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Contexte : Pour un grand acteur de la grande distribution, nous recherchons un Data Ops Senior pour rejoindre le pôle Data & IA (40+ data scientists et data/AI engineers). L'équipe Data Ops, déjà en place avec un Tech Lead, outille et industrialise les projets data science, data analyse et dataviz, de l'exploration jusqu'à la production. Les projets sont critiques et portent notamment sur l'IA et l'agentique. Vos missions : Mettre en place, maintenir et améliorer les chaînes CI/CD des infrastructures cloud des projets analytiques (IA et agentique inclus) Administrer et maintenir les services partagés : Airflow, Langfuse, couche sémantique… Garantir le respect des bonnes pratiques et des règles de sécurité Identifier les axes d'amélioration et d'automatisation de l'offre de services, au contact des équipes data Accompagner les ingénieurs au quotidien : déploiements, configuration, gestion des accès, investigation d'incidents, optimisation des coûts cloud Télétravail : 2 jours par semaine (3 jours sur site)

Quel profil est recherché ici : Renfort pour la Design Authority IA : le cadre normatif IA et la gouvernance IA. Le Groupe s'est doté en octobre 2024 d'un cadre normatif IA que l'ensemble des filiales, dont Crédit Agricole Assurances, doivent décliner sur leur périmètre. Ce cadre normatif est entré en vigueur en été 2025. Dans ce contexte, au sein de la Direction DATA & IA, le poste de Design Authority IA est introduit pour assurer la conformité des systèmes IA et la gouvernance IA à l'échelle du groupe. Les livrables sont : - Programme de formation IA formalisé et déployé à l'échelle du Groupe ; - Inventaire complet et actualisé des systèmes IA avec évaluation de conformité ; - Pilotage continu de la conformité des systèmes IA au sein du Groupe avec tableaux de bord et indicateurs ; - Exercices de contrôle périodique réalisés avec rapports d'audit et plans d'action ; - Reportings réguliers produits et transmis à la Direction DATA & IA et à la direction Numérique et Marketing Client. Les missions sont les suivantes : - Concevoir et déployer le plan de formation IA à l'échelle du Groupe couvrant tous les collaborateurs, niveaux et profils sur les risques IA, IA responsable et conformité IA en coordination avec la DRH, DMO, IFCAM, ; - Maintenir et faire évoluer le site intranet et SharePoint de la Design Authority IA ; - Produire et animer les communications et interventions pédagogiques sur la gouvernance IA ; - Animer et coordonner la communauté IA via les relais de chaque BU/SU et entités internationales ; - Concevoir et mettre à jour la note de procédure de gouvernance IA en versions FR/EN ; - Définir et documenter la politique IA Agentique ; - Piloter et animer les comités de gouvernance ; - Sélectionner et déployer l'outillage de gouvernance IA ; - Coordonner et supporter les relais IA des BU/SU, entités et international ; - Interfacer et aligner avec le DAIA; - Produire et transmettre les reportings à la direction Numérique et Marketing Client ; - Recenser et évaluer l'ensemble des systèmes IA en lien avec le réseau Relais IA ; - Concevoir et faire évoluer la grille d'évaluation des systèmes IA ; - Instruire et émettre des avis de conformité IA avant passage en production en coordination avec les parties prenantes régaliennes (ARC, SSI, DPO, DMO, etc.) ; - Vérifier et assurer la conformité continue de tous les systèmes IA en production aux normes IA Groupe. Les compétences requises : - Planifier, organiser et piloter les différentes phases des projets de gouvernance IA ; - Identifier, analyser et gérer les risques potentiels des initiatives IA ; - Communiquer et vulgariser les concepts complexes de gouvernance IA auprès des parties prenantes, équipes techniques et métiers.

Dans le cadre d'une démarche de transformation technologique, une équipe spécialisée en Data, IA et Innovation développe et industrialise de nouvelles capacités autour de l'IA générative et des systèmes agentiques. Le/la AI Engineer Lead intervient au sein d'une équipe dédiée à la conception, au développement et à l'exploitation d'un environnement de démonstration permettant de présenter les capacités d'une plateforme agentique et de développer des cas d'usage concrets. L'objectif du poste est de transformer les capacités technologiques de la plateforme en démonstrations fiables, reproductibles et à forte valeur métier, afin de faciliter leur adoption auprès des différentes parties prenantes. Missions principalesConception et développement de la plateformeParticiper à la conception, au déploiement et à la maintenance de l'environnement de démonstration. Configurer et faire évoluer les différents composants de la plateforme. Garantir la stabilité, la fiabilité et la disponibilité de l'environnement. Développement de solutions IA et GenAIConcevoir et développer des cas d'usage de bout en bout autour de l'IA générative et des systèmes agentiques. Implémenter les différents composants nécessaires aux systèmes agentiques : orchestration, workflows, gestion des états, planification et utilisation d'outils. Mettre en œuvre des architectures basées sur les LLM, le RAG, la recherche sémantique et le prompt engineering. Développer des solutions permettant de démontrer concrètement la valeur des nouvelles capacités technologiques. Développement de composants réutilisablesConcevoir des accélérateurs, templates, scripts et composants réutilisables. Développer des frameworks et briques techniques permettant d'accélérer la création de nouveaux cas d'usage. Produire des jeux de données et environnements permettant de reproduire les démonstrations. Intégration et architectureIntégrer les solutions IA avec des systèmes d'entreprise, des API, des services cloud et des plateformes de données. Participer à la conception d'architectures cloud-native. Assurer l'interopérabilité entre les différents composants techniques. Industrialisation et qualitéMettre en place des pratiques de monitoring, d'observabilité et de fiabilité. Participer à l'amélioration de la qualité du code et à la mise en place de tests. Contribuer aux pratiques CI/CD et aux principes de développement sécurisé. Participer au cycle de vie des applications IA, de leur développement jusqu'à leur déploiement et leur supervision. Accompagnement des parties prenantesPréparer et maintenir les environnements pour les démonstrations et présentations. Accompagner les équipes techniques, produit et métier dans la compréhension et l'utilisation des solutions développées. Participer aux échanges avec les différentes parties prenantes afin d'identifier les besoins et de transformer les capacités technologiques en cas d'usage concrets.

Contexte de la mission Au sein d'une équipe dédiée aux technologies de l'IA et de la Data, vous participerez au développement et à l'industrialisation d'une plateforme RAG (Retrieval-Augmented Generation) permettant aux applications et aux agents IA d'interroger des bases documentaires et des connaissances métiers en langage naturel, avec des réponses fiables et sourcées. La plateforme couvre l'ensemble de la chaîne RAG : ingestion et indexation documentaire, recherche vectorielle et hybride, génération de réponses, évaluation de la qualité et gestion des droits d'accès. Vous intégrerez une équipe qui place également l'IA au cœur de ses pratiques de développement, notamment à travers l'utilisation quotidienne d'agents de programmation. Missions principales Développement Backend et RAG Concevoir, développer et maintenir les services backend et les API en Python avec FastAPI. Construire des pipelines d'ingestion documentaire : connecteurs, parsing de documents (PDF, Office, HTML, documents scannés), découpage, embeddings et synchronisation incrémentale. Améliorer les mécanismes de recherche : recherche vectorielle et hybride, reranking, réécriture de requêtes et filtrage par métadonnées. Mettre en œuvre une recherche multilingue et gérer les droits d'accès aux documents. Intégrer les modèles de langage et d'embeddings via une passerelle IA. Mesurer et améliorer la qualité des résultats : pertinence, précision, fidélité et fiabilité des réponses. Architecture et industrialisation Garantir la performance, la scalabilité et la disponibilité des services. Participer à la supervision, aux tests de charge et à la gestion des incidents. Contribuer aux choix d'architecture et aux études de solutions (développement interne, achat ou open source). Développer des outils, SDK et templates facilitant l'intégration de nouvelles bases documentaires. IA agentique et pratiques de développement Exposer les fonctionnalités RAG sous forme d'outils et de serveurs MCP utilisables par des agents IA. Développer des mécanismes de recherche agentique et multiétapes. Utiliser quotidiennement des agents de programmation (Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot…) pour accélérer le développement, les tests et les refactorisations. Rédiger des spécifications précises, déléguer les tâches aux agents et contrôler rigoureusement les résultats. Contribuer aux bonnes pratiques de développement, aux revues de code, aux tests automatisés et à la documentation. Participer à l'amélioration continue des pratiques de l'équipe et au partage de connaissances.

- Développement backend en Golang et frontend en React. - Développement de nouvelles fonctionnalités produit. - Automatisation des pipelines de développement et de déploiement d'infrastructure. - Amélioration et industrialisation des processus techniques. - Utilisation de l'IA pour assister et optimiser le développement logiciel. Environnement technique: - Backend : Golang - Frontend : React - Automatisation : pipelines de développement et de déploiement - Infrastructure : automatisation et industrialisation - IA : développement assisté par intelligence artificielle

Contexte de la mission En amont de futurs développements en intelligence artificielle générative, la mission consiste à accompagner la responsable Data & IA dans la définition du socle technique nécessaire à leur réalisation. L'intervention doit permettre de clarifier l'architecture cible, les prérequis et les choix structurants, puis de préparer une feuille de route exploitable par les équipes de développement. Objectif Déterminer les composants à réutiliser, à adapter ou à mettre en place pour disposer d'un environnement IA cohérent avec le système d'information existant et les usages envisagés. Missions envisagées Analyser l'existant : architecture du système d'information, infrastructures, plateformes Data, sources de données, applications et interfaces disponibles. Identifier les capacités réutilisables et les éventuels points bloquants. Traduire les besoins en exigences techniques : clarifier les usages envisagés avec la responsable Data & IA et les interlocuteurs concernés ; préciser les contraintes de confidentialité, de performance, de disponibilité et d'intégration. Définir l'architecture cible : formaliser les composants du socle IA, les flux de données, les interfaces avec le SI et les modalités d'accès aux modèles. Étudier les approches pertinentes selon les besoins, notamment l'exploitation de données internes par les modèles ou l'utilisation d'agents. Éclairer les choix technologiques : comparer les options compatibles avec l'environnement existant et présenter les arbitrages en matière de complexité, de coûts, de sécurité et de maintenance. Préparer les conditions de développement et d'exploitation : définir les principes de gestion des accès, les environnements de développement et de test, les modalités de déploiement, de supervision et d'évaluation des solutions IA. Construire la trajectoire de mise en œuvre : identifier les prérequis, les dépendances et les compétences nécessaires ; proposer un découpage des travaux et préparer la transmission aux futurs profils IA Gen. La compréhension fonctionnelle s'appuiera sur des échanges ciblés permettant de préciser les exigences utiles aux décisions d'architecture. Livrables proposés Diagnostic de l'existant et identification des écarts à combler. Dossier d'architecture cible comprenant les composants, les flux et les interfaces. Recommandations technologiques et justification des principaux arbitrages. Liste des prérequis et des points nécessitant une décision ou une validation. Feuille de route de mise en œuvre, avec estimation des charges et des ressources à mobiliser. Dossier de transmission aux équipes de développement. Profil recherché Expérience confirmée en architecture de solutions Data, applicatives ou Cloud. Expérience concrète de conception et d'intégration de solutions d'IA générative en entreprise. Bonne compréhension des enjeux d'accès aux données, d'intégration au SI, de sécurité et d'industrialisation. Capacité à relier les besoins fonctionnels aux choix techniques et à expliquer les compromis. Aptitude à travailler avec une responsable Data & IA et les équipes Architecture, Infrastructure, Sécurité et Développement. Capacité à produire des recommandations argumentées et des livrables directement exploitables. Modalités à préciser Environnement technologique, périmètre exact, durée, démarrage, localisation, rythme d'intervention et budget.

Le client cherche un développeur senior JAVA VUE.JS pour participer à la refonte et à la modernisation d'un système d'encaissement. Les consultants accompagneront la conception, l'architecture et le déploiement d'une solution d'encaissement moderne basée sur des architectures microservices et event-driven, avec un fort enjeu de scalabilité, sécurité et intégration SI. Must Have : Java, Spring Boot, Vue.js Architecture microservices et event-driven IA Agentique / Coding Assist Bases de données relationnelles et documentaires Expérience Tech Lead et bonnes pratiques de développement (DevOps, CI/CD, Git, Scrum)

le Groupe recherche un(e) Architecte Senior IA Générative pour le pilotage de la vision technologique autour des solutions d'IA Générative, l'identification des innovations du marché et la définition des orientations technologiques des solutions IA du Groupe. Le/la consultant(e) interviendra comme expert de référence sur les technologies d'IA Générative, les LLM, les architectures agentiques et les plateformes cloud IA, avec une expertise particulière sur l'écosystème Google (Gemini, Vertex AI, Agents, AI Search, RAG Engine). Il ou elle assurera l'accompagnement des décisions stratégiques relatives à l'adoption, à l'industrialisation et à l'évolution des plateformes d'IA Générative du Groupe.

Contexte de la missionDans le cadre du développement de ses capacités Data et IA, Sanofi souhaite renforcer ses équipes avec un profil senior capable de contribuer à l'industrialisation de pipelines data et au développement d'agents IA. Les solutions développées ont vocation à être utilisées à grande échelle, potentiellement par près de 100 000 collaborateurs à travers l'entreprise. Elles doivent permettre de simplifier l'accès à des systèmes et données complexes et de fluidifier les processus du quotidien, notamment dans les domaines suivants : Finance et paiements ; Industrie et opérations ; Commerce ; Logistique ; Support IT ; Gestion des incidents. La mission se situe à l'intersection de la Data Engineering, de la Data Platform et de l'Agentic AI. Objectifs de la missionLe consultant contribuera à : transformer et structurer les données utilisées par les solutions IA ; concevoir et développer des pipelines de données robustes ; industrialiser les flux et les plateformes data jusqu'à leur mise en production ; développer des agents IA et des interfaces conversationnelles connectés aux données et systèmes internes ; rendre les processus métiers plus simples, rapides et fluides ; garantir la fiabilité, la maintenabilité et la scalabilité des solutions développées ; accompagner le passage de prototypes ou expérimentations IA vers des solutions utilisables en production. Principales responsabilitésLe consultant interviendra notamment sur les activités suivantes : analyser les besoins techniques et métiers liés aux projets Data et IA ; concevoir l'architecture des pipelines et des flux de données ; développer, maintenir et optimiser les pipelines data ; travailler sur des environnements Snowflake et dbt ; préparer les données nécessaires à l'alimentation de modèles, d'agents et d'interfaces IA ; participer à la conception d'agents capables d'interagir avec les données et les systèmes de l'entreprise ; mettre en place les bonnes pratiques d'industrialisation, de déploiement et de supervision ; contribuer à la qualité, la sécurité, la gouvernance et la traçabilité des données ; collaborer avec les équipes Data, IA, Architecture, IT, métiers et sécurité ; documenter les solutions et accompagner leur adoption par les utilisateurs. Environnement techniqueCompétences indispensablesData Engineering ; Snowflake ; dbt ; conception et développement de pipelines data ; industrialisation et mise en production de plateformes ou produits data ; compréhension des architectures Data et IA ; expérience concrète sur des projets d'IA générative ou d'Agentic AI. Compétences complémentaires appréciéesPython et SQL ; AWS ; Airflow ou outils d'orchestration similaires ; APIs et intégration de systèmes ; architectures cloud ; RAG, LLM ou interfaces conversationnelles ; observabilité, CI/CD et pratiques DevOps ; sécurité et gouvernance des données. Compétences / Qualités indispensables : date engineering, python, aws, ia agentique

Missions principales:Concevoir et développer une plateforme d'orchestration KYC from scratch. Réaliser des POC pour tester et comparer différents fournisseurs KYC via API. Intégrer des services tiers et évaluer les solutions de vérification d'identité. Utiliser l'IA générative et agentique pour accélérer le développement et le prototypage. Contrôler, sécuriser et documenter le code produit avec l'assistance de l'IA. Traduire les besoins métiers en solutions techniques et contribuer aux choix d'architecture. Compétences indispensables:Maîtrise des API REST et de l'intégration de services tiers. Forte culture produit et capacité à livrer rapidement des POC. Expérience concrète et vérifiable du développement assisté par l'IA agentique. Capacité à analyser, corriger et sécuriser du code. Compréhension des besoins métiers et anglais technique. Environnement technique:Go, React, Docker, Kubernetes. Compétences appréciéesExpérience KYC/KYB, identité numérique ou onboarding client. Connaissance des contraintes réglementaires et de sécurité. Intégration de solutions OCR, OTP ou de vérification d'identité. Méthodologie Agile/Scrum et sensibilité UX.

Contexte Dans le cadre du développement de plusieurs produits d'IA, notre client recherche un Développeur Fullstack IA pour rejoindre une équipe de 5 développeurs, avec une forte dominante backend et agentique. L'équipe développe directement ses propres interfaces et solutions IA en s'appuyant majoritairement sur les services Google Cloud Platform. Vos missions Développer des applications IA fullstack, avec une dominante backend en Python et des interfaces en React Concevoir des agents IA avec Google ADK, avec leurs propres tools et des usages de RAG / recherche par similarité via BigQuery Travailler sur des cas d'usage de génération et traitement de contenus multimodaux : texte, images, vidéos, traduction et documents Word/Excel Développer des intégrations comme des chatbots Microsoft Teams et des compléments Office Participer à la qualité et au suivi des applications : scénarios de tests, observabilité, alerting et transferts de flux Environnement technique Développement Python • React IA & Agentique Google ADK • Agents IA • RAG Google Cloud Platform Vertex AI • Cloud Run • Cloud Functions • BigQuery • Airflow / Cloud Composer Écosystème Playwright • Microsoft Teams • Office • Génération image / vidéo • Traduction Modalités Mission freelance : 36 mois Saint-Ouen, Ile-de-france (Ligne 14 du métro) 2 à 3 jours de télétravail par semaine Démarrage ASAP

Au sein d'une équipe Architecture et Cloud, vous interviendrez sur la conception et l'industrialisation de solutions d'IA générative et agentique, en garantissant leur sécurité, leur performance et leur conformité. Vous contribuerez également à l'évolution de la plateforme IA et à l'intégration de l'intelligence artificielle dans les pratiques de développement. Missions Concevoir les architectures de solutions IA générative et agentique : LLM, RAG, assistants IA et systèmes multi-agents. Définir les architectures de référence, les composants réutilisables et les choix technologiques. Concevoir et prototyper des agents IA et des workflows agentiques. Participer à l'évolution de la plateforme IA : serving LLM, gateways, bases vectorielles et orchestration. Sécuriser les interactions entre les agents, les outils et les données du SI via MCP et les API. Industrialiser le déploiement des modèles et agents sur des environnements cloud privés et publics (LLMOps, CI/CD, GitOps). Mettre en place les dispositifs d'évaluation, d'observabilité et de maîtrise des coûts. Garantir la prise en compte des enjeux de sécurité, de gouvernance et de conformité réglementaire. Piloter le passage des POC en production et accompagner les équipes de développement dans l'adoption des outils IA. Compétences requises Expertise en architecture logicielle et en solutions d'IA générative et agentique (LLM, RAG, multi-agents). Excellente maîtrise de Python et FastAPI ; connaissances de Java appréciées. Maîtrise des frameworks agentiques : LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen ou Google ADK. Connaissance du protocole MCP et des architectures d'interopérabilité A2A. Expérience des plateformes IA cloud : Vertex AI, Azure OpenAI ou Amazon Bedrock. Maîtrise des environnements Docker, Kubernetes et OpenShift. Connaissance des outils de serving LLM (vLLM, KServe, LiteLLM), des bases vectorielles et des solutions d'observabilité (Langfuse, MLflow, OpenTelemetry). Maîtrise des pratiques CI/CD et GitOps (Jenkins, ArgoCD). Sensibilité forte aux enjeux de sécurité et de conformité IA (OWASP, AI Act, DORA, RGPD).

Responsabilités principalesArchitecture de solutions digitalesDéfinir les architectures de solutions de bout en bout pour les plateformes e-commerce, les portails digitaux et les plateformes d'entreprise associées. Concevoir des parcours clients omnicanaux cohérents sur les canaux web, mobile, IA conversationnelle, voix et canaux assistés. Gestion des identités et des accès (IAM)Définir les modèles d'identité, d'authentification, d'autorisation, de Single Sign-On (SSO), de fédération d'identité et d'administration déléguée. Architecture multi-tenantConcevoir des architectures multi-tenant couvrant le cycle de vie des tenants, la hiérarchie, l'isolation, les habilitations et le contexte des tenants. IA et parcours clients intelligentsConcevoir des parcours clients pilotés par l'IA et l'IA agentique, incluant la configuration dynamique, les transactions automatisées et la gestion proactive des services. Aligner les solutions d'IA avec les capacités mutualisées telles que les grands modèles de langage (LLM), la génération augmentée par récupération (RAG), les services de connaissance, l'orchestration d'agents et les mécanismes de gouvernance. Gouvernance et leadership techniqueÉvaluer les différentes options d'architecture, résoudre les problématiques de conception transverses entre plateformes et présenter les recommandations aux instances de gouvernance d'architecture. Assurer le leadership technique et garantir la qualité des conceptions auprès des différentes équipes et plateformes.

Data Analyst / Analytics Engineer – DBT, SQL, Power BI & IA Dans le cadre d'une mission chez un acteur majeur du secteur du luxe, nous recherchons un Data Analyst / Analytics Engineer pour contribuer à la valorisation des données et au développement de solutions analytiques à forte valeur ajoutée. Missions : Collecter, transformer et fiabiliser les données à l'aide de SQL et dbt. Concevoir et maintenir des modèles de données adaptés aux besoins métiers. Développer des tableaux de bord et des reportings sous Power BI. Collaborer avec les équipes Data et métiers pour identifier de nouveaux cas d'usage. Explorer les opportunités offertes par l'IA et les usages innovants de la donnée. Profil recherché : Solide maîtrise de SQL et bonne expérience de dbt. Expérience dans la conception de modèles de données et de pipelines analytiques. Maîtrise de Power BI et des bonnes pratiques de visualisation. Appétence pour l'IA générative et les nouveaux usages de la Data. Autonomie, rigueur et bon relationnel avec les équipes métiers. Environnement : SQL, dbt, Power BI, Data Analytics, IA.