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Contexte Dans le cadre d’une transformation digitale d’envergure internationale , la mission s’inscrit au sein d’un groupe leader de l’assurance présent dans plus de 80 pays. L’objectif est de fournir des services IT standardisés à l’ensemble des entités du groupe, en améliorant l’excellence opérationnelle, l’alignement du portefeuille applicatif et l’efficacité des coûts. La mission contribue à l’évolution d’une plateforme SaaS de gestion de contenus (Content Management eXperience – CMX) , conçue comme une solution clé en main, exposant des API REST et une interface web, conforme aux standards du groupe en matière d’ architecture, sécurité, conformité et résilience . L’enjeu principal est d’ enrichir la plateforme par de nouvelles fonctionnalités, des services innovants (notamment basés sur l’IA générative) et d’ accélérer les migrations Cloud . Objectif de la mission Maintenir, faire évoluer et enrichir les outils Python cœur de plateforme , tout en concevant de nouveaux services à forte valeur ajoutée (IA, sémantique, cloud-native), en lien étroit avec les équipes métiers et techniques. Missions principales Développement & évolution des outils cœur Maintenir, auditer, stabiliser et refactoriser les outils Python existants . Garantir un code propre, conforme PEP8 , testé et documenté. Harmoniser et industrialiser de nouveaux modules (ex. traduction de règles métiers en workflows techniques automatisés, stratégies de gestion et d’archivage de fichiers). Innovation & prototypage Concevoir et piloter des sprints d’innovation rapides . Prototyper de nouveaux services basés sur des cas d’usage concrets : IA générative Tagging automatique Recherche sémantique Contrôle qualité des contenus Challenger les besoins métiers et concevoir des proofs of concept (POC) . Évaluer la faisabilité technique et proposer des roadmaps de mise en production . Collaboration & bonnes pratiques Travailler étroitement avec les métiers, product managers et ingénieurs . Réaliser des revues de code et partager les bonnes pratiques (clean code, TDD, CI/CD). Accompagner et mentorer les équipes sur les standards de développement. DevOps & Cloud Contribuer aux pipelines CI/CD . Participer aux déploiements automatisés et à l’ Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation). Environnement technique Langages & développement Python (avancé) Git, Bash Java, JavaScript (React / Vue) Data, IA & sémantique Pandas, regex Parsing JSON / XML Prompt engineering NoSQL (MongoDB, MarkLogic) RDF / SPARQL, graphes Cloud & DevOps AWS (S3, Lambda) CI/CD : Jenkins, GitLab CI Terraform, CloudFormation OpenShift, Kubernetes Artifactory, OpenLDAP Qualité & tests Pytest Frameworks BDD (Behave, Cucumber) Selenium Sécurité & qualité de code : SonarQube, Snyk

Intégré(e) aux équipes Sécurité et Architecture, vous interviendrez comme expert sécurité sur des plateformes Cloud, Data et GenAI , avec une forte dimension gouvernance et conseil. Vos principales responsabilités : Concevoir et déployer des contrôles de sécurité sur Azure et M365 Sécuriser les tenants Azure , souscriptions et identités Implémenter des pratiques DevSecOps Réaliser des analyses de risques liées aux usages IA et LLM Auditer les architectures et formuler des recommandations sécurité Participer aux revues de code et à l’assistance sécurité des équipes 🛠️ Gouvernance & DevSecOps Définition de blueprints sécurité Mise en conformité des environnements Cloud & IA Automatisation des contrôles et supervision sécurité

Nous collaborons avec une organisation majeure sur deux opportunités passionnantes pour des ingénieurs expérimentés. Ces postes offrent la possibilité de travailler sur des projets innovants impliquant l’architecture cloud hybride, l’automatisation et des initiatives basées sur l’IA. Les deux missions sont des contrats de 12 mois, débutant en janvier ou dès que possible, avec un mode de travail hybride en France.1. Ingénieur Système Senior Contrat : 12 mois | Début : Janvier ou ASAP | Langues : Anglais & Français | Mode de travail : Hybride Pourquoi ce poste ? Rejoignez une équipe dynamique travaillant sur des projets d’infrastructure à grande échelle. Vous serez responsable de la gestion des systèmes Linux, de l’optimisation des environnements VMware et de la mise en place d’automatisations via Ansible et Terraform. Ce rôle inclut également la conteneurisation (Docker/Kubernetes), la supervision avec Prometheus et Grafana, ainsi que la collaboration sur des initiatives liées à l’IA. Compétences & Technologies clés : Administration des systèmes Linux VMware, vSphere Automatisation : Ansible, Terraform ServiceNow & processus ITIL Azure & Cloud privé Conteneurisation : Docker, Kubernetes Supervision : Prometheus, Grafana Gestion de versions : GitLab/GitHub Scripting : Shell, PowerShell, Bash

Intégré(e) aux équipes Data (Data Engineers, Data Scientists, équipes Produit), vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne data & IA , de la construction des pipelines jusqu’à la mise en production et au suivi des modèles. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des pipelines data robustes (batch et streaming) Préparer, transformer et structurer les données pour les cas d’usage IA Entraîner, évaluer et industrialiser des modèles de Machine Learning Mettre en place le monitoring des données et des modèles Garantir la qualité, la traçabilité et la fiabilité des traitements Collaborer étroitement avec les Data Scientists et équipes produit 🛠️ Industrialisation & MLOps Mise en place des bonnes pratiques de versioning et CI/CD Industrialisation des pipelines et des modèles Contribution à la documentation technique Amélioration continue des performances et de la maintenabilité Participation aux phases de déploiement et de stabilisation

Je recherche pour un client un Machine Learning Engineer avec une forte expertice en IA. Missions : Au Sein de l’équipe Data, vous contribuerez au déploiement d’algorithmes de Machine Learning / Generative AI sur la data plateforme (Google Cloud Platform). En collaboration avec le responsable Data, les Product Owners Data et les équipes business, vous serez impliqué(e) dans l’ensemble du processus de réflexion et de déploiement des solutions IA/ML et aurez pour missions : Le Machine Learning doit maîtriser la plateforme Vertex de Google Cloud Platform (GCP), capable de coder, packager et industrialiser des modèles IA.

Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Machine Learning Ops. Le rôle consiste à garantir l'industrialisation, la fiabilisation, et la mise en production robuste et sécurisée de l'ensemble de nos modèles d'Intelligence Artificielle. Vous serez un pilier dans l'établissement des bonnes pratiques MLOps (Monitoring, Sécurité, Reproductibilité) et collaborerez en étroite collaboration avec les Data Scientists, Ingénieurs ML, le Product Owner, et l'équipe DevOps. Cette prestation est essentielle pour transformer la recherche en solutions opérationnelles à forte valeur ajoutée. Expertises requises dans le cadre de la réalisation de la prestation - 3 ans minimum d'expérience prouvée en développement/industrialisation IA/ML/DL ciblant des environnements de production. - Maitrise Avancée de Python et des librairies clés de Data Science/ML (e.g., NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow). - Maîtrise de SQL pour l'accès et la manipulation des sources de données. - Pipeline MLOps et Outils : - Conception et Implémentation de Pipelines CI/CD dédiés aux modèles ML (GitLab CI ou équivalent), incluant le versioning des modèles et des datasets. - Conteneurisation Maîtrisée : Capacité à packager, déployer et maintenir des services IA via Docker. - Tracking et Registre de Modèles : Expérience obligatoire avec des outils de gestion du cycle de vie des modèles comme MLflow ou équivalent (p. ex. Comet ML). - Expertise Modèles de Langage (LLM/NLP) - Maîtrise de l'architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) et de son industrialisation. - Mise en place et intégration d'outils d'orchestration de LLM (e.g., LangChain/LangSmith, Semantic Kernel, ou équivalent) dans un contexte de production. - Cloud et Déploiement : Maîtrise avérée d'un Cloud Provider avec une expérience significative en déploiement de services serverless ou conteneurisés - Optimisation et Feedback : capacité à intégrer des boucles de feedback continu pour l'amélioration des modèles (Monitoring de la dérive, Retraining automatique, concepts de Human-in-the-Loop). C ompétences souhaitées : - Orchestration et Scalabilité : expérience pratique du déploiement de charges d’activité IA sur Kubernetes (K8s) et des concepts d'opérateurs MLOps (KubeFlow, Argo). - Expérience dans la mise en place de tests de performance et de montée en charge spécifiques aux services d'inférence ML/LLM (benchmarking, stress testing, choix du hardware). - Techniques de Modélisation Avancées : - Connaissance des techniques d'optimisation de modèles pour la production (Quantization, Distillation, Pruning) ou de Fine-Tuning/PEFT (LoRA). - Expérience en Computer Vision (déploiement de modèles de détection/classification) ou en SLM (Small Language Models). - Qualité et Assurance IA : - Mise en œuvre de métriques d'évaluation non-traditionnelles pour les LLM (e.g., AI as a Judge, évaluation du Hallucination Rate, Grounding Score).

Vous intégrez une équipe éditeur spécialisée dans les solutions IA afin de concevoir, développer et faire évoluer l’interface d’un produit innovant déployé chez différents clients. Vous intervenez sur l’architecture front, la performance, la qualité du code et l’expérience utilisateur, tout en adaptant les fonctionnalités aux contextes métiers rencontrés. En collaboration étroite avec les équipes IA et produit, vous contribuez à intégrer les modèles, optimiser les parcours et proposer des évolutions pertinentes. Vous jouez un rôle clé dans la création d’un front moderne, robuste et évolutif, dans un environnement tech exigeant et dynamique.

Vous interviendrez sur plusieurs projets stratégiques, notamment : Gemstone : Intégration des processus Crédit dans le cadre du remplacement des applications de trading par une nouvelle suite. Decoupling Meteor : Conception de processus robustes et résilients basés sur une architecture Cloud Azure. Credit Digital : Mise en place d'outils digitaux (portail web, dataviz, IA) pour optimiser la gestion du risque de crédit. ICAAP : Implémentation des recommandations liées à la directive CRD4. CVaR & xVA : Enrichissement des frameworks fonctionnels et techniques pour le calcul et la gestion des indicateurs de risque. Votre rôle sera centré sur l'implémentation des spécifications fonctionnelles, en tirant parti des possibilités offertes par le Cloud Azure, dans un contexte agile et orienté qualité (documentation, tests, automatisation). Responsabilités : Participer à la digitalisation de l'activité via une plateforme web innovante (UI/UX, performance, sécurité). Contribuer à la transition vers les nouvelles architectures (Cloud, services). Être force de proposition sur les choix techniques et architecturaux. Assurer le support et l'assistance aux utilisateurs du département Risque de Crédit. .

Orcan intelligence recherche pour l’un de ses clients dans la finance, un AI Product manager pour une mission avec un fort enjeu stratégique. Vos missions : Priorisation & Roadmap : Analyser les POCs existants, définir les indicateurs de succès et sélectionner les Use Cases à industrialiser en priorité. Stratégie de Données : Piloter la conception et la mise en place de la base de données dédiée à l'IA (structuration, choix des sources, vision Vector DB / RAG). Conception de Solutions : Designer des workflows d'automatisation avancés intégrant des technologies LLM et ALLM (Agentic LLM) pour automatiser des tâches complexes. Aide à la Décision : Préparer les dossiers d'arbitrage pour la Direction (coûts, gains de productivité, faisabilité) afin de lever les derniers verrous de validation. Pilotage du Delivery : Faire le pont avec les équipes techniques (Data Engineers / AI Devs) pour s'assurer que le produit livré répond parfaitement aux besoins des Opérations.

Redlab cherche pour son client parisien , un Data scientist confirmé ( 4-6 ans d'expérience ) pour un démarrage en début d'année 2026 , le consultant interviendra sur : Rôle Modélise, développe et optimise des algorithmes d’IA : ML, Deep Learning, LLM, optimisation et pipelines cloud. Missions clés Concevoir pipelines de données (Azure/GCP/AWS). Développer modèles ML/DL/LLM (TensorFlow, PyTorch). Fine-tuning (BERT, LLaMA, etc.). Optimiser modèles (pruning, quantification). Collaborer avec équipes Data & Dev pour intégration.

Contexte de la mission Une grande organisation publique du secteur numérique renforce sa Direction Data, rattachée à la Direction du Numérique. Cette direction a pour objectif de faire de la donnée un levier majeur de croissance et d’optimisation des usages numériques. Le pôle Data Intelligence, composé de 4 Data Scientists et 2 Data Analysts, recherche un Data Scientist senior afin de soutenir l’exploitation des données utilisateurs, la mise en place de modèles avancés et la structuration du socle analytique. Une expérience minimale de 8 ans en data science est requise. Prestations attendues Le consultant interviendra au sein de l’équipe Data Science pour : Analyse et structuration de données • Auditer les nouvelles données disponibles dans le datalake pour enrichir le socle analytique. • Explorer, analyser et comprendre les profils et comportements utilisateurs. • Réaliser des analyses avancées : profils de vidéonautes, comportements par canal, consommation de contenus, impact de la pression publicitaire. Développement de modèles de Data Science • Comprendre les besoins métier, proposer une approche adaptée et vulgariser les résultats. • Développer et industrialiser des modèles tels que : Prévision des audiences. Enrichissement du catalogue via IA générative. Analyse sémantique des commentaires utilisateurs. Prédiction d’inactivité, d’appétence, anti-churn. Segmentation utilisateurs. Contribution au produit Data • Participer à l'amélioration continue des outils et pipelines. • Travailler avec les équipes data, produit et métier dans un contexte agile. Expertises requises Techniques • Expériences concrètes en modèles IA : prévision, recommandation, scoring, analyse sémantique, détection d’anomalies. • Expérience significative sur des sujets d’IA générative (IAG). • Maîtrise impérative de Python et SQL . • Bonne connaissance d’un cloud, idéalement Google Cloud Platform . • Connaissance des données issues d’écosystèmes digitaux (Piano Analytics, Google Analytics…). • Connaissance d’un outil de dataviz. • Un plus : architectures API, Git/GitHub, méthodes agiles. Fonctionnelles • Capacité à comprendre un besoin métier, synthétiser et restituer clairement. • Capacité à gérer plusieurs projets simultanément. • Rigueur, autonomie, esprit d’équipe.

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Dans le cadre d’un vaste programme de transformation du service client à l’échelle internationale, l’organisation souhaite renforcer ses capacités en matière d’automatisation intelligente et d’expérience omnicanale. Le prestataire interviendra en tant qu’expert Genesys pour accompagner les différentes entités dans la modernisation de leurs centres de contact, en intégrant des fonctionnalités avancées basées sur l’IA et le machine learning. L’objectif est de concevoir des parcours clients plus fluides, d’optimiser le routage des interactions, de réduire les temps de traitement et d’accroître la qualité de service tout en garantissant une cohérence globale entre les pays. La mission s’inscrit dans un contexte multiculturel exigeant, avec un fort niveau d’innovation et une volonté d’industrialiser l’usage de l’IA dans les interactions clients.

Le client est un leader mondial de l’assurance , engagé dans une transformation digitale majeure , avec des opérations dans plus de 80 pays . Services Fourniture de services IT standardisés à l’ensemble des entités opérationnelles, afin de favoriser l’alignement du portefeuille applicatif, l’excellence de service et l’efficacité des coûts ; Remplacement des plateformes de gestion de contenus legacy (Documentum, FileNet, NAS) par la plateforme Content Management eXperience (CMX) , développée par nous : une solution clé en main, en mode SaaS , offrant des API REST et une interface web , pleinement alignée avec les standards Groupe en matière d’architecture, de sécurité, de conformité et de résilience ; CMX est une propriété intellectuelle détenue à 100 % . L’enrichissement de ses capacités — ajout de fonctionnalités innovantes, de nouveaux services basés sur l’IA et accélération des migrations vers le cloud — est critique pour son succès et son évolution continue. Livrables Maintenance et évolution des outils cœur développés en Python , ainsi que le prototypage de nouveaux services à forte valeur ajoutée , en s’appuyant notamment sur l’ IA générative , les technologies sémantiques et les architectures cloud-native , afin de générer un impact métier à l’échelle du Groupe ; Collaboration étroite avec les parties prenantes métiers , les product managers et les équipes d’ingénierie pour transformer les besoins émergents en services robustes et à forte valeur ; Construction et évolution des outils cœur : Audit, stabilisation et refactoring de scripts Python existants ; Garantie d’un code propre, conforme aux standards PEP8 , avec une couverture complète de tests et une documentation appropriée ; Harmonisation de nouveaux modules, tels que la traduction de règles métiers exprimées en langage naturel vers des workflows techniques automatisés , ou encore la définition de stratégies d’archivage et de compression de fichiers ; Innovation et prototypage : Pilotage de sprints d’innovation courts et dynamiques pour explorer de nouveaux services orientés cas d’usage (tagging automatisé, recherche sémantique, contrôles de qualité de contenus) ; Conception de preuves de concept (POC) , cadrage et challenge des cas d’usage et besoins spécifiques via du développement rapide en environnement laboratoire ; Évaluation de la faisabilité et proposition de roadmaps de mise en production ; Réalisation de revues de code , partage des bonnes pratiques et mentorat des équipes sur le Test-Driven Development (TDD) , le CI/CD et les principes de clean architecture ; Contribution aux chaînes DevOps : CI/CD, infrastructure as code (Terraform, CloudFormation) et déploiements automatisés. Expertise Expertise avancée en développement Python , appliquée à des applications orientées données ou gestion de contenus ( 10 ans d’expérience ) ; Langages et outils principaux : Python (avancé), Git, Bash, Java, JavaScript (React / Vue) ; Données & IA : Pandas, expressions régulières, parsing JSON/XML, prompt engineering ; Technologies data avancées : NoSQL (MongoDB, MarkLogic), RDF/SPARQL, graphes ; Cloud & DevOps : AWS (S3, Lambda), CI/CD (Jenkins, GitLab CI), Terraform, OpenShift, Kubernetes, Artifactory, OpenLDAP ; Tests & Qualité : Pytest, frameworks BDD (Behave / Cucumber), revues de code, Selenium, outils d’analyse de sécurité et de qualité (SonarQube, Snyk).

La prestation consistera à : - Exploiter le socle de data pour mettre en place le pilotage des actions, en construisant des dashboards (Power BI) pour le suivi des profils, le suivi de l’engagement, le suivi des segments RF, le suivi des objectifs - Analyser les profils et comportements des utilisateurs, en mettant en place les analyses des profils de vidéonautes, décortiquant les comportements selon les canaux d’acquisition, les contenus consommés, en analysant l’impact de la pression pub sur nos utilisateurs, … - Mettre en place la data science et l’IA au service de l’amélioration de l’expérience utilisateur et l’amélioration de nos process internes - Prédiction des audiences - Enrichissement du catalogue via l’IAG - Prédiction de l’inactivité, des appétences, … - Segmentations - Expériences en analyses de connaissance clients / utilisateurs du type cycle de vie client, churn, recrutés… - Expériences en data science sur des sujets de type prévision, algo de reco, score d’appétence, anti churn… - Expériences sur des sujets d’ IA Générative - Maitrise SQL indispensable, solides connaissances en Python et/ou Spark - Expériences sur un environnement Google Cloud Platform / Big Query - Bonne connaissance des données et des outils dans un écosystème digital (de type Piano Analytics, Google Analytics..) - Capacité à synthétiser et à restituer des résultats à des interlocuteurs ayant des niveaux de maturité data différent - Capacité à mener plusieurs sujets en même temps - Curiosité, dynamisme, enthousiasme, esprit d’équipe, rigueur et autonomie

Nous recherchons un expert opérationnel en cybersécurité pour accompagner l’évolution d’un socle technique GenAI dans un environnement Cloud et IA. La mission consiste à sécuriser des solutions basées sur Microsoft 365, Azure Cognitive Services, Copilot, Fabric, Power Platform, Azure ML , ainsi que des plateformes data/AI (Snowflake, Databricks, MS Fabric). Périmètre de la mission Assistance sécurité sur les projets GenAI (architecture, normes, standards). Sécurisation des implémentations et usages des services Cloud & IA. Production documentaire sécurité : dossiers de sécurité, blueprints, analyses de risques, recommandations d’architecture. Revue sécurité du code et intégration DevSecOps. Déclinaison sécurité des User Stories et reporting. Environnement Agile / anglophone. Compétences techniques requises Sécurité opérationnelle Microsoft : Microsoft 365 , Azure Cognitive Services , Copilot , Fabric , Power Platform , Azure ML . DevSecOps : CI/CD sécurisés, IaC (Terraform, Bicep), Sentinel, Defender for Cloud, Purview. Sécurisation Azure : tenants, subscriptions, RBAC, MFA, Conditional Access, PIM. Clouds : MS Azure (impératif), AWS (apprécié). Scripting & automatisation : PowerShell, Python ; analyse de logs, contrôles de sécurité automatisés. Anglais opérationnel. Livrables attendus Dossiers de sécurité & blueprints (analyse de risques, contre-mesures). Exigences & spécifications sécurité dérivées des User Stories. Revue sécurité du code / recommandations DevSecOps. Chapitres sécurité dans la documentation projet (DAT, DAH, LLD/HLD). Reporting & KPI.