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Rattaché·e à l'Engineering Manager dans une équipe déjà constituée de 3 développeurs Full Stack et 1 Product owner, vous participerez activement au développement d'un nouveau projet qui s'appuiera sur de l'IA généraive à destination des clients de la société. Vous pourrez être amené·e à travailler aussi bien sur des sujets où la vélocité sera de mise, dans le cadre de prototypages par exemple, que sur des sujets où une réflexion plus poussée sera nécessaire, sur des choix d'architecture par exemple. Vous travaillerez dans un environnement agile avec une approche centrée sur l'expérience utilisateur, avec une culture très tournée vers la qualité logicielle (tests unitaires, intégration continue,....) Enfin, vous aurez la responsabilité de superviser le quotidien des membres de l'équipe en distribuant et en suivant l'avancement des tâches de chaque membre de celle-ci. Vous serez accompagné.e par l'Engineering Manager pour monter en compétence sur ces sujets si ils vous sont encore peu familiers. Environnement technique : TypeScript (requis), Java EE 20 (souhaité), Python (requis), Spring Boot (souhaité), Angular 15 (souhaité), JUnit (souhaité), REST (requis), Kafka, ClickHouse, Docker (requis), Kubernetes

· Vous contribuerez à la mise en œuvre du processus MLOps pour maintenir les modèles de ML en production. · Vous collaborerez avec l'équipe pour déployer ou améliorer des pipelines ML évolutifs et efficaces en utilisant les meilleures pratiques MLOps. · Vous collaborerez avec l'équipe au développement de services de qualité production avec des tests unitaires et d'intégration, CI/CD et devOps pour ces services. · Vous identifierez de nouvelles opportunités pour améliorer les processus de go-to-production et MLOps. · Vous appliquerez des pratiques et des normes de développement logiciel pour améliorer et garantir la qualité du code de nos applications. · Vous maintiendrez un rôle actif à chaque étape du cycle de vie du développement logiciel.

Notre client dans le secteur Luxe recherche un/une Architecte technique GCP H/F Description de la mission : Le client est un acteur majeur du secteur Luxe & Cosmétique. Description: Objectifs et enjeux : Optimisation technique : Résoudre les problèmes de latence et de temps de réponse du socle actuel. Industrialisation : Sécuriser, conteneuriser et déployer les solutions sur GCP (CI/CD). Développement de nouveaux cas d'usage : Concevoir des assistants GenAI RH orientés vers la productivité des équipes RH. Architecture agentique : Mettre en œuvre et orchestrer des architectures multiagents (routing, toolcalling, mémoire). Livrables attendus : Une intégration GenAI robuste et maintenable entre L'Oréal GPT, SuccessFactors et Teams. Un ensemble de nouveaux cas d'usage RH développés et déployés. Une documentation technique complète (architecture, flux, sécurité, APIs). Un backlog d'évolutions et d'optimisations pour la plateforme. Nous recherchons un profil Confirmé à Senior (idéalement avec une expérience significative en développement, data ou IA, incluant des projets concrets en GenAI/architectures agentiques, ou un profil très solide avec environ 3 ans d'expérience). Compétences techniques requises : IA & Frameworks agentiques : Maîtrise de Google ADK, LangChain ou LangGraph ; expertise en conception d'architectures multi-agents et protocoles MCP. Développement : Expertise en Python (async, tests, packaging) ; maîtrise de FastAPI, LlamaIndex, APIs REST/OData, webhooks et streaming. Cloud & Infrastructure (GCP) : Vertex AI, Cloud Run, GKE, Pub/Sub, BigQuery, Cloud Storage, Docker et CI/CD (GitHub Actions/Cloud Build). Sécurité : Maîtrise des protocoles OAuth 2.0/OIDC, SAML 2.0, gestion des secrets et environnements Zero Trust. Compétences / Qualités indispensables : Python (async, tests, packaging), Frameworks GenAI & Agentiques : Google ADK, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Architecture multi-agents (MCP, routing, tool calling, mémoire), Développement d'APIs : FastAPI, REST/OData, webhooks, streaming, Google Cloud Platform (GCP) : Vertex AI, Cloud Run, GKE, Pub/Sub, BigQuery, Cloud Storage, Conteneurisation & CI/CD : Docker, GitHub Actions, Cloud Build, Sécurité & IAM : OAuth 2.0, OIDC, SAML 2.0, gestion des secrets, Zero Trust, Intégration de systèmes (SuccessFactors, Microsoft Teams, APIs), Optimisation des performances (latence, temps de réponse, industrialisation des applications GenAI), Anglais pro Compétences / Qualités qui seraient un + : Véritable expertise GENAIInformations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Objectif de la mission Intégrer un consultant junior pour concevoir, développer et industrialiser des API REST robustes et sécurisées, en intégrant systématiquement l'IA dans le cycle de vie du logiciel : conception, développement, tests, documentation (méthode de vibe coding). Missions principales Concevoir, développer et maintenir des API REST pour les applications FTM et les solutions tactiques (exposition de données, services IA, pipelines ML / GenAI / RAG). Intégrer les services IA existants (modèles ML, moteurs GenAI, briques RAG) dans une architecture de microservices ou de services applicatifs. Utiliser des outils d'IA pour assister le développement back-end : génération de code, de tests unitaires et d'intégration, documentation d'API (contrats, spécifications). Collaborer avec les équipes Data Engineering et Data Science pour définir les contrats d'API, optimiser les flux de données et exposer les résultats des modèles. Contribuer à l'amélioration de la chaîne CI/CD et des pratiques DevSecOps (sécurité des API, performance, observabilité, monitoring).

Missions principales : Concevoir, développer et maintenir des API REST pour les applications FTM et les solutions tactiques (exposition de données, services IA, pipelines ML / GenAI / RAG). Intégrer les services IA existants (modèles ML, moteurs GenAI, briques RAG) dans une architecture de micro services ou de services applicatifs. Utiliser des outils d'IA pour assister le développement back-end : génération de code, de tests unitaires et d'intégration, documentation d'API (contrats, spécifications). Collaborer avec les équipes Data Engineering et Data Science pour définir les contrats d'API, optimiser les flux de données et exposer les résultats des modèles. Contribuer à l'amélioration de la chaîne CI/CD et des pratiques DevSecOps (sécurité des API, performance, observabilité, monitoring).

Pour l'un de nos clients nous recherchons un Développeur Golang Confirmé ou Sénior : • Travailler sur des sujets à fort impact et à forte criticité • Collaborer étroitement avec des ML Engineers sur la révolution de l'IA • Monter en compétences sur des sujets Machine Learning et GenAI, appliqués à des cas concrets • Monter en compétences sur le domaine de la Recherche & de la Recommandation • Environnement technique riche et stimulant • Participer à des conférences Machine Learning / Tech

Site : Hauts de Seine TJM max : 700 euros Date de démarrage : Septembre 2026 Date de fin : Juin 2028 Rôle Concevoir et industrialiser les agents IA du produit OPDN Missions Développement d'agents IA Mise en œuvre de RAG Prompt engineering Intégration avec les SI Industrialisation sur GCP Administation des accès et licences Supervision des services numériques Identifier et qualifier de nouveaux cas d'usage IA à forte valeur métier Compétences clés Prompt Engineering Gemini Enterprise Platform IA générative IA agentique RAG Python GCP Profil senior attendu (+ de 5/7 ans d'expérience) IA Engineer senior Expérience GenAI / Agentic AI Expertise RAG et assistants IA Force de proposition sur les cas d'usage IA

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d'une plateforme d'IA générative et agentique au sein d'un client grand compte dans le retail, nous recherchons un Développeur Python orienté GenAI afin de concevoir et développer de nouvelles briques fonctionnelles. Ces composants seront réutilisés par différents cas d'usage autour de l'IA générative : assistant conversationnel, enrichissement automatisé de contenus, génération de médias contextualisés, optimisation des processus métiers, etc. La plateforme s'appuie sur un écosystème cloud moderne et vise à accélérer le déploiement de solutions d'IA à grande échelle. Missions Participer à l'enrichissement et à la priorisation de la roadmap produit. Recueillir les besoins fonctionnels issus des différents cas d'usage IA. Contribuer aux cérémonies Agile (sprint planning, estimations, priorisation). Développer et maintenir les composants du socle logiciel de la plateforme. Concevoir de nouvelles fonctionnalités autour des architectures agentiques. Participer à l'amélioration continue de la plateforme et des bonnes pratiques d'industrialisation. Contribuer aux sujets d'observabilité, LLMOps et gouvernance des solutions d'IA.

🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Toulouse - 🛠 Au moins 2 ans d'expérience Vous êtes passionné(e) par l'Intelligence Artificielle, le Machine Learning, le Deep Learning, la GenAI et la Data ? Vous souhaitez contribuer à des projets concrets à fort impact tout en apportant votre vision technique et votre capacité à structurer les solutions ? Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un.e Ingénieur.e IA pour rejoindre notre centre d'expertise dédié à l'Intelligence Artificielle. 💻 Contexte : En tant que Ingénieur.e IA, vous intervenez comme référent technique sur vos sujets IA, avec une vraie responsabilité sur la partie projet et architecture. L'objectif n'est pas seulement de “faire des modèles”, mais de transformer des problématiques métiers complexes en solutions IA robustes, utiles et exploitables dans la durée. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Concevoir, entraîner et déployer des modèles d'Intelligence Artificielle en environnement réel ; Définir des protocoles d'évaluation rigoureux, alignés sur les enjeux métier ; Anticiper les problématiques de biais, de variance, de déséquilibre des données, bruit et de dérive ; Mettre en place du monitoring et optimiser les performances et les coûts ; Contribuer activement aux choix d'architecture ; Découper les problématiques complexes en étapes priorisées et actionnables ; Accompagner les équipes dans les bonnes pratiques en matière d'IA, Data et MLOps.