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Description Profil OPS Python/Angular pour travailler sur le développement d’IHM autour de la ferme GPU, ainsi que sur l’intégration des services autour de la plateforme MISTRAL. Mission dans le secteur bancaire, en contexte MCO & Build. Compétences indispensables : IA générative, Python et Angular. Localisation : Toulouse. Le poste combine des activités de build et de maintien en conditions opérationnelles, avec une forte orientation IA générative. La mission est basée à Toulouse ou Nantes ou IDF ou Gradignan ou Nancy ______________________________________________________________________________________________________________________________

Nous recherchons, pour le compte de notre client dans le secteur de l’énergie , un(e) Data Engineer Cloud afin de renforcer ses équipes data et accompagner des projets stratégiques à forte valeur ajoutée. Compétences clés indispensables Excellente maîtrise de Python Solide expérience sur AWS , notamment Redshift Mise en place et orchestration de pipelines data avec Apache Airflow Infrastructure as Code avec Terraform Développement d’API avec FastAPI Conteneurisation avec Docker Très bonne maîtrise du SQL et de la modélisation de données Atouts majeurs Expérience sur Google Cloud Platform (GCP) Connaissances ou intérêt fort pour l’ IA Agentic (agents autonomes, workflows intelligents, LLMs) Sensibilité DataOps / MLOps Expérience sur des architectures data modernes Profil attendu Formation Bac+5 (école d’ingénieur, université ou équivalent) 3 à 6 ans d’expérience en Data Engineering (adaptable) Autonome, rigoureux(se) et orienté(e) solutions Bon relationnel et esprit d’équipe Curiosité technologique et goût pour l’innovation 📍 Localisation : Courbevoie

Contexte global Notre société est un fournisseur de services cloud spécialisée dans l’intelligence artificielle et la construction d’infrastructures HPC à très grande échelle en Europe. Le poste vise à renforcer notre équipe technique afin de soutenir la croissance de nos infrastructures IA, tout en maintenant un niveau élevé de production pour une clientèle majoritairement internationale Missions Gestion et maintenance quotidienne du réseau : résolution de tickets de production, interventions sur incidents, stabilisation des clusters clients Automatisation et optimisation des infrastructures réseaux en autonomie lors des phases plus calmes. Participation occasionnelle à des missions de pré-vente technique et d’architecture auprès des clients. Contribuer au développement de nouvelles fonctionnalités et à l’amélioration continue des réseaux Environnement technique OS Switch : Cumulus Fabricant de switchs : Mellanox, cisco, Arista, Juniper Réseau : InfiniBand, BGP, VXLan, VLAN, SDN, K8S Network Operator, Nvidia Subnet-Manager, Stormshield Automatisation : Terraform, Ansible, K8S Network Operator Serveurs GPU, clusters haute performance (HPC), environnements réseau orientés IA et Cloud.

Dans le cadre d’une mission longue au sein d’un centre d’excellence en IA générative d’un grand groupe international du secteur de la banque privée , nous recherchons un AI Engineer Senior spécialisé dans l’écosystème Microsoft Azure . Le consultant interviendra sur un assistant IA métier déjà en production , connecté au CRM, avec pour objectifs principaux : l’ industrialisation de la solution existante, l’ extension des cas d’usage , l’amélioration de la scalabilité , de la robustesse , de la sécurité et de la maîtrise des coûts . La mission s’inscrit dans un environnement structuré, organisé autour d’équipes Produits (conception de solutions IA) et Plateformes (Cloud, Sécurité, DevSecOps, Observabilité). Les principales responsabilités sont : Concevoir et implémenter des architectures d’IA générative . Développer et faire évoluer des agents IA / assistants métier . Travailler sur des problématiques LLM, RAG, embeddings, prompt engineering et orchestration d’agents . Intégrer les solutions IA dans le SI existant via APIs et services Microsoft. Connecter les agents à différentes sources de données métiers . Mettre en place et maintenir le monitoring en production . Optimiser en continu la qualité des réponses , les performances et les coûts . Gérer les anomalies et évolutions mineures en production. Travailler en mode Agile (Scrum) avec reporting régulier. Contribuer à la documentation technique et au partage de bonnes pratiques. Compétences attendues Compétences techniques Expérience confirmée en IA générative et agents IA . Maîtrise des concepts : LLM RAG Embeddings Prompt engineering Tool calling Expérience avec des frameworks d’orchestration d’agents (ex. Semantic Kernel ou équivalent). Très bonne connaissance de l’écosystème Microsoft Azure , notamment : Copilot Studio Azure AI Foundry / Fabric API Management Power Platform & Dataverse Azure Functions Développement : Python (impératif) C# JavaScript Sensibilité aux pratiques DevSecOps , monitoring et observabilité. Certifications (appréciées) Azure AI Engineer (AI-102) Azure AI Fundamentals (AI-900) Azure Developer (AZ-204) Langues Français requis Anglais professionnel

Dans un contexte de transformation à grande échelle des pratiques de développement IT , vous interviendrez sur un programme stratégique visant à industrialiser, standardiser et moderniser l’ingénierie logicielle , avec une intégration massive de l’IA générative dans les outils du quotidien (IDE, CI/CD, automatisation). Vous rejoindrez une équipe transverse au cœur des sujets Modern Engineering, DevOps et IA , avec une forte exposition aux enjeux techniques et organisationnels.

La plateforme vise à industrialiser les usages Data et Machine Learning et à accompagner les directions métiers dans leurs expérimentations et produits data science. Le Platform Engineer intervient sur deux axes majeurs : le déploiement de l’infrastructure as code sur le cloud Azure le développement et l’industrialisation de pipelines CI/CD pour les usages Data Science Missions de l’équipe plateforme Assurer le maintien en condition opérationnelle , l’ évolutivité et la maîtrise technique de la plateforme Azure. Accompagner les directions métiers et leurs data scientists dans la réalisation de leurs expérimentations et produits industriels Fournir un support fonctionnel et technique aux équipes métiers

Dans le cadre des activités d'une grande entreprise de services publics, le/la Développeur(se) spécialisé(e) intervient sur des sujets à forte composante technique et innovation, liés notamment aux environnements connectés à des compteurs intelligents, aux protocoles de communication et aux problématiques d’aide à la décision. La mission nécessite une expertise confirmée en développement logiciel, une bonne compréhension des systèmes communicants (notamment CPL / radio fréquence) ainsi qu’une capacité à intégrer des approches Machine Learning / Deep Learning pour répondre à des besoins métier et techniques. Le/la consultant(e) participera à l’analyse des besoins en systèmes informatiques, à la proposition de solutions adaptées, puis à la mise en œuvre technique sur différents environnements (Windows/Linux/Raspberry Pi), en s’appuyant sur des compétences en modélisation, algorithmie (dont théorie des graphes) et programmation. 2) Objectifs & livrables attendus Le/la prestataire devra contribuer aux activités suivantes : 🎯 Analyse & cadrage Réaliser l’analyse des besoins en systèmes d’information en lien avec les enjeux de l’organisme Proposer des solutions techniques et fonctionnelles adaptées à la situation Participer à la démarche de gestion de projet en respectant les processus internes 🧠 Aide à la décision / optimisation Exploiter les concepts de théorie des graphes Contribuer à des problématiques d’aide à la décision Intégrer des approaches Machine Learning / Deep Learning selon les cas d’usage 💻 Développement & implémentation Développer et maintenir des composants applicatifs en : - Java / Python / C++ Mettre en œuvre des traitements, scripts et analyses sur : - Windows, Linux, Raspberry Pi Exploiter les librairies Python nécessaires à l’analyse : - Matplotlib, Numpy 📡 Communication & protocoles Intervenir dans des contextes liés aux télécommunications, notamment en ce qui concerne les réseaux CPL et radio fréquence Travailler autour des protocoles et flux : - ZigBee, Modbus, Protocoles liés à des compteurs communicants Comprendre et exploiter les protocoles CPL G1 et CPL G3 Maîtriser les principes liés à la chaîne de communication des compteurs intelligents

🔧 Project Description AI Engineer – Assistant IA métier Le consultant interviendra au sein de l’équipe Produit, en collaboration étroite avec : les équipes Plateformes (DevSecOps, Data Platform, AI Platform), l’équipe Produit (CRM), les équipes métiers. La mission couvre plusieurs axes structurants : refonte de l’architecture afin de permettre un découplage et une abstraction de l’accès aux données ; intégration de nouveaux parcours utilisateurs sur des canaux mobiles et des applications métiers existantes (CRM, Outlook, Teams) ; connexion à de nouvelles sources de données (Outlook, SharePoint, applications métiers) ; extension géographique (Monaco, Luxembourg) et extension métier (Corporate, Asset Management) ; convergence avec Copilot et renforcement des parcours pre-meeting / post-meeting ; mise en place d’un monitoring avancé. 🎯 Mission Objective & Livrables Objectifs de la mission : Industrialiser l’assistant IA. Garantir la scalabilité, la performance, la sécurité et la conformité réglementaire des solutions IA. Étendre les usages, les périmètres métiers et géographiques du produit. 👤 Responsabilités Conception & mise en œuvre IA Participer à la définition des architectures IA en s’appuyant sur Copilot Studio, AI Foundry et Semantic Kernel, en garantissant performance, sécurité et conformité réglementaire. Concevoir, développer et mettre en œuvre des agents IA (copilotes, assistants métier, agents autonomes) répondant aux besoins des équipes produit et métiers. 2) Cadrage des cas d’usage & collaboration sécurité/produit Collaborer avec les équipes produit, architectes et experts sécurité pour cadrer les cas d’usage, affiner les prompts, orchestrer les workflows et fiabiliser les réponses IA. 3) Intégration SI & interopérabilité Intégrer les agents IA au système d’information existant, notamment via Dataverse, Dynamics 365 CE, Power Platform, API Management (APIM) et MCP Server. 4) Exploitation, monitoring & amélioration continue Mettre en place le monitoring des solutions en production. Contribuer à l’amélioration continue des agents (qualité des réponses, performance et coûts). Prendre en charge les anomalies et évolutions mineures pendant les phases de recette et de production. Proposer des optimisations de coûts liées à l’usage des solutions IA. 5) Capitalisation & montée en compétences Contribuer à la documentation technique, au partage de bonnes pratiques et à la montée en compétences des équipes internes sur les usages IA. 6) Gouvernance projet & mode de delivery (Agile) Participer aux cérémonies agiles Scrum. Reporter aux Product Owners sur l’avancement des travaux. Alerter l’équipe en cas de difficultés rencontrées ou de risques de retard. 7) Veille & innovation (écosystème Microsoft) Assurer une veille sur les évolutions de l’écosystème Microsoft et identifier les apports potentiels dans le contexte du projet.

Dans le cadre de l’évolution et de la sécurisation de son système d’information, un grand groupe du secteur assurance recherche un renfort OPS / DevOps OpenShift pour intervenir au sein d’une tribu en charge des socles techniques , couvrant notamment les environnements Java et des outils liés à l’IA . Contexte de la mission La mission s’inscrit dans un environnement DevSecOps à forts enjeux de résilience opérationnelle , avec des plateformes critiques hébergées sur OpenShift/Kubernetes et des environnements Cloud . Le consultant interviendra en support des squads produits, en proximité avec les équipes de développement et d’architecture. Missions principales Administrer, superviser et faire évoluer des plateformes applicatives conteneurisées (OpenShift / Kubernetes). Contribuer à la mise à disposition et à la fiabilisation des socles techniques (Java, outils IA). Accompagner les équipes sur les dimensions performance, robustesse, sécurité et fiabilité tout au long du cycle de vie des produits. Mettre en œuvre et renforcer l’ observabilité (monitoring, logs, métriques, traces). Automatiser et industrialiser les déploiements dans une logique DevOps / CI-CD . Contribuer à l’exploitabilité des solutions (dossiers d’exploitation, capacity planning, gestion des incidents). Participer à l’amélioration continue des pratiques et des outils. Livrables attendus Dossiers d’architecture intégrant exploitabilité, performance et observabilité. Tableaux de bord d’observabilité et supports d’usage associés. Rapports d’incidents et analyses post-mortem. Contributions aux matrices qualité / performance.

Tâches principales : • Se positionner comme un coach des équipes tech en place en apportant une expertise en GenAI • Permettre la montée en compétence des équipes DSI en intégrant des outils d’IA (Copilot, Claude Code) pour accélérer le développement et la documentation • Développer et maintenir des applications performantes (Java/Spring Boot, Angular/React, Node.js, etc.) en intégrant des assistants IA (Copilot, Claude Code) • Automatiser les tâches répétitives (tests, CI/CD, monitoring) pour gagner en productivité • Travailler sur des architectures modernes : APIs, Cloud PaaS/IaaS (AWS, Terraform) • Garantir la qualité et la sécurité des développements en s’assurant que les projets pilotes respectent les bonnes pratiques technologiques et de sécurité de l’environnement SI • Collaborer étroitement avec les équipes produit, design et architecture • Coacher des équipes qui créent des solutions en utilisant l’IA comme assistant de la conception technique au monitoring en production.

Dans le cadre d’un programme Innovation & IA Générative , nous recherchons un Développeur expérimenté capable d’intervenir sur des sujets mêlant développement backend, data science et industrialisation . Missions principales Conception et développement de solutions IA / IA Générative Développement et intégration technique en Java & Python Mise en place des tests : TU / intégration / recette Déploiement et suivi en environnement production Travail en équipe sur des projets innovants et à forte valeur ajoutée Compétences attendues Python avancé (Back-end & Data Science) Framework : TensorFlow Libraries : scikit-learn, pandas, NumPy, PySpark, PyKrige Environnements & data Bases : MySQL / NoSQL Conteneurisation / orchestration : Kubernetes Profil recherché Curieux, motivé, impliqué sur des sujets innovants Très bon esprit d’équipe et capacité à s’intégrer dans un collectif Autonome et orienté qualité (tests / intégration / production) 📍 Localisation : Nantes 🎯 Senior / Expérimenté – Python & Java

Poste IA Native Software engineer Localisation Hauts de Seine TT: 2 jours Dans un contexte de forte accélération de l’innovation digitale, nous recherchons un AI-Native Software Engineer capable d’accompagner la transformation des pratiques de développement et d’intégrer l’IA générative au cœur des usages technologiques. Rattaché(e) à la direction Innovation & Stratégie Digitale, le/la prestataire interviendra en tant que référent technique et coach IA, avec une approche résolument orientée delivery, qualité et montée en compétence des équipes. Missions principales Agir comme coach technique des équipes de développement, en diffusant les bonnes pratiques liées à l’IA générative et aux approches AI-Native Accompagner la montée en compétence des équipes via l’intégration d’assistants IA (ex. Copilot, Claude Code) pour accélérer le développement, la revue de code et la documentation Concevoir, développer et maintenir des applications performantes et scalables (Java / Spring Boot, React ou Angular, Node.js), enrichies par des assistants IA intégrés au cycle de vie du développement Mettre en œuvre des automatisations avancées (tests, CI/CD, observabilité, monitoring) afin d’optimiser la productivité et la fiabilité des livraisons Contribuer à des architectures modernes orientées APIs et Cloud (PaaS / IaaS), incluant infrastructure as code (Terraform) Garantir la qualité, la sécurité et la robustesse des développements, en veillant au respect des standards techniques, des bonnes pratiques de sécurité et des contraintes de l’environnement SI Collaborer étroitement avec les équipes produit, design et architecture, dans une logique agile et transverse Accompagner les équipes sur l’ensemble du cycle de vie des solutions, de la conception technique assistée par IA jusqu’au monitoring en production

Expérience : 7 à 10 ans minimum en audit de processus, automatisation ou transformation digitale Dans le cadre d’une mission stratégique d’optimisation des opérations, un acteur majeur du secteur de l’énergie recherche un Consultant Senior en Automatisation pour conduire un audit complet des processus métiers et définir une roadmap d’automatisation priorisée (IA, RPA, interfaces inter-systèmes). Les périmètres couverts incluent : Logistique – Service Client – Commerce – Administration des Ventes (ADV)

CONTEXTE GENERAL : Dans un contexte de transformation numérique et d’essor rapide de l’intelligence artificielle générative et agentique, le Groupe, via sa DSI centrale, souhaite structurer et maîtriser l’introduction de ces technologies au sein de son système d’information. L’objectif est d’explorer les apports de l’Agentic AI pour soutenir les métiers et les fonctions transverses. Missions : Partenariats & écosystème plateformes Cartographier l’écosystème des éditeurs/intégrateurs et identifier les bons interlocuteurs. Préparer, animer et restituer les workshops partenaires (ex. AWS, Microsoft, MuleSoft, Snowflake). Évaluer les offres (frameworks, orchestration, observabilité, sécurité, gouvernance, intégration SI). Discovery & cas d’usage Agentic AI Animer des ateliers multi-domaines pour : • définir des cas d’usage transverses (support, IT ops, knowledge assistant, productivité dev, automation), • définir des cas d’usage spécifiques à l’aéronautique (maintenance, supply chain, engineering, ops, qualité, MRO, doc). Formaliser les cas d’usage : objectifs, périmètre, acteurs, données, risques, critères de succès. Prioriser selon valeur/risque/effort (quick wins vs bets stratégiques). Recommandations plateformes & trajectoire Proposer des patterns d’architecture Agentic AI (RAG, multi/single agent, event-driven, human-in-loop). Recommander plateformes/briques : cloud, iPaaS, API management, vector DB, orchestration, MLOps/LLMOps. Définir la trajectoire de déploiement : MVP → industrialisation, critères de passage en production, exigences non fonctionnelles. Portfolio, roadmap & gouvernance Construire un portfolio projet (lots, jalons, budget, staffing, dépendances SI). Définir la gouvernance : prise de décision, sécurité, conformité, data governance, gestion des risques, modèle opérationnel. Exploration technologique & livrables Piloter des tech spikes/POC orientés faisabilité et design. Produire un livre blanc interne : standards, patterns, comparatif plateformes, guidelines sécurité, recommandations d’industrialisation, retours d’expérience.

Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client dans le secteur bancaire renforce ses équipes pour concevoir, entraîner, déployer et monitorer des modèles de Machine Learning, et intégrer les solutions d’IA Générative dans ses parcours clients et processus métiers. Vous rejoignez une équipe Data innovante, à la croisée des enjeux opérationnels, réglementaires et technologiques. Environnement technique : Modélisation & IA : Logistic Regression, XGBoost / LightGBM, SHAP, LIME, LLM (OpenAI, HuggingFace), LangChain, LangGraph ML Engineering : Python, Scikit-learn, MLflow, FastAPI, Pytest, GitHub Actions, Docker, Kubernetes Cloud & Big Data : Azure ML, Databricks, pySpark, Azure DevOps, Snowflake (atout) MLOps : CI/CD, Feature Store, API ML, Monitoring Drift, Backtesting, RAGAS, LLM as a Judge

Mission de pilotage de socle industriel IA Contexte Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client en secteur d'assurance engage un programme structurant visant à industrialiser et accélérer le déploiement des cas d’usage de Data Science, Machine Learning et IA Générative (LLM) . Ce programme repose sur la mise en place de socles technologiques mutualisés, robustes, sécurisés et scalables , notamment : une plateforme MLOps , un socle LLMOps , un environnement Python standardisé . Ces socles doivent permettre aux équipes Data & IA de concevoir, entraîner, déployer et superviser des modèles d’IA de bout en bout, dans des conditions industrielles. Dans ce contexte, notre client recherche un Responsable Plateforme MLOps , en charge du pilotage, de la conception, de la mise en œuvre et de l’exploitation du socle MLOps . Responsable Plateforme MLOps (Mission pilote de socle IA) Rattachement fonctionnel Data Office / Direction Data & IA En collaboration étroite avec : équipes Data Scientists & ML Engineers équipes IT / DSI / Production équipes Architecture et Sécurité SI 🎯 MISSIONS PRINCIPALES1. Conception & Architecture Définir, maintenir et faire évoluer l’ architecture cible de la plateforme MLOps en cohérence avec les standards du client. Sélectionner et intégrer les outils MLOps les plus pertinents (orchestration, versioning, CI/CD IA, monitoring…), sur la base du cadrage réalisé. Garantir l’ interopérabilité avec les socles LLMOps existants et l’environnement Python à venir . Valider les choix techniques avec les instances d’architecture et de sécurité. 2. Mise en œuvre & Déploiement Piloter et contribuer activement à la mise en œuvre technique du socle MLOps. Compléter le socle CI/CD existant avec les composants spécifiques à l’IA et au ML. Définir et implémenter les processus de déploiement, de versioning et de mise à jour des modèles en production . Travailler en coordination avec les équipes DSI / Production Data. 3. Exploitation, RUN & Monitoring Garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et la scalabilité de la plateforme. Mettre en place un monitoring proactif des modèles (qualité, dérive, performance) et de l’infrastructure. Définir et suivre les KPIs, SLAs et indicateurs de service . Gérer les incidents et problèmes selon les pratiques ITIL. 4. Standardisation & Bonnes pratiques Définir et diffuser les bonnes pratiques MLOps auprès des équipes Data & IA. Mettre en place des standards de développement, de test, de packaging et de déploiement des modèles. Produire et maintenir une documentation technique et fonctionnelle complète. 5. Accompagnement & Support Accompagner les Data Scientists et ML Engineers dans l’appropriation de la plateforme. Fournir un support technique expert . Contribuer aux actions de formation, de conduite du changement et de partage de connaissances , en lien avec les équipes Change du Data Office. 6. Veille & amélioration continue Assurer une veille technologique active sur les outils et pratiques MLOps / LLMOps. Proposer des évolutions continues du socle en fonction des besoins métiers et des innovations du marché.