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

Localisation : Bassin de Rennes (35) ou Orléans (45) – Hybride Contrat : Management de Transition ou CDI Rattachement : Directeur des Systèmes d’Information (DSI) Posture : Contributeur Individuel Expert / Tech Lead "Hands-on" 1. CONTEXTE ET ENJEUX BUSINESS Le Groupe, acteur industriel de référence, souhaite accélérer sa mutation technologique. Sans encadrement hiérarchique, vous intervenez au cœur de l'équipe de développement pour porter deux enjeux critiques : ● Modernisation de l'Usine Logicielle : Passer d'un mode de développement artisanal à une production industrielle (Agile, DevOps, Qualité). ● Infusion de l'IA : Transformer les méthodes de travail et les services métiers par l'intégration concrète de l'Intelligence Artificielle. 2. MISSIONS PRINCIPALES (100% OPÉRATIONNEL) A. Ingénierie Logicielle & Mentorat Technique ● Développement Critique : Produire du code de haute qualité (Clean Code) sur les briques applicatives majeures (Web, API, intégration ERP). ● Revue de Code & Standards : Établir et faire respecter les normes de développement. Assurer le mentorat technique par l'exemple et la collaboration directe avec les autres développeurs. ● Industrialisation : Configurer et maintenir les pipelines CI/CD. Automatiser les tests et le déploiement pour sécuriser les mises en production. B. Architecture & Urbanisation du SI ● Interopérabilité ERP : Concevoir et développer les flux d'échanges entre l'écosystème ERP et les plateformes Web/Data (stratégie API First). ● Scalabilité : Garantir la robustesse et l'évolutivité des architectures logicielles face à la croissance des volumes de données. C. Lead Transformation AI (Mise en œuvre concrète) ● IA Générative "Productivité" : Paramétrer et optimiser l'usage des assistants de code (type Copilot) au sein de l'équipe pour augmenter la vélocité collective. ● Développement de MVP IA : Identifier, prototyper et déployer des fonctionnalités d'IA (LLM, RAG, automatisation de processus) intégrées aux outils métiers. ● Veille & Souveraineté : Sélectionner les modèles et outils IA les plus adaptés aux contraintes industrielles et sécuritaires du Groupe.

Objectif de la mission Accélérer le développement d’applications métiers via le vibecoding et les outils d’IA générative, afin de réduire significativement le time-to-market tout en garantissant la qualité des livrables. Missions principales Vous concevez et développez des applications en itération rapide en utilisant des environnements agentiques (OpenCode, Claude Code). Vous traduisez les besoins métiers en instructions exploitables par l’IA, tout en assurant la qualité du code via des pratiques structurées (BMAD, SpecKIT). Vous collaborez étroitement avec les équipes produit et métiers, et participez à l’amélioration continue des pratiques de développement assisté par IA. Vous prenez également du recul sur les usages du vibecoding, identifiez les limites et proposez des optimisations. Livrables attendus Code source documenté avec tests automatisés Documentation technique Retours d’expérience sur les pratiques de développement IA Compétences requises Maîtrise d’outils de développement agentique (OpenCode, Claude Code) – impératif Solide expertise en développement back ou front – impératif Bonne connaissance des méthodes BMAD / SpecKIT – important Expérience en développement assisté par IA et prompt engineering Pratique des environnements Agile et CI/CD

Rôle principal Industrialiser les modèles d’intelligence artificielle sur le cluster Kubernetes, structurer les pipelines d’entraînement et d’inférence, et accompagner les équipes Data Scientists et métiers dans leurs projets IA. Missions Concevoir et mettre en place des pipelines MLOps / LLMOps (CI/CD IA) robustes et automatisés. Gérer les workflows d’entraînement des modèles IA. Optimiser l’utilisation des GPU via batching, mixed precision, et parallélisation multi-GPU. Déployer des API d’inférence performantes et scalables. Mettre en place et gérer un registre (registry) des modèles IA. Assurer la gestion des versions des datasets et des modèles. Effectuer une veille technologique constante sur les outils et méthodes IA. Apporter un support technique aux équipes R&D. Réaliser des benchmarks de performance des modèles et des pipelines. Compétences clés MLOps / LLMOps : Expérience dans la mise en place et la gestion de pipelines MLOps, maîtrise des outils tels que MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, Argo Workflows, GitLab CI, GitHub Actions, vLLM. Intelligence Artificielle : Expertise en IA générative, deep learning, utilisation des frameworks Hugging Face. Optimisation GPU : Maîtrise de CUDA, techniques de batching, mixed precision, multi-GPU. Langages de script : Python, Bash. DevOps : Intégration et automatisation avec Kubernetes, Docker, gestion des déploiements automatisés.

Au sein d’une équipe en charge des plateformes data et IA, vous intervenez sur la mise à disposition, l’exploitation et l’évolution de services liés à l’IA générative et au machine learning. Vous contribuez à l’industrialisation et à l’adoption des solutions IA auprès des utilisateurs internes, dans une logique DevOps / MLOps . Exploitation & Run Assurer le suivi et l’exploitation des plateformes IA Garantir la disponibilité, la performance et la stabilité des services Assurer le support technique auprès des utilisateurs internes Accompagnement & Adoption Accompagner les équipes dans l’usage des offres IA (LLM, GPU, RAG…) Faciliter l’exposition et l’utilisation de modèles IA Apporter un support méthodologique et technique adapté aux besoins métiers Vulgariser les concepts IA auprès des utilisateurs Industrialisation & Automatisation Développer des services automatisés (Python, CI/CD) Mettre en place des pipelines et outils facilitant l’usage des plateformes IA Participer à l’amélioration continue des pratiques DevOps / MLOps Environnement IA & Data Contribuer à la mise en œuvre de solutions autour : LLM (Large Language Models) RAG (Retrieval-Augmented Generation) Gestion des ressources GPU Participer à l’intégration et au déploiement de modèles IA Environnement technique Langages & outils : Python, GitLab CI/CD, API REST Conteneurisation & orchestration : Kubernetes IA / ML : LLM, RAG, fine-tuning, transfer learning Serving modèles : vLLM, TGI (ou équivalent) GPU : allocation, optimisation, gestion des ressources Data : plateformes de data science (ex : Dataiku) Systèmes : Linux Recherche vectorielle : bases vectorielles (type FAISS, Pinecone, etc.)

LE CONTEXTE DE LA MISSION Nous recrutons un(e) Data Scientist confirmé(e).Vous intégrerez la Cellule Innovation du client, en charge du déploiement de sa feuille de route IA 2026-2027. La mission combine exigence technique pointue (NLP, LLM, MLOps), posture d'innovation pragmatique (POC, MVP, test & learn), et compréhension du contexte institutionnel et réglementaire (AI Act, RGPD, gouvernance des données). VOS MISSIONS Vous interviendrez avec un haut niveau d'autonomie sur deux axes complémentaires : ? Développement opérationnel de solutions IA * Recueil et qualification des besoins métiers, animation d'ateliers de cadrage (design thinking, ateliers data). * Conception fonctionnelle et technique des solutions IA en lien avec la DSI, la sécurité et la conformité. * Développement (POC, MVP) et industrialisation : tableaux de bord avancés, modèles prédictifs, solutions NLP (analyse documentaire, résumé, extraction, LLM), outils d'automatisation et d'optimisation des processus métiers. * Mise en production, monitoring, maintenance évolutive et corrective, support N2 sur les solutions IA. * Intégration des exigences réglementaires (AI Act, RGPD) dès la conception des solutions, dans une approche by design. ? Acculturation et renforcement des capacités IA * Conception de parcours de formation différenciés : initiation/acculturation, utilisateurs avancés, profils techniques. * Animation de formations en français et en anglais, création de supports pédagogiques et démonstrateurs. * Organisation et animation d'événements internes : séminaires, ateliers métiers, hackathons, cafés innovation. * Veille technologique (état de l'art LLM, IA générative, MLOps) et réglementaire (AI Act, lignes directrices CNIL). * Contribution à la structuration d'une communauté IA interne durable.

Dans le cadre de la transformation de son système d'information, notre client — grand compte — recherche un Directeur de Projet expérimenté pour piloter en transverse le domaine Référentiel (Tiers, Contrats, Produits). Le prestataire intégrera la DSI et assurera un rôle stratégique à l'interface des équipes métiers, des architectes et des équipes de delivery, dans un contexte de modernisation d'un patrimoine applicatif legacy significatif. Missions principales Structurer et piloter les actions du schéma directeur du domaine Référentiel Sécuriser les décisions d' urbanisation autour des objets métiers clés (Tiers, Contrats, Produits) Piloter les études d'opportunité et de faisabilité en lien avec les enjeux de modernisation Piloter les contributions DSI aux études conduites par la MOA Expérimenter un POC IA appliqué à l'analyse d'impact et à la rétro-documentation (LLM, RAG, extraction de connaissance) Assurer le reporting et la gouvernance auprès des instances DSI et métiers Organiser et coordonner le projet de migration du patrimoine Référentiel Piloter le plan de gestion de la dette technique sur le périmètre des ID, en soutien des managers Environnement technique SI legacy : applications COBOL , CICS / DB2 / MQSeries SI distribués et architectures hybrides Enjeux MDM / Data Management Architecture d'entreprise et urbanisation du SI Expérimentation IA générative (LLM, RAG, knowledge extraction)

Dans le cadre du renforcement d’une équipe digitale, nous recherchons un WebApp Developer Fullstack afin de contribuer au développement d’une application web intégrant des fonctionnalités d’intelligence artificielle générative. Le rôle du consultant est centré sur l’intégration concrète de composants GenAI (LLM, APIs IA) au sein d’une application existante, avec un impact direct sur les parcours utilisateurs. Ce poste ne correspond pas à un rôle fullstack classique : une expérience réelle en intégration d’IA générative est indispensable.

Contexte : Dans le cadre de l’accélération des usages IA générative au sein d’un grand groupe bancaire, une entité dédiée aux infrastructures IT renforce ses équipes Cloud afin de concevoir et industrialiser des plateformes Data, AI et GenAI sur GCP. Le consultant interviendra sur des cas d’usage autour des LLM et du RAG , avec des enjeux de scalabilité, sécurité, gouvernance des données et mise en production dans un environnement bancaire exigeant. Missions Principales : Concevoir et déployer des architectures Data, AI & GenAI sur GCP ; Mettre en œuvre des solutions basées sur des LLM (Vertex AI, modèles open source, APIs) ; Concevoir et industrialiser des pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) : ingestion, vectorisation, recherche sémantique ; Implémenter des chaînes MLOps / LLMOps (CI/CD, évaluation, monitoring des modèles) ; Automatiser les infrastructures ( Terraform, IaC ) ; Assurer le run : performance, monitoring, optimisation des coûts (FinOps) ; Garantir la sécurité et la gouvernance des données sensibles (IAM, conformité, gestion des accès) ; Accompagner les équipes métiers et data dans l’industrialisation des cas d’usage GenAI.

Contexte de la mission Notre client recherche un profil MLOps / Plateforme IA pour assurer l'exploitation et le déploiement de solutions d'intelligence artificielle à destination des équipes internes. Le prestataire jouera un rôle clé à l'interface entre les équipes data, les développeurs et les utilisateurs métiers, dans un environnement GPU managé et orienté LLM. Missions principales Assurer le suivi et l'exploitation des plateformes IA pour les utilisateurs internes Accompagner la consommation des offres IA au sein du cluster : exposition de modèles LLM, gestion des ressources GPU via Run:AI , déploiement de solutions RAG Apporter un support technique et méthodologique aux équipes internes du cluster BPCR sur l'utilisation des plateformes IA Développer et mettre à disposition des services automatisés (Python, GitLab-CI) pour faciliter l'adoption et l'intégration des solutions IA Environnement technique Orchestration & infrastructure : Kubernetes (pods, services, namespaces, déploiements), Run:AI LLM & IA générative : exposition de modèles, fine-tuning, transfer learning, architectures RAG Serving de modèles : vLLM, TGI ou équivalents GPU : allocation, gestion mémoire, optimisation des charges de travail Développement & automatisation : Python, API REST, GitLab-CI Recherche vectorielle : bases vectorielles et intégration dans des pipelines RAG Environnement : Linux, pratiques DevOps / MLOps

Développeur Fullstack Python/Angular Mission : Le profil ayant entre 6 et 9 ans d’expérience se doit d’être impérativement fullstack (Python et Angular), Il aura un large périmètre d’intervention et sera amené à travailler sur des sujets divers et variés allant de la mise en œuvre de nouvelles applications à la maintenance évolutive. S’agit d’une équipe de développements tactiques, il sera en contact direct avec le PO ou les utilisateurs finaux et devra donc avoir la capacité de comprendre le besoin, de synthétiser de l’information et être force de proposition. Il est indispensable qu’il s’intéresse à l’insertion de l’application dans le process métier. La mission inclue : • La construction de solutions logicielles de bout en bout en s’assurant de l’optimisation des performances des applications et assurer la qualité du code par des tests unitaires et fonctionnels. • La contribution à la réalisation de Pocs autour de l’utilisation de l’IA générative • La conception d’applications exploitant de l’IA générative à disposition de nos métiers. • Le développement des interfaces utilisateur dynamiques et réactives avec Angular exploitant des données via des traitements complexes • La conception d’APIs en utilisant FastAPI • La maintenance évolutive et le run d’applications existantes • La collaboration avec les équipes de design et de produit pour créer des expériences utilisateur fluides et engageantes quand cela s’avère nécessaire. • La participation à la mise en place de bonnes pratiques de développement et à la documentation des projets. • Des interactions directes avec le métier pour recueillir et challenger les besoins quand le chantier le nécessite. Une expérience dans un domaine de type fonctions supports de la banque telles que Risques, Finances, RH ou Secrétariat Général ou autres serait appréciée. Goals and deliverables Compétences techniques : Python, SQL, Angular, Javascript, GitHub, XL Deploy, Jenkins, Sonar Nous attendons également les softskills suivantes : • Autonomie • Force de proposition • Travail en équipe • Réactivité • Organisation et rigueur • Bonne communication Expected skills Skills Skill level Full Stack Python Expert JENKINS Expert GITHUB Expert SQL Expert ANGULAR Expert

Mission Concevoir et optimiser des systèmes de recherche intelligente basés sur l’IA générative (RAG) pour un SaaS métier, afin d’améliorer l’accès à l’information et la fiabilité des réponses. 🚀 Responsabilités Développer des pipelines RAG (embeddings, vector search, ranking) Optimiser la pertinence des résultats (precision, recall, MRR) Réduire les hallucinations des LLM Concevoir des architectures multi-agents via Semantic Kernel Industrialiser les modèles (API, intégration backend) 🧰 Stack IA : LLM, NLP, RAG, embeddings Cloud : Azure OpenAI Service Data : Azure Cosmos DB Backend : .NET 8, SignalR Front : React 5+ ans en Data Science / ML Expertise NLP / recherche sémantique Expérience en IA générative (RAG, LLM)

🔍 Nous recherchons un Product Owner Technique spécialisé en IA Générative, avec une double casquette Scrum Master. Votre mission : piloter des projets IA en assurant le découpage des tâches, l’expression des besoins techniques, et le relais entre les équipes métiers et techniques. Vous serez en charge du change management et des choix techniques, avec une expérience avérée sur des sujets IA Générative. 🎯 Vos missions principales ✅ Piloter des projets IA en tant que PO Technique et Scrum Master. ✅ Découper les tâches et exprimer les besoins techniques pour les équipes. ✅ Assurer le relais technique entre les parties prenantes. ✅ Gérer le change management et les choix techniques liés à l’IA Générative. ✅ Collaborer avec les équipes métiers et techniques pour livrer des solutions alignées avec les objectifs business.

Vous intégrez l'équipe Modern Workplace de NSI en tant que Consultant·e Gestion Documentaire, avec une forte composante autour de Microsoft 365 Copilot et de l'IA appliquée. Vos missions se déploient sur deux axes complémentaires : Conseil & implémentation en gestion documentaire Analyser les besoins des clients en matière d'organisation, de structuration et d'accès à l'information Concevoir et déployer des architectures documentaires sur SharePoint Online, OneDrive et Microsoft Teams Mettre en œuvre les bonnes pratiques de gouvernance : taxonomies, droits d'accès Intégrer les flux documentaires dans les processus métiers via Power Automate Accompagner les équipes IT et métiers dans l'adoption des nouvelles pratiques 2. Accompagnement à l'adoption de Microsoft 365 Copilot Animer des webinaires de sensibilisation « Copilot Foundations » pour l'ensemble des collaborateurs Concevoir et dispenser des formations Copilot adaptées aux profils (utilisateurs standard, Super Users, managers) Former à l'art du prompting : structuration, cas d'usage métier, bonnes pratiques et limites de l'IA générative Accompagner les Super Users dans l'identification et la formalisation de cas d'usage avancés Animer des sessions de suivi post-formation (one-to-many) pour ancrer les usages dans le quotidien Sensibiliser aux enjeux d'IA responsable : confidentialité, RGPD, sécurité des données, gouvernance Produire des supports pédagogiques clairs : guides de prompting, fiches cas d'usage, tutoriels

Contexte Dans le cadre du développement et de l’industrialisation de services d’IA générative à destination de multiples entités métiers, nous recherchons un profil capable d’assurer l’ ownership technique d’un produit de type RAG as a Service . L’environnement s’inscrit au sein d’une organisation structurée autour d’une équipe d’environ 20 experts , répartis sur plusieurs pôles d’activité : Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office et Client Services . Le contexte technique comprend notamment : plus de 15 plateformes Data Science / MLOps en production , en environnements cloud et on premise ; une base de 600+ utilisateurs Data Scientists ; plusieurs infrastructures, plateformes et services d’ IA générative déjà en production ; un GRID de GPU on premise utilisé pour l’entraînement et l’inférence ; des pratiques établies de DevSecOps, GitOps, MLOps et LLMOps ; un fort niveau d’ automatisation autour des APIs d’infrastructure, des plateformes Kubernetes / OpenShift et des produits. Missions principales En tant que Technical Owner / Product Owner Technique , vous serez responsable de la cohérence technique, de la trajectoire produit et de la bonne exploitation du service. À ce titre, vos principales missions seront les suivantes : contribuer à l’ élaboration technique et fonctionnelle du produit IA qui vous sera confié, en lien étroit avec les équipes de Solutions Engineering pour la veille et l’évolution des usages, ainsi qu’avec les équipes DevSecOps pour son industrialisation ; garantir le respect des exigences de sécurité, conformité et confidentialité , ainsi que l’alignement avec les standards de production IT en matière d’ observabilité, auditabilité, traçabilité et contrôle des accès ; définir et mettre en œuvre les mécanismes techniques de gouvernance permettant aux entités utilisatrices ou à leurs équipes IT d’opérer le produit dans un cadre maîtrisé ; construire, maintenir et enrichir la feuille de route technique du produit afin d’assurer une création de valeur continue, en cohérence avec les besoins des utilisateurs et des métiers ; accompagner au quotidien les utilisateurs, interlocuteurs métiers et équipes IT , et veiller à la bonne adoption des bonnes pratiques d’usage du produit ; superviser les opérations critiques liées aux changements, déploiements et mises à jour, avec une vision de bout en bout des impacts sur les différents services gérés ; organiser et documenter la gestion des incidents , notamment via l’analyse des causes racines, la coordination inter-équipes et l’amélioration continue ; être force de proposition dans l’ optimisation des processus internes et dans l’alignement avec les autres équipes du domaine IA & Data ; représenter la relation technique avec les fournisseurs et partenaires contribuant à l’évolution du produit, qu’il s’agisse d’éditeurs, d’équipes d’industrialisation ou d’équipes d’infrastructure. Environnement technique Le poste s’inscrit dans un environnement technologique riche, comprenant notamment : Docker / Kubernetes / OpenShift frameworks de calcul distribué : Spark, Ray, Dask, OpenMPI GPU Computing : CUDA, Rapids, NIMs, NeMo environnements de Data Science : Python, Conda, R (optionnel) développement en Python Shell scripting MLflow / Kubeflow outils CI/CD, DevSecOps et GitOps : HashiCorp Vault, GitLab, GitLab CI, Artifactory, ArgoCD, Argo Workflows

Maintien en condition opérationnelle et industrialisation du Portail Multi‑IA Générative dans un contexte multi‑environnements (On‑Premise, GCP, cloud de confiance à venir). Mise en œuvre et optimisation des chaînes CI/CD (GitLab), de l’Infrastructure as Code (Terraform) et de l’automatisation des déploiements. Contribution à la sécurité, conformité et observabilité des usages IA générative (IAM, secrets, logs, metrics, traces, FinOps). Mise en place et exploitation des pratiques LLMOps : observabilité LLM, évaluations continues (qualité, sécurité, coûts), guardrails et HITL. Conception et préparation de la V2 du Portail IA (architecture cible, HLD/LLD, migration). Support technique N2/N3, analyse et résolution d’incidents, assistance aux mises en production. Production de la documentation technique (runbooks, playbooks, architectures) et transfert de compétences vers les équipes internes.

Renforcer et fiabiliser une plateforme interne utilisée par les équipes commerciales , qui permet de sélectionner des leads via Salesforce et d’interagir avec un backend API . Aujourd’hui, la plateforme a des soucis de stabilité et de fiabilité . La mission consiste donc à la stabiliser, l’optimiser et à y ajouter des fonctionnalités d’intelligence artificielle générative pour guider les actions commerciales et améliorer la performance des équipes. 🛠️ Missions principales Stabiliser et optimiser le backend existant Assurer une bonne communication entre Salesforce et le backend via API Intégrer des recommandations guidées par IA générative pour aider les commerciaux Automatiser et orchestrer les workflows avec Apache Airflow Déployer et gérer la plateforme sur Microsoft Azure Développer de nouvelles fonctionnalités en Full Stack Python