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

ContexteAu sein du Data Office de Coface, le consultant intervient dans un contexte international pour développer et industrialiser des solutions autour de la Data Management, Data Quality, Data Governance et de l'IA générative. Missions 1. Data Management, Data Governance & Data QualityConcevoir, développer et maintenir des applications et services Python destinés à automatiser les processus de Data Governance et Data Quality. Développer des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de détection d'anomalies et de monitoring. Industrialiser les traitements de collecte, d'analyse et de reporting liés à la qualité des données. Développer des APIs REST et services MCP permettant d'interconnecter les outils du Data Office, Data Marketplace, catalogues de données, plateformes data et outils BI. Automatiser et optimiser les processus de gestion des données. Contribuer à la mise en place de solutions robustes, maintenables et conformes aux standards d'architecture et de sécurité du Groupe. 2. IA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des assistants IA spécialisés pour les besoins du Data Office. Développer des solutions de Text-to-SQL permettant d'interroger des bases de données en langage naturel. Concevoir des architectures Agentic AI basées sur des LLM, avec mécanismes d'orchestration, raisonnement et accès aux différentes sources d'information. Développer des connecteurs et intégrations via le Model Context Protocol (MCP). Mettre en œuvre des architectures de type RAG et intégrer différentes sources de données et de connaissances. Participer à l'industrialisation et au déploiement des solutions IA en environnement de production. Veiller au respect des exigences de sécurité, gouvernance, architecture et exploitation. Contribuer aux initiatives IA existantes du Data Office, notamment : l'agent Jira permettant d'évaluer la qualité des tickets entrants et d'anticiper leur criticité ; l'agent de requêtage de bases de données en Text-to-SQL. 3. Industrialisation & accompagnementProduire du code, packages Python, APIs et services documentés, testés et maintenables. Mettre en place les pipelines d'intégration et de déploiement nécessaires à l'industrialisation des solutions. Rédiger la documentation technique et d'exploitation ainsi que les procédures de déploiement. Participer aux phases de tests, mise en production et maintien en conditions opérationnelles. Assurer un reporting régulier sur l'avancement, les risques, les dépendances et les arbitrages nécessaires. Communiquer efficacement les résultats et sujets techniques auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.

Contexte Dans le cadre de la modernisation des pratiques d'exploitation informatique, nous recherchons un profil confirmé pour prendre en charge les sujets liés à l'automatisation des opérations et à l'orchestration des traitements. L'enjeu est de faire évoluer les modes opératoires actuels vers des processus davantage automatisés, standardisés et industrialisés, tout en garantissant la stabilité et la maîtrise des environnements de production. La mission comporte une importante dimension d'architecture et d'expertise, avec notamment la définition des orientations techniques, la conception de solutions d'automatisation, la mise en place de standards et l'accompagnement des équipes dans leur adoption. Une attention particulière sera également portée aux possibilités offertes par l'intelligence artificielle et l'AIOps afin d'optimiser les activités d'exploitation et de limiter les interventions manuelles. Activités principales Architecture & orientations techniques · Élaborer les principes d'architecture applicables aux solutions d'automatisation. · Définir les standards et orientations techniques à moyen et long terme. · Construire une trajectoire d'évolution des capacités d'orchestration et d'automatisation. · Étudier les processus existants afin d'identifier les leviers d'industrialisation. · Encourager l'adoption de pratiques telles que l'IaC, le GitOps et l'Everything as Code. · Veiller à la cohérence des solutions avec les contraintes d'exploitation, de sécurité et de disponibilité. Orchestration & automatisation · Concevoir et maintenir des chaînes d'exécution automatisées couvrant différents systèmes et environnements. · Développer des composants et bibliothèques réutilisables destinés à accélérer l'automatisation. · Mettre en place des mécanismes permettant d'enchaîner, contrôler et superviser les traitements. · Faire évoluer les solutions d'ordonnancement existantes et leur intégration avec les autres briques de la production. · Automatiser les opérations récurrentes d'administration et d'exploitation. · Assurer la fiabilité et la maintenabilité des automatisations déployées. Intégration des infrastructures · Connecter les mécanismes d'automatisation aux infrastructures Cloud et traditionnelles. · Interfacer les différents composants au travers d'API et de workflows. · Prendre en compte les problématiques de sécurité, de gestion des droits, de supervision et de résilience. · Participer à la définition de solutions adaptées aux architectures hybrides. · Contribuer à l'amélioration continue des dispositifs d'exploitation. IA & optimisation des opérations · Étudier les possibilités d'utilisation de l'IA générative et de l'AIOps dans les activités de production. · Identifier des cas d'usage permettant d'améliorer le diagnostic, la supervision ou l'exécution des opérations. · Expérimenter et intégrer de nouveaux mécanismes d'assistance ou d'automatisation intelligente. · Mesurer les gains apportés par ces solutions sur l'efficacité opérationnelle. Stack technique· $Universe, Microsoft System Center Orchestrator, Ansible AWX, Terraform, Ansible, Shell / Bash, AWS / Azure, Git, GitHub Actions, YAML, JSON, API REST,

Contexte de la missionUne grande organisation engagée dans une transformation numérique structurante souhaite mettre en place un cadre de gouvernance de l'intelligence artificielle couvrant l'ensemble de ses usages : assistants de productivité sécurisés, agents fondés sur les connaissances internes, IA générative appliquée au développement logiciel, automatisation de processus, exploitation de données, et futurs usages intégrés aux applications métiers. L'organisation dispose déjà de plusieurs initiatives (outils IA sécurisés, acculturation, cadre d'usage interne, expérimentation d'agents, travaux IA appliquée à l'ingénierie logicielle, gouvernance data). Elle recherche un consultant capable de structurer, harmoniser et industrialiser ces dispositifs. Le consultant interviendra auprès de la DSI et de l'ensemble des directions concernées : métiers, stratégie digitale, innovation, sécurité, juridique, DPO, RH, achats, équipes produits. Objectifs de la missionDéfinir, déployer et animer un cadre de gouvernance IA responsable, opérationnel et durable. Assurer la conformité réglementaire (AI Act, RGPD, cybersécurité, propriété intellectuelle, droit du travail). Structurer le portefeuille de cas d'usage IA et accompagner leur passage à l'échelle. Mettre en place une supervision continue des solutions IA (qualité, dérive, incidents, coûts, adoption). Développer l'acculturation IA et l'adoption responsable au sein des équipes. Prestations attendues 1. Cadre de gouvernance IA2. Conformité & maîtrise des risques3. Gouvernance du portefeuille IA4. Écosystème technologique & fournisseurs5. Acculturation & adoption

Contexte Dans le cadre du chantier IA4IT, mission au sein d'une équipe pluridisciplinaire dédiée à l'IA, pour un grand compte du secteur assurance (client anonymisé). L'objectif est de concevoir, déployer et sécuriser les fondations techniques nécessaires à l'exploitation de solutions d'IA générative et agentique à grande échelle. Le consultant contribuera à la construction et à l'industrialisation du socle technique de la plateforme IA. Les enjeux principaux portent sur la robustesse, la scalabilité, la traçabilité, la maîtrise des coûts et la réversibilité de la plateforme, dans un contexte d'exploitation industrielle durable. Rôle et responsabilités principales Conception et mise en œuvre de l'architecture technique des solutions IA. Déploiement et configuration des environnements cloud, des services d'infrastructure et des composants nécessaires à l'exploitation des cas d'usage IA. Mise en place des dispositifs de sécurité, de gestion des identités (IAM), de gestion des secrets et de conformité associés aux cas d'usage IA. Construction et industrialisation des chaînes de déploiement CI/CD ainsi que des pratiques Infrastructure as Code (IaC). Intégration des briques IA : modèles, gateways LLM, orchestrateurs agentiques, APIs, connecteurs et bases documentaires. Mise en œuvre des outils d'observabilité, de supervision, de monitoring, de logging et de suivi des performances. Garantie de la robustesse, de la scalabilité, de la traçabilité, de la maîtrise des coûts et de la réversibilité de la plateforme. Contribution aux choix d'architecture et aux recommandations permettant une exploitation industrielle durable. Livrables attendus Architecture technique détaillée de la plateforme. Schémas d'intégration et d'urbanisation. Socle technique déployé et opérationnel. Pipelines CI/CD industrialisés. Documentation d'exploitation et procédures opérationnelles. Recommandations d'industrialisation, de sécurisation et de montée en charge. Dossiers de supervision, d'observabilité et de maîtrise des coûts.

Résumé de la missionL'entreprise place l'Intelligence Artificielle au cœur de sa stratégie de transformation et accélère fortement l'adoption de solutions Data & IA générative auprès de ses collaborateurs. Son Centre d'Expertise Data & (Gen)AI, composé de plus de 200 personnes, accompagne l'ensemble de l'organisation dans cette démarche. Au sein de l'équipe, la mission consiste à prendre le rôle de Lead Front-End & UX Engineering, avec pour objectif principal d'accélérer l'adoption des solutions IA tout en garantissant une expérience utilisateur cohérente, intuitive, accessible et conforme aux standards de l'entreprise. Principales responsabilitésDéfinir la stratégie UX/UI et Front-End de la Data Platform et des produits IA. Cartographier les parcours utilisateurs et les différents personas, en collaboration étroite avec les Product Managers. Harmoniser l'expérience utilisateur sur l'ensemble des produits Data & IA afin d'éviter la multiplication d'interfaces disparates. Créer et faire évoluer un Design System dédié à la Data & IA, en s'appuyant sur le Design System existant de l'entreprise. Piloter les développements Front-End des produits internes et faire le lien entre conception UX et réalisation technique. Promouvoir une approche « Seamless Experience », avec des parcours simples, fluides et cohérents. Sensibiliser les équipes produit et engineering aux bonnes pratiques UX et aux principes de design, notamment l'affordance et les signifiers. Collaborer avec les Software Engineers, Product Managers, Product Marketing et Customer Success pour concevoir les interfaces liées aux agents IA, dashboards et hubs. Profil recherchéLe poste s'adresse à un profil senior (5 ans ou plus) disposant d'une solide expérience en UX/UI sur des produits techniques, plateformes Data ou environnements B2B SaaS complexes. Les compétences clés recherchées sont : Maîtrise de la conception de parcours utilisateurs et personas. Expérience significative dans la création et le déploiement de Design Systems. Bonne compréhension technique du Front-End (React, Vue.js ou frameworks similaires), avec une capacité à encadrer des développeurs. Leadership et capacité à faire évoluer les pratiques UX dans un environnement fortement orienté engineering. Portfolio démontrant une capacité à simplifier des workflows techniques complexes et à appliquer une approche centrée utilisateur. Forte autonomie, capacité à définir une vision et la mener de bout en bout. Anglais courant indispensable, à l'écrit comme à l'oral.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Scientist "H/F" à Lille, France. Contexte : Au sein de la DSI, l'équipe DIAG (Data-Intelligence Artificielle-Gouvernance) accompagne les métiers sur les sujets autour de la DATA & l'IA. Une de ces missions est de créer de la valeur par le développement et l'adoption de projets DATA/IA à fort ROI. Les missions attendues par le Data Scientist "H/F" : 1. Exploration, conception et développement de solutions IA end-to-end : - Compréhension et traduction des besoins métier : - Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage IA. - Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. - Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques. - Conception et élaboration des modèles IA (Machine Learning & Générative) : - Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire. - Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning).. 2. Industrialisation et déploiement des solutions IA : - Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend). - Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production. - Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions IA déployées. - Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement. 3. Contributions et responsabilités d'appuis : - Garantir que les solutions IA apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise. - Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe - Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions. - Travailler en synergie avec les Data Engineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA.

Dans le cadre du renforcement de nos équipes Quality Control, nous recherchons un(e) QA/QC autonome, capable de prendre en charge un sujet de bout en bout et d'être force de proposition sur les stratégies et pratiques de tests. Stratégie et patrimoine de tests Participer à la définition de la stratégie de tests des projets Analyser les besoins métiers, User Stories et spécifications fonctionnelles Identifier les risques qualité et proposer les niveaux de couverture adaptés Concevoir, maintenir et faire évoluer le patrimoine de tests (plans de tests, cas de tests, campagnes de tests, scénarios de non-régression) Garantir la traçabilité entre les exigences fonctionnelles et les assets de tests Exécution des tests Réaliser les tests fonctionnels et d'intégration Concevoir et exécuter des tests API Identifier, qualifier et suivre les anomalies Participer aux activités de validation des livraisons et aux décisions Go / No-Go Produire les rapports de tests et recommandations qualité Automatisation des tests Concevoir et développer des tests automatisés End-to-End Maintenir et faire évoluer les frameworks d'automatisation Optimiser les campagnes de non-régression automatisées Contribuer à l'amélioration continue des pratiques d'automatisation Atouts supplémentaires — Validation de solutions IA Participer à la qualification de solutions basées sur l'IA générative Définir et maintenir les jeux de données de validation Concevoir des scénarios de tests pour LLM, solutions RAG et Agents IA Évaluer la pertinence et la cohérence des réponses générées Participer aux activités de validation liées aux hallucinations, à la qualité des résultats et à la robustesse des solutions IA Amélioration continue Être force de proposition dans l'évolution des pratiques QC Identifier les axes d'amélioration des processus, outils et méthodologies de tests Participer à la veille technologique (automatisation, qualité logicielle, IA) Contribuer à l'industrialisation des pratiques de test et à la montée en maturité de l'équipe QC Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques qualité

Objectif de la mission Réécrire entièrement en Java l'application actuellement développée en Cobol. L'IA n'a pas vocation à générer automatiquement l'intégralité du nouveau code : elle doit être utilisée comme un levier pour accélérer et sécuriser la réécriture manuelle de l'application, réalisée et validée par le développeur. Missions principales ● Analyser en profondeur le code Cobol existant afin d'en comprendre la logique métier et technique. ● Réaliser un travail de rétro-ingénierie pour identifier les règles de gestion implémentées dans l'application Legacy. ● Produire de la rétro-documentation exploitable, en s'appuyant sur des outils d'IA générative. ● Concevoir et développer la réécriture de l'application en Java, dans un environnement Full Cloud. ● Utiliser des outils de développement assisté par IA (Claude, Claude Code) via le prompting pour accélérer les phases d'analyse et de développement. ● Contrôler, valider et fiabiliser systématiquement les résultats produits par l'IA avant intégration. ● Contribuer à la mise en production de l'application réécrite, en garantissant la qualité et la conformité fonctionnelle avec l'existant. Compétences attendues ● Forte séniorité en développement Java. ● Expérience concrète du développement « Full Cloud ». ● Bonne compréhension des problématiques liées aux applications Legacy. ● Capacité à analyser et comprendre du code existant, y compris hors de son langage de prédilection. ● Maîtrise des chaînes et outils de développement assistés par IA. ● Bonne maîtrise des outils de coding assisté par IA et de l'utilisation des prompts dans un contexte de développement. Environnement technique ● Langage cible : Java ● Infrastructure : Full Cloud ● Outils IA : Claude, Claude Code (analyse, rétro-ingénierie, rétro-documentation, aide au développement) ● Existant : application Legacy Cobol

🔐 𝗖𝗼𝗻𝘀𝘂𝗹𝘁𝗮𝗻𝘁 𝗦𝗲𝗻𝗶𝗼𝗿 – 𝗦𝗵𝗶𝗳𝘁-𝗟𝗲𝗳𝘁 𝗔𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗦𝗲𝗰𝘂𝗿𝗶𝘁𝘆 𝗣𝗿𝗼𝗴𝗿𝗮𝗺 | 𝗚𝗿𝗼𝘂𝗽𝗲 𝗜𝗻𝗱𝘂𝘀𝘁𝗿𝗶𝗲𝗹 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝗻𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 🚀 𝗩𝗼𝘂𝘀 𝗲̂𝘁𝗲𝘀 𝗽𝗮𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗻𝗲́(𝗲) 𝗽𝗮𝗿 𝗹𝗮 𝘀𝗲́𝗰𝘂𝗿𝗶𝘁𝗲́ 𝗮𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗲𝘁 𝘀𝗼𝘂𝗵𝗮𝗶𝘁𝗲𝘇 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗿𝗶𝗯𝘂𝗲𝗿 𝗮̀ 𝘂𝗻 𝗽𝗿𝗼𝗴𝗿𝗮𝗺𝗺𝗲 𝘀𝘁𝗿𝗮𝘁𝗲́𝗴𝗶𝗾𝘂𝗲 𝗮̀ 𝗹'𝗲́𝗰𝗵𝗲𝗹𝗹𝗲 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗻𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗲 ? Dans le cadre d'une initiative majeure visant à intégrer la sécurité dès la conception des applications, nous recherchons un Consultant Senior Application Security / DevSecOps capable d'accompagner la définition, la gouvernance et le déploiement d'un programme global de sécurisation des développements. Vos missions ✅ Définir et structurer les standards Secure SDLC et DevSecOps ✅ Construire les modèles opérationnels, processus, KPI et gouvernance ✅ Piloter des études de marché, benchmarks, PoC, RFI/RFP autour des solutions AppSec ✅ Accompagner l'intégration des pratiques de sécurité dans les chaînes CI/CD ✅ Sécuriser la Software Supply Chain et la gestion des dépendances logicielles ✅ Sensibiliser et accompagner les équipes de développement à l'adoption des bonnes pratiques Secure Coding ✅ Contribuer aux travaux relatifs à l'IA générative, à la sécurité des agents IA et aux nouveaux usages du développement assisté par l'IA Profil recherché ✔ 5 ans d'expérience minimum en Application Security, DevSecOps ou Secure SDLC ✔ Expérience confirmée dans des environnements grands comptes internationaux ✔ Solide maîtrise des sujets : OWASP SSDLC DevSecOps SAST / DAST / IAST / SCA GitLab / GitHub Secrets Management Software Supply Chain Security Infrastructure as Code Security AI Security ✔ Très bonnes capacités de communication, coordination et pilotage transverse ✔ Anglais fluide indispensable Vous avez déjà participé à la transformation DevSecOps d'un grand groupe ou au déploiement d'un programme Application Security à grande échelle ? Échangeons. #ApplicationSecurity #AppSec #DevSecOps #SSDLC #SecureSDLC #OWASP #CyberSecurity #SoftwareSecurity #SecureCoding #AISecurity #Freelance

Définir la vision, la stratégie et la feuille de route de la plateforme IA. Piloter le développement et l'évolution d'une plateforme IA d'entreprise basée sur des technologies cloud et des modèles d'IA générative. Garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et la montée en charge de la plateforme. Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data, Architecture, Engineering et les métiers. Mettre en place les bonnes pratiques de gouvernance, de sécurité et de conformité autour des usages de l'IA. Développer et industrialiser les processus LLMOps / MLOps afin d'accélérer le déploiement des cas d'usage. Favoriser l'adoption des solutions IA grâce à une approche produit et self-service. Piloter les équipes techniques ainsi que les partenaires externes intervenant sur la plateforme. Assurer le suivi des indicateurs de performance, des coûts et de la création de valeur.

Contexte Mission réalisée dans le cadre du chantier IA4IT, rattaché à un programme de modernisation du système d'information. L'entreprise cliente souhaite structurer et industrialiser ses usages d'IA générative et de systèmes agentiques. Le besoin porte sur la définition et la mise en œuvre des architectures techniques permettant la construction d'agents IA et de solutions agentiques robustes, sécurisées et industrialisables. Les enjeux principaux concernent l'intégration de la plateforme IA au sein du SI existant, la gouvernance des usages IA et le passage à l'échelle des cas d'usage, dans un environnement combinant innovation rapide, contraintes d'industrialisation et exigences de sécurité d'entreprise. Rôle et responsabilités principales Définir les architectures de référence pour les solutions agentiques et les usages IA de l'entreprise. Concevoir les modèles d'intégration entre la plateforme IA et le système d'information. Accompagner la mise en œuvre de workflows agentiques complexes et de mécanismes d'orchestration multi-agents. Définir les standards de développement, de test, d'observabilité et de gouvernance des agents IA. Identifier les technologies, frameworks et composants les plus pertinents pour répondre aux besoins métiers. Superviser et challenger les développements réalisés par les équipes produit et les partenaires. Concevoir et évaluer les patterns d'intégration avec GitHub, Jira, Confluence, ITSM, bases documentaires, APIs et services métiers. Participer aux travaux autour des protocoles d'interopérabilité (MCP, A2A, ou standards émergents équivalents). Livrables attendus Architectures de référence et dossiers d'architecture. Frameworks, patterns et composants réutilisables. Standards de développement, de test et de gouvernance IA. Patterns d'intégration avec le système d'information. Cas d'usage industrialisables et trajectoire de passage à l'échelle. Guides d'architecture et recommandations techniques. Dossiers de décision technologique (ADR). Méthodologies de développement et d'exploitation des agents IA. Supports de démonstration et accompagnement des parties prenantes.

ContexteDans le cadre d'un projet stratégique de refonte du WMS (Warehouse Management System) pour un client majeur du secteur Retail, nous recherchons un(e) Architecte Azure Supply WMS. Vous interviendrez au cœur de la transformation du système d'information Supply Chain, avec un rôle clé dans la définition et la mise en œuvre de l'architecture cible Microsoft Azure. Missions principalesDéfinir l'architecture Azure cible dans le cadre de la refonte du WMS. Concevoir une architecture robuste, scalable, sécurisée et adaptée aux enjeux Supply Chain / Retail. Accompagner les équipes dans les choix d'architecture et les orientations technologiques. Participer à la définition de l'architecture d'intégration entre le WMS et l'écosystème SI du client. Garantir la cohérence entre les besoins métiers Supply Chain et les solutions techniques proposées. Travailler sur les problématiques de data, IA et services Azure, notamment autour d'Azure AI Foundry. Produire et maintenir la documentation d'architecture. Collaborer avec les équipes techniques, métiers, projet et les différents partenaires. Être force de proposition sur les bonnes pratiques Azure et les évolutions de la plateforme. Participer aux phases de conception, de cadrage et de mise en œuvre de la nouvelle solution WMS. Profil recherchéNous recherchons un(e) architecte confirmé(e) disposant d'une solide expérience sur les environnements Microsoft Azure et idéalement sur des projets Supply Chain / WMS. Compétences techniquesExpertise en architecture Microsoft Azure. Bonne connaissance des architectures Cloud et des services Azure. Expérience sur des projets de transformation / refonte de WMS. Bonne compréhension des problématiques Supply Chain / Logistique / Retail. Connaissance d'Azure AI Foundry. Sensibilité forte aux sujets IA / Generative AI. Maîtrise des principes d'architecture applicative, d'intégration et de sécurité Cloud. CertificationsCertification d'architecture Azure de niveau expert — certification A300 souhaitée/obligatoire selon le périmètre. Une certification IA est également attendue. Une certification ou une expérience significative autour d'Azure AI Foundry constitue un réel plus. LanguesAnglais courant / professionnel obligatoire, contexte international.

Aldemia recrute pour l'un de ses clients , un Consultant Test manager monétique Practice tools H/F. Vous accompagnerez le head of QA pour le déploiement de la plateforme de paiement du client dans le secteur bancaire. Cette plateforme a pour ambition de devenir l'un des trois principaux processeurs de paiements. Son cœur d'activité couvre : - Issuance (émission) — pilotage et autorisation des transactions cartes, - Acquiring (acquisition commerçants) — gestion des flux et relations avec les acquéreurs, Contestation, compensation et règlement des paiements, - Intégration multi-scheme (CB, Visa, Mastercard, Wero), Plateforme tout-en-un de processing, y compris aspects cloud, sécurité, conformité européenne. L'organisation repose sur une plateforme technology-driven, intégrant des services monétiques de bout en bout et visant l'excellence technique et produit. Votre objectif principal est de structurer la practice QA globale, définir les standards, outiller les équipes, et améliorer la delivery QA En tant que QA Practice & Tools Manager H/F vous serez responsable de la définition, de la structuration et de l'industrialisation des pratiques d'ingénierie qualité au sein de l'entreprise Directement rattaché.e, au Quality Engineering Director, vous jouerez un rôle déterminant dans la montée en maturité des équipes QA de l'entreprise en garantissant la cohérence méthodologique entre les squads ainsi que les QA plateforme tout en assurant l'alignement des outils, frameworks et standards avec la stratégie technologique de l'entreprise. Véritable référent qualité et leader d'influence, vous contribuerez à faire de la qualité un vecteur de performance, de maîtrise des risques et d'accélération du delivery. Vos responsabilités principales Définir les bonnes pratiques en matière d'ingénierie qualité, Formaliser le référentiel méthodologique (Processus, pratiques, DoR, DoD, quality gates, etc.), Définir les standards de test par niveau : unitaire, intégration composant, intégration système, système, UAT, performance, sécurité), Structurer la pyramide des tests cible et le niveau de maille des tests, Mettre en place une stratégie Shift Left / shift Right, Définir une stratégie d'automatisation alignée ROI et roadmap produit. Gouvernance des outils et architecture d'automatisation Sélectionner et rationnaliser les outils (test management, framework, etc.), Définir une architecture d'automatisation (framework , CI, reporting), Standardiser les pratiques convention de code, qualité des scripts, Intégrer les outils dans la CI/CD et les pipelines DevOPs Industrialisation et performance Standardiser et industrialiser les pratiques de tests, Définir les KPI Qualité (Taux de défauts, Couverture des tests, Flakiness, Lead time des anomalies, etc.) Construire un dashboard qualité consolidé de niveau plateforme Identifier les axes d'amélioration continue Leadership et animation de la practice Recruter et manager votre équipe, Animer la practice QA, Développer les compétences de la QA de l'entreprise (plan de formation, certifications, coaching, mentorat), Structurer les parcours de carrière des QA, Mettre en place des communautés techniques de partage, Accompagner les squads dans leur montée en compétence et dans l'amélioration continue. Réalisation de la veille pour l'innovation Intégrer l'IA générative dans les processus de test (pompt engineering, génération de tests, automations), Etudier l'impact des LLM dans la conception et la maintenance des tests, Environnement & outils • Jira, Confluence, Xray • Cucumber, BDD, Gherkin, Vulcain (outil interne)

Le Centre d'Excellence Opérationnelle AI recherche 2 Développeurs Python orientés AI pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle (modèles ML, pipelines de données, applications GenAI) au service des cas d'usage métiers du groupe. Missions principalesDévelopper des composants logiciels en Python pour l'intégration et l'industrialisation de modèles d'IA (ML classique et IA générative) Concevoir et maintenir des pipelines de données et des pipelines MLOps (entraînement, versioning, déploiement, monitoring des modèles) Développer des API et services exposant les fonctionnalités AI aux applications métiers Implémenter des solutions à base de LLM (RAG, agents, fine-tuning léger, prompt engineering) selon les cas d'usage Participer à la mise en place des bonnes pratiques de développement (tests, CI/CD, code review, qualité de code) Collaborer étroitement avec les data scientists, l'architecte AI et le Product Owner pour transformer les besoins en solutions techniques robustes Contribuer à la documentation technique et au partage de connaissances au sein du Centre d'Excellence Profil recherchéFormation : Bac+5, école d'ingénieur ou équivalent, spécialisation informatique/data appréciée Expérience : 3 à 7 ans d'expérience en développement Python, avec une expérience significative sur des projets à composante IA/ML Compétences techniques : Excellente maîtrise de Python et de son écosystème (Pandas, NumPy, FastAPI/Flask, etc.) Expérience avec les frameworks ML/DL (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) et/ou les frameworks GenAI (LangChain, LlamaIndex, Hugging Face) Bonne connaissance des pratiques MLOps (MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD) Expérience des architectures RAG et des API LLM (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, modèles open source) Maîtrise de SQL et des environnements cloud (Azure/AWS/GCP) Connaissance des principes de développement propre (tests unitaires, versioning Git, revue de code) Compétences comportementales : Goût prononcé pour l'expérimentation technique et l'IA appliquée Autonomie et capacité à travailler en mode itératif Esprit d'équipe et bonne communication avec les profils data science et architecture Curiosité technologique et appétence pour la veille Anglais obligatoire

Pour implémenter des stratégies IA par ontologie, nous recherchons un consultant avec une experience en gouvernance IA Vous implémenterez un outil IA de pilotage IA développé sous PYTHON. Vous avez un bon niveau en Python et vous êtes capable de discuter avec les métiers Vous maitrisez les knowledge Graph Le plus: Vous avez déjà implémenté des modèles comme RDF/OWL. Idéalement, vous avez donc déjà une première expérience en stratégie IA et/ou vous avez déjà une expérience en implémentation de projets IA Poste en CDI : Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. . Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Contexte Organisation intensive en connaissances et fortement régulée. Les initiatives IA se multiplient sans cadre commun de pilotage. L'enjeu est de structurer une gouvernance IA durable, contrôlable et évolutive. Objet de la mission Concevoir et déployer un cadre de gouvernance IA qui formalise connaissances, données, responsabilités, risques et décisions dans une architecture commune. Non pas une couche de conformité ajoutée après coup, mais une infrastructure sémantique pilotable. Méthode attendue Trois niveaux de gouvernance articulés dans un cadre unique. Gouvernance des connaissances. Transformer les documents institutionnels, réglementaires et de conformité faisant autorité en objets structurés : vocabulaires contrôlés, taxonomies, systèmes de types, triplets sémantiques, cartes conceptuelles, graphes et ontologies. Ingénierie des connaissances et IA générative mobilisées conjointement. Gouvernance des données. Stabiliser ces objets comme produits de données réutilisables, mesurables et alignables. L'ontologie sert de référentiel formel fixant entités, relations, responsabilités, risques, processus, documents et décisions. Gouvernance de l'IA. Superviser initiatives, dépendances, indicateurs et exigences de conformité via des matrices RACI explicites par processus clé, et une modélisation comparative des états — sans IA, avec IA à un horizon donné, avec IA optimale — pour rendre écarts, priorités et trajectoires arbitrables. Principe d'architecture Centralisation des principes, vocabulaires, référentiels, indicateurs et règles de contrôle. Fédération des usages, expertises et responsabilités dans les entités opérationnelles. Livrables Inception report et plan de travail, current-state assessment, maturity dashboard, gap analysis, target-state model, roadmap IA, workforce impact and change plan, governance and compliance framework, final roadmap package, knowledge transfer package. Produits de données complémentaires : vocabulaires contrôlés, données synthétiques, FAQ structurées, cartes conceptuelles, taxonomies, systèmes de types, triplets sémantiques, ontologies, diagrammes, agents conversationnels spécialisés, spécifications d'un hub d'acculturation IA, prototype de logiciel de gouvernance IA. Modalités Mission cadrée à livrables : diagnostic, roadmap, framework de gouvernance. Accompagnement à la mise en œuvre et transfert de connaissances aux équipes internes. CDI. Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Processus de recrutement Trois étapes : un premier entretien avec l'équipe recrutement ; une évaluation technique sur des cas proches de ceux que vous rencontrerez et selon les besoins clients ; un entretien vidéo asynchrone conduit par un assistant IA, dont les résultats sont revus par nos équipes avant toute décision.