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Dans le cadre du développement d'un outil d'IA générative interne à destination des collaborateurs d'un grand groupe international, nous recherchons un(e) UX Researcher Senior pour rejoindre une équipe produit pluridisciplinaire en mode Agile. - Concevoir et mener des recherches utilisateurs : entretiens, tests d'utilisabilité, diary studies, enquêtes qualitatives et quantitatives auprès de plusieurs départements internes (Marketing, IT, HR, R&D) - Construire des personas, journey maps et modèles mentaux représentatifs de la diversité des utilisateurs - Transformer les insights en recommandations actionnables pour la stratégie produit et la priorisation des features - Collaborer avec les équipes UX/UI pour valider les maquettes et prototypes avant engineering handoff - Assurer une veille continue sur le paysage GenAI (ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, Perplexity) et produire des analyses concurrentielles régulières - Définir et suivre les métriques UX : adoption, NPS, CSAT, task success, engagement - Maintenir un repository de recherche centralisé (insights, tests, personas, analyses) Cette mission est centrale dans la stratégie produit : chaque sprint, chaque décision est guidée par la voix de l'utilisateur.

Développeur d’agents GenAI Nous recherchons un ingénieur IA / data scientist expérimenté ayant déjà construit des agents IA de niveau production , incluant des mécanismes de sécurité, de gestion des identités et d’observabilité . Ce rôle s’inscrit au cœur d’une initiative mondiale visant à accélérer l’industrialisation et la mise à l’échelle de l’IA générative au sein de l’organisation . Au sein de la squad Data & AI , vous interviendrez comme développeur SDK dans l’équipe plateforme GenAI , afin d’assurer la cohérence, la scalabilité et la mise en production des agents développés au sein du Groupe. Vous travaillerez avec plusieurs équipes pour définir et faire évoluer le SDK , afin qu’il soit utile, utilisable, adopté et utilisé par les ingénieurs IA et data scientists du Groupe. Le SDK constitue un produit central au sein du Groupe , déployé dans différents environnements : infrastructures sécurisées on-premise déploiements cloud globaux Ce poste est idéal pour un ingénieur IA qui combine : une maîtrise du fonctionnement des agents IA une bonne compréhension des systèmes d’identité et de sécurité une approche pragmatique orientée livraison de produits et services en production avec l’ambition de façonner la manière dont les agents IA à grande échelle sont développés, exploités et maintenus en entreprise . 1. Contexte et objectifs Une plateforme GenAI et des modèles fondamentaux sont déjà déployés dans plusieurs environnements : infrastructures on-premise zones restreintes et sécurisées L’ingénieur devra prendre en charge le SDK existant et faire évoluer la solution vers un système entièrement industrialisé, déployable et maintenable , utilisable de manière cohérente dans tous les environnements. L’ingénieur travaillera à temps plein au sein de l’équipe plateforme et de la communauté AI Engineer en tant que relais technique de la plateforme GenAI , avec pour mission de : rendre le SDK utile, utilisable et adopté par les AI Engineers contribuer au développement et à l’évolution du SDK intégrer les principes de sécurité, d’identité et d’observabilité dans le SDK afin de produire des agents prêts pour la production documenter et accompagner les ingénieurs IA dans l’utilisation du SDK dans leurs produits 2. Compétences et expérience requises Compétences techniques Bonne maîtrise des frameworks et outils : LangGraph LangChain MLflow Python Solides connaissances des protocoles, identités et sécurité : OIDC MCP token forwarding on-behalf-of Expérience démontrée en industrialisation de produits agents IA , incluant : automatisation systèmes de mise à jour packaging pipelines de déploiement observabilité Expérience dans des environnements sécurisés ou réglementés : environnements isolés (air-gapped) zones restreintes gestion des secrets Compréhension de : CI/CD gestion du cycle de vie logiciel gouvernance des configurations

Nous recherchons un Data Scientist Gen AI pour contribuer au développement de solutions innovantes basées sur l'IA générative. Le candidat idéal doit posséder une expertise en IA générative et en machine learning, ainsi qu'une aptitude avérée à créer des applications conversationnelles efficaces dans un cadre international. Missions principales : Concevoir et développer des solutions conversationnelles basées sur des modèles d’IA générative. Participer à l’architecture technique et au choix des frameworks tels que les LLMs, orchestration, RAG et fine-tuning. Implémenter des systèmes agentiques lorsque pertinent, y compris des multi-agents, l’utilisation d'outils et des chaînes de raisonnement. Mettre en place des pipelines robustes pour la collecte de données, la vectorisation, le monitoring et l’évaluation. Optimiser la performance, la fiabilité et la sécurité des réponses générées par les systèmes. Collaborer activement avec les équipes interfonctionnelles pour atteindre les objectifs de projet. Profil recherché : Anglais opérationnel pour un contexte international. Expérience confirmée en IA générative. Compétences confirmées en machine learning. Expérience sur le développement de solutions conversationnelles.

Contexte Mission stratégique au sein du Cloud Center of Excellence (CCOE) Data & AI Foundations visant à industrialiser le développement d’agents d’IA générative pour une plateforme utilisée à l’échelle internationale. L’objectif est de transformer un SDK existant en produit industrialisé, sécurisé et déployable dans des environnements sensibles et hautement sécurisés. Besoin GenAI agent developer Objectifs de la mission Prendre en main le SDK existant et en assurer la maîtrise technique Industrialiser le SDK pour le rendre scalable, maintenable et déployable à grande échelle Intégrer les exigences enterprise : sécurité, identité, observabilité et exploitabilité en production Favoriser l’adoption du SDK par les équipes IA internes Besoin GenAI agent developer Missions principales Développement et évolution du SDK pour agents GenAI Implémentation des mécanismes de sécurité et de gestion des identités Intégration de l’observabilité et des pipelines de déploiement Documentation complète technique et fonctionnelle Support des équipes IA pour l’intégration du SDK dans leurs produits Besoin GenAI agent developer Compétences requises Python LangGraph, LangChain, MLflow Expérience industrialisation d’agents IA et productisation Maîtrise des protocoles d’identité et sécurité (OIDC, token forwarding, etc.) Expérience environnements sécurisés / régulés Bonne maîtrise CI/CD et cycle de vie logiciel Anglais professionnel Besoin GenAI agent developer Livrables attendus Versions industrialisées du SDK Documentation technique complète et blueprint d’architecture Plan d’enablement et support à l’adoption intern

Dans le cadre de la mise en place d’une GenAI Factory au sein d’un grand acteur bancaire, nous recherchons un Lead Tech Python expérimenté. La mission consiste à intervenir comme référent technique auprès d’une équipe de développeurs GenAI afin de renforcer la qualité et la robustesse des développements Python. Le consultant participera activement au développement, challengera les choix techniques, diffusera les bonnes pratiques (architecture, structuration de code, tests, performance) et recommandera les librairies adaptées aux cas d’usage IA générative (LLM, RAG, orchestration, etc.). Une expérience concrète en développement sur des projets Generative AI est indispensable. Une connaissance d’environnements cloud, idéalement AWS, est fortement appréciée.

Dans le cadre de la mise en place d’une GenAI Factory au sein d’un grand acteur bancaire, nous recherchons un Lead Tech Python expérimenté. La mission consiste à intervenir comme référent technique auprès d’une équipe de développeurs GenAI afin de renforcer la qualité et la robustesse des développements Python. Le consultant participera activement au développement, challengera les choix techniques, diffusera les bonnes pratiques (architecture, structuration de code, tests, performance) et recommandera les librairies adaptées aux cas d’usage IA générative (LLM, RAG, orchestration, etc.). Une expérience concrète en développement sur des projets Generative AI est indispensable. Une connaissance d’environnements cloud, idéalement AWS, est fortement appréciée.

Dans le cadre du développement de solutions d’intelligence artificielle avancées, nous recherchons un Développeur GenAI Python avec expertise GCP afin de contribuer à la conception et au développement de services applicatifs basés sur des modèles d’IA générative. Le consultant interviendra sur la conception et le développement de services applicatifs autour des LLM , l’intégration de modèles d’intelligence artificielle, ainsi que la mise en place d’architectures cloud scalables dans un environnement Google Cloud Platform. L’objectif est de construire des composants robustes permettant d’exploiter l’IA générative dans des applications à forte exigence de performance, de sécurité et de scalabilité. La mission couvre l’ensemble du cycle de développement : design d’API, développement de microservices, intégration des modèles d’IA, mise en production et optimisation des performances dans un environnement cloud moderne. Le consultant contribuera également à la mise en place de mécanismes d’orchestration d’agents IA, d’intégration avec des modèles LLM et de couches d’intégration sécurisées , afin de garantir des systèmes fiables et performants. Responsabilités principales Développer des services applicatifs autour de l’IA générative et des modèles LLM Concevoir et développer des microservices en Python Mettre en place des API REST sécurisées et performantes Intégrer des LLM (OpenAI, Anthropic, Vertex AI) dans les applications Développer des mécanismes de routage et d’orchestration pour agents IA Concevoir des architectures cloud scalables et résilientes sur GCP Optimiser les performances pour garantir faible latence et haute disponibilité Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité applicative et IA Environnement technique Cloud Google Cloud Platform : Cloud Run, Cloud Build, Cloud Functions Vertex AI Backend Python FastAPI Pydantic SQLAlchemy Bases de données Firestore Redis NoSQL GenAI Intégration LLM (OpenAI, Anthropic, Vertex AI) Prompt engineering Architectures d’agents IA Frameworks d’orchestration (LangChain, ADK) DevOps Docker GitHub CI/CD Monitoring Cloud Logging Cloud Monitoring Outils de développement GitHub Outils de développement assistés par IA

Contexte Un DataLab transverse structure et pilote des produits Data (BI, Analytics, Data Science) tout en développant des initiatives en IA Générative. L’enjeu est double : Industrialiser un portefeuille de produits Data Structurer et accélérer les usages GenAI à l’échelle de l’organisation Objectif principal Piloter le portefeuille Data comme un véritable produit et animer la stratégie GenAI. Rôle proche d’un Lead Product Data / Head of Data Product , pas d’un PO “exécutant”. ResponsabilitésPilotage produits Data Identifier et formaliser les besoins fonctionnels Construire et maintenir la roadmap Data Prioriser selon valeur métier Arbitrer capacité vs demandes Animer comités produits/projets Suivre adoption et valeur délivrée Interface principale entre métiers, IT et équipes Data Structuration GenAI Recenser et structurer les cas d’usage GenAI / POC Identifier les opportunités à forte valeur business Mettre en visibilité les solutions existantes Promouvoir les usages IA auprès des métiers Assurer une veille technologique continue (LLM, RAG, outils IA) Animer ateliers, communautés et acculturation Compétences attendues Product management confirmé Pilotage de portefeuille / roadmap stratégique Culture Data / BI solide Connaissance IA générative (LLM, RAG, cas d’usage métier) Capacité à structurer des initiatives transverses Soft skills clés Leadership d’influence Vision stratégique Forte autonomie décisionnelle Capacité à embarquer des équipes non techniques Esprit entrepreneurial

Nous recherchons un profil Architecte GenAI pour une mission de Senior AI Platform Architect (rôle important et technique, pas un chef de projet). La mission s’inscrit dans un programme stratégique mondial visant l’industrialisation et le passage à l’échelle d’une plateforme de Générative IA (GenAI) destinée à plus de 80 000 utilisateurs dans 65 pays. En synthèse C’est une mission de haut niveau visant à transformer une plateforme GenAI existante en un produit industriel, robuste, sécurisé et scalable, avec un fort enjeu de gouvernance, de standardisation et de transfert de compétences au sein du CCOE Data & AI. Le rôle est central, transverse et structurant, à la frontière entre :  architecture technique,  industrialisation produit,  gouvernance,  accompagnement des équipes internes. Contexte et objectifs Une plateforme GenAI et un modèle cœur sont déjà déployés sur plusieurs environnements onpremise, zones sécurisées et restreintes. L’architecture existe mais nécessite : o stabilisation, o durcissement (robustesse, sécurité), o productisation pour permettre des déploiements reproductibles et maintenables. Objectif principal de la mission Faire évoluer l’existant vers une plateforme GenAI industrialisée, considérée comme un produit Responsabilités principales Analyse approfondie de l’existant ( infrastructure, pipelines CI/CD, composants, dépendances, processus de déploiement. Définition d’une architecture cible modulaire, portable et industrialisée. Mise en place d’un système de packaging et de déploiement reproductible Gestion du versioning et de la traçabilité de tous les composants : Garantie de la portabilité et maintenabilité dans des contextes contraints Support technique et montée en compétence des équipes Revue des designs techniques, configurations et pipelines. Production et maintien de la documentation : Définition de standards d’ingénierie Respect des exigences internes de sécurité et de protection des données. Participation aux architecture boards et à la roadmap technique. Veille active sur les technologies GenAI et LLMOps : Identification d’opportunités de simplification, amélioration de la scalabilité, optimisation des coûts. Pilotage de proofs of concept sur de nouveaux patterns de déploiement.

Pour le compte d’un grand groupe international (client masqué) , nous recherchons un·e Ingénieur·e Backend pour intervenir sur une plateforme d’ IA générative déployée à grande échelle en interne. Tu rejoindras une équipe technique travaillant sur une solution stratégique qui vise à améliorer la productivité des collaborateurs grâce à l’intégration de modèles de langage (LLM). Ton rôle consistera à concevoir, développer et maintenir des services backend performants, robustes et scalables , capables de gérer un volume élevé d’interactions IA, d’orchestrer différents fournisseurs de LLM et d’assurer l’intégration fluide avec le SI existant. Missions principales : Conception et développement de microservices backend Développement et optimisation d’ API REST à forte volumétrie Orchestration et intégration de LLM (plusieurs providers) Contribution à la scalabilité, performance et fiabilité de la plateforme Participation à l’architecture backend et aux choix techniques Collaboration en environnement Agile avec équipes produit, IA et DevOps

Nous recherchons un Agent Engineer spécialisé sur l’écosystème Google Cloud afin de contribuer au développement d’agents conversationnels basés sur l’intelligence artificielle générative. La mission s’inscrit dans un programme stratégique visant à enrichir l’expérience client grâce aux LLM et à automatiser certaines interactions du centre de relation client. Le consultant interviendra sur des cas d’usage concrets mêlant voicebot intelligent et agents conversationnels d’auto-diagnostic , avec un objectif clair : améliorer la compréhension des demandes clients et augmenter le taux de résolution au premier contact. Le rôle implique à la fois des compétences d’ingénierie IA, d’architecture technique et d’industrialisation des modèles . Rôle attendu Concevoir et développer des agents conversationnels basés sur des LLM au sein de l’écosystème Google Cloud Participer à l’évolution d’un voicebot existant en intégrant des capacités d’IA générative Concevoir un agent d’auto-diagnostic conversationnel permettant aux utilisateurs de diagnostiquer certaines pannes de manière autonome Mettre en place des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) afin d’enrichir les réponses des agents Implémenter et optimiser les solutions sur Vertex AI et Dialogflow CX Contribuer à l’industrialisation des modèles : évaluation des LLM, tests de robustesse, métriques de performance et bonnes pratiques AIOps

La mission du projet Group Employee Companion est de concevoir et déployer une plateforme backend de chatbot intelligente et sécurisée pour accompagner les collaborateurs dans leurs activités quotidiennes. Le service doit offrir une expérience conversationnelle fluide, multilingue, conforme aux exigences RGAA et sécurité du groupe, tout en permettant l’intégration de solutions métiers (assistants, fichiers, prompts, contextes, KPIs). La solution vise à centraliser et personnaliser l'assistance digitale, accessible à l'ensemble des entités, via une orchestration flexible et évolutive des fonctionnalités. Devops & SysOps - Déploiement automatisé de l’API et des modules backend. - Mise en place de la surveillance LLM & IA Generative (monitoring, alerting). - Configuration de la sécurité (authentification, autorisation, RGAA). - Documentation technique d’exploitation et d’intégration. - Scripts CI/CD pour build, tests et releases. - Sauvegarde/restauration des données et des contextes. - Scalabilité & gestion du load-balancing pour montée en charge. - Gestion et rotation des secrets et credentials. - Politique de gestion des incidents et du support (SLA). - Monitoring et reporting des KPIs de performance et d’usage.

Contexte de la mission Dans le cadre du développement de ses initiatives autour de l’Intelligence Artificielle Générative et de l’automatisation intelligente, un grand groupe international souhaite renforcer ses équipes Data & AI avec un Expert GenAI / Data Engineer . Le consultant interviendra sur la conception et l’industrialisation de solutions basées sur des modèles de langage (LLM) intégrés à une plateforme data cloud moderne reposant sur Google Cloud Platform (GCP) . Objectifs de la mission Concevoir et industrialiser des solutions d’IA générative à l’échelle Développer des architectures d’agents intelligents (Agentic AI) Intégrer les usages IA aux plateformes data existantes Garantir la robustesse, la performance et la scalabilité des solutions Participer aux choix d’architecture et aux bonnes pratiques techniques Missions principales IA Générative / Agentic AI Conception et développement d’agents basés sur des modèles LLM Mise en œuvre d’architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) Orchestration de workflows IA multi-étapes Intégration d’APIs et outils externes Optimisation des performances et de la qualité des réponses IA Data Engineering Conception et optimisation de pipelines data (ETL / ELT) Ingestion et transformation de données volumineuses Exploitation de données structurées et non structurées Mise en place de standards de qualité et de gouvernance des données Architecture Cloud Design d’architectures AI end-to-end sur GCP Déploiement de services cloud-native Participation aux décisions techniques et à l’industrialisation Mise en production et amélioration continue des solutions Environnement technique Cloud & Data Google Cloud Platform (GCP) BigQuery Dataflow Cloud Storage Pub/Sub Cloud Run / Cloud Functions AI / GenAI Vertex AI LLM APIs LangChain / LangGraph / LlamaIndex (ou équivalent) Architectures RAG Vector databases Développement Python (expert) APIs REST Docker CI/CD Git Profil recherché Minimum 7 ans d’expérience en Data Engineering / Software Engineering Expérience confirmée sur environnement GCP Expérience concrète sur projets GenAI / LLM en production Bonne maîtrise des architectures cloud distribuées Capacité à intervenir sur des sujets d’architecture et d’industrialisation Anglais professionnel Compétences clés GenAI / Agentic AI Data Engineering avancé Architecture GCP Industrialisation AI Python avancé

Dans le cadre d’un projet autour de l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle, nous recherchons un Machine Learning Engineer capable de concevoir et déployer des solutions basées sur des LLM et architectures RAG dans un environnement Google Cloud Platform . Le consultant interviendra sur la conception, le développement et la mise en production de solutions d’IA intégrées dans des applications métiers. Missions : Conception et développement de solutions basées sur LLM et RAG Développement et optimisation de modèles de Machine Learning Mise en place de pipelines MLOps Mise en production de modèles ML et GenAI Déploiement de services ML dans un environnement GCP Développement d’API d’inférence et intégration dans des applications métiers Collaboration avec les équipes data, cloud et engineering Compétences techniques Machine Learning / GenAI Python TensorFlow / PyTorch ou équivalent LLM RAG LangChain ou frameworks similaires Cloud & Infrastructure Google Cloud Platform Vertex AI BigQuery Cloud Run ou GKE MLOps Docker Kubernetes CI/CD

Nous recherchons un consultant GenAI en fullremote. Dans le cadre du passage à l’industrialisation d’un projet IA stratégique au service des équipes Sales, notre client renforce son équipe avec un profil expert en conception et production de systèmes IA avancés. Missions : Conception de prompts & agents IA Mise en place du PromptOps et des pipelines d’évaluation Outputs structurés (JSON / Pydantic) Optimisation des coûts (RAG, context pruning) Design d’API & intégration SI Déploiement de systèmes IA robustes en production

Je cherche pour un de mes clients un DEVOPS AI Contrainte forte du projet: Agile, GenAI, RGPD, AI Act Les livrables sont: -Composants applicatifs et intégrations -Pipelines d'automatisation et de déploiement -Assurance qualité et documentation Compétences techniques: -Terraform - Confirmé - Impératif -GenAI - Junior - Important -Azure - Confirmé - Important - Agile - Junior - Souhaitable Connaissances linguistiques: -Français Courant (Impératif) -Anglais Professionnel (Impératif) Description détaillée **VOTRE MISSION** * Implémenter et maintenir les composants applicatifs nécessaires aux solutions GenAI : APIs, services backend, interfaces frontend et connecteurs vers les briques IA (agents, RAG, vector DB). * Travailler en binôme avec l’AI Engineer pour intégrer proprement les modèles et pipelines GenAI dans des architectures robustes et industrialisées. * Concevoir des APIs sécurisées et scalables (REST/GraphQL) et assurer l’intégration avec OneAPI, Azure services et les API internes. * Développer en Python et en JavaScript selon les besoins du projet ; produire du code propre, testé et documenté. * Participer à l’industrialisation : conteneurisation (Docker), orchestration sur AKS, déploiement via CI/CD (Azure DevOps / GitHub Actions), IaC (Terraform). * Mettre en place l’observabilité et l’alerte (logs, métriques, traces) pour assurer la fiabilité et suivre les coûts en production. * Assurer la qualité logicielle : tests unitaires/intégration, revue de code, performance et sécurité applicative (RBAC, chiffrement, bonnes pratiques secure-by-design). * Contribuer à la création de briques réutilisables, templates et patterns pour accélérer les futures squads (boilerplates, SDKs, connecteurs). * Collaborer avec le PO, l’AI Engineer, la DSI, la cybersécurité et les équipes opérationnelles pour garantir l’exploitabilité et l’adoption. **VOTRE PROFIL** * Bac +3 à Bac +5 en informatique, génie logiciel, ou équivalent. * Expérience professionnelle confirmée (minimum 3 ans) en développement logiciel, idéalement en environnements Cloud (Azure). * Solides compétences en programmation Python et JavaScript (Node.js, React) ; bonne pratique des design patterns backend/frontend. * Expérience avec les architectures cloud Azure : AKS, WebApp, storage, services PaaS et bonnes pratiques d’exploitation. * Maîtrise de la conteneurisation et de l’orchestration (Docker, Kubernetes) et des pipelines CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions). * Connaissance d’Infrastructure as Code (Terraform) et des pratiques DevOps. * Compréhension des concepts GenAI (LLMs, RAG, embeddings, vector DB) et capacité à intégrer des composants IA en collaboration avec un AI Engineer ; expérience pratique appréciée mais pas impérative. * Compétences en bases de données SQL/NoSQL et en conception de schémas adaptés aux besoins d’indexation/sémantique. * Rigueur sur la qualité du code : tests, revue, automatisation ; sensibilité aux enjeux de sécurité et de souveraineté des données. * Curiosité technique, capacité d’adaptation (outils et stacks variables selon les besoins), esprit d’équipe et bon relationnel. * Familiarité avec les outils low-code/no-code est un plus. * Anglais professionnel (lu/écrit) ; français courant indispensable. * Disponible pour être en régie sur 2026, et participer activement à la construction et à la standardisation des pratiques d’une AI Factory interne. Définition du profil : DEVOPS ENGINEER INGÉNIEUR DEVOPS Il /elle développe et exploite les produits / plateformes Cloud dans le respect du cadre technique/technologique instauré. Activités et tâches - Développe les nouveaux produits, réalise les tests unitaires et rédige la documentation technique - S'inscrit dans la chaine CI/CD - S'intègre dans les pratiques de développement instaurées (revue de code, tests de vulnérabilité, qualité de code) - Identifie les optimisations à réaliser sur les techniques d'automatisation et de déploiement - Sécurise la production readiness des produits (tests d'intégration, scripts d'exploitation, automatisation des actions de support, documentation technique) - Assure l'exploitation des produits / plateformes Cloud et répond aux incidents d'exploitation associés (selon les niveaux de services définis) - Contribue à l'amélioration continue des produits / plateformes Cloud - Apporte une expertise technique aux utilisateurs / clients / consommateurs sur son périmètre de produits/plateformes Cloud - Anime ou participe à la communauté Cloud DevOps Description du besoin : Mission :DEVOPS Localisation :92 Démarrage : Mars Jours obligatoires sur site : 1 jours/semaine Expérience : Confirmé