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Démarrage : ASAP Contrat : CDI Expérience : +5 ans Dans le cadre du développement de projets innovants autour de l’intelligence artificielle, TopTech recherche un Expert IA Python pour intervenir sur des projets stratégiques au sein d’un environnement métier exigeant. Vous contribuerez à la conception et à la mise en œuvre de solutions d’intelligence artificielle avancées destinées à optimiser les processus métiers liés notamment à la gestion d’actifs, au trading, au risque et au reporting. Vos missions Participer à la conception et à la définition des solutions IA adaptées aux besoins métiers Développer et intégrer des solutions basées sur l’intelligence artificielle et l’IA générative Industrialiser les solutions afin de garantir performance, robustesse et maintenabilité Mettre en place les mécanismes de monitoring et d’évaluation des modèles Contribuer au déploiement et à l’automatisation des solutions Rédiger la documentation technique et les bonnes pratiques Environnement technique Python avancé pour le développement de solutions IA Intégration d’API et SDK IA (OpenAI / Azure OpenAI / Claude / Mistral ou équivalent) Architectures d’ agents IA et automatisation intelligente Outils DevOps : Git, , CI/CD Bases de données : SQL Server 📩 Intéressé(e) ? Envoyez votre CV à :

Contexte de la mission Au sein de l’équipe Recommandation, le candidat retenu jouera un rôle clé dans l’exploration et la mise en œuvre de nouveaux algorithmes visant à enrichir nos systèmes de recommandation, essentiels au bon fonctionnement de notre site. La mission consiste à concevoir, prototyper et valider des solutions innovantes reposant sur l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML), afin d’améliorer l’expérience utilisateur et de répondre aux enjeux métier liés à la personnalisation. Vos missions principales seront les suivantes : Veille et innovation autour des systèmes de recommandation : Suivre activement les dernières avancées en IA et ML (Deep Learning, apprentissage par renforcement, etc.). Identifier et évaluer les technologies en lien avec les cas d’usage, notamment en lien avec les Large Language Models (LLM) et l’IA générative, pour définir leur pertinence et leur potentiel d’intégration. Développement et expérimentation : Concevoir, réaliser et tester des Proof of Concept (PoC) et des Minimum Viable Products (MVP) performants et sécurisés, afin de valider la faisabilité technique des solutions envisagées. Cette étape inclut une approche itérative pour maximiser l’efficacité des prototypes. Analyse de données et modélisation : Explorer des jeux de données complexes pour identifier des patterns, insights et opportunités d’amélioration. Concevoir, entraîner et affiner des modèles d’IA adaptés aux cas d’usage métiers, afin d’optimiser la pertinence des recommandations générées. Travail en équipe et partage des connaissances : Collaborer étroitement avec les équipes métiers, les Product Owners et les équipes transverses (notamment AAAI). Comprendre leurs besoins, échanger sur les avancées techniques, et assurer une documentation claire et précise des choix et des résultats obtenus. Intégration et amélioration continue : Travailler avec l’équipe AI Capabilities pour l’intégration et le déploiement des solutions IA sur les plateformes existantes (ML Solution, GenAI Solution). Contribuer à l’évolution des systèmes en intégrant les retours d’expérience et en adaptant les modèles en continu pour garantir leur performance et leur adaptéibilité. Ce poste nécessite une forte capacité d’auto-apprentissage, un esprit d’innovation, ainsi qu’une aptitude à travailler en équipe dans un environnement dynamique et technologique en constante évolution.

Dans le cadre de sa feuille de route en intelligence artificielle, ce client s'engage à développer et accélérer l’intégration des technologies de Machine Learning , Deep Learning , NLP (traitement du langage naturel) ainsi que des solutions d’IA Génératives . L’objectif est de maximiser l’exploitation des données, d’optimiser les processus opérationnels et d’améliorer l’expérience client. Objectifs et livrables Credit Risk Scoring Concevoir et optimiser, pour les équipes Risque et Validation, des modèles de scoring d’octroi et de comportement, en explorant des approches innovantes. Assurer la stabilité du coût du risque en entraînant et déployant ces solutions, tout en mettant en place un monitoring efficace de la dérive des modèles. Collaborer étroitement avec les experts métier et les équipes Risque pour garantir la pertinence et l’efficacité des solutions développées. Solutions d’Intelligence Artificielle Optimiser l’expérience client en intégrant en temps réel nos modèles d’IA via des API dans les parcours digitaux (ex. scoring en temps réel, personnalisation des offres de paiement, etc.). Participer à l’architecture technique pour une intégration fluide des modèles, en suivant les meilleures pratiques en matière de développement (notamment Cloud et MLOps). Collaborer avec les équipes Produit et IT afin d’industrialiser et déployer ces solutions à grande échelle. Intelligence Artificielle Générative (GenAI) Transformer les processus internes (Marketing, Audit, Risque, etc.) ainsi que la relation et le support client, en prototypant puis en déployant en production des solutions d’IA Générative sous forme d’agents (ex. LLM, RAG). Automatiser l’octroi de crédits, réaliser des analyses documentaires complexes et faciliter l’interaction avec la clientèle en mettant en place des architectures orientées agents. Évaluer, optimiser et suivre les performances des agents (cohérence, diversité, utilisation de LLM en tant que juge, etc.).

Dans un contexte de Transformation Digitale et d’organisation d’entreprise plateforme, nous déployons des produits digitaux dédiés aux projets clients et configurations produit, en lien direct avec l’ensemble de nos BUs et des communautés Digitales. Ton job : Au sein de la CCDP, tu rejoins le domaine projet et configurateur, tu interviens sur les processus Qualité de nos solutions. Tu travailles en étroite collaboration avec les Product Owner et toute l'équipe de développement. Tu n'hésites pas à partager ton expérience de QA et à enrichir les bonnes pratiques de l'équipe. Les missions sont essentielles : - en lien avec le collectif des QA de la plateforme globale CCDP, tu devras prendre en main et définira avec la feature team, la stratégie QA de l'équipe, - tu prendras en charge la gestion et l'animation de la pré-qualification et la qualification des tickets de Run et d'Incidents, - tu mettras en place et opéreras les process autour des jeux de données, des tests XRay et de Playwright - tu définiras le référentiel de test ainsi que les fonctionnalités critiques - tu seras inclus dans les évolutions produits avec les feature team afin de pouvoir anticiper, piloter et réaliser les plans de recettes - tu seras intégré dans des recettes transverses multi-domaines pour tester des parcours Tes expériences & compétences: Tu as déjà des experiences et compétences sur les domaines suivants : - Jira pour la gestion des nouvelles demandes, des incidents, ainsi que les tickets de bug (bug build et bug run) - Xray et Playwright pour les tests et leurs automatisations - Postman/Bruno pour tester les API Ta rigueur, ton organisation, ton engagement et ton autonomie font de toi un partenaire projet de référence. Ta capacité d’écoute, ta facilité de communication et ton sens du service sont reconnus par tes collègues. Tu aimes travailler en réseau, en toute autonomie, et ton leadership te permet de motiver les membres de ta communauté. Tu as déjà travaillé sur des contextes similaires, dans un département multi-produits, sous contrainte de qualité de la production de services en ligne. Tu pratiques l'anglais à l’oral et surtout à l’écrit, ce qui te permet d'interagir en interne et avec les BUs du groupe. Une expérience dans le Retail est un plus. - l'usage de l'IA générative dans ton métier sera un plus

Contexte Un DataLab transverse structure et pilote des produits Data (BI, Analytics, Data Science) tout en développant des initiatives en IA Générative. L’enjeu est double : Industrialiser un portefeuille de produits Data Structurer et accélérer les usages GenAI à l’échelle de l’organisation Objectif principal Piloter le portefeuille Data comme un véritable produit et animer la stratégie GenAI. Rôle proche d’un Lead Product Data / Head of Data Product , pas d’un PO “exécutant”. ResponsabilitésPilotage produits Data Identifier et formaliser les besoins fonctionnels Construire et maintenir la roadmap Data Prioriser selon valeur métier Arbitrer capacité vs demandes Animer comités produits/projets Suivre adoption et valeur délivrée Interface principale entre métiers, IT et équipes Data Structuration GenAI Recenser et structurer les cas d’usage GenAI / POC Identifier les opportunités à forte valeur business Mettre en visibilité les solutions existantes Promouvoir les usages IA auprès des métiers Assurer une veille technologique continue (LLM, RAG, outils IA) Animer ateliers, communautés et acculturation Compétences attendues Product management confirmé Pilotage de portefeuille / roadmap stratégique Culture Data / BI solide Connaissance IA générative (LLM, RAG, cas d’usage métier) Capacité à structurer des initiatives transverses Soft skills clés Leadership d’influence Vision stratégique Forte autonomie décisionnelle Capacité à embarquer des équipes non techniques Esprit entrepreneurial

Data Scientist IA GEN, Python, Machine Learning, Prompt engineering, MLOPS Nantes (2 jours TT) - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Notre client attend de la candidature que vous proposerez : - qu'elle soit autonome sur l'IA Gen (prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails) - qu'elle dispose d'une expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur) Enfin qu'elle ait : - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch

Le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement dans l’objectif d’assurer une mission d'ownership technique du produit "RAG as a Service" Contexte: - Equipe de 20 experts repartis sur 5 poles d'activite (Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office, Client Services). - 15+ plateformes de Data Science / MLOps en production (Cloud et on premise) / 600+ utilisateurs Data Scientists - Plusieurs infrastructures, plateformes et services d'IA Generative en production a l'attention de tous les métiers du Groupe. - Un GRID de GPU on premise utilise pourle training et l'inference. - Pratiques DevSecOps / GitOps / MLOps / LLMOps - Automatisation autour des APIs des infrastructures, des plateformes (kubernetes/openshift) et des produits. Les missions principales : - Participation à l’élaboration technique et fonctionnelle du produit IA qui sera attribué en lien étroit avec les équipes Solutions Engineering (veille technologique IA) et DevSecOps (industrialisation). - Garantie du respect des contraintes de sécurité, de conformité et de confidentialité applicables aux standards de production IT du groupe (eg. observabilité, auditabilité, traçabilité, contrôle des accès). - Définition et implémentation des mécanismes techniques permettant aux métiers ou à leur IT d’opérer leur propre gouvernance de votre produit. - Établissement, maintient et agrémentation de la feuille de route technique du produit afin d’apporter de la valeur de manière continue à celui-ci en lien avec les besoins de vos clients métiers. - Accompagnement au quotidien des utilisateurs et décideurs métiers et IT du groupe BNP Paribas qui utilisent votre produit et s’assurer avec eux de la mise en application des bonnes pratiques d’usage de celui-ci au sein de leurs équipes. - Supervision des opérations critiques (changement, déploiement, mise à jour) avec une vision de bout en bout des impacts sur les différents services gérés par l’équipe. - Organisation et documentation de la gestion des incidents?: analyse de root-causes, coordination inter-équipes. - Capacité à être moteur dans l’amélioration des processus internes et l’alignement avec les autres équipes du domaine IA & Données. - Capacité à être le représentant de la relation technique avec les fournisseurs qui contribuent à l’élaboration de votre produit (éditeurs logiciels, équipes d’industrialisation, équipes d’infrastructures).

• Vision & Stratégie Produit IA : Porter la vision produit des solutions d’IA en étroite collaboration avec les équipes métier. Cela inclut d’identifier les opportunités d’usage de l’IA au service du Risque, du Paiement, du Digital et des autres lignes métiers, et de prioriser les projets en conséquence (focus valeur et faisabilité). • Gestion du Backlog & Priorisation : Être garant de la priorisation des initiatives Data Science/IA. Vous traduisez les besoins métier en features et user stories, alimentez et maintenez le backlog, et arbitrez les priorités en fonction de la valeur ajoutée attendue, du feedback utilisateur et des contraintes (réglementaires, techniques, ROI). Votre objectif est de maximiser l’impact business de chaque sprint livré. • Pilotage du Delivery Agile : Piloter la delivery des projets IA en méthodologie agile. Vous organisez et animez les cérémonies Scrum/Kanban (planification, revues, démonstrations, rétrospectives), suivez l’avancement des développements, et assurez la levée des obstacles en coordination avec les autres départements. Vous veillez au respect des engagements de qualité, budget et délais, et communiquez de manière proactive sur l’avancement auprès des sponsors. • Coordination Métiers–Data–IT : Jouer le rôle d’interface et de facilitateur entre les équipes Data Science, les équipes IT (architectes, MLOps, sécurité…) et les métiers sponsors. Vous travaillez en collaboration étroite avec les experts métier pour co-construire les solutions et favoriser leur adoption, tout en intégrant les contraintes techniques avec les équipes Data/IT pour une implémentation fluide. • Crédit & Risque (Scoring) – Use cases « Machine Learning » traditionnels : Sur ce pilier clé, vous pilotez les évolutions des modèles de scoring crédit (scoring d’octroi, scores comportementaux). En lien direct avec les équipes Risque et Validation, vous concevez et suivez les projets d’optimisation des scores existants et le développement de nouveaux modèles, en explorant des approches innovantes (par ex. nouvelles données, algorithmes avancés). Vous vous assurez que les modèles délivrés contribuent à la stabilité du coût du risque (suivi des KPIs de performance) et respectent les exigences réglementaires. Vous veillez également à la mise en production et au monitoring de ces modèles (détection de dérive, recalibrage), en collaboration avec les Data Scientists et Analystes Risque. • IA Générative & Agents : Vous explorez et déployez les cas d’usage liés à l’IA Générative pour transformer nos processus internes et la relation client. Concrètement, vous pilotez des projets d’agents IA (chatbots avancés, assistants cognitifs, systèmes à base de LLM, approches RAG – Retrieval-Augmented Generation). Par exemple, vous pourrez lancer des MVP d’agents pour automatiser l’analyse de documents complexes, assister les équipes internes (Audit, Marketing…) ou enrichir le support client. Vous définissez les objectifs et indicateurs de succès de ces projets, supervisez les étapes de prototypage et de déploiement en production, et veillez à mettre en place des architectures agentiques robustes pour ces solutions. Vous aurez aussi à cœur d’évaluer et optimiser les performances de ces agents (cohérence des réponses, pertinence, diversité), en vous appuyant sur des méthodologies de pointe (par ex. LLM as a Judge pour la qualité des réponses). L’enjeu est de concrétiser les promesses de l’IA générative tout en garantissant un usage responsable et efficace pour l’entreprise.

Je recherche un EXPERT IA PITHON dans la conception de solutions d’Intelligence Artificielle pour intégrer l’équipe Support Fund Management qui a pour mission d’assurer le pilotage des projets, l’évolution et la maintenance des applications destinées aux équipes métiers de mon client : Gestion, Trading, Middle Office, Risque, Reporting et Compliance. Dans le cadre de l’intégration avancée de l’Intelligence Artificielle dans nos processus métiers critiques, en partenariat étroit avec un acteur majeur de l’intelligence artificielle, l’équipe souhaite renforcer ses capacités sur les sujets d’IA générative et d’automatisation intelligente. Les tâches qui seront proposées sont les suivantes : Participation au cadrage des solutions à implémenter Implémentation des solutions Industrialisation et déploiement de la solution Mise en place des mécanismes d’évaluation de de monitoring Rédactions de documentations techniques Vous devrez démontrer une capacité avérée à industrialiser des solutions robustes, performantes et maintenables. Stack Technique : Compétences confirmées dans la mise en œuvre de solutions IA agentiques. (Claude Code, Mistral Code, Copilot,,…) Compétences confirmées en Python avancé. Python AI Client SDK, Agents SDKs : OpenAI/Azure OpenAI, Claude, Mistral, Perplexity Compétences Ecosystème Microsoft: Azure, Azure OpenAI, Azure Functions, Power Platform (PowerApps, Power Automate), Copilot Studio, Microsoft Fabric. Compétences sur Azure Devops Repo Git, CI/CD. Bon niveau de connaissance SQL Server.

Lead Data Architect Senior – Supply Chain Analytics Lieu : Massy (91) – Hybride (2 jours sur site / semaine) Durée : ASAP jusqu’au 31/12/2026 TJM : 400 € 🎯 Le Rôle : Pivot Stratégique & Technique Au cœur de l’ Analytics Factory , véritable moteur de la transformation numérique du groupe, vous rejoignez l’équipe Data Translation Supply Chain . Votre mission est cruciale : être le trait d’union entre les enjeux métier de la Supply Chain (prévisions de ventes, optimisation des flux, planification entrepôts) et l'excellence technique des équipes Data (Scientists, Engineers, Gouvernance). Vous ne vous contentez pas d'analyser ; vous guidez les décisions stratégiques du nouveau Directeur de la Supply Chain. Vos principales responsabilités : Data Translation : Traduire les problématiques business complexes en solutions analytiques concrètes. Analyse & Modélisation : Piloter des analyses approfondies nécessitant une forte agilité et un esprit critique pour challenger les demandes métier. Restitution de haut vol : Assurer la communication et la vulgarisation des résultats auprès du Top Management. Amélioration Continue : Évaluer la qualité du code, optimiser les solutions existantes et garantir le respect des standards élevés du groupe. 🛠 Environnement Technique & Expertises Nous recherchons un profil capable de manipuler de larges volumétries de données avec une aisance absolue. Maîtrise incontournable : SQL (BigQuery), outils de Datavisualisation (Tableau, Google Looker Studio). Les "Plus" : Maîtrise de Python et GitLab . Data Science : Solide compréhension des principes de modélisation pour interagir efficacement avec les Data Scientists. Infrastructure : Expertise en Architecture de données et environnement Google Cloud Platform (GCP) . 🎓 Profil recherché Formation : Diplôme d’Ingénieur ou équivalent Bac+5 de haut niveau en Maths/Stats). Expérience : +7 ans d’expérience en Data, dont au moins 2 ans dans le secteur du Retail (ou conseil spécialisé) et 2 ans spécifiquement sur des sujets Supply Chain . Soft Skills : * Posture "Top Management" : excellente communication orale et écrite. Capacité de vulgarisation de sujets complexes. Rigueur, autonomie et proactivité. 💻 Cadre de travail & Moyens Équipement : Laptop professionnel haut de gamme (i7/Ryzen 7, 16 Go RAM, SSD) fourni. IA Générative : Accès aux solutions d'IA sécurisées internes du groupe (usage d'IA externes proscrit pour garantir la sécurité des données). Culture : Intégration dans une équipe agile, mature et experte, favorisant l'apprentissage continu.

Nous recrutons un(e) Stagiaire Développeur(se) IA & Automatisation pour contribuer à la mise en place d’agents intelligents et de workflows automatisés 🤖🚀 📝 Type : Stage 📍 Localisation : Massy 🏠 Télétravail : Partiel possible 🧰 Compétences indispensables : • Maîtrise de JavaScript • Bonne compréhension des API REST • Logique d’automatisation et scripting ✨ Serait un vrai plus : • Connaissance de n8n • Expérience avec Copilot ou outils d’IA générative • Notions d’architecture orientée agents (LLM, RAG, workflows) 🎯 Profil : Étudiant(e) en informatique (Bac+3 à Bac+5) curieux(se), autonome, avec une appétence forte pour l’IA appliquée et les automatisations métier

Nous recherchons un(e) Data Scientist / Expert IA disposant d’un doctorat (PhD) en Machine Learning / NLP ou domaine proche, pour rejoindre nos équipes à Paris au sein de projets à forte valeur ajoutée en intelligence artificielle appliquée. Profil PHD EXPERIMENTE ayant plusieurs expériences profesionnelles concrètes CDI de préférence (ouvert aux freelance pour certaines missions) Projets sur Paris, luxembourg ou Belgique Votre rôle Concevoir, développer et industrialiser des solutions d’IA (NLP, LLM, IA générative) au service de cas d’usage métiers concrets. Participer à la définition des architectures data/IA et aux choix technologiques associés (cloud, outils, librairies). Contribuer à la mise en production des modèles (qualité, performance, robustesse) en lien étroit avec les équipes produit et métier. Intervenir sur tout le cycle de vie des projets : cadrage, POC, expérimentation, déploiement, suivi et amélioration continue. Ce que nous offrons Des projets IA de pointe, avec un fort niveau d’autonomie et de responsabilité. Un environnement stimulant, à l’interface entre R&D, innovation et enjeux business. Un cadre parisien dynamique, au sein d’équipes passionnées par l’intelligence artificielle et son impact concret. 🗼

Responsabilités principales Concevoir et déployer des features IA Construire des pipelines de traitement de données Industrialiser et monitorer les applications / services (latence, coût, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Industrialiser l’IA via MLOps/LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring, observabilité. Garantir la qualité des données, la conformité (GDPR) et la sécurité des solutions. Compétences techniques attendues IA générative, LLM, RAG, Prompt optimisation, Agents & orchestration Machine learning / Deep learning Traitement de données non structurées: PDF/Images Ingénierie & industrialisation Langages : Python avancé, SQL. APIs : conception et intégration Data pipelines : orchestration, streaming, feature stores. MLOps/LLMOps : CI/CD, Docker/Kubernetes, suivi des modèles, monitoring/observabilité, tests offline/online. Sécurité & conformité : gouvernance des données, IAM/secrets, mitigation des risques LLM (hallucinations, prompt injection, data leakage). Bonnes pratiques de dev Structuration des projets, templates, documentation vivante. Stratégie de tests Standards de code, revue d’architecture et diffusion des bonnes pratiques.

Localisation : Lille (59) Présence : 2 jours / semaine sur site (mardi obligatoire) Démarrage : courant avril Contexte : Mission stratégique pour un groupe international du secteur de l’habitat Contexte de la mission L’entreprise engage un programme stratégique autour de la transformation de son écosystème conversationnel. L’objectif : faire évoluer le chatbot actuel vers un assistant virtuel intelligent, omnicanal et proactif , capable d’accompagner les clients sur de nombreux touchpoints (web, mobile, e-commerce, services…). La mission s’inscrit au cœur des équipes digitales, produit, données et expérience client. Elle nécessite un profil senior, autonome et très à l’aise dans la coordination transverse. Rôle et responsabilités 1. Conception UX/UI pour un assistant virtuel nouvelle génération Définir et concevoir les parcours conversationnels avec une approche orientée utilisateur. Collaborer avec les équipes produit, data, IA et développement pour traduire la vision en expériences pertinentes. Prototyper les interactions clés (interfaces web/app + flows conversationnels). 2. Animation de workshops et collaboration transverse Organiser et animer des ateliers de co‑création, idéation, alignement et exploration. Recueillir, structurer et prioriser les besoins des parties prenantes. Faciliter les échanges entre métiers, tech, design, data et commerce. 3. UX Research & évaluation continue Mener ou accompagner les phases d’entretiens, tests utilisateurs, analyses de besoins. Contribuer à la production des insights permettant d’améliorer l’expérience conversationnelle. 4. Création et évolution du Design System Participer à la définition des composants, guidelines et normes UI pour assurer la cohérence entre les différents points de contact. Adapter les composants UI aux spécificités des interactions conversationnelles. 5. Communication & storytelling Valoriser les travaux auprès des équipes internes et des sponsors. Produire des supports clairs, pédagogiques et engageants (présentations, prototypes, documentation). Profil recherché Compétences clés Senior UX/UI Designer avec au moins 7–10 ans d’expérience en design digital. Forte capacité à travailler en autonomie sur des sujets stratégiques. Maîtrise des outils de design : Figma, FigJam, outils de prototypage avancés. Très à l’aise en communication (oral/écrit), en animation de workshops et en présentation. Expérience avérée sur : design system products complexes / multi‑équipes UX research Bonus Expérience en design conversationnel (chatbot, assistant IA, voice UX…). Connaissance de l’écosystème e‑commerce. Familiarité avec les environnements data / IA générative.

Conception solution : Définir l’architecture logicielle (front Angular, back Java / Spring Boot, services LLM), rédiger les spécifications fonctionnelles & techniques, estimer la charge. - Implémentation & intégration LLM : Développer les composants, orchestrer appels API, mettre en place RAG, embeddings, vector stores, prompt engineering. - Mise en production et run : Automatiser CI/CD, superviser la performance, optimiser les coûts et la latence des appels LLM, assurer le support. Techniques :  Front-end : Angular 14+, RxJS, NgRx  Back-end : Java 17+, Spring Boot, REST/GraphQL, JPA/Hibernate, Maven/Gradle  LLM & IA générative : o Intégration API (OpenAI, Azure OpenAI, Vertex AI, Anthropic, Mistral) o MCP, Retrieval-Augmented Generation (RAG) o Vector DB, embeddings, Semantic search o Prompt engineering, Guardrails, évaluations automatiques de prompts  DevOps : GitLab, Jenkins, OpenShift  Cloud : Azure  Sécurité & conformité : OAuth2 / OIDC, gestion des secrets, RGPD, Data Masking  Autonomie et leadership technique : organiser son backlog, arbitrer les priorités sans supervision rapprochée  Esprit d’initiative : proposer des cas d’usage innovants, challenger l’existant  Rigueur : documentation précise, couverture de tests élevée, respect des SLAs