Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Data science à Paris

Contexte de la mission Un test technique sera requis pour les candidats shortlistés. La prestation, rattachée au département IT, se déroulera au sein d’une équipe multidisciplinaire (développeurs frontend Vue.js, Ruby, Python en data science, QA). L’équipe développe des plateformes de gestion de patrimoine pour plus de 1300 conseillers, en collaboration avec les équipes produit, UX/UI, data science et experts métier. Méthodologie Agile Scrum (sprints de 2 semaines) avec processus CI/CD en amélioration continue. Le groupe financier recourt à trois prestations de développement front-end pour son extension. Objectifs et livrables Développer et maintenir des applications frontend Vue.js 2 et 3 en production. Intervenir sur des projets variés (legacy Vue.js 2, greenfield Vue.js 3) avec approche pragmatique. Concevoir et implémenter des interfaces utilisateur modulaires, performantes et accessibles. Intégrer des interfaces de chatbots et assistants IA utilisant des LLMs. Consommer et intégrer des APIs REST backend. Assurer la qualité du code via des tests et revues. Optimiser performances frontend et expérience utilisateur. Participer aux décisions techniques et challenger les spécifications si nécessaire. Assumer la responsabilité des features déployées ("you build it, you run it"). Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement. Conditions techniques de la prestation Stack technique : Langages : JavaScript/TypeScript, HTML5, CSS3 Frameworks : Vue.js (2 & 3) Build tools : Vite Gestion d’état : Vuex CSS/UI : Tailwind CSS APIs REST (Ruby on Rails) Intégration IA : chatbots, assistants utilisateur, APIs LLM (Gemini, Claude) DevOps & Infrastructure : Versioning : Git/GitLab CI/CD : GitLab CI, Jenkins Cloud : Heroku, AWS (S3), OVH Conteneurisation : Docker, K8S Monitoring & Qualité : Monitoring : New Relic, Splunk, Gatus, Raygun Qualité : SonarCloud, Lighthouse Tests : Jest, Vitest, Cypress Outils collaboratifs & Méthodologie : Jira, Confluence, Slack, Figma Methodologies : Agile (Scrum/Kanban), GitLab Flow, Code reviews, Clean Code Résultats attendus / Livrables Code & documentation : Code versionné sur GitLab, respectant conventions Vue.js, tests unitaires et E2E, documentation technique. Features & intégrations : Déploiement en production de features fonctionnelles, interfaces IA opérationnelles, gestion proactive des incidents, suivi Jira. Participation active aux code reviews et rituels agiles.

Opportunité -| un(e) ML Engineer / MLOps Engineer – Projet Data & IA en production Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data & IA dédiée à la personnalisation de l’expérience utilisateur , nous recherchons un(e) ML Engineer confirmé(e) pour intervenir sur des projets à fort impact, en environnement cloud et production. Vos missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines ML robustes et scalables Industrialiser les modèles développés avec les équipes Data Science Déployer les modèles en production et accompagner les A/B tests Mettre en place le monitoring des performances et le contrôle qualité des modèles Exposer les modèles via des API REST Structurer et optimiser le stockage et la circulation des données Développer et maintenir les workflows CI/CD Garantir la stabilité, la sécurité et l’évolutivité des environnements Collaborer avec les équipes Data, Produit et Tech dans un cadre Agile 🛠️ Environnement technique Python / SQL Google Cloud Platform Vertex AI BigQuery Cloud Run Airflow FastAPI / Flask Terraform GitLab CI/CD TensorFlow / Scikit-learn 👤 Profil recherché Minimum 3 ans d’expérience en environnement Data / Machine Learning Expérience confirmée en mise en production de modèles ML Très bonne maîtrise de Python, SQL et des architectures data Solide expérience sur GCP Connaissances MLOps / industrialisation / infrastructure as code Aisance en communication avec des interlocuteurs techniques et métiers Français courant indispensable

Chaque moment compte. Surtout ceux que vous vivez à fond. Bienvenue chez Consort Group. Consort Group, accompagne depuis plus de 30 ans les entreprises dans la valorisation de leurs données et infrastructures. Elle s'appuie sur deux leaders, Consortis et Consortia, et place l’humain et la responsabilité sociétale au cœur de ses valeurs. C’est votre future équipe Les équipes de ConsortIA , sont des acteurs de référence de la Data, du Développement Digital et de l'Ingénierie Média. En combinant ces expertises, nous concevons des systèmes d’information augmentés, intégrés, agiles et sécurisés, au service de la performance et de la transformation numérique de nos clients. Data Engineer Teradata et Big Data H/F C’est votre mission Vous êtes passionné·e par [XXX] ? Ce poste est fait pour vous. En tant que Data Engineer Teradata et Big Data , vous êtes responsable du [XXX] et [XXX] de notre écosystème : Côté build : Concevoir et développer des solutions DataMart / Datalab sur environnement Teradata Mettre en œuvre les chaînes ETL via BTEQ / TPT Développer des traitements de collecte, transformation et stockage de données sur plateforme Big Data Construire des agrégats et indicateurs (scores, datamarts) à destination des équipes Data Science Développer des pipelines de données sous environnements Spark / Hadoop / HDFS Participer à la modélisation et au design des solutions de données (bonnes pratiques Data Engineering) Industrialiser les traitements dans un contexte Unix / SQL / Teradata Utiliser les outils collaboratifs (Git, Jira, Confluence, MEGA) dans un cadre Agile Côté run : Assurer le support et la maintenance des chaînes de production Data Surveiller et optimiser les traitements batch (ordonnancement via Control-M ) Gérer les incidents de production sur les flux Teradata / Big Data Analyser et corriger les anomalies sur les traitements SQL / ETL Garantir la disponibilité et la performance des jobs data Participer à l’amélioration continue des pipelines (fiabilisation, optimisation) Assurer le support aux équipes Data Science sur les environnements de données Maintenir la documentation technique (Confluence, MEGA) Suivre les bonnes pratiques d’exploitation dans un contexte DevOps C’est votre parcours Vous avez au moins 5 ans d’expérience dans des environnements DevOps exigeants. Vous aimez concevoir et industrialiser des pipelines de données robustes sans jamais cesser d’innover. Vous cherchez un cadre où vos idées comptent et où la technique va de pair avec la collaboration. C’est votre expertise : Environnement Linux / Unix dans un contexte Agile et DevOps Maîtrise des technologies Data : Teradata, SQL, BTEQ, TPT Écosystème Big Data : Spark, Hadoop, HDFS, Python Outils d’exploitation et d’ordonnancement : Control-M Outils collaboratifs : Git, Jira, Confluence, MEGA Connaissance de solutions ETL / Data : Datastage Bonne compréhension des architectures de données et pipelines industrialisés C’est votre manière de faire équipe : Rigueur et sens de la qualité dans les traitements de données Esprit d’analyse et capacité de résolution de problèmes complexes Collaboration forte avec équipes Data, IT et métier Autonomie et sens des responsabilités en environnement de production Communication claire et esprit d’équipe Adaptabilité dans des environnements techniques évolutifs (DevOps / Big Data) Culture de l’amélioration continue et du delivery fiable C’est notre engagement Chez Consort Group, vous êtes un·e expert·e qu’on accompagne pour que chaque mission devienne une étape qui compte. Un onboarding attentif et humain Une vraie proximité managériale Des formations accessibles en continu Des engagements concrets : inclusion, égalité, solidarité Un package RH complet : mutuelle, carte TR, CSE, prévoyance Une culture du feedback et des projets qui font sens C’est clair Le process de recrutement : Un premier échange téléphonique avec notre team recrutement Un entretien RH ainsi qu’un échange métier avec un.e ingénieur.e d’affaires Un test ou un échange technique avec un.e de nos expert.es Un dernier point avec votre futur.e manager ou responsable de mission Et si on se reconnaît : on démarre ensemble C’est bon à savoir Lieu : Paris Contrat : CDI Télétravail : Hybride Salaire : De 55K € à 62K € (selon expérience) brut annuel Famille métier : Data Ce que vous ferez ici, vous ne le ferez nulle part ailleurs. Ce moment, c’est le vôtre.

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un Data Engineering (IA/ML) - Sénior H/F Descriptif de la mission: Data Engineering (IA/ML) - Sénior Contexte et objectif de la mission : La mission s’inscrit au sein d’une entité technologique d’un grand groupe de gestion d’actifs, responsable de la conception, du développement, de la commercialisation et du maintien de solutions technologiques pour l’industrie de l’épargne et de la gestion d’actifs. La prestation interviendra sur le socle Data/IA, en lien étroit avec l’équipe d’ingénierie de production afin d’assurer le support à l’échelle. Le consultant n’aura pas la charge de l’exploitation quotidienne, mais devra être capable d’intervenir sur des problèmes concrets, de structurer les pratiques, d’outiller les équipes et de garantir la robustesse et la scalabilité des solutions en place. Le besoin vise un profil à la fois opérationnel et capable de conseil. Missions principales : Expertise opérationnelle sur les plateformes Data/IA • Challenger et améliorer concrètement les plateformes d’orchestration et de requêtage distribué : diagnostic des problèmes de performance, optimisation des configurations, revue des patterns d’utilisation • Concevoir et optimiser les pipelines d’ingestion et de traitement de données basés sur Spark : performance des jobs, gestion des volumétries, stratégies de partitionnement et formats de stockage • Intervenir directement sur les évolutions techniques pour accompagner la montée en charge : volumétrie, nombre d’utilisateurs, complexité des pipelines • Contribuer à la gouvernance technique par la pratique : établir des standards à partir de cas concrets et documenter les décisions techniques • Évaluer et prototyper l’intégration de nouveaux composants dans l’écosystème : formats de stockage, outils de catalogue, moteurs de calcul Industrialisation et scalabilité : • Industrialiser les pipelines Data et IA/ML avec un objectif de fiabilité, observabilité et reproductibilité, en mettant en œuvre directement les solutions • Concevoir et implémenter les patterns de déploiement et d’exploitation à l’échelle en collaboration avec les équipes support et l’équipe d’ingénierie de production • Mettre en place les mécanismes de monitoring, d’alerting et de capacity planning adaptés aux workloads Data/IA • Structurer le support de niveau 3 et accompagner l’équipe de production sur le support de niveaux 1 et 2 Accompagnement et montée en compétence : • Conseiller et accompagner les équipes de développement et de data science dans l’utilisation optimale des plateformes • Assurer un rôle de référent technique opérationnel au sein de l’équipe, par l’exemple et le pair-working • Participer à la veille technologique et réaliser des POCs sur des évolutions pertinentes pour l’écosystème Data/IA Environnement fonctionnel : • Plateformes Data & IA/ML • Plateformes Kubernetes on-premise et Cloud servant de socle d’hébergement • Outils DevOps : intégration continue, déploiement, observabilité • Projets de R&D visant à moderniser le SI • Accompagnement des initiatives IA/ML du groupe • Outils de monitoring du SI Environnement technique : • Data / Orchestration : Dagster, Trino, Apache Spark, Hive, Delta Lake, Iceberg, Superset, OpenMetadata • IA / ML : workloads IA/ML sur Kubernetes, outils MLOps • Hébergement : Kubernetes on-prem et Azure, Docker • DevOps / Observabilité : ArgoCD, Jenkins, Grafana, Prometheus, Sysdig • Langages : Python, Go • Versioning / Stockage : GitLab, Artifactory, S3

Panda Services est une Entreprise de Services du Numérique spécialisée en Ingénierie Informatique. Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data & IA dédiée à la personnalisation de l’expérience utilisateur, nous recherchons un(e) ML Engineer/ MLOPS Engineer Confirmé(e) pour intervenir sur des projets à fort impact, en environnement cloud et production. Localisation = Paris Projet Data & IA en production 🎯 Vos missions Au cœur de la chaîne de valeur Data & IA, vous interviendrez sur : La conception, le développement et la maintenance de pipelines ML robustes et scalables L’ industrialisation des modèles en collaboration avec les équipes Data Science Le déploiement en production des modèles et l’accompagnement des phases d’A/B testing La mise en place de solutions de monitoring (performance, dérive, qualité des modèles) L’ exposition des modèles via des API REST L’optimisation du stockage, de la circulation et de la gouvernance des données Le développement et la maintenance des workflows CI/CD La garantie de la stabilité, sécurité et scalabilité des environnements La collaboration étroite avec les équipes Data, Produit et Tech dans un cadre Agile 🛠️ Environnement technique Vous évoluerez dans un stack moderne orienté cloud : Langages : Python, SQL Cloud & Data : Google Cloud Platform (GCP), Vertex AI, BigQuery, Cloud Run Orchestration & APIs : Airflow, FastAPI, Flask CI/CD & Infra : GitLab CI/CD, Terraform Machine Learning : TensorFlow, Scikit-learn 👤 Profil recherché Minimum 3 ans d’expérience en environnement Data / Machine Learning Expérience confirmée en mise en production de modèles ML Très bonne maîtrise de Python, SQL et des architectures data Solide expérience sur Google Cloud Platform (GCP) Bonnes connaissances en MLOps, industrialisation et Infrastructure as Code Capacité à interagir avec des interlocuteurs techniques et métiers

Rattachée au département IT, cette prestation s’inscrit dans un cadre collaboratif au sein d’une équipe multidisciplinaire composée de développeurs frontend Vue.js, développeurs Ruby, développeurs Python spécialisés en data science et en algorithmes financiers, ainsi que d’ingénieurs QA. Cette équipe est chargée du développement des plateformes de gestion de patrimoine utilisées par plus de 1 300 conseillers. Elle collabore étroitement avec les équipes produit, UX/UI, data science, ainsi qu’avec les experts métier. La méthodologie adoptée repose sur une approche Agile Scrum, avec des sprints de deux semaines et un processus CI/CD en amélioration continue. Dans le cadre de son expansion, un grand groupe financier sollicite trois prestations distinctes pour le développement front-end. Objectifs et livrables Les principaux objectifs de cette mission sont : Assurer le développement et la maintenance des applications frontend en Vue.js 2 et 3 en production Intervenir sur une variété de projets, allant de la maintenance de legacy Vue.js 2 à la création de nouvelles applications avec Vue.js 3, avec une approche pragmatique Concevoir et implémenter des interfaces utilisateur modulaires, performantes et accessibles Intégrer les interfaces des chatbots et assistants IA, développés avec les LLMs Consommer et intégrer les API REST du backend Garantir la qualité du code à travers des tests pertinents et des revues de code constructives Optimiser les performances frontend et améliorer l’expérience utilisateur Participer activement aux décisions techniques et challenger les spécifications si nécessaire Prendre la responsabilité des fonctionnalités déployées en production, conformément à la philosophie "you build it, you run it" Contribuer à l’amélioration continue des pratiques de développement au sein de l’équipe Résultats attendus / Livrables Code & documentation Code source versionné sur GitLab, en conformité avec les conventions Vue.js Tests unitaires avec Jest/Vitest et tests E2E avec Cypress, assurant une couverture satisfaisante Intégration efficace des APIs REST du backend Documentation technique détaillée relative aux projets et composants développés Features & intégrations Déploiement en production de fonctionnalités fonctionnelles Mise en service des interfaces utilisateur pour chatbots et assistants IA Gestion proactive des incidents Suivi et gestion des tickets via Jira Participation active aux revues de code et aux rituels agiles

En tant que Data Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’optimisation de pipelines de données robustes et scalables. Vous travaillez au cœur des plateformes Data afin de garantir la qualité, la disponibilité et la performance des données utilisées par les équipes métiers, BI et Data Science. Expérience attendue : 3 à 8+ ans en ingénierie Data. Vous correspondez au/à la Data Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires , en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d’un fort esprit analytique et d’une grande rigueur Vous êtes autonome , proactif et doté d’un solide sens des responsabilités Vous êtes capable de communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques comme non techniques Vous savez prioriser vos tâches , gérer les contraintes et respecter vos engagements Vous disposez d’un bon esprit de synthèse et êtes orienté résultats et valeur métier Vous avez une bonne connaissance des environnements Business Intelligence , Big Data et des architectures Lakehouse Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data modernes (Cloud) Vous maîtrisez SQL comme langage d’interrogation des données et avez des notions de modélisation de données (architecture médaillon, modèle en étoile …) Vous disposez d’un bagage en software engineering , vous permettant d’écrire un code robuste, lisible, maintenable et testable, notamment en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes sensibilisé aux principes de qualité logicielle (tests unitaires, tests d’intégration, revue de code) Vous êtes à l’aise avec les outils de versioning ( Git ) et les workflows collaboratifs associés Vous savez concevoir des pipelines Data comme de véritables produits logiciels, en tenant compte de la maintenabilité, de l’évolutivité et de l’observabilité

Dans le cadre d’un programme de transformation data, nous recherchons un Product Owner Big Data pour piloter la roadmap d’une plateforme data industrielle et maximiser la valeur des produits data. Vous analyserez les besoins métiers et techniques, structurerez le backlog produit et proposerez des trajectoires d’évolution alignées avec la stratégie data de l’entreprise. Vous travaillerez étroitement avec les équipes Data Engineering, Data Science, BI, Cloud et DevOps pour traduire les besoins en user stories claires, définir des critères d’acceptance et prioriser les fonctionnalités à forte valeur ajoutée. Vous accompagnerez la mise en place de produits data fiables, documentés et exploitables, en intégrant des enjeux de qualité, de gouvernance et de performance. Vous animerez des ateliers avec les parties prenantes, participerez aux cérémonies agiles et suivrez des indicateurs d’usage et de création de valeur. Vous aurez également un rôle clé dans la communication entre équipes techniques et métiers, en facilitant l’alignement stratégique et en promouvant une culture produit orientée données et impact business.

Dans le cadre du renforcement des dispositifs de sécurisation des paiements électroniques et de la lutte contre la fraude, il est recherché un Data Scientist capable d’intervenir sur des problématiques de détection de fraude bancaire, scoring et authentification forte, analyse massive de données transactionnelles et optimisation de modèles prédictifs en environnement critique. Le poste s’inscrit dans un contexte à forts enjeux réglementaires et opérationnels, avec des traitements en temps réel et des volumes de données importants. Le contexte fonctionnel couvre : Paiement électronique & cartes bancaires Lutte contre la fraude Authentification forte Conformité réglementaire Analyse de risques transactionnels 🧩 MissionsAnalyse & Modélisation Analyse exploratoire et statistique de données transactionnelles massives Conception et amélioration de modèles de Machine Learning pour la détection de fraude Feature engineering sur données temporelles et comportementales Optimisation des performances des modèles (précision, recall, stabilité) Industrialisation & Production Déploiement et suivi de modèles de scoring en environnement de production Monitoring des performances des modèles (drift, précision, recall) Automatisation des traitements et du reporting analytique Participation à l’amélioration continue des pipelines data Collaboration métier Interaction avec les équipes sécurité, fraude et conformité Traduction des besoins métier en solutions data Création de tableaux de bord et visualisations exploitables par les métiers Documentation et présentation des résultats 🛠️ Environnements techniquesLangages & Data Science Python R SQL Machine Learning & IA Scikit-learn XGBoost / LightGBM / Random Forest PyTorch (optionnel) Approches RAG / NLP (bonus) Data Engineering & Big Data PySpark Écosystème Hadoop Traitements batch et temps réel Data & Visualisation Power BI Pandas NumPy Excel avancé Environnements complémentaires Elasticsearch PostgreSQL API Data / JSON Industrialisation de modèles ML Outils métiers (paiement / fraude) Plateformes de scoring temps réel (type Feedzai ou équivalent) Outils d’authentification forte Analyse comportementale fraude

L’objectif de la mission est de concevoir, bâtir et sécuriser l’architecture cloud Azure d'un prototype Energy Management System (EMS), tout en préparant une industrialisation future sans dette d’architecture. Missions Concevoir et déployer l’architecture Azure du prototype EMS, incluant : Ingestion IoT & streaming temps réel (Azure IoT Hub, Event Hubs, Eventstream Microsoft Fabric RTI) Traitement temps réel & validation qualité (Eventstream processors, KQL Databases, Quality gate asynchrone < 10s) Stockage différencié (RAW, VALIDATED / CERTIFIED, OneLake & intégration Fabric) Observabilité, sécurité et traçabilité (Azure Monitor, Log Analytics, diagnostics, métriques temps réel, audit de bout en bout) Mettre en œuvre des patterns event-driven & streaming adaptés aux workloads IoT / EMS. Construire une plateforme data temps réel et sémantiquement gouvernée avec Microsoft Fabric, RTI & Fabric IQ : Conception des pipelines (ingestion, enrichissement, filtrage, routing, persistance temps réel) Exploitation des KQL Databases pour agrégations temps réel, détection d’anomalies, corrélation d’événements Mise en place d’actions automatiques via Activator (alertes, workflows) Contribution à la modélisation des entités métier, règles de qualité fonctionnelle et états opérationnels Préparation de l’intégration d’agents intelligents sur données temps réel Assurer la mise en œuvre DevSecOps & Infrastructure as Code : Infrastructure en IaC (Terraform ou Bicep) Pipelines CI/CD (GitHub Actions / Azure DevOps) Gestion des environnements (dev / acc / prod), secrets (Key Vault), identités managées, RBAC, policies Azure Intégration des garde-fous sécurité dès le prototype (least privilege, chiffrement, audit, gouvernance Fabric & Purview) Développer la plateforme data : APIs, streams, endpoints temps réel Microservices de traitement événementiel en Python et/ou Node.js / TypeScript Composants de normalisation et validation qualité, règles métier temps réel, intégration de modèles d’IA (Azure ML) Respect des contraintes fortes : latence end-to-end < 10 secondes, fiabilité, idempotence, gestion des erreurs & backpressure Produire un socle simple, robuste et consommable avec environnements reproductibles et documentés Réaliser des démonstrations régulières à destination des parties prenantes métier et techniques Outils & Environnement Cloud & Architecture : Azure IoT Hub, Azure Event Hubs, Microsoft Fabric RTI, Fabric IQ, OneLake Traitement & Stockage : Eventstream processors, KQL Databases (Eventhouse), Azure Functions, Azure Container Apps Observabilité & Sécurité : Azure Monitor, Log Analytics, Key Vault, RBAC, Managed Identity, policies Azure DevSecOps & IaC : Terraform (préféré) ou Bicep, GitHub Actions, Azure DevOps Développement : Python, Node.js, TypeScript Modélisation & Qualité métier : Fabric IQ, règles métier, qualité fonctionnelle et technique Automatisation : Activator (alertes, workflows) IA & Data Science : Azure Machine Learning (optionnel)

Mission Garantir l’excellence technologique du pôle IA en définissant les standards d’architecture et de développement, en sécurisant la mise en production de solutions d’intelligence artificielle complexes et en accompagnant la montée en compétence des équipes techniques. Le Tech Lead ML joue un rôle clé dans la conception, la robustesse et la scalabilité des produits IA tout en contribuant aux décisions stratégiques liées à la roadmap technologique. Responsabilités principalesArchitecture & Engineering IA Définir et maintenir les standards d’architecture ML/IA dans des environnements multi-cloud . Concevoir et valider les pipelines ML / IA end-to-end (data → training → évaluation → déploiement → monitoring). Mettre en place les bonnes pratiques de MLOps et industrialisation des modèles . Choix technologiques Superviser les choix d’outils et frameworks : frameworks ML solutions cloud (Google Cloud, Microsoft Azure) outils MLOps Garantir la cohérence technologique de l’écosystème IA. Qualité technique & gouvernance Auditer et challenger la qualité technique des produits IA : performance robustesse sécurité coûts (FinOps) maintenabilité Mettre en place des standards de gouvernance des modèles et des données . Leadership technique Jouer un rôle d’ expert et de mentor auprès des équipes Data Science et Data Engineering. Accompagner la montée en compétence technique des équipes. Définir et diffuser les bonnes pratiques de développement . Contribution stratégique Participer aux phases de cadrage et de conception des produits IA . Contribuer à la définition de la roadmap produit IA . Collaborer étroitement avec : le Product Owner IA les Data Scientists les Data Engineers les équipes software. Innovation & veille Assurer une veille technologique active sur les innovations IA : IA générative MLOps architectures data outils et frameworks émergents.

Le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement dans l’objectif d’assurer une mission d'ownership technique du produit "RAG as a Service" Contexte: - Equipe de 20 experts repartis sur 5 poles d'activite (Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office, Client Services). - 15+ plateformes de Data Science / MLOps en production (Cloud et on premise) / 600+ utilisateurs Data Scientists - Plusieurs infrastructures, plateformes et services d'IA Generative en production a l'attention de tous les métiers du Groupe. - Un GRID de GPU on premise utilise pourle training et l'inference. - Pratiques DevSecOps / GitOps / MLOps / LLMOps - Automatisation autour des APIs des infrastructures, des plateformes (kubernetes/openshift) et des produits. Les missions principales : - Participation à l’élaboration technique et fonctionnelle du produit IA qui sera attribué en lien étroit avec les équipes Solutions Engineering (veille technologique IA) et DevSecOps (industrialisation). - Garantie du respect des contraintes de sécurité, de conformité et de confidentialité applicables aux standards de production IT du groupe (eg. observabilité, auditabilité, traçabilité, contrôle des accès). - Définition et implémentation des mécanismes techniques permettant aux métiers ou à leur IT d’opérer leur propre gouvernance de votre produit. - Établissement, maintient et agrémentation de la feuille de route technique du produit afin d’apporter de la valeur de manière continue à celui-ci en lien avec les besoins de vos clients métiers. - Accompagnement au quotidien des utilisateurs et décideurs métiers et IT du groupe BNP Paribas qui utilisent votre produit et s’assurer avec eux de la mise en application des bonnes pratiques d’usage de celui-ci au sein de leurs équipes. - Supervision des opérations critiques (changement, déploiement, mise à jour) avec une vision de bout en bout des impacts sur les différents services gérés par l’équipe. - Organisation et documentation de la gestion des incidents?: analyse de root-causes, coordination inter-équipes. - Capacité à être moteur dans l’amélioration des processus internes et l’alignement avec les autres équipes du domaine IA & Données. - Capacité à être le représentant de la relation technique avec les fournisseurs qui contribuent à l’élaboration de votre produit (éditeurs logiciels, équipes d’industrialisation, équipes d’infrastructures).

Missions : 1/ Accompagner la Sécurité dans les projets IA Amundi En tant qu’Architecture Sécurité IA, vous définissez et mettez en œuvre les mesures de sécurité adaptées aux systèmes intégrant de l’intelligence artificielle, analysez les risques liés aux modèles et aux données, encadrez les choix technologiques, et veillez à la conformité avec les standards de sécurité et les réglementations en vigueur. Sur cette partie, en étroite collaboration avec l’équipe Innovation Labs en charge du déploiement des solutions IA. Réalisations attendues : - S’assurer que les projets IA s’intègrent bien dans la méthodologie Amundi d’accompagnement de la sécurité dans les projets. - Mener des analyses de risques sur les scénarios d’attaque IA, pour en dériver une posture cyber. Apporter la vision de la conformité à l’IA Act. - Participer aux conceptions et aux revues d’architecture pour apporter la garantie que les IA déployées le sont avec les standards de sécurité et de conformité requises. Vérifier le besoin d’ajouter des scénarii de détection par le SOC. - Définir et déployer les solutions adaptées de protection des IA (AI Security Posture Management, etc.). - Communiquer en interne et en externe sur la sécurité de l’IA et les risques associés. - Maintenir à jour l’état de l’art des techniques d’IA et les risques associés. - Former les équipes internes sur les nouvelles technologies IA et fournir un support technique continu. Plus globalement, contribuer à la diffusion d'une culture de l'IA au sein d’Amundi. - Participer aux ateliers IA au niveau du groupe en tant qu’expert et contribuer à la création des futurs standards et la réalisation d’études sur de nouvelles solutions. 2/ Mise en place de solutions d’IA au profit de l’équipe Cyber Dans un contexte d'automatisation des processus, en général et plus particulièrement la direction de la sécurité souhaite accélérer l'intégration de l'intelligence artificielle pour optimiser ses activités. Le rôle sera de tirer parti des technologies IA et Data Science pour faciliter le traitement d'activités récurrentes et identifier des leviers d'efficacité sur l'ensemble des missions cybersécurité (gouvernance, réglementaire, opérationnel, etc.). Réalisations attendues : - Cartographier les cas d’usage IA de l’équipe Cyber et prioriser ceux susceptibles de tirer le plus de valeur (DLP, SOC, évaluation des tiers…) - Proposer des solutions IA ou data-driven pour optimiser ces activités Cyber en particulier ou sécurité en général - Mettre en œuvre les projets retenus en collaboration étroite avec l’équipe Cyber en particulier. Le candidat pourra être amené à intervenir sur d’autres sujets Cyber Sécurité, en renfort à l’équipe. CONDITIONS TECHNIQUES DE LA PRESTATION La prestation se déroulera au sein du service ISS en charge de la sécurité informatique, en étroite collaboration avec les équipes IT et métier. RESULTATS ATTENDUS/LIVRABLES • Réalisation d’analyse de risques (évaluation du risques, identification de scénarios, proposition de mesure d’atténuation, recette sécurité…) • Analyse de la maturité des tiers et réalisation de synthèse et plan d’action associé • Conseiller, challenger et collaborer étroitement avec les équipes métier et IT. PRE-REQUIS Compétences techniques recherchées :  Diplômé(e) d’une école d’Ingénieurs en informatique ou équivalent avec une expérience de 3 ans minimum dans l'élaboration d'architectures IA et Cybersécurité.  Maîtrise des standards (MITRE ATLAS, NIST, OWASP, AISPM) et une bonne connaissance du cycle de vie et des risques propres à l’IA  Compétences en développement ainsi que dans la mise en place et l’intégration de modèles d’IA (Python, machine learning/deep learning, modélisation, etc.) Autres compétences recherchées :  Français, Anglais niveau intermédiaire (B2) CALENDRIER D’EXECUTION DE LA MISSION Début de l’intervention : Mars 2026 Durée d’intervention souhaitée : 3 ans Paris, France Nombre de jours/semaine ou par mois (à préciser : /s ou /m) chez le client : 3 jours / semaine