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Contexte de la missionConsultant(e) confirmé(e) .NET / Angular / Python, intégrant une équipe en charge d'applications stratégiques Finance, Comptabilité, Middle-Office et Back-Office chez GEMS. Vision transverse attendue sur un périmètre applicatif large (valorisation, réconciliation, paiement, reporting financier, clôture comptable). Périmètre applicatif (5 applications)ApplicationRôleStack techniqueFinops SuiteHub central Finance/Back-Office (IFRS, consolidation, budget OPEX, reporting).NET Core/C#, Angular, MongoDB, Azure, API RESTIVDBPlateforme de valorisation Core/C#, Angular, MongoDB, Azure, API REST, Excel Add-InLegoChaîne de 8, Angular, SQL Server, MongoDB, Azure App ServicesMC2Réconciliation clearing (Back-Office).NET Framework 4.8, WPF, WCF, SQL Server, IISMCMApplication historique Framework 4.8, WPF, WCF, SQL Server, DevExpress Missions principalesDéveloppement et maintenance des applications Analyse fonctionnelle des besoins métier Évolutions fonctionnelles/techniques et contribution architecture Support, MCO, gestion d'incidents Recette, mise en production, documentation Profil recherchéMinimum 5 ans d'expérience, double compétence technique/fonctionnelle, forte capacité d'analyse, autonomie, esprit d'équipe (y compris activités support/maintenance/production). Indispensables : C# / .NET Angular SQL Server Développement d'API Architecture applicative Analyse fonctionnelle Appréciées : Python LangGraph IA Générative Azure MongoDB Architecture orientée services Bonus métier : Back Office & Finance (confirmations de deals, factures, appels de marge), sujets réglementaires (REMIT, EMIR, MIFID), flux comptables et paiements. Perspective d'évolutionAprès ~6 mois d'onboarding, possibilité de rejoindre le projet MC2 Next : refonte de MC2 avec architecture orientée services + couche agentique IA (orchestrateur + agents spécialisés pour investiguer automatiquement les écarts de réconciliation). Technos associées : Python, LangGraph, Azure OpenAI, LLMs, Angular, .NET, API REST.

ContextePACE supporte les entités opérationnelles d'un grand groupe bancaire international dans leur transformation. L'équipe Language Analytics de PACE travaille en particulier sur les projets de transformation par le NLP et l'IA des processus et business models des entités opérationnelles. L'équipe dispose d'un environnement de Data Lab propre (Domino Data Lab) sur lequel elle collabore avec les entités opérationnelles. L'équipe Language Analytics est composée d'environ 12 personnes. MissionsAccompagner le responsable de l'équipe Language Analytics de PACE dans une mission de support des filiales italienne et française du groupe dans le diagnostic de leur couverture en data products autour de la donnée non-structurée. Produire deux ontologies de haut niveau et complètes sur les périmètres des données non-structurées clés pour les activités des filiales concernées. Formuler des recommandations ciblées quant à l'outillage et aux évolutions organisationnelles nécessaires à traduire opérationnellement ces ontologies, notamment concernant la gouvernance des data products clés pour le knowledge management (KM). Formaliser les livrables produits. Description du profil recherchéExpertise avérée dans le knowledge management, la construction d'ontologies métier et la stratégie data. Connaissance appréciée du secteur bancaire, en particulier des banques commerciales. Plusieurs expériences dans la construction d'ontologies métier. Plusieurs expériences dans le design de modèles de données non-structurées en entreprise. Plusieurs missions avec des responsabilités en matière de gestion de la donnée et data products. Plusieurs expériences professionnelles dans le développement et le déploiement en production d'applications business. Compétences fonctionnelles et techniques souhaitéesArchitecture de systèmes d'information. Data as a product. Knowledge management. Stratégie data. Ontologies informatiques. Compétences comportementalesForte capacité à communiquer avec impact – à l'oral et à l'écrit – avec experts techniques et métier. Forte culture de la mesure de la performance des solutions développées et déployées. Capacité à collaborer dans un environnement multiculturel. Langues écrites et parléesMaîtrise parfaite d'au moins deux langues parmi le français, l'italien et l'anglais. Informations complémentairesLes compétences listées pour le profil Software Engineer sont un plus apprécié.

Au sein du Pôle Architecture Logicielle & IA (DSI), le Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Il intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Périmètre et rattachement : Rattachement : Direction des Systèmes d'Information / Architecture Logicielle & IA Interactions clés : DSMC (cadrage valeur, priorisation des cas d'usage), Architectes SI et Logiciel / équipe infra / Cloud, équipe Data, équipes projets DSI, prestataires IA, RSSI, Conformité / Juridique (interfaces), Groupe (Design Authority IA, ITD DataLab Missions principales : Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage : Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation : Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité : Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA : Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes : Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle Responsabilités clés : Validation des choix techniques IA (outils, modèles, architectures). Définition des standards MLOps & observabilité IA. Contribution aux livrables structurants : Reporting sur l'avancement et la maturité IA du SI

Dans le cadre de l'industrialisation des solutions d'IA générative d'un grand compte, nous recherchons un profil technique confirmé pour concevoir, déployer et sécuriser les fondations nécessaires à l'exploitation de solutions IA à grande échelle. Au sein d'une équipe pluridisciplinaire dédiée à l'IA, le consultant contribuera à la construction et à l'industrialisation du socle technique. Il interviendra notamment sur : ▪ La conception et la mise en œuvre de l'architecture technique de la plateforme IA ▪ Le déploiement et la configuration des environnements cloud et des composants nécessaires aux cas d'usage IA ▪ La mise en place des dispositifs de sécurité, de gestion des identités (IAM) et de gestion des secrets ▪ La construction et l'industrialisation des chaînes CI/CD et des pratiques Infrastructure as Code ▪ L'intégration des briques IA : modèles, gateways LLM, orchestrateurs agentiques, APIs, bases documentaires ▪ La mise en œuvre des outils d'observabilité, de supervision et de suivi des performances ▪ La garantie de la robustesse, de la scalabilité, de la maîtrise des coûts et de la réversibilité de la plateforme

En bref : CDI - Ingénieur Backend Python – Data & IA (Graph / LLM) H/F - 1jour/semaine Télétravail - Fintech - Nice (centre) - 45/55K€ Je recrute un Ingénieur Backend Python – Data & IA (Graph / LLM) H/F pour une Fintech qui construit un produit à la frontière entre la Data, l'Intelligence Artificielle et l'analyse stratégique. L'ambition ? Transformer une masse de données dispersées en informations exploitables à forte valeur ajoutée. Aujourd'hui, l'équipe construit des outils capables de collecter, structurer, enrichir et analyser des données issues de multiples sources afin d'accélérer considérablement le travail des analystes. Demain ? Ces briques pourraient devenir une véritable plateforme d'intelligence économique et d'aide à la décision destinée à des acteurs de l'investissement, du conseil ou de l'innovation. Tu rêves de travailler en plein centre-ville de Nice ? Tu explores déjà les usages concrets des LLM, de l'IA agentique et de l'automatisation intelligente ? Tu aimes concevoir des architectures robustes et manipuler des volumes importants de données ? Les bases de données graphes et Python font partie de ton terrain de jeu ? Alors continue ta lecture. ET TOI DANS TOUT CA ? Tu rejoins une équipe métier d'une dizaine de personnes et interviens directement sur le cœur technologique du produit. Ton quotidien ne sera pas de développer des API CRUD à longueur de journée. Tu participes à la construction et à l'évolution de véritables pipelines de données permettant de transformer des informations brutes en insights exploitables. Concrètement, tu seras amené à : - Concevoir et développer les briques backend stratégiques de la plateforme, - Construire des pipelines de collecte de données via APIs, scraping, bases de données publiques et sources internes, - Structurer, normaliser, dédupliquer et enrichir les données collectées, - Intégrer des mécanismes d'enrichissement reposant sur les LLM et l'IA agentique, - Concevoir des modèles de données orientés analyse et exploitation métier, - Développer des traitements analytiques autour des graphes, du vector search et de la génération d'insights assistée par IA, - Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité des traitements, - Faire évoluer l'architecture afin d'accompagner la montée en charge du produit. Les données manipulées couvrent des sujets variés tels que : - Les essais cliniques, - Les levées de fonds, - Les opérations de fusion-acquisition, - Les investissements Venture Capital, - Les données réglementaires, - Les analyses

ContexteDans le cadre du renforcement de notre équipe en France ou au Portugal, nous recherchons plusieurs Développeurs IA Générative & Automatisation Intelligente en prestation afin de participer à des projets innovants visant à automatiser les processus métier grâce à l'intelligence artificielle et aux technologies d'automatisation. Vous interviendrez au sein d'équipes pluridisciplinaires sur la conception, le développement et le déploiement de solutions intégrant des agents IA, des workflows automatisés et des plateformes de traitement de données. Vos missionsConcevoir et développer des solutions d'automatisation de processus métier basées sur l'IA générative et l'IA agentique. Développer des applications et des services en Python. Participer à la conception et à l'implémentation de la logique métier. Développer des interfaces utilisateurs en React. Concevoir et maintenir des pipelines de traitement et d'intégration de données. Développer des workflows d'automatisation avec Dataiku. Participer à l'intégration des modèles d'IA générative dans les applications métiers. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement, de tests et d'intégration continue (CI/CD). Collaborer avec les équipes Data, Produit et Métiers afin de proposer des solutions adaptées aux besoins fonctionnels. Contribuer à l'amélioration continue des applications et des processus de développement. Compétences techniquesIndispensablesPython Dataiku React Ingénierie des données (Data Engineering) Implémentation de logique métier IA Générative (LLM) IA Agentique (Agents IA) CI/CD AppréciéesDéveloppement d'API Git Docker Kubernetes Cloud (AWS, Azure ou GCP) Architecture Microservices Qualités recherchéesAutonomie Esprit d'initiative Capacité d'analyse Bon relationnel Rigueur Force de proposition Esprit d'équipe LocalisationFrance ou Portugal

Mission de prestation – Définition des offres AI For Employee, accompagnement au déploiement et conduite du change 1. Ambition de BNP Paribas sur les offres AI For Employee BNP Paribas souhaite structurer, sécuriser, formaliser et déployer à l'échelle du Groupe des offres AI For Employee L'ambition n'est pas de développer des solutions techniques spécifiques dans le cadre de cette mission, mais de : • Clarifier l'offre Groupe (positionnement, périmètre, cible, coût), • Structurer des propositions lisibles pour les entités et alignées avec la stratégie AI4Eet les product Mix • Accompagner le déploiement et l'adoption des offres agents, dans le respect des cadres de gouvernance, de risque et de conformité existants. Les offres agents doivent être compréhensibles, industrialisables et partageables, afin de permettre un passage maîtrisé de l'expérimentation au déploiement opérationnel au sein des entités du Groupe. __________ 2. Objectifs de la mission L'objectif principal de la mission est d'accompagner BNP Paribas dans la structuration de ses offres et dans leur déploiement auprès des entités, en intégrant fortement les dimensions d'adoption et de change. Les objectifs détaillés sont les suivants : • Définir et formaliser des offres structurées et cohérentes; • Clarifier le positionnement des offres, leurs couts, leurs cas d'usage cibles et leur valeur business ; • Contribuer à la mise sur étagère des offres à destination des entités du Groupe • Accompagner les entités dans la compréhension, l'appropriation et le déploiement des offres agents ; • Définir une stratégie d'adoption et de conduite du change associée aux agents dans le cadre du programme Agents du Groupe et particulièrement définir et déployer la stratégie d'adoption et de conduite du change pour les AI For Employee • Sécuriser la lisibilité des offres au regard des cadres de gouvernance, risques et conformité existants (sans prise en charge des assessments techniques). __________ 3. Structuration de la mission La mission est structurée autour de trois axes principaux, centrés sur la valeur, le déploiement et l'adoption. 3.1 Définition et structuration des offres Cet axe vise à structurer des offres claires, homogènes et actionnables pour les entités. L'accompagnement porte sur la formalisation de l'offre, et non sur sa mise en œuvre technique. 3.2 Accompagnement au déploiement des offres auprès des entités La mission inclut un accompagnement des entités pilotes et cibles dans : • la compréhension des offres, • le cadrage de leur usage dans les contextes locaux, • la structuration du passage de l'expérimentation au déploiement. 3.3 Adoption et conduite du change Un axe spécifique est dédié à l'adoption et au change, afin de : • favoriser l'appropriation des offres agents par les équipes opérationnelles, • soutenir les “doers” et sponsors locaux, • accompagner les consommateurs/users d'agents • maximiser l'impact des déploiements. 4. Définition des tâches Dans ce périmètre, les tâches confiées au prestataire couvrent notamment : 4.1 Définition et mise sur étagère des offres • Clarification du positionnement des offres AI For Employee au sein du Groupe; • Formalisation des caractéristiques des offres, incluant : o Périmètre fonctionnel, o Types de cas d'usage adressés, o Valeur business attendue, o Couts o Principes de gouvernance et de conformité existants, o Modalités de déploiement auprès des entités ; o Monitoring et KPIS • Contribution à la mise sur étagère des offres pour un usage transverse Groupe. 4.2 Accompagnement au déploiement auprès des entités • Appui à la préparation du déploiement des offres auprès des entités pilotes et cibles ; • Accompagnement des entités dans le cadrage de leur démarche agents (hors build) ; • Soutien à la coordination entre acteurs Groupe et entités ; • Capitalisation des retours d'expérience pour enrichir et ajuster les offres. 4.3 Adoption et change • Définition de la stratégie d'adoption et de conduite du change associée aux agents dans le cadre du programme Agents du Groupe et particulièrement définir et déployer la stratégie d'adoption et de conduite du change • Identification des leviers et freins à l'adoption côté métiers et équipes opérationnelles ; • Définition et déploiement de dispositifs d'accompagnement au change ; • Appui au suivi de l'adoption et recommandations d'ajustement. __________ 5. Définition des livrables Les livrables de la mission incluent notamment : Livrables de structuration des offres • Dossiers de définition des offres ; • Fiches de positionnement des offres à destination des entités ; • Synthèses des cas d'usage cibles et de la valeur business associée. Livrables d'accompagnement au déploiement • Supports d'accompagnement au déploiement des offres ; • Synthèses de retours d'expérience des entités ; • Recommandations d'ajustement des offres. Livrables adoption et change • Contribution formalisée à la stratégie d'adoption des offres ; • Notes de suivi et recommandations sur l'appropriation des offres.

Contexte Nous recherchons un Senior Product Designer UX/UI capable de concevoir des expériences utilisateurs simples et intuitives sur des produits SaaS intégrant des technologies d'intelligence artificielle et d'agents IA. Le profil recherché devra intervenir directement avec les fondateurs, les équipes produit et les développeurs afin de transformer des problématiques métier complexes en expériences utilisateur fluides et efficaces. Missions principalesDiscovery & Compréhension métier Participer aux ateliers clients. Comprendre les besoins utilisateurs et les enjeux métier. Challenger les demandes fonctionnelles. Identifier les irritants et opportunités d'amélioration. Conception UX Construire les parcours utilisateurs. Réaliser les user flows. Concevoir les wireframes. Créer des prototypes interactifs. Optimiser les parcours d'activation et de conversion. Design UI Réaliser les maquettes haute fidélité. Définir et maintenir un Design System. Garantir la cohérence graphique du produit. Produire des composants réutilisables pour les équipes techniques. Collaboration Produit & Tech Travailler quotidiennement avec les développeurs. Préparer les spécifications fonctionnelles. Accompagner l'intégration des maquettes. Participer à l'amélioration continue du produit. Profil recherchéExpérience obligatoire Minimum 5 ans d'expérience en Product Design ou UX/UI Design Expérience démontrée sur des produits SaaS B2B Expérience en startup, scale-up ou environnement produit Portfolio présentant des produits réellement utilisés en production Compétences obligatoires UX User Research User Journey Mapping Wireframing Prototypage Tests utilisateurs Design Thinking UI Figma expert Design System Responsive Design Accessibilité Atomic Design Produit Le candidat doit comprendre : les KPI produit les problématiques de conversion les parcours utilisateurs les enjeux d'adoption d'un SaaS

2.1 Objectifs : Assurer le déploiement complet de l'offre IA4IT sur le périmètre FAST, favoriser l'adoption et la montée en compétences de l'ensemble des collaborateurs IT concernés. 2.2 Description détaillée des tâches qui constituent la mission : • Prendre en charge un sous-périmètre FAST en autonomie complète • Organiser, planifier et piloter le déploiement IA4IT sur son périmètre • Accompagner la prise en main de Claude Cowork et Claude Code • Adapter les modalités d'accompagnement au niveau et au profil de chaque utilisateur • Mettre en place, en collaboration avec les équipes, des Skills et MCP spécialisés adaptés aux métiers du périmètre • Assurer le suivi de l'avancement et produire un reporting régulier de son activité • Être le point de contact opérationnel pour son périmètre 2.3 Résultats attendus et/ou livrables avec échéancier si besoin • Plan de déploiement du périmètre (J+15) • Reporting d'avancement mensuel • Livrables techniques : Skills et MCP métier déployés • Bilan de montée en compétences (trimestriel) • Rapport de clôture et plan de continuité (fin de mission)

La mission porte sur la conception et le déploiement de POC autour des agents autonomes et des LLM appliqués aux données d'infrastructure IT (logs, CMDB, monitoring). L'objectif est de fournir des aides intelligentes à la production : supervision, automatisation et résolution proactive d'incidents, dans une logique d'industrialisation à terme. Vos missions : Concevoir et gérer des environnements d'expérimentation Kubernetes / Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD) Automatiser la collecte, le pré-traitement et l'exploitation des datasets d'infrastructure pour alimenter des agents basés sur LLM Développer et intégrer les pipelines de déploiement d'agents IA, en lien avec les data scientists et ingénieurs IA (LangChain, LangGraph, AutoGen ou équivalents) Implémenter des scripts et outils en Python, Bash, Go pour l'automatisation infra, l'orchestration et le monitoring Garantir la sécurité des développements et déploiements en environnement réglementé : DevSecOps, SAST/DAST, gestion des accès, conformité RGPD Produire la documentation technique des POC et les spécifications d'industrialisation Assurer une veille sur les architectures agentiques, les LLM et l'automatisation d'infrastructure

Contexte Dans le cadre de son programme de modernisation IT (Cloud, Observabilité, IA et réurbanisation du SI), Le client engage une réflexion structurée autour des sujets IA for IT et IA for Ops. L'objectif est de définir une vision pragmatique et opérationnelle permettant d'exploiter les capacités d'intelligence artificielle pour améliorer l'exploitation, la supervision, la résolution d'incidents et l'efficacité des opérations IT. En parallèle,le client poursuit la transformation de son dispositif d'observabilité avec notamment : La migration Dynatrace Gen II vers Gen III ; La transition des logs ELK vers Dynatrace ; La montée en maturité des pratiques de monitoring et d'observabilité. Objectifs de la mission Le consultant interviendra comme référent senior afin de : 1. Cadrer la stratégie IA for Ops Définir la vision cible IA for Ops. Identifier les cas d'usage prioritaires et à forte valeur métier. Formaliser une trajectoire réaliste et progressive. Définir les indicateurs de succès (KPIs). Construire une roadmap de déploiement. 2. Accompagner les parties prenantes Mener des ateliers et interviews avec les équipes techniques et métiers. Recueillir et synthétiser les besoins. Animer les réflexions stratégiques. Faciliter la prise de décision. Produire des recommandations pragmatiques et actionnables. 3. Contribuer à l'évolution de l'observabilité Apporter une expertise avancée sur Dynatrace. Conseiller les équipes dans la migration Gen II vers Gen III. Accompagner la bascule des usages de logs ELK vers Dynatrace. Participer à l'identification des prérequis techniques nécessaires aux futurs cas d'usage IA Ops. Livrables attendus Vision cible IA for Ops. Cartographie des cas d'usage prioritaires. Analyse de l'existant et des écarts. Recommandations stratégiques et opérationnelles. Définition des KPIs. Roadmap de mise en œuvre. Dossier de synthèse exécutif à destination du management. Recommandations relatives aux plateformes d'observabilité.

Rattaché à la direction, vous jouez un rôle clé dans l'accompagnement de nos équipes et/ou clients dans la modernisation de leurs environnements de travail collaboratifs. En tant que Consultant(e) Atlassian Rovo, votre mission principale consiste à piloter le déploiement, l'adoption et l'optimisation des solutions IA au cœur de la suite Atlassian Cloud (Jira, Confluence, JSM). Vos missions sont les suivantes: Conseil & Expertise IA (Atlassian Rovo)Piloter le déploiement et l'intégration d'Atlassian Rovo au sein des environnements clients / internes. Définir et exécuter la stratégie d'adoption de l'IA afin de maximiser la valeur et la productivité des équipes. Identifier les cas d'usage à forte valeur ajoutée et mesurer l'impact de Rovo sur le quotidien des collaborateurs. 2. Expertise Opérationnelle Atlassian CloudConseiller et optimiser la configuration de la suite Atlassian Cloud : Jira, Confluence et Jira Service Management (JSM). Mettre en place les workflows, automatisations et structures de données adaptés aux cas d'usage IA. Assurer la gouvernance et le respect des bonnes pratiques d'administration Atlassian Cloud. 3. Conduite du Changement & AnimationConcevoir et animer des ateliers de cadrage, de co-construction et de formation. Rédiger les supports méthodologiques, la documentation sur Confluence et les guides de bonnes pratiques. Accompagner la transformation des usages et former les utilisateurs (techniques et métiers) à la prise en main de Rovo.

Dans le cadre du programme Agents (IA générative / agentic AI), nous recherchons un Data Scientist expérimenté afin de contribuer aux phases d'expérimentation, de prototypage (PoC) et d'industrialisation progressive des cas d'usage métier. Le programme vise à explorer et structurer l'usage d'agents intelligents permettant d'automatiser et d'augmenter des processus métier, en s'appuyant sur des architectures modernes intégrant LLM, orchestration, data pipelines et Cybersécurité. Les Agents IA sont amenés à être utilisés dans différents cas d'usage métiers, que ce soit pour l'assistance aux collaborateurs, l'analyse documentaire, la génération de contenus, l'aide à la décision, l'automatisation de processus ou l'exploitation de bases de connaissances internes. Leur adoption nécessite toutefois un cadre rigoureux afin de garantir leur performance, leur robustesse, leur sécurité, leur conformité et leur adéquation aux exigences du secteur bancaire. Objectifs de la mission La mission consiste à intervenir en tant que Data Scientist spécialisé dans la création et la mise en exploitation d'agents IA. Les principaux objectifs sont les suivants : • Concevoir et développer des PoC et MVP autour d'agents IA • Explorer différentes approches techniques (agent frameworks, orchestration, RAG, tool use, …) • Évaluer les performances, la robustesse et les limites des solutions testées • Contribuer aux choix d'architecture cible pour le programme • Participer à la capitalisation des expérimentations (best practices, patterns) • Accompagner la montée en maturité des cas d'usage vers leur industrialisation Cette mission s'inscrit, par ailleurs, dans une démarche de gouvernance des cas d'usage IA pour le groupe, de maîtrise des risques liés à l'IA générative et d'industrialisation des pratiques d'évaluation avant mise en production. Périmètre technique Le consultant devra être capable d'intervenir sur un écosystème technologique varié, notamment : • Frameworks agentiques et orchestration : LangGraph, outils équivalents • LLM & IA générative : Mistral, modèles open source ou propriétaires • Plateformes Data / ML : Dataiku, Domino • Solutions éditeurs / partenaires : IBM (watsonx, orchestration, etc.) • Approches RAG avancées (multi-sources, pipeline complexe) Livrables attendus • PoC fonctionnels démontrant les capacités des solutions testées • Analyses comparatives (technologies, approches) • Recommandations d'architecture et bonnes pratiques • Documentation technique et synthèses pour prise de décision Conclusion Cette mission est d'importance et s'inscrit dans une démarche stratégique visant à préparer le passage à l'échelle des architectures agentiques au sein du SI, en cohérence avec les standards data, IA et sécurité du Groupe.

Au sein de xxx, le projet vise au PoC, au design, au setup et au tuning de solutions avancées OnPremises de données innovantes à très haute performance et très grosses volumétries avec des sous-jacents système exigents nécessitant des connaissances hardware, système et réseau approfondies. Le prestataire sera intégré au stream "Observability as Data" et travaillera dans une petite équipe d'experts correspondant aux différents aspects nécessaires à la construction de la solution. L'intervenant attendu doit donc être très sénior en termes de compétences avec une très bonne culture IT sur matériel OnPremises en contexte de grande entreprise. De ce fait le profil souhaité de se rapprocher de ceci : - Expérience >= 10 ans en gestion de parcs informatiques Linux on-prem. - Expérience avec le déploiement et la gestion de solutions S3 on-prem (Minio/AIStor, Scality, Garage, Ceph, etc.) à l'échelle (> 1PB). - Connaissances avancées en administration systèmes Linux et des sous systèmes de stockage (lvm, dm-crypt, iSCSI, etc.) - Connaissances avancées en réseaux Linux (TCP/IP, VLAN, LBs, Firewall, etc.) - Connaissances avancées en automatisation (Ansible, Python, AWX/Tower, etc.) - Capacité à mener des sous-projets en autonomie, et en collaboration avec plusieurs acteurs dans un environnement multi-responsabilités. Description du profil : Expérience dans l'environnement de la prestation : 3-5 ans inclus Designer technique pouvant démontrer une expérience tangible sur des projets d'IA : - Compréhension des besoins utilisateur afin de concevoir des expériences adaptées. - Conception d'interfaces intuitives et compréhensibles des utilisateurs. - Conception de systèmes transparents, expliquant leurs décisions et réduisant la "boîte noire" des modèles IA. - Intégrer des principes de design responsables et évitant les biais pour garantir une IA équitable. - Adaptation des designs en fonction des retours utilisateurs et des performances des modèles. -Collaboration avec les équipes IA et Produit. - Personnalisation et adaptation des interfaces. NB : la séniorité doit s'entendre sur la base du temps passé sur des projets et missions specifiquement sur l'IA. .

Dans le cadre de l'accélération de sa stratégie Data & IA, un grand groupe français renforce son équipe afin de développer et industrialiser de nouveaux produits d'intelligence artificielle. Vous intégrerez une DSI engagée dans une transformation ambitieuse des usages métiers grâce à l'IA, avec un fort niveau d'innovation autour de l'IA générative, de l'agentique et du Machine Learning. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir, développer et déployer des solutions d'IA Générative et des systèmes agentiques. Développer des modèles de Machine Learning et Deep Learning répondant aux besoins métiers. Industrialiser les solutions IA en appliquant les bonnes pratiques DevOps et MLOps. Optimiser les déploiements sur Google Cloud Platform et Kubernetes afin de garantir performance, fiabilité et maîtrise des coûts. Développer de nouvelles fonctionnalités pour un portail interne dédié à l'IA. Accompagner les Data Scientists et les équipes de développement dans l'utilisation de l'écosystème GCP. Participer à l'évolution des standards, frameworks et bonnes pratiques autour de la plateforme Data & IA.

Je recherche pour l'un de mes clients, un Platform Architect senior avec une forte dimension conseil. Contexte La client opère une plateforme critique à forte volumétrie, dans un environnement hybride entre cloud privé, Azure et demain cloud souverain. Elle garantit au quotidien la performance, la disponibilité et la résilience des systèmes, l'observabilité est au cœur de cette mission. Le profil recherché n'est pas uniquement un architecte technique : c'est quelqu'un qui apporte un regard extérieur, challenge les pratiques en place, propose des orientations et accompagne les décisions techniques au plus haut niveau. Deux chantiers urgents structurent le poste. L'architecture Azure existante doit être entièrement remise à plat. Et un travail massif de recensement et de production de dossiers d'architecture est à engager sur un parc de plus de 200 applications, le sujet est immédiat. Ce que le client attend vraiment Un profil avec une culture conseil affirmée : capable de faire des études approfondies sur les solutions en place, de produire des recommandations structurées, de présenter des arbitrages technico-économiques à la direction et de porter des orientations face à des parties prenantes exigeantes. Quelqu'un qui sait dire ce qui ne va pas, proposer ce qui devrait être fait, et convaincre. Pas uniquement quelqu'un qui exécute quelqu'un qui pense, structure et embarque. Cela dit, le client veut aussi quelqu'un qui met les mains dans le moteur quand c'est nécessaire. La posture est celle d'un senior consultant qui ne délègue pas l'opérationnel quand l'enjeu l'exige. La transmission de connaissance est un enjeu fort. Les équipes doivent monter en compétence, notamment sur Azure où des interventions en moins de 24 heures sur les assets exposés sont désormais imposées par le groupe. Le profil doit savoir former et faire ruisseler la connaissance. Missions principales Sur Azure, qui est le chantier prioritaire : conduire le diagnostic de l'existant, produire les recommandations d'architecture, définir la cible et accompagner la remise à plat complète Landing Zone, sécurité, IAM, segmentation réseau, haute disponibilité. Sur l'observabilité, qui est au cœur de la Direction Technique : définir et industrialiser les socles de supervision, mettre en place les SLI/SLO, construire les dashboards de Platform Health, instrumenter les services critiques et piloter la performance en temps réel. Prometheus, Grafana et Loki sont les outils du quotidien. Sur l'IAM et la sécurité : définir les standards d'authentification et d'autorisation (Keycloak, OAuth2/OIDC, Zero Trust), gérer les secrets (Vault), appliquer les contraintes groupe sur les vulnérabilités, intégrer la sécurité dans les pipelines CI/CD selon une approche DevSecOps, et veiller à la conformité DORA et RGPD. Sur les socles plateforme : concevoir et maintenir les référentiels d'architecture (Kubernetes, Helm, ArgoCD, GitOps), définir les modèles d'Infrastructure as Code (Terraform), normaliser les pipelines CI/CD et promouvoir l'automatisation systématique. Sur la gouvernance et la documentation : structurer et produire les dossiers d'architecture sur le parc de + de 200 applications (ADR, HLD, LLD, runbooks), animer les comités d'architecture, assurer la cohérence des designs entre équipes et apporter la rigueur documentaire qui fait aujourd'hui défaut. Sur l'IA : le client travaille sur des sujets IA avancés impliquant des LLMs frontier en environnement régulé. Le profil doit avoir une vision sur la gouvernance IA, la sécurité des usages LLM, les cas d'usage AIOps, détection d'anomalies, prédiction d'incidents, auto-remédiation et être capable d'accompagner les équipes sur ces sujets avec le niveau de rigueur qu'exige un environnement industriel. En transverse : accompagner les architectes en place, répondre aux besoins des équipes de maîtrise d'œuvre sur l'évolution des architectures, intervenir en expert niveau 3 sur les incidents complexes et conduire des études comparatives sur les solutions et leur évolution. Stack technique Azure (Landing Zone, IAM, réseau, sécurité, Monitor, KQL) · Kubernetes · Helm · ArgoCD · GitOps · Terraform · Keycloak · OAuth2/OIDC · Zero Trust · HashiCorp Vault · Prometheus · Grafana · Loki · CI/CD (GitHub Actions, Jenkins) · DevSecOps · Python · LLMs en environnement régulé Profil recherché 15 ans d'expérience minimum, idéalement avec un passage en cabinet de conseil ou ESN sur des missions d'architecture complexes en environnement régulé. Expertise Azure opérationnelle indispensable, de la production réelle, pas uniquement des certifications. Expérience confirmée en environnement industriel, financier ou critique régulé. Maîtrise des socles plateforme : Kubernetes, Terraform, ArgoCD, IAM, observabilité. Capacité à produire des livrables d'architecture de qualité et à les défendre en comité. Posture conseil affirmée, sait challenger, recommander et convaincre. Aisance relationnelle avec la direction comme avec les équipes techniques. Capacité à former et à faire monter les équipes en compétence. La dimension IA en production, gouvernance LLM, AIOps, sécurité des usages IA en environnement régulé est un vrai différenciateur sur ce poste. Modalités Poste basé à la Défense. Déplacements occasionnels en Province. Astreintes et interventions en heures non ouvrées ponctuelles à prévoir. Télétravail hybride.