective : - Assurer une veille active sur Copilot Studio, l'IA agentique et l'écosystème Microsoft (Microsoft 365 Copilot, Azure AI Foundry, Power Platform).

MissionNous recherchons un profil QA/QC capable de travailler en transverse sur nos projets stratégiques, avec une double compétence : Technique : mise en place et maintenance de tests automatisés (Playwright, Selenium, API, CI/CD). Fonctionnel : rédaction de plans de tests, gestion des campagnes de non‑régression, validation des exigences métier. Qualité & amélioration continue : suivi des anomalies, mise en place d'indicateurs, force de proposition sur les process QA. Ouverture IA : intérêt ou expérience dans l'intégration de l'IA au cycle de test (LLM, RAG, agents IA) – un vrai plus différenciant.

Nous recherchons un Architecte Solution IA Agentique pour accompagner la définition et l'industrialisation d'une architecture d'IA agentique au sein d'un environnement SI complexe, critique et fortement réglementé. L'enjeu de la mission est de définir un cadre technique, architectural, sécuritaire et réglementaire permettant d'intégrer des agents IA en production de manière maîtrisée. Vous interviendrez sur des sujets à forts enjeux d'architecture et de gouvernance, avec une réelle capacité à influencer les choix structurants. Missions : • Définir l'architecture cible d'une plateforme d'agents IA / LLM. • Concevoir les principes d'orchestration multi-agents, de gestion d'état et de niveaux d'autonomie. • Définir les mécanismes de validation humaine (human-in-the-loop) et de supervision. • Cadrer l'exposition des agents aux systèmes d'entreprise : MCP, API Management, passerelles d'accès, IAM et gestion des droits. • Définir les principes de sécurité des systèmes agentiques : moindre privilège, propagation d'identité, prompt injection, gestion des contenus non fiables, traçabilité et auditabilité. • Cadrer les architectures RAG industrielles, notamment sur des corpus techniques volumineux, versionnés et soumis à habilitations. • Définir les méthodes permettant d'évaluer objectivement la performance et les gains des solutions IA. • Contribuer aux choix d'hébergement, Cloud, on-premise, souveraineté, GPU et MLOps. • Prendre en compte les exigences RGPD, AI Act, NIS2/OSE et les contraintes de sécurité associées. • Produire des documents d'architecture, règles d'usage et dispositifs de maîtrise des risques de niveau comité. • Challenger les choix techniques et contribuer à la définition d'un cadre réutilisable sur d'autres périmètres.

Contexte : Nous recherchons pour le compte d'un client dans le domaine de l'énergie, un développeur senior MuleSoft. Dans un contexte de modernisation du SI et de forte exposition aux flux d'échanges applicatifs, notre client souhaite accélérer la phase de développement et renforcer son équipe avec un(e) développeur(se) senior MuleSoft. L'architecture cible de migration est désormais en place sur la plateforme MuleSoft Anypoint. Le poste s'inscrit dans la poursuite de la migration des flux, l'industrialisation des échanges, la montée en maturité API et l'automatisation d'agents IA s'appuyant sur Gemini. Missions principales : Développement & intégration MuleSoft : • Concevoir et développer des API REST / SOAP, des flux d'intégration et des traitements événementiels sur Anypoint Platform • Implémenter les patterns d'intégration (API-led connectivity, pub/sub, orchestration) • Contribuer au design des couches Experience / Process / System APIs • Réaliser les mappings, transformations (DataWeave) et gestions d'erreurs • Assurer la qualité du code (tests unitaires, MUnit, bonnes pratiques) et contribuer aux revues de code • Respecter et faire évoluer les standards de développement, d'architecture et de sécurité • Accompagner les équipes projets dans les choix techniques et la conception des flux Messagerie & services AWS : • Développer des flux asynchrones et événementiels via JMS et AWS SNS/SQS • Intégrer les flux avec le service de stockage AWS S3 (dépôt, lecture, archivage de fichiers) • Intégrer les contraintes de sécurité, performance, résilience et scalabilité • Travailler avec les équipes APIM, IAM, réseau et cloud pour le déploiement et l'exploitation des flux sur AWS IA & automatisation : • Concevoir et automatiser des agents IA s'appuyant sur Gemini • Intégrer ces agents aux flux et aux API MuleSoft existants Migration & accélération des développements • Développer et livrer les flux à migrer sur l'architecture cible déjà en place • Analyser l'existant et proposer des optimisations pour accélérer la migration • Capitaliser sur les retours d'expérience et documenter les solutions Industrialisation & exploitation : • Mettre en place et faire évoluer des pipelines CI/CD (Git, Jenkins/GitLab CI, Maven…) • Accompagner la mise en production et le run (monitoring, logs, alerting) sur environnements Linux • Contribuer à l'observabilité (Datadog, Anypoint Monitoring…) • Participer à la gestion des incidents et à l'amélioration continue Compétences techniques requises Indispensables : • Excellente maîtrise de MuleSoft Anypoint Platform (Runtime, CloudHub, Studio, API Manager, AgentFabric) • Connaissance approfondie de l'intégration MuleSoft et des architectures d'intégration / SOA • Solide expérience en développement d'API (REST, JSON, …) • Très bonne maîtrise de DataWeave • Maîtrise de l'environnement Linux • Messagerie : JMS, AWS SNS/SQS • AWS, dont le service de stockage S3 • Expérience des outils CI/CD et du versioning (Git) Appréciées : • IA générative : Gemini – conception et automatisation d'agents IA • Expérience de migrations ESB (TIBCO, WebMethods, WSO2…) • Déploiements hybrides et autres services cloud AWS • Messaging & event streaming complémentaires (MQ, Kafka) • Sécurité des API (OAuth2, OpenID Connect, certificats, chiffrement) • Observabilité et supervision des flux Compétences transverses : • Forte capacité d'analyse et de résolution de problèmes • Autonomie et sens des responsabilités • Orientation résultats et sens de la livraison dans un contexte d'accélération • Capacité à vulgariser et à jouer un rôle de référent technique auprès de l'équipe • Bon relationnel et esprit collaboratif • Rigueur, sens de la qualité et de la documentation

Dans le cadre d'une transformation autour de l'IA Générative, nous recherchons un(e) Lead AI Engineer capable de concevoir et industrialiser des solutions IA, tout en accompagnant les équipes de développement dans l'adoption de ces nouvelles technologies. Le poste repose sur 3 dimensions clés : Lead AI Engineer Concevoir, développer et industrialiser des solutions GenAI, RAG et agentiques jusqu'à leur mise en production. Référent IA Générative Accompagner les développeurs, partager les bonnes pratiques et apporter votre expertise sur les choix techniques et les architectures IA. Java & Angular Rester hands-on et contribuer directement aux applications existantes en Java / Spring Boot et Angular. Vos missions Concevoir et industrialiser des solutions basées sur les LLM Développer des agents IA et solutions RAG Intégrer et orchestrer différents modèles : OpenAI, Claude, Gemini, Mistral, Llama… Définir les bonnes pratiques et architectures GenAI Accompagner et faire monter en compétence les développeurs Contribuer aux développements Java / Spring Boot et Angular Participer à l'industrialisation : CI/CD, MLOps, LLMOps, monitoring et sécurité