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Nous recherchons un Lead Agentic AI Engineer pour un Un éditeur de contenu français, audience massive, deux business qui tournent en parallèle : l'abonnement, qu'il faut faire grossir, et la régie pub, où il reste pas mal de valeur à aller chercher sur l'inventaire. La data plateforme est en pleine restructuration côté GCP, l'équipe data est en place (data scientists, BI Power BI en self-service, une CDP côté CRM), et on touche au bout du chantier d'infra. La direction veut passer à autre chose que du reporting et du dashboard. Le sujet est de mettre des agents en production sur des cas business qui pèsent sur le P&L, vraiment en production, pas une démo de plus. Concrètement, sur les 6 premiers mois, voilà à quoi va ressembler le job. Tu commences par regarder ce qui se passe vraiment dans la maison côté acquisition, monétisation de l'inventaire pub et fonctions support, et tu sors une liste courte de cas où un agent a du sens (et où il n'en a pas, c'est souvent là que les autres se plantent). Tu choisis deux ou trois cas et tu les mets en prod. Pas un POC, pas un notebook joli. Quelque chose qui tourne, qu'on mesure, qu'on monitore. En parallèle, il y a un chantier de fond : sortir l'équipe du modèle "dashboard" et installer une couche d'analyse comportementale temps réel sur l'audience, c'est le socle qui rend les agents intéressants ensuite. Et tu poses les fondations pour la suite : evals, observabilité, garde-fous, doc d'archi. Si la mission bascule en CDI à 12 mois, on parle aussi du build d'équipe à ce moment-là. Tu travailles en direct avec la régie sur les sujets de monétisation, avec le CRM sur l'activation et la segmentation, et avec les fonctions support sur tout ce qui peut se déléguer à un agent (assistance, ops, modération). C'est une boîte média, il faut aimer ça, savoir ce qu'est un CPM, comprendre pourquoi le directeur de la régie va te poser des questions sur le fill rate, pas sur ton archi. Côté technique Ce qu'on cherche n'est pas exotique mais c'est précis. Il faut avoir déjà mis au moins un système agentic en prod réelle, et savoir le raconter en détail : l'orchestration choisie, comment les outils sont branchés, comment tu fais les evals, ce que tu mesures côté business, ce qui a explosé une fois en prod et comment tu t'en es rendu compte. La stack tu fais avec ce que tu connais : LangGraph, Anthropic Agent SDK, OpenAI Agents, DSPy, du custom maison. L'important c'est d'avoir vraiment livré, pas d'avoir lu la doc. Au-delà de l'orchestration pure, il faut connaître les fondations qui font qu'un agent tient en prod : tool calling propre, evals offline et online, garde-fous, observabilité (LangSmith, Langfuse, Arize, du custom — peu importe), et la gestion des coûts API parce qu'à grande échelle ça compte. Sur la data, tu dois pouvoir lire et challenger un pipeline BigQuery avec Airflow ou Composer dessus, sans forcément vouloir tout refaire toi-même. La data team est là pour ça, mais tu dois pouvoir leur parler d'égal à égal. Côté GCP, tu utilises BigQuery au quotidien et tu sais te servir de Vertex, Cloud Run, Workflows quand c'est utile pour un système agentic. Si tu as un background data scientist ou ML engineer avant d'avoir basculé sur les LLM en 2023-2024, c'est un vrai plus. Tu connais le piège du "tout LLM" et tu sais quand revenir à du déterministe ou à du modèle classique. Si tu as touché un peu d'adtech, CPM, viewability, attribution, ce vocabulaire-là, c'est mieux, mais ça s'apprend en quelques semaines si tu es curieux. Ce qu'on regarde au-delà du CV C'est la partie qu'on peut difficilement vérifier sur LinkedIn mais qui fait la différence sur ce poste précis. D'abord la capacité à dire non. Quand on te propose un cas d'usage, tu dois pouvoir dire "ça, franchement, c'est un workflow déterministe, on n'a pas besoin d'un LLM" — et le défendre devant un sponsor qui voulait son agent. La maison a déjà eu des POC, on ne veut pas en rajouter un. Ensuite la capacité à parler à des non-techs sans intermédiaire. Tu vas te retrouver en réunion avec la régie, avec le marketing, peut-être avec le DAF, et il n'y aura pas de PM pour traduire. Si tu ne sais expliquer ton archi qu'à un autre ingé, ça ne marchera pas. Tolérer l'ambiguïté est un autre critère. On ne te donnera pas un objectif business un peu flou, à toi de remonter au vrai cas et au vrai produit là, et c'est OK. Bien composer avec l'équipe en place. Il y a des data engineers, une BI. Tu ne débarques pas en disant que tout ce qu'ils ont fait est nul. Tu t'appuies, tu écoutes, tu choisis tes batailles. Et puis l'honnêteté. On préfère quelqu'un qui dit "j'ai raté ça, voilà ce que j'en ai appris" à quelqu'un qui survend. Pareil sur les coûts, les délais, les limites des modèles. Quand un agent commence à coûter 4000€/jour en API, on veut le savoir, pas découvrir la facture en fin de mois. Le dernier critère c'est le sens du delivery. On a vu trop de profils brillants qui laissent 4 chantiers ouverts et zéro système en prod. Ici on veut au moins deux mises en prod sur 6 mois, pas un slide deck de roadmap.

Dans le cadre d'un renfort d'équipe chez l'un de nos clients : Nous recherchons un consultant Data / BI / Dataviz avec une expertise sur "Apache Superset" Missions principales : Configuration de dashboards superset : Création de dashboards dynamiques et interactifs pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise Intégration de données provenant de différentes sources Mise en forme des données pour une visualisation claire et efficace Développement de plugins : Création de plugins personnalisés pour étendre les fonctionnalités de Superset Intégration de nouvelles sources de données Automatisation des tâches de reporting Informations complémentaires : Type de contrat : Prestation de service Début de mission : Immédiat Lieu de travail : Castres / Full Remote

Dans le cadre de projets digitaux à forte visibilité au sein d’un grand groupe média français, nous recherchons plusieurs développeurs Front-End / ReactJS expérimentés afin d’intervenir sur des plateformes web à fort trafic et des contenus éditoriaux interactifs. Vous évoluerez dans des environnements techniques exigeants mêlant développement d’interfaces modernes, optimisation des performances web, intégration de contenus dynamiques et collaboration étroite avec des équipes produit, UX/UI, data et éditoriales. Selon les projets, vos missions pourront inclure : Développement d’applications front-end en ReactJS / TypeScript Conception d’interfaces web responsives et performantes Développement de composants et modules interactifs Intégration de contenus éditoriaux et data visualisations Consommation d’API REST / GraphQL Gestion d’état front-end (Redux, Context API…) Optimisation des performances et scalabilité des applications Participation aux choix techniques et échanges avec les équipes produit Mise en place de bonnes pratiques qualité et CI/CD Travail en environnement Agile

AI Architect — Agentic AI, Secure AI Delivery & Business Automation (Luxembourg) We are looking for an AI Architect to design and build the foundation of a company-wide AI capability, starting with the delivery of our first production-grade AI application: an AI-enabled Data Hub for file ingestion, transformation, and intelligent automation. This is a hands-on architecture role in a regulated environment where AI must be secure, governed, and business-driven from day one.You will design and implement an enterprise AI architecture based on agentic AI , enabling automation, orchestration, and decision support across business processes. You will define: Where AI adds real business value vs. where existing systems remain How AI agents interact with enterprise data, APIs, and workflows The secure and scalable integration model for production use The governance and guardrails for responsible AI adoption Your first priority will be to deliver the AI-enabled Data Hub in production , in close collaboration with Product, DevSecOps, Business, Risk, and Compliance teams. 🤝 What you will do Design and deliver the first production AI application (Data Hub) Define reusable AI architecture patterns for the organisation Build secure, scalable AI delivery pipelines Work closely with business to identify high-value AI use cases Establish governance, guardrails, and compliance-by-design practices Support experimentation and transition to production at scale

Pour l'un de nos clients, nous recherchons un Ingénieur NetDevOps H/F. Vous participez à un projet stratégique, pour transformer des infrastructures réseaux. Vous serez au cœur de la transition vers le "Network as Code". Vos principales missions sont : Automatisation : Concevoir et développer des scripts Python pour automatiser le cycle de vie des switches Cisco. Gouvernance Data : Administrer et enrichir Nautobot comme source de vérité unique (SOT). Intégration : Développer des API et des connecteurs entre Nautobot et les équipements réseaux. Optimisation : Fiabiliser les déploiements et réduire les interventions manuelles.

Contexte Au sein de la tribu Data & IA, la squad est responsable d'assurer la cohérence transverse des évolutions Data pour l'ensemble des pays d'un grand groupe international (présence mondiale sur 5 continents : présence directe dans environ 30 pays). La squad pilote des projets stratégiques qui façonnent l'avenir de l'entreprise. La mission consiste à exploiter la donnée pour créer des solutions intelligentes et efficaces au service de différentes fonctions de l'entreprise. La squad IA se consacre au développement et à l'amélioration continue d'une plateforme de Data Science et d'IA générative. Cette plateforme vise à révolutionner l'interaction avec les systèmes et les clients en proposant des services automatisés et personnalisés. En tant que développeur senior Fullstack/IA Python, le candidat intégrera une squad agile en cours de constitution, chargée de concevoir, designer et implémenter des solutions techniques basées sur l'IA générative. En interaction avec les membres de la squad et des task forces externes, le candidat devra être capable de proposer des solutions innovantes, résilientes et industrialisées pour l'adoption de futurs cas d'usage. Missions Concevoir, designer et implémenter des solutions techniques basées sur l'IA générative Collaborer avec les membres de la squad et des task forces externes Proposer des solutions innovantes, résilientes et industrialisées Assurer la cohérence transverse des évolutions Data Participer au développement et à l'amélioration continue de la plateforme de Data Science et d'IA générative

Dans le cadre d’un programme d’expérimentation et de modernisation des infrastructures data, nous recherchons un DBA / Ingénieur Data spécialisé ElasticSearch et Apache Iceberg afin de réaliser plusieurs Proof of Concept autour des technologies de stockage et de traitement de données. Le consultant interviendra sur la mise en place et le paramétrage d’environnements ElasticSearch ou OpenSearch déployés sur Kubernetes avec stockage objet S3, ainsi que sur la réalisation d’un POC Apache Iceberg. La mission inclut également l’automatisation des déploiements via Ansible et AWX, ainsi que la participation aux choix techniques et à la structuration des bonnes pratiques autour des infrastructures data et des environnements cloud natifs.

Contexte La DSI d'une entreprise est dotée de la solution Talend pour gérer son Data Management , dans le cadre de nombreux chantiers de transformation autour de la Data : qualité de la donnée, nouveaux services cloud, référentiels, … La DSI a besoin de renforcer son équipe avec un consultant Talend. Missions Participer aux réunions de recueil du besoin métiers Analyser les besoins et comprendre les attentes métiers Concevoir, modéliser et développer des interfaces d'échange entre applications Réaliser les tests unitaires en développement et accompagner les fonctionnels en recette Rédiger la documentation des interfaces et des spécifications techniques Améliorer et suivre les performances des traitements d’alimentation Mettre en place et actualiser les normes de développements et les bonnes pratiques Être force de proposition dans l'amélioration continue des solutions proposées

Au sein de la direction Data, IA et Innovation, la direction IA de notre client, recherche un consultant expert en IA agentique appliquée aux processus documentaires assurance. La mission s’inscrit dans une dynamique de transformation visant à : · améliorer l’exploitation des corpus documentaires, · automatiser la production de document métier, · et déployer des agents IA métiers via une solution Open Source d’Onyx. · Contribuer à mettre en œuvre la gouvernance associée à l’outil : principe d’évaluation des agents et de leur partage. Le consultant interviendra en étroite collaboration avec les équipes métiers, IA et produit.

1. Contexte La mission s'inscrit au sein de la Direction des Systèmes d'Information (DSI) d'un grand compte assurance, et plus particulièrement dans le service Qualité et Engagement de Service (QES) de la production informatique. Le prestataire intégrera une équipe de 6 personnes répartie sur 3 datacenters. La mission est principalement réalisée sur le site de Niort. L'enjeu principal est d'assurer la gestion opérationnelle des incidents majeurs SI, d'en garantir la traçabilité et d'en limiter l'impact sur les directions métiers du groupe. 2. Rôle et responsabilités principales Gérer le cycle de vie complet des incidents majeurs IT au sein de la DSI. Assurer la coordination et le suivi des cellules d'incidents majeurs. Analyser les impacts métiers et techniques pour proposer une réponse adaptée à chaque incident. Identifier les incidents récurrents et mettre en place des démarches de prévention. Travailler avec les différents services de la DSI pour établir des plans d'actions correctifs et préventifs. Diffuser une information régulière et qualitative sur l'avancement et la résolution des incidents auprès des directions métiers concernées. Assurer la traçabilité de l'ensemble des incidents pris en charge et produire un reporting régulier de l'activité. 3. Livrables attendus Rapports de traçabilité des incidents (journal d'incidents). Comptes rendus de cellules d'incidents majeurs. Plans d'actions correctifs et préventifs formalisés. Reportings réguliers d'activité à destination de la hiérarchie DSI. Communications structurées à destination des directions métiers en cours d'incident.

Objective: Assurer la continuité architecturale et technique de la migration d’une plateforme DATA depuis OpenStack vers OpenShift, en accompagnant les équipes techniques dans la conception, l’implémentation, la documentation et l’alignement avec les exigences transverses (réseau, sécurité, stockage, etc.). Compétences techniques attendues • Bonne connaissance des architectures conteneurisées multi-site (OpenShift, Kubernetes). • Compréhension des services DATA modernes : MongoDB, Spark, MinIO, Kafka (Confluent), Starburst, RunAI, etc. • Capacité à évaluer des choix d’implémentation et à guider les équipes sur les bonnes pratiques cloud-native. • Rédaction de dossiers d’architecture et de présentations de synthèse, avec une capacité à structurer l’information de manière claire et exploitable. La maîtrise d’outils de création de diagrammes et de documentation (ex : Draw.io, Markdown, Confluence) est également souhaitée. • Connaissance des problématiques liées à la sécurité, réseau, stockage, backup, Devops dans un environnement cloud hybride. Compétences transverses • Capacité de coordination : organiser et animer des réunions avec les équipes techniques et les autres architectes (réseau, sécurité, etc.). • Communication claire : faire circuler l’information entre les équipes, transmettre les décisions, remonter les besoins. • Posture d’accompagnement : aider les équipes à structurer leur documentation, à identifier les points clés d’une architecture conteneurisée. • Vision globale : comprendre les dépendances entre services, anticiper les impacts d’une décision technique sur l’ensemble de la plateforme. Autres qualités souhaitables • Expérience dans des projets de migration ou transformation d’infrastructure. • Capacité à travailler dans un environnement multi-équipes et multi-domaines. • Sens de la priorisation et de la gestion de charge dans un contexte complexe. • Les astreintes (HNO, etc…) : oui • La possibilité de renouvellement : Oui • Type de prestation (Client / Hybrid / Remote) : Client • Nombre de jours/semaine ou par mois (à préciser : /s ou /m) chez le client : 3 jours / semaine

📊 Business Analyst - Client Reporting (Asset Management) - H/F 📍 Paris ou Bruxelles (flexible) 🗓️ Démarrage : ASAP 📅 Durée : 6 à 12 mois 🎯 Contexte Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation autour des systèmes de gestion de portefeuille et de reporting, un acteur majeur de la gestion d'actifs renforce son équipe dédiée au reporting client . Vous interviendrez dans un environnement combinant projets de transformation (migration de données et d'outils) et activité de support en production . 🚀 Vos missions🔍 Analyse & cadrage Recueillir et formaliser les besoins métiers Rédiger les spécifications fonctionnelles (BRD, user stories) Assurer l'interface entre équipes métiers, IT et partenaires externes 🔄 Transformation & migration Analyser les impacts des évolutions de systèmes sur les reportings Identifier les écarts de données et assurer leur cohérence Participer aux phases de tests et de validation (UAT) 📊 Reporting & outils Faire évoluer les reportings clients Gérer les demandes de changement Rédiger les plans de test et piloter les campagnes de validation 🛠️ Support & production Gérer les incidents (niveau 2/3) Analyser les anomalies de données Collaborer avec les équipes data / SQL Garantir la qualité et la stabilité des reportings en production 👤 Profil recherché🎓 Expérience Minimum 5 ans d'expérience en Business Analysis Expérience en Asset Management / Finance indispensable 🧠 Compétences métier Bonne connaissance : performance & attribution cycle de vie des transactions reportings réglementaires (UCITS, PRIIPs) Sensibilité ESG appréciée 🛠️ Compétences techniques SQL (requis) Outils data / reporting (Power BI ou équivalent) La connaissance d'un outil de reporting financier (type Coric) est un plus 🌍 Langues Français et anglais professionnels 🤝 Soft skills Autonomie & rigueur Esprit analytique Orientation solution Excellentes capacités de communication Capacité à évoluer dans un environnement exigeant

📋 RÉSUMÉ Nous recherchons un Ingénieur Sécurité / Cyber spécialisé dans les environnements d’intelligence artificielle afin de renforcer la sécurité des infrastructures, plateformes et pipelines liés aux projets IA. Vous interviendrez sur la conception, la mise en œuvre et l’amélioration continue des mécanismes de cybersécurité dans un environnement technique exigeant et innovant. 🎯 MISSIONS Concevoir et mettre en œuvre des architectures de sécurité pour les environnements IA et data Analyser les risques liés aux infrastructures, aux modèles IA et aux flux de données Mettre en place des contrôles de sécurité sur les plateformes de calcul, clusters et pipelines ML Participer à la définition et à l’application des politiques de sécurité et des standards cyber Réaliser des audits de sécurité et identifier les vulnérabilités Mettre en œuvre des mécanismes de protection des données sensibles et des modèles IA Collaborer avec les équipes infrastructure, data et développement pour sécuriser les environnements Participer à la gestion des incidents de sécurité et à l'amélioration continue des dispositifs cyber 📦 LIVRABLES Architecture de sécurité des environnements IA Rapports d’audit et analyses de vulnérabilités Plans de remédiation et recommandations de sécurité Documentation des procédures et standards de sécurité Tableaux de bord et indicateurs de sécurité

📌 Informations Clés Contrat / Mission : Prestation de services (Freelance) Localisation : Paris (Format hybride : sur site + quelques jours de télétravail) Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 450 € HT Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/12/2026 (Mission long terme) 🚀 Contexte et Mission Intégré(e) au sein d’une équipe IA internationale axée "produit", vous participerez au cycle de vie complet des systèmes d'intelligence artificielle à grande échelle : de la donnée brute au déploiement en production, jusqu'à la mesure de l'impact métier. Votre rôle consistera à concevoir, construire et optimiser des systèmes intelligents et composés pour répondre à des problématiques concrètes liées au secteur du voyage d'affaires (classement, recommandation, expériences LLM orientées clients). Principales responsabilités : Développement IA : Concevoir et implémenter des solutions basées sur l'apprentissage automatique, le deep learning et l'IA générative (classement, chatbots, reconnaissance d'intention, systèmes agentiques, NLQ). End-to-End Delivery : Gérer l'ingénierie des fonctionnalités, le pipeline de données, la modélisation, ainsi que l'évaluation (en ligne/hors ligne) et le monitoring des modèles. Analyse & Data : Manipuler de grands ensembles de données réelles (structurées et non structurées) pour extraire des insights exploitables. Collaboration & Communication : Vulgariser des concepts de Data Science complexes pour les restituer de manière simple à la direction et aux partenaires métiers, au sein d'une équipe multisite et multiculturelle.

Bonjour, Nous recherchons un(e) Consultant(e) Technico-Fonctionnel(le) SAP MM-QM pour un client basé au Plessis-Robinson (92) : Contexte : Dans le cadre d'un projet de migration ECC vers S/4HANA, notre client recherche un consultant expérimenté sur les modules MM et QM afin de travailler sur les règles de transformation des données master data. Le sujet est déjà bien avancé ; le consultant intervient en phase de correction et de stabilisation des anomalies de chargement. Tâches : - Définir avec le métier et l'intégrateur la stratégie de reprise des données - Définir les règles de transformation entre l'ECC et S/4HANA - Analyser les erreurs de transformation et de chargement - Corriger les anomalies identifiées et assurer le suivi des corrections - Faire valider les données chargées auprès des équipes métier - Travailler en étroite collaboration avec le métier (MBDA), l'intégrateur et les équipes de développement data migration

La : a mission Vous rejoignez une équipe Tech et Data pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle à fort impact métier. Votre rôle ne se limite pas à l'entraînement de modèles : vous concevez des systèmes IA complets, robustes et maintenables, intégrés directement aux produits et aux processus de l'entreprise. Les solutions que vous développez sont utilisées en production et contribuent directement à la performance opérationnelle. Vous collaborez étroitement avec les équipes Produit, Data et Engineering. Vos responsabilités : Développer et déployer des solutions IA Identifier et adresser des cas d'usage à forte valeur ajoutée grâce au machine learning, au deep learning ou aux technologies d'IA générative. Concevoir, entraîner, déployer et monitorer des modèles en production. Garantir la fiabilité, la performance et la scalabilité des solutions développées. Exploiter les données pour guider les décisions Analyser de grands volumes de données afin d'identifier tendances, anomalies et opportunités d'amélioration. Expérimenter rapidement de nouvelles approches et mesurer leur impact sur des données réelles. Apporter un regard critique sur les résultats et formuler des recommandations pragmatiques. Construire l'infrastructure de données Concevoir et maintenir des pipelines de données robustes et évolutifs. Gérer la collecte, le stockage, la transformation et la mise à disposition des données. Optimiser les performances et la qualité des traitements de données. Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour répondre aux besoins opérationnels. Accompagner les équipes Co-construire les cas d'usage avec les parties prenantes. Présenter les résultats de manière claire à des interlocuteurs techniques et non techniques. Participer à la diffusion des bonnes pratiques IA au sein de l'organisation.