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Mission Au sein d'une organisation Agile et DevOps, l'ITOps/MLOps est le garant de l'exploitabilité, de la disponibilité et de la résilience des solutions IT, il accompagne les équipes projets dans l'intégration des exigences de production, de sécurité et d'infrastructure tout au long du cycle de vie des applications et plateformes. En complément, la dimension IA/MLOPS consiste à industrialiser le déploiement et l'exploitation en production des solutions d'intelligence artificielle (modèles ML, agents conversationnels, IA générative, solutions agentiques, …) du point de vue de l'infrastructure et des opérations. Attention : Je ne recherche pas de Data Scientists ou d'ingénieur IA, mais un ITOPS (IT Operations) possédant de l'expérience dans le déploiement/industrialisation de solutions d'IA Responsabilités principales • Participer à la conception des solutions en intégrant les exigences de production, sécurité, supervision et résilience, • Promouvoir la réutilisation de services existants, anticiper les contraintes de conformité, de sécurité et d'architecture • Assurer la mise à disposition et l'exploitation des environnements techniques (Production et Hors Production), • Définir et mettre en œuvre les dispositifs de monitoring, supervision et observabilité. • Garantir l'exploitabilité des plateformes (performances, sauvegardes, restauration, capacité, sécurité). • Participer à la gestion des incidents majeurs, problèmes et plans d'amélioration continue. • Contribuer à l'automatisation et à l'industrialisation des opérations. • Maintenir la documentation technique et les procédures d'exploitation. Compétences clés - Techniques • OS (RHEL, Windows), Docker, Kubernetes / OpenShift • Automatisation & IaC Git, Jenkins (CI/CD), Ansible, Terraform, ArgoCD, Digitalai • Scripting: Python, Shell, YAML • Observabilité & Monitoring: ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana • Supervision / Scheduling : Control‑M • Cloud: IBM Cloud • Connaissances avancées côté infra/archi/middleware : IA Générative, agentique, entrainement des modèles … - Métier & Soft skills • Capacité à traduire les exigences de production, de sécurité et d'infrastructure en actions concrètes pour les équipes projet. • Sens du service et de la documentation, aptitude à travailler en mode projet et à rendre compte de l'avancement et des risques • Esprit d'initiative et capacité à proposer des améliorations continues. • Excellente communication et aptitude à collaborer avec des profils variés (développeurs, data scientists, PO, responsables sécurité). • Rigueur, autonomie et sens de l'organisation. • Aptitude à gérer les priorités et à travailler sous pression lors d'incidents de production. Profil recherché • Expérience en ITOps/MLOps ou exploitation en production. • Expériences sur le déploiement (infra/middleware) de solutions IA (attention nous ne cherchons pas de Data Scientists mais un ITOPS) • Solide maitrise des compétences techniques recherchés • Maîtrise opérationnelle appréciée sur ces outils ou équivalent : Domino AI (entrainement des modèles et collaboration pour Data Scientist), RASA (IA Agentique), AI Factory CPU/GPU, LLMaaS … • Communication fluide et maitrise de l'anglais obligatoire pour un usage quotidien

I. Missions : • Contrôle du bon fonctionnement des solutions / produits (proactivité) • Prise en charge, dispatch et traitement des incidents, gestion des problèmes • Maintien en condition opérationnelle des solutions/produits (gestion de l'obsolescence, sécurité…) • Mise en place de monitoring, d'indicateurs pour mesurer la performance, la qualité de service, intelligence artificielle • Piloter le plan d'amélioration continue • Coordination des travaux, des dossiers de la backlog (cadrage, objectifs/enjeux, livrables, planning, risques…) • Animer la relation avec notre partenaire (priorités, rituels…) • Maîtrise des impacts des changements sur le poste de travail en s'appropriant les usages

Le Centre d'Excellence Opérationnelle AI recherche un Architecte Technique AI senior pour concevoir et garantir la cohérence des architectures techniques supportant les solutions d'intelligence artificielle du groupe, en capitalisant sur une expertise approfondie en architecture d'entreprise/technique et une montée en compétence solide sur les technologies AI. Missions principalesConcevoir les architectures cibles des plateformes et solutions AI (infrastructure, données, MLOps, intégration applicative) Définir les standards, patterns et bonnes pratiques d'architecture pour l'ensemble des cas d'usage AI du groupe Garantir l'alignement des architectures AI avec l'architecture d'entreprise existante et les référentiels techniques du groupe Évaluer et sélectionner les briques technologiques (frameworks ML/GenAI, plateformes cloud, outils MLOps, solutions LLM/RAG) Assurer la cohérence entre exigences de performance, de scalabilité, de sécurité et de conformité réglementaire (RGPD, AI Act, exigences bancaires) Piloter les revues d'architecture et accompagner les équipes de développement dans l'implémentation Anticiper les risques techniques (dette technique, obsolescence, dépendances) et proposer des plans de remédiation Assurer une veille technologique active sur l'écosystème IA (LLM, agents, MLOps, IA générative) Profil recherchéFormation : Bac+5, école d'ingénieur ou équivalent Expérience : 15 ans d'expérience minimum en architecture technique/logicielle, avec une expertise confirmée sur des environnements complexes et à forts enjeux (idéalement secteur bancaire/finance ou grands comptes), complétée par une expérience significative et opérationnelle sur des projets AI/ML Compétences techniques : Expertise en architecture technique et applicative (architectures distribuées, microservices, intégration de systèmes) Bonne maîtrise des architectures data et des plateformes cloud (Azure, AWS ou GCP) Connaissance solide des enjeux techniques de l'IA : cycle de vie des modèles, MLOps, architectures RAG, gestion des LLM, sécurisation des flux d'IA Compréhension des exigences réglementaires spécifiques à l'IA en environnement bancaire (AI Act, gouvernance des modèles, explicabilité) Capacité à challenger et vulgariser des choix d'architecture auprès de publics variés (techniques et décisionnaires) Compétences comportementales : Leadership technique et capacité à faire adhérer les équipes à une vision d'architecture Esprit de synthèse et pédagogie Rigueur méthodologique et sens du compromis technique Posture de référent, capacité à structurer et à arbitrer Certifications appréciées : TOGAF, certifications cloud (Azure/AWS Solutions Architect), certifications AI/ML ANGLAIS OBLIGATOIRE

Contexte Client grand compte du secteur bancaire, au sein d'une équipe en charge du Build/Run des produits de paiement. Développement from scratch d'une nouvelle application cloud native pour traiter une nouvelle activité. Projet mené en méthode Agile. Une grande autonomie et une forte capacité à proposer des solutions sont attendues. Profil recherché : lead développeur full stack avec un très bon niveau d'expertise technique, un encadrement de la squad en tant que scrum master étant un plus. Rôle et responsabilités principales Utilisation régulière de l'IA dans les pratiques de développement Rédaction des spécifications techniques Réalisation de prototypes Développements applicatifs Rédaction et exécution des tests unitaires Recette des livrables Réalisation de tests de charge Assistance auprès des autres développeurs de la squad Livrables attendus Spécifications techniques Prototypes fonctionnels Code applicatif développé et testé (tests unitaires) Dossier de recette des livrables Résultats des tests de charge

Le contexte Notre client, acteur reconnu du secteur de l'assurance-vie, renforce son équipe projet dédiée à la digitalisation et à l'automatisation de ses processus métiers clés (souscription, conformité). L'objectif : améliorer l'efficacité opérationnelle, la qualité des données et l'expérience utilisateur, en s'appuyant sur des solutions techniques innovantes (API, automatisation, outils métiers) et des capacités d'intelligence artificielle (analyse documentaire AML/KYC). Vous évoluerez dans un environnement transverse, à la croisée du métier et de l'IT, au sein d'une petite équipe qui valorise l'autonomie, la polyvalence et une approche pragmatique du terrain. Vos missions Prendre en charge différents projets internes de bout en bout Analyser les besoins des utilisateurs et définir les livrables (scope, budget, planning) Modéliser les processus métiers et rédiger les spécifications fonctionnelles détaillées Piloter le suivi des développements en coordination avec les équipes fournisseurs Concevoir et réaliser les campagnes de tests Assurer le support utilisateur, l'analyse et le traitement des incidents applicatifs Rédiger les guides utilisateurs et former les équipes Organiser les réunions de coordination avec les fournisseurs Configurer et déployer les applicatifs Contribuer aux travaux de data engineering (collecte et traitement des données)

Le Centre d'Excellence Opérationnelle AI recherche 2 Développeurs Python orientés AI pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle (modèles ML, pipelines de données, applications GenAI) au service des cas d'usage métiers du groupe. Missions principalesDévelopper des composants logiciels en Python pour l'intégration et l'industrialisation de modèles d'IA (ML classique et IA générative) Concevoir et maintenir des pipelines de données et des pipelines MLOps (entraînement, versioning, déploiement, monitoring des modèles) Développer des API et services exposant les fonctionnalités AI aux applications métiers Implémenter des solutions à base de LLM (RAG, agents, fine-tuning léger, prompt engineering) selon les cas d'usage Participer à la mise en place des bonnes pratiques de développement (tests, CI/CD, code review, qualité de code) Collaborer étroitement avec les data scientists, l'architecte AI et le Product Owner pour transformer les besoins en solutions techniques robustes Contribuer à la documentation technique et au partage de connaissances au sein du Centre d'Excellence Profil recherchéFormation : Bac+5, école d'ingénieur ou équivalent, spécialisation informatique/data appréciée Expérience : 3 à 7 ans d'expérience en développement Python, avec une expérience significative sur des projets à composante IA/ML Compétences techniques : Excellente maîtrise de Python et de son écosystème (Pandas, NumPy, FastAPI/Flask, etc.) Expérience avec les frameworks ML/DL (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) et/ou les frameworks GenAI (LangChain, LlamaIndex, Hugging Face) Bonne connaissance des pratiques MLOps (MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD) Expérience des architectures RAG et des API LLM (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, modèles open source) Maîtrise de SQL et des environnements cloud (Azure/AWS/GCP) Connaissance des principes de développement propre (tests unitaires, versioning Git, revue de code) Compétences comportementales : Goût prononcé pour l'expérimentation technique et l'IA appliquée Autonomie et capacité à travailler en mode itératif Esprit d'équipe et bonne communication avec les profils data science et architecture Curiosité technologique et appétence pour la veille Anglais obligatoire

Contexte Dans le cadre de la modernisation des pratiques d'exploitation informatique, nous recherchons un profil confirmé pour prendre en charge les sujets liés à l'automatisation des opérations et à l'orchestration des traitements. L'enjeu est de faire évoluer les modes opératoires actuels vers des processus davantage automatisés, standardisés et industrialisés, tout en garantissant la stabilité et la maîtrise des environnements de production. La mission comporte une importante dimension d'architecture et d'expertise, avec notamment la définition des orientations techniques, la conception de solutions d'automatisation, la mise en place de standards et l'accompagnement des équipes dans leur adoption. Une attention particulière sera également portée aux possibilités offertes par l'intelligence artificielle et l'AIOps afin d'optimiser les activités d'exploitation et de limiter les interventions manuelles. Activités principales Architecture & orientations techniques · Élaborer les principes d'architecture applicables aux solutions d'automatisation. · Définir les standards et orientations techniques à moyen et long terme. · Construire une trajectoire d'évolution des capacités d'orchestration et d'automatisation. · Étudier les processus existants afin d'identifier les leviers d'industrialisation. · Encourager l'adoption de pratiques telles que l'IaC, le GitOps et l'Everything as Code. · Veiller à la cohérence des solutions avec les contraintes d'exploitation, de sécurité et de disponibilité. Orchestration & automatisation · Concevoir et maintenir des chaînes d'exécution automatisées couvrant différents systèmes et environnements. · Développer des composants et bibliothèques réutilisables destinés à accélérer l'automatisation. · Mettre en place des mécanismes permettant d'enchaîner, contrôler et superviser les traitements. · Faire évoluer les solutions d'ordonnancement existantes et leur intégration avec les autres briques de la production. · Automatiser les opérations récurrentes d'administration et d'exploitation. · Assurer la fiabilité et la maintenabilité des automatisations déployées. Intégration des infrastructures · Connecter les mécanismes d'automatisation aux infrastructures Cloud et traditionnelles. · Interfacer les différents composants au travers d'API et de workflows. · Prendre en compte les problématiques de sécurité, de gestion des droits, de supervision et de résilience. · Participer à la définition de solutions adaptées aux architectures hybrides. · Contribuer à l'amélioration continue des dispositifs d'exploitation. IA & optimisation des opérations · Étudier les possibilités d'utilisation de l'IA générative et de l'AIOps dans les activités de production. · Identifier des cas d'usage permettant d'améliorer le diagnostic, la supervision ou l'exécution des opérations. · Expérimenter et intégrer de nouveaux mécanismes d'assistance ou d'automatisation intelligente. · Mesurer les gains apportés par ces solutions sur l'efficacité opérationnelle. Stack technique· $Universe, Microsoft System Center Orchestrator, Ansible AWX, Terraform, Ansible, Shell / Bash, AWS / Azure, Git, GitHub Actions, YAML, JSON, API REST,

Architecture & gouvernance • Analyser et challenger les architectures fonctionnelles et techniques proposées dans le cadre des différents projets. • Veiller à l'alignement des solutions avec les principes d'architecture, les standards et les architectures de référence. • Participer aux revues d'architecture et préparer les dossiers pour les instances de gouvernance. • Formaliser et challenger les Architecture Decision Records (ADR) en documentant les choix, alternatives et compromis techniques. • Suivre les dérogations, exceptions et la dette technique. • Contribuer à l'évolution des principes, standards, patterns et référentiels d'architecture. • Participer à la mise à jour des référentiels et outils d'architecture d'entreprise, notamment SAP LeanIX ou équivalent. • Architecture d'intégration & expertise technique • Concevoir et challenger des architectures d'intégration autour des API, microservices et architectures événementielles. • Travailler sur les flux de données et les interactions entre les différents systèmes. • Participer à des prototypes et Proofs of Concept lorsque nécessaire. • Apporter une expertise technique et assurer un rôle d'arbitrage auprès des équipes de développement et des partenaires externes. • Accompagner les équipes projets dans la définition des solutions et garantir leur cohérence avec l'architecture cible. • Accompagnement des projets métiers • Intervenir sur des projets liés aux systèmes cœur de métier : ERP, supply chain, planification, logistique ou autres systèmes critiques. • Définir les options d'architecture, les schémas d'intégration et les flux de données avec les équipes projets. • Garantir la cohérence entre les décisions prises au niveau des projets et la trajectoire d'évolution globale du SI. • Contribuer aux travaux de planification et aux dépendances techniques dans un environnement Agile à l'échelle. Architecture & Intelligence Artificielle • Architectures autour des LLM, RAG et agents IA. • Intégration via API Gateway ou plateformes dédiées. • Gestion du contexte, sécurité, gouvernance et observabilité. • Analyse de la faisabilité technique et de l'impact des solutions IA sur le système d'information. Référence de l'offre : iz7gq7t6ss

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Scientist "H/F" à Lille, France. Contexte : Au sein de la DSI, l'équipe DIAG (Data-Intelligence Artificielle-Gouvernance) accompagne les métiers sur les sujets autour de la DATA & l'IA. Une de ces missions est de créer de la valeur par le développement et l'adoption de projets DATA/IA à fort ROI. Les missions attendues par le Data Scientist "H/F" : 1. Exploration, conception et développement de solutions IA end-to-end : - Compréhension et traduction des besoins métier : - Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage IA. - Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. - Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques. - Conception et élaboration des modèles IA (Machine Learning & Générative) : - Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire. - Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning).. 2. Industrialisation et déploiement des solutions IA : - Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend). - Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production. - Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions IA déployées. - Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement. 3. Contributions et responsabilités d'appuis : - Garantir que les solutions IA apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise. - Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe - Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions. - Travailler en synergie avec les Data Engineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA.

Votre mission : partager votre temps entre coordination administrative, amélioration des process et pilotage de projets de transformation digitale. Vous contribuez à faire évoluer les méthodes de travail du cabinet et accompagnez la mise en œuvre de nouveaux outils et nouvelles pratiques auprès des équipes et des clients. Vos responsabilités Coordination administrative et organisationnelle :Participer au bon fonctionnement quotidien du cabinet sur des sujets administratifs et organisationnels. Assurer le suivi de projets transverses et coordonner différents interlocuteurs. Structurer, harmoniser et faire évoluer les documents, supports et modèles utilisés au sein du cabinet. Accompagner les équipes dans l'amélioration continue des méthodes de travail. Transformation digitale et conduite du changement : Accompagner le déploiement de la facturation électronique auprès des clients. Former et accompagner les utilisateurs dans la prise en main des nouveaux outils. Participer à l'automatisation des processus administratifs et opérationnels. Développer les interconnexions entre les outils des clients et ceux du cabinet (ERP, logiciels métiers, logiciels de caisse, plateformes e-commerce, etc.). Identifier des opportunités de simplification, d'automatisation et de gains de productivité. Participer aux projets liés à l'intelligence artificielle et à l'évolution des outils numériques. Mise en place de signatures électroniques et de nouveaux workflows digitaux.

Dans le cadre du développement et du maintien en condition opérationnelle d'une plateforme digitale, nous recherchons un DevSecOps expérimenté pour rejoindre la DSI d'un grand groupe du secteur de la protection sociale. Vous interviendrez sur des projets menés en méthodologie Agile, depuis la conception des architectures jusqu'à la mise en production et à l'exploitation des applications. Vos principales responsabilités seront les suivantes : • Administrer et maintenir les plateformes applicatives des différents projets ; • Créer et faire évoluer les environnements nécessaires aux différentes étapes du cycle de vie applicatif ; • Intégrer les exigences de sécurité dès la phase de conception ; • Participer aux travaux d'architecture et contribuer au choix des solutions techniques ; • Identifier, suivre et contribuer à la correction des vulnérabilités ; • Analyser et résoudre les incidents, ainsi que les problématiques de performance et de scalabilité ; • Organiser la supervision des environnements et le traitement des alertes ; • Packager, assembler et intégrer les différents composants applicatifs ; • Mettre en place, maintenir et fiabiliser les pipelines de déploiement automatisé ; • Réaliser les déploiements et contribuer aux mises en production ; • Garantir l'exploitabilité, la performance et la conformité des composants ; • Participer à l'automatisation des tests en intégrant les exigences de sécurité ; • Définir et promouvoir les bonnes pratiques de développement sécurisé ; • Sensibiliser et accompagner les développeurs sur les sujets de sécurité ; • Rédiger les procédures d'installation, d'administration et d'exploitation ; • Assurer le reporting auprès des parties prenantes et des équipes en charge du MCO/RUN. Une expérimentation autour de l'intelligence artificielle étant en cours, une expérience dans l'implémentation d'agents IA constituera un véritable atout.

Contexte Dans le cadre d'un programme stratégique associant Data et intelligence artificielle générative, nous recherchons un Data Engineer AWS pour participer au développement et à l'évolution d'une Data Platform destinée à alimenter des solutions métiers et des cas d'usage IA. La plateforme est déjà en production sur AWS. La mission consiste à renforcer son architecture, développer de nouveaux pipelines et industrialiser la gestion des données selon une approche moderne de type Data Lakehouse. Missions Participer à la définition et à l'évolution de l'architecture de la Data Platform et du Lakehouse. Concevoir, développer et optimiser des pipelines d'ingestion et de transformation de données. Développer des jobs Data avec AWS Glue, Spark et PySpark. Intégrer les services AWS dédiés au Data Management. Développer et maintenir des API en Java 17/21 avec Spring Boot. Traiter des données internes et provenant de fournisseurs externes. Traduire les besoins fonctionnels en solutions techniques fiables et évolutives. Participer à la mise en place d'un environnement Data Lab. Industrialiser les développements et les déploiements avec des pipelines CI/CD. Mettre en place les tests automatisés et les contrôles de qualité du code. Garantir la sécurité, la performance et la maintenabilité des solutions. Participer aux mises en production. Assurer le support de production en cas d'incident majeur. Produire et maintenir la documentation technique. Compétences techniquesAWS : S3, Glue et services Data associés Data Engineering : Spark, PySpark et Hadoop Lakehouse : Apache Iceberg et Trino Développement : Java 17/21 et Spring Boot Bases de données : PostgreSQL et Oracle Tests : JUnit 5 et Mockito CI/CD : GitLab CI Qualité et gestion des dépendances : SonarQube, Maven et Artifactory Conteneurisation : Docker et Kubernetes GitOps et déploiement : Argo CD Formats : JSON, YAML et XML Outils : GitHub, GitHub Copilot, IntelliJ IDEA, Jira et SharePoint

Dans le cadre de l'industrialisation de ses produits data et d'intelligence artificielle, notre client recherche un Senior AI Engineer capable de concevoir, déployer et faire évoluer des solutions d'IA en environnement Azure. La mission se situe à la croisée de l'Azure AI, de l'IA générative, des agents et de Microsoft Copilot. L'objectif est d'accélérer le passage des prototypes à des solutions sécurisées, observables, maintenables et créatrices de valeur pour les métiers. Vous rejoindrez une équipe Data & AI travaillant en étroite collaboration avec l'Architecte IA, les Data Scientists, le Product Owner IA ainsi que les équipes Cloud, Data, Sécurité, Architecture, DSI et Métiers. Vos responsabilités Concevoir et industrialiser des solutions Azure AIConcevoir des architectures basées sur Azure AI Foundry ou Microsoft Foundry, Azure OpenAI et Azure AI Search. Développer et déployer des applications GenAI, des assistants, des agents et des solutions RAG. Mettre en place des API et des composants d'intégration avec les systèmes métiers et les plateformes data. Déployer les solutions via Azure Functions, Container Apps, AKS ou des services équivalents. Gérer les environnements de développement, recette et production. Développer des agents et des usages CopilotConcevoir des agents capables d'utiliser des outils, des APIs et des bases de connaissances. Mettre en œuvre des orchestrations multi-agents et des workflows agentiques. Versionner et maintenir les prompts, modèles, embeddings, index et configurations. Contribuer à des cas d'usage Microsoft Copilot, Copilot Studio ou Microsoft 365 Copilot. Mettre en place les guardrails nécessaires : contrôle des outils, gestion des permissions, filtrage, protection contre les prompt injections et validation humaine. Automatiser les déploiements et fiabiliser la productionConstruire et maintenir les pipelines CI/CD avec Azure DevOps, Azure Pipelines ou GitHub Actions. Décrire et versionner l'infrastructure avec Bicep et/ou Terraform. Mettre en œuvre les tests automatisés, les contrôles de sécurité et les mécanismes de rollback. Utiliser les pratiques de software engineering : Git, revue de code, packaging, Docker et gestion des dépendances. Contribuer aux pratiques MLOps et LLMOps : MLflow ou équivalent, évaluation, versioning et promotion entre environnements. Superviser, sécuriser et optimiserMettre en place l'observabilité des applications, agents, modèles et outils. Suivre les traces, erreurs, latences, appels de modèles, consommation de tokens et coûts. Configurer les mécanismes d'identité et de sécurité : Entra ID, RBAC, Key Vault, APIM, chiffrement et réseau privé. Participer au suivi des coûts Azure et LLM et proposer des optimisations sur les modèles, quotas, cache et capacités. Contribuer au diagnostic des incidents, au maintien en conditions opérationnelles et à la documentation des solutions. Accompagner les équipesComprendre un besoin métier et le traduire en solution technique pragmatique. Participer aux ateliers de cadrage et à la priorisation des sujets. Documenter les architectures, choix techniques, procédures d'exploitation et limites connues. Transférer les compétences aux équipes DSI et contribuer à la mise en place de standards réutilisables.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ DEMARRAGE – SEPTEMBRE 2026 - 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Grenoble (38) - Corenc - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Et si vous pouviez travailler sur des projets Data / IA directement connectés aux enjeux métiers d'une grande banque ? Ici, pas de modèle qui reste en POC. Vous intervenez sur des cas d'usage réels, utilisés, et amenés à être industrialisés. Pourquoi nous recrutons ? L'activité Data / IA prend de l'ampleur côté client. L'enjeu aujourd'hui est clair : - accélérer l'appropriation de la Data et de l'IA par les métiers - transformer des cas d'usage en solutions concrètes et durables Vous arrivez donc dans une phase où tout se structure et se développe. Concrètement, votre quotidien : Après votre onboarding pour comprendre les enjeux bancaires et l'écosystème technique, vous allez : 1/ Construire des cas d'usage Data / IA Vous utiliserez Python et les frameworks ML/DL pour : - préparer et explorer les données - concevoir et entraîner des modèles - restituer les résultats de manière compréhensible pour les métiers 2/ Travailler avec les métiers Vous interviendrez directement avec eux pour : - cadrer les besoins - traduire des problématiques métiers en cas d'usage data - accompagner l'adoption des solutions 3/ Déployer des sujets IA générative Vous accompagnerez les équipes sur : - la création de prompts efficaces - le déploiement de LLM - la mise en place d'agents / assistants 4/ Structurer l'environnement Vous contribuerez à : - la mise en place de l'environnement technique (notamment GCP) - l'amélioration des pratiques projets Data / IA - l'industrialisation des cas d'usage 5/ Maintenir et faire évoluer les modèles Vous assurerez la MCO des solutions déployées : - suivi de performance - ajustements des modèles - amélioration continue 6/ Diffuser la culture Data / IA Vous animerez : - des ateliers d'acculturation - du coaching (notamment sur des POC étudiants)

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ DEMARRAGE – SEPTEMBRE 2026 - 🏠 2 jours de télétravail / semaine - 📍 Grenoble (38) - Corenc - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Et si vous pouviez travailler sur des projets Data / IA directement connectés aux enjeux métiers d'une grande banque ? Ici, pas de modèle qui reste en POC. Vous intervenez sur des cas d'usage réels, utilisés, et amenés à être industrialisés. Pourquoi nous recrutons ? L'activité Data / IA prend de l'ampleur côté client. L'enjeu aujourd'hui est clair : - accélérer l'appropriation de la Data et de l'IA par les métiers - transformer des cas d'usage en solutions concrètes et durables Vous arrivez donc dans une phase où tout se structure et se développe. Concrètement, votre quotidien : Après votre onboarding pour comprendre les enjeux bancaires et l'écosystème technique, vous allez : 1/ Construire des cas d'usage Data / IA Vous utiliserez Python et les frameworks ML/DL pour : - préparer et explorer les données - concevoir et entraîner des modèles - restituer les résultats de manière compréhensible pour les métiers 2/ Travailler avec les métiers Vous interviendrez directement avec eux pour : - cadrer les besoins - traduire des problématiques métiers en cas d'usage data - accompagner l'adoption des solutions 3/ Déployer des sujets IA générative Vous accompagnerez les équipes sur : - la création de prompts efficaces - le déploiement de LLM - la mise en place d'agents / assistants 4/ Structurer l'environnement Vous contribuerez à : - la mise en place de l'environnement technique (notamment GCP) - l'amélioration des pratiques projets Data / IA - l'industrialisation des cas d'usage 5/ Maintenir et faire évoluer les modèles Vous assurerez la MCO des solutions déployées : - suivi de performance - ajustements des modèles - amélioration continue 6/ Diffuser la culture Data / IA Vous animerez : - des ateliers d'acculturation - du coaching (notamment sur des POC étudiants)

Nous recherchons un Tech Lead H/F pour un mission au Mans. En tant que Tech Lead, vous serez amené(e) à : Définir et faire évoluer l'architecture technique des applications et plateformes. Participer à la conception et au développement de solutions intégrant des composants d'IA / Machine Learning / GenAI. Accompagner les équipes de développement dans la mise en œuvre des solutions et assurer un rôle de référent technique. Réaliser les choix technologiques et garantir leur cohérence avec les besoins fonctionnels et les contraintes du projet. Concevoir et développer des services et API en Python. Concevoir, déployer et optimiser des architectures AWS. Mettre en place les bonnes pratiques de développement, de tests, de qualité de code et de CI/CD. Garantir la scalabilité, la sécurité, la performance et la maintenabilité des solutions. Participer aux phases de conception, de revue de code et de résolution des problématiques techniques complexes. Collaborer étroitement avec les équipes Data, IA, DevOps, Produit et Architecture. Assurer une veille technologique sur les évolutions de l'IA, du Cloud et des pratiques de développement.