Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance IA Générative

Ingénieur IA Ouvert en full remote + Déplacement ponctuel Mission principale Concevoir et déployer des systèmes IA en utilisant des modèles existants (LLM, NLP, vision), sans entraînement lourd, mais avec une forte expertise en prompt engineering, context engineering et intégration métier. Responsabilités clés Créer des prompts optimisés et des contextes enrichis pour améliorer la pertinence des réponses IA. Concevoir des workflows IA (LangChain, LiteLLM, VLLM) pour orchestrer les interactions. Intégrer les solutions IA dans les processus métiers (API, microservices). Évaluer la performance des systèmes IA (qualité, robustesse, biais). Mettre en place des mécanismes de récupération contextuelle (RAG) et gestion des données. Compétences techniques Prompt Engineering avancé : structuration, optimisation, tests : Context Engineering : gestion des contextes longs, segmentation, injection dynamique. Python et frameworks IA (havstack-ai, langchain/langgraph, LiteLLM, VLLM). Machine Learning : compréhension des modèles, métriques, limitations. Connaissance des LLM et des techniques RAG (Retrieval Augmented Generation). • UX pour IA (interaction homme-machine). Soft skills attendus Créativité, curiosité, collaboration pluridisciplinaire, rigueur dans validation et documentation. Ouvert en full remote + Déplacement ponctuel

Contexte : Dans le cadre d’un projet stratégique visant à améliorer l’expérience client, notre client souhaite mettre en place un chatbot SAV basé sur des technologies d’IA générative . Ce chatbot sera intégré aux canaux digitaux (site web, application mobile) et devra fournir des réponses précises, contextualisées et instantanées aux demandes fréquentes (statut de commande, assistance, retour produit, garantie, etc.). Objectif : autonomie client, réactivité et fiabilité , tout en réduisant la charge des équipes support. Vos missions : Audit et conseil sur la mise en œuvre d’un agent IA génératif. Développement et intégration via des frameworks tels que LangChain , LangGraph , et gestion de base vectorielle. Accompagnement technique pour la mise en production d’un projet agentique. Mise en place d’agents de tests (type Ragas ) et modélisation (type MCP ). Livrables : Audit, recommandations, développement Data Science.

Dans le cadre du programme de transformation IT, on a lancé de nombreux chantiers visant à utiliser des services Cloud à travers son SI. Vous interviendrez sur des projets de notre SI : Web, Cloud, API, IA… Vous intégrez une équipe de 6 chefs de projets IT au sein de laquelle vous serez amené à proposer, partager et mettre en œuvre les bonnes pratiques projets de chacun. D’une manière générale, vous êtes amené à effectuer les activités suivantes :  Analyser et comprendre les besoins du client,  Contribuer à l’élaboration d’une solution technique adaptée,  Réaliser les spécificités techniques, schémas d’architecture applicative  Suivre le projet de la réalisation jusqu’à au passage en run du produit (coordination des intervenants, animation de l’équipe, résolution des problèmes) et respecter les contraintes (qualité, délais).

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : Data & IA et chef de projet, mission de caderage et conduite des projets d'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et d'analyse de données pour améliorer les processus métiers et les performances de l'entreprise. Investiguation, description et analyse des processus existants pour identifier les opportunités d'amélioration et de mise en œuvre de l'IA. 💡 La mission Consiste à : 1. Investigation et analyse des processus : Étudie et compréhension des processus métiers existants, identifier les opportunités d'amélioration et de mise en œuvre de l'IA. 2. Analyse quantitative : Réalisation des analyses quantitatives pour évaluer les opportunités d'amélioration, en utilisant des données telles que les parcours clients, les données d'utilisation, etc. 3. Collaboration avec les data scientists : Travail avec les data scientists, étude, proposition et test des solutions internes ou externes pour améliorer les processus métiers. 4. Definir la vision et de la stratégie : Collaboration avec les experts métiers, les product owners, les développeurs et les data scientists pour définir la vision, la stratégie et l'approche de validation des projets (notamment l’approche de testings et les metrics associées). 5. Gestion de projet : Bonne traduction des besoins dans une roadmap claire, réaliste et acceptée par toutes les parties prenantes, et animation du projet pour garantir la qualité, les délais et les coûts. 6. Coordination et synergie : Coordination et la synergie entre les différents projets et les différentes équipes, en favorisant les échanges, les retours d'expérience et les bonnes pratiques

Vos missions seront le développement de solution IA génératives, le tests et le déploiement de ses dernières. Vous travaillerez sur plusieurs projets en simultanée. Nous recherchons quelqu’un de motivé pour travailler sur des solution innovante en perpétuelle évolution, avec une capacité à s'inscrire dans un collectif (partage, collaboration) Compétences demandées : IA GEN Landing Zone Python Back end & data science Frameworks : TensorFlow Libraries : scikit-learn, pandas, NumPy, PyKrige, Pyspark NoSQL, mySQL

Les principaux livrables attendus sont : - Référentiel des bonnes pratiques - Méthodes de Feature Engineering et de validation des données. - Compte-rendus des différents ateliers et réunions - Modèles et pipelines CI/CD - Livrables attendus dans le cadre de l’assurance qualité - Matrice des risques et plan de mitigation En tant qu’ingénieur(e) IA / MLOps, vos principales missions sont de : • Gérer le portefeuille de cas d’usage d’IA (ML/deeplearning, IA Gen, agentique) pour un ou plusieurs départements. • Être le référent IA auprès de vos différents interlocuteurs : chef de projets, développeurs, architectes, métiers, partenaires internes et externes. • Accompagner les directions dans le cadrage de leurs cas d’usage et traduire les besoins métiers en spécifications techniques. • Contribuer à la modélisation de votre portefeuille de cas d’usage. S’assurer que les modèles développés respectent les standards de performance, robustesse, explicabilité et conformité. Garantir que les modèles / cas d’usage développés soient parfaitement industrialisables. o Mettre en place les bonnes pratiques, méthodes de Feature Engineering et de validation des données. o Challenger les approches proposées par les Data Scientists. • Piloter l’industrialisation et le déploiement des modèles IA o Définir et appliquer le cadre ML Ops du groupe : reproductibilité, versioning, automatisation des tests, gouvernance des modèles o Concevoir des architectures IA modulaires, en évaluant en amont ce qui a déjà été développé et en favorisant la mutualisation plutôt que le redéveloppement systématique. Travailler en collaboration étroite avec les autres directions IA pour harmoniser les choix technologiques et accélérer l’industrialisation. o Construire et implémenter les pipelines, CI/CD, monitoring. o S’assurer de la conformité avec les normes internes techniques et réglementaires (cadre normatif / IA act / RGPD). • Garantir la qualité et la conformité o Structurer et diffuser les bonnes pratiques : organisation du code / worflow Git, qualité et tests, ML Ops et reproductibilité (tracking, versioning, CI/CD, orchestration, infra as code, …), sécurité, gouvernance et réutilisabilité, « definition of done », règles d’usage de GitHub Copilot o Auditer et valider les modèles / cas d’usage développés. o Garantir la qualité et la conformité des livrables avant mise en production. o Etablir la traçabilité : documentation, métadonnées, suivi des performances. o Être le point de contact technique privilégié pour les instances de validation. • Encadrer et accompagner les juniors et les collaborateurs dans le domaine de l’IA. o Organiser la montée en compétence progressive et objectivée des juniors. • Jouer un rôle de pédagogue vis-à-vis des métiers pour vulgariser les concepts, les choix technologiques et assurer leur adhésion. • Assurer une veille technologique active sur les outils, frameworks, et paradigmes IA. Proposer de nouvelles solutions / architectures adaptées aux besoins métiers. Usage Interne / Internal Use Anticiper les évolutions des réglementations et intégrer les enjeux de responsabilité de l’IA.

Contribuer aux travaux d’architecture d’entreprise (EA) au niveau Groupe. Participer à la définition et à l’évolution du Cloud & GenAI Architecture Blueprint. Apporter une expertise transversale sur les technologies Cloud (Azure / GCP / AWS) et les approches GenAI (LLM, RAG, vector DB, sécurité, gouvernance). Évaluer les solutions, produire des synthèses, recommandations et documents d’architecture. Interagir avec les équipes globales : IT Strategy, Cloud, Data, Security, métiers. Vulgariser et synthétiser les enjeux pour les dirigeants et parties prenantes.

Contexte : Dans le cadre d’un projet stratégique visant à améliorer l’expérience client, notre client souhaite mettre en place un chatbot SAV basé sur des technologies d’IA générative . Ce chatbot sera intégré aux canaux digitaux (site web, application mobile) et devra fournir des réponses précises, contextualisées et instantanées aux demandes fréquentes (statut de commande, assistance, retour produit, garantie, etc.). Objectif : autonomie client, réactivité et fiabilité , tout en réduisant la charge des équipes support. Vos missions : Audit et conseil sur la mise en œuvre d’un agent IA génératif. Développement et intégration via des frameworks tels que LangChain , LangGraph , et gestion de base vectorielle. Accompagnement technique pour la mise en production d’un projet agentique. Mise en place d’agents de tests (type Ragas ) et modélisation (type MCP ). Livrables : Audit, recommandations, développement Data Science.

Contexte de la mission Nous recherchons un Data Scientist Senior pour intervenir sur des projets avancés autour de l’ IA générative et des LLM , en lien étroit avec les équipes techniques et produit. Responsabilités : Conception et optimisation de pipelines IA basés sur des LLM Développement de solutions de type RAG , agents et chaînes de raisonnement Utilisation de LangChain et LangGraph pour orchestrer les modèles Analyse et exploitation de données textuelles Évaluation des performances des modèles (qualité, biais, robustesse) Contribution aux choix d’architecture IA Stack technique : Python 3 Django (pour intégration applicative) LangChain LangGraph LLM & IA générative (embeddings, prompts, fine-tuning, RAG) Profil recherché : Expérience confirmée en Data Science / IA Forte appétence pour les LLM et l’IA générative Solide maîtrise de Python et des problématiques NLP Capacité à travailler sur des sujets complexes et exploratoires

Métier et Fonction : Conseil métier, AMOA, Architect Spécialités technologiques : Cloud Applications Web IA générative CRM Type de facturation : Assistance Technique (facturation avec un taux journalier) Compétences : Technologies et outils : Generative AI, Java (6 ans) Langues : Anglais courant / professionnel Secteur d'activité : Assurance Description et livrables de la prestation : Contexte : Dans un contexte de transformation technologique, la mission vise à renforcer l’architecture d’entreprise, notamment à travers la définition de l’Architecture Blueprint et les initiatives autour de l’IA générative (GenAI). L’architecte soutiendra les équipes d’architecture et métiers, en particulier celles liées aux environnements CRM. Objectifs : Structurer et faire évoluer l’architecture d’entreprise du groupe Accompagner les initiatives stratégiques autour de la GenAI et ses usages Garantir la cohérence des choix techniques avec les enjeux métiers, notamment dans l’assurance Missions principales : Supporter l’architecture d’entreprise à l’échelle du groupe Participer à la définition, formalisation et mise à jour de l’Architecture Blueprint Contribuer à l’intégration des technologies Cloud et IA (dont GenAI) dans le SI existant Fournir une vision stratégique et transverse sur les architectures applicatives et techniques Collaboration : Travailler étroitement avec l’équipe d’architectes d’entreprise, les équipes techniques et métiers (notamment CRM), et jouer un rôle de facilitateur entre IT, architecture et métiers. Produire des livrables synthétiques destinés aux parties prenantes.

Nous recherchons un(e) Tech Lead Data et IA Générative capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Assurer la mise en œuvre de l'accès, du référencement et de la qualité de la donnée • Assurer l'industrialisation, la supervision et l'intégration des solutions • Rédiger les normes de développement • Participer à la rédaction du manuel d'exploitation En tant que Tech Lead, vous savez : • Vous présenter et promouvoir des architectures data face au client • Identifier et comprendre les besoins métiers • Former, encadrer et faire évoluer les consultants juniors • Participer à la réponse aux appels d'offres (avant-vente) Référence de l'offre : y5kv6gj25h

Descriptif du poste Pilotage d'un projet stratégique visant à explorer et déployer des solutions innovantes pour la création de contenus Learning basée sur l'IA générative (exemples : Synthesia, Easy Generator), ainsi que des outils complémentaires tels que des solutions de type podcast. Management de cette expérimentation à partir des besoins de la Sustainability Academy pour essaimer ensuite de niveau Groupe. Identification des gains d'efficacité opérationnel et économique issus de ces solutions.

Nous recherchons un profil technique disposant d’un excellent niveau sur Java, Angular et Python . Le poste regroupe deux missions distinctes, réparties à parts égales . 1ère mission – 50% Il ne s’agit pas de développement opérationnel, mais d’un rôle d’expertise visant à : Assurer la maintenance en condition opérationnelle des frameworks, Prendre en charge la sécurité , Gérer l’ authentification , Conduire les montées de version et l’évolution des environnements. Nous recherchons quelqu’un dont la maîtrise des trois langages est telle qu’il n’intervient plus directement dans le développement, mais optimise, fait évoluer et améliore continuellement les environnements techniques . 2ème mission – 50% Une mission orientée IA générative , comprenant : L’accompagnement de l’équipe de développement, L’identification et la promotion des cas d’usage IA, La gestion des demandes de tokens et des accès aux modèles, La participation à l’intégration et au déploiement des solutions IA dans les projets.

Contexte de la mission : Notre client, grand compte parisien, déploie des solutions d’IA générative pour accélérer sa transformation digitale et créer des applications innovantes. Vous intégrerez une équipe agile, experte pour concevoir et intégrer des modèles LLM (Azure OpenAI, Mistral, Rombos) dans un environnement hybride on-premise et cloud. Votre mission : développer des API, pipelines IA, optimiser la performance et garantir la sécurité des données dans un contexte stratégique à forte visibilité.

Nous sommes à la recherche d'un expert en IA générative (IAGEN4DEV) pour les aider sur tout le cycle de vie du projet : -Sélection de la solution -Accompagnement et formation -Expert et support user -Approfondissement Depuis 2025, l’équipe de notre client dans le secteur de l'assurance conduit plusieurs initiatives liées à l’IA Générative pour les développeurs (IAGEN4DEV), comprenant des actions d’acculturation, la mise à disposition d’outils intégrés à l’atelier de développement logiciel, ainsi que l’organisation d’un hackathon et de masterclass. En 2026, l’objectif est d’engager un passage à l’échelle visant l’intégration de 100 développeurs au dispositif IAGEN4DEV. Périmètre de la prestation La Société sera chargée d’assurer les prestations suivantes, en coordination avec l’équipe cœur, qui restera pilote du dispositif : 1. Choix de la solution Identifier, parmi les solutions du marché et dans le respect des exigences de sécurité et de souveraineté du groupe, la solution cible destinée à être déployée auprès des développeurs. Des benchmarks, tests et études comparatives seront réalisés afin de définir la solution la plus adaptée. 2. Accompagnement et formation Organiser au minimum cinq sessions de formation à destination des développeurs, afin de présenter la solution retenue et de transmettre les bonnes pratiques d’usage liées à l’IA. Les équipes Socles IA et cœur participeront à l’animation globale du dispositif. Les sessions seront organisées par groupes de 20 personnes pour atteindre un total de 100 développeurs formés en 2026. 3. Expertise et support utilisateurs Assurer le support auprès des utilisateurs équipés, via le canal dédié de l’équipe support (hébergé sur l’espace Jira). Il s’agira d’analyser les sollicitations, de formuler les réponses appropriées et de proposer des solutions adaptées. 4. Pilotage, mesure et documentation Produire des supports standardisés destinés à un accès en selfcare (e-learning, bibliothèque de prompts). L’étude et la mise en place d’un module d’évaluation à deux niveaux (basique / avancé) devront être menées. Un dispositif de suivi des indicateurs liés aux actions du projet devra également être construit et piloté. 5. Approfondissement de thématiques ciblées En 2026, deux à trois sujets de transformation ou de modernisation seront approfondis en collaboration avec un cabinet de conseil. La prestation inclura une participation active à ces travaux sous la responsabilité de l’équipe cœur. 6. Veille technologique Assurer une veille continue sur les évolutions de l’IAGEN4DEV et sur les perspectives applicables au groupe, notamment concernant les solutions agentiques et MCP. Compétences techniques attendues Environnements et outils systèmes Linux, conteneurs, Kubernetes / OpenShift IDE : IntelliJ, VS Code Gestion de versions : GIT Architectures et méthodes : MVC, API REST, événementiel Outils complémentaires : Jira, Confluence, Jenkins, SonarQube, ELK, Dynatrace, Bruno Front-end Web Technologies : HTML, CSS, JavaScript, TypeScript Framework : Angular Outils : NPM, Node.js Serveur : Apache HTTP Back-end / Batch (Java) Technologies : JEE, JMS, JDBC, JUnit, JAXB, JAX-RS, JAX-WS, JPA, CDI Frameworks : Java, JEE, Spring Batch, Quarkus Bases de données : Oracle, PostgreSQL, DB2 (SQL) Serveurs d’applications : Wildfly, Quarkus Outils : Maven

Besoin urgent, nous pouvons confirmer votre intégration ce mois-ci. Objectifs principaux : Répondre aux besoins des clients internes en matière de solutions GenAI. Couvrir un large panel de métiers industriels (techniciens, ouvriers, ingénieurs mécaniques, etc.). Développer et maintenir des solutions IA scalables, industrialisables et alignées avec les enjeux business. Contribuer à l’intégration de l’IA dans les processus d’ingénierie (Engineering + AI Engineering). Rôle et responsabilités Tech Lead IA : rôle fédérateur, garant des bonnes pratiques, de l’architecture et de la vision technique. Conception d’architectures logicielles IA robustes, sécurisées et adaptées à un contexte industriel. Construction de pipelines de données et modèles IA exploitables à grande échelle. Participation active à l’intégration des solutions dans les environnements existants (IT/OT). Accompagnement des équipes techniques sur la compréhension, l’usage et les limites de la GenAI. Relation client interne & compréhension métier Identifier et analyser les besoins des clients finaux (techniciens, ingénieurs, opérateurs, etc.). Traduire les problématiques terrain en cas d’usage IA concrets et pertinents. Assurer un suivi régulier avec les parties prenantes pour affiner les besoins et proposer les bonnes solutions. Adapter les solutions aux réalités du domaine industriel et ferroviaire (sécurité, robustesse, contraintes opérationnelles). Collaboration & intégration dans l’équipe S’intégrer efficacement dans une équipe pluridisciplinaire (ingénierie, IT, data, production). Maintenir une communication fluide, transparente et pédagogique avec les équipes. Être reconnu comme un référent technique, accessible et proche des équipes. Travailler avec des collègues basés aux US, en Espagne ou dans d’autres pays (collaboration internationale).