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Développeur·se Python IA (LLM, Agents, RAG) Nombre de postes 15 développeurs Python IA Secteur Assurance Rattachement Équipe IA — sous la responsabilité du Tech Lead AI et du référent opérationnel Type de contrat Prestation (freelance / ESN) Contexte & RôleAu sein de l'équipe IA, vous développerez des solutions d'intelligence artificielle au service des filiales du groupe, dans le secteur de l'assurance. Vous interviendrez sur des cas d'usage variés : analyse automatisée de documents, analyse d'appels, chatbots intelligents et assistance aux réponses. Vous travaillerez sous la responsabilité du Tech Lead AI et d'un référent opérationnel, au sein d'une équipe dédiée au déploiement de l'IA à l'échelle du groupe. Missions principales• Concevoir et développer des solutions IA (LLM, Agents, RAG). • Reprendre et optimiser les use-cases existants. • Développer les nouveaux use-cases selon la roadmap, en respectant les engagements de timing. • Assurer la qualité et la maintenabilité du code (tests, documentation, code reviews).

Vos missions :Développer des solutions UiPath en environnement de production Concevoir des workflows intégrant OCR, Document Understanding et IA Générative Participer à l'industrialisation des cas d'usage d'Agentic AI Collaborer avec les équipes métiers et IT pour identifier de nouvelles opportunités d'automatisation Profil recherché :4 à 8 ans d'expérience en RPA UiPath Expérience sur des projets OCR / IDP Intérêt ou expérience en GenAI / Agentic AI Maîtrise des APIs et des intégrations applicatives Une expérience en Banque ou Services Financiers est un plus

MISSIONS PRINCIPALES Développement Java Développer et maintenir des APIs REST et microservices en Java 17/21 avec Spring Boot 3.x (Spring Security, Spring Data JPA) Écrire des tests unitaires et d'intégration rigoureux (JUnit 5, Mockito, AssertJ) Participer aux code reviews en équipe mixte Contribution Full-Stack TypeScript Développer des composants et interfaces en Angular (RxJS, routing, HttpClient) ou Vue.js (Composition API, Pinia, Vue Router) Intégrer les APIs REST depuis le front-end en TypeScript CI/CD & DevOps Contribuer aux pipelines CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins ou équivalent) : écriture, amélioration, intégration des tests automatisés et du linting Maîtriser le cycle de delivery complet : commit → build → test → deploy Sécurité by Design Appliquer l'OWASP Top 10 dans le développement quotidien : injection, XSS, CSRF, broken auth Gérer les dépendances vulnérables (SCA : Dependabot, Snyk, OWASP Dependency-Check) Configurer et utiliser Spring Security (authentication, autorisation, JWT/OAuth2) Usage de l'IA dans le Développement Utiliser GitHub Copilot, Cursor, Claude Code ou équivalent au quotidien pour la génération de code, les tests, la documentation et le refactoring Structurer les prompts pour des cas d'usage complexes Valider et revue le code généré pour éviter la dette technique Collaboration en Équipe Mixte Participer aux rituels Agile (daily, sprint planning, review, rétro) Travailler avec des interlocuteurs variés : développeurs ESN, tech leads et product owners côté client Gérer Git en équipe : branching strategy, merge requests, résolution de conflits

Concevoir, développer et maintenir des services backend et des API en Golang. Participer aux choix d'architecture, aux revues de code, aux tests et à la documentation technique. Collaborer avec les équipes métier pour traduire leurs besoins en solutions techniques adaptées. Contribuer à l'industrialisation des déploiements et au maintien en conditions opérationnelles. Assurer la maintenance corrective et évolutive des applications Ruby on Rails en relais du développeur référent. Participer au partage des connaissances et garantir la continuité de service des applications. Environnement technique: Langages : Golang (principal), Ruby on Rails. Conteneurisation et orchestration : Kubernetes. Industrialisation : CI/CD, automatisation des déploiements. Développement : API, services backend, tests et revues de code. Outils : assistants IA pour le développement, la revue de code et la génération de tests. Infrastructure : environnement cloud avec fortes exigences de sécurité et de souveraineté des données.

Intégré à l'équipe plateforme, vous interviendrez sur le développement, la qualification et la mise en production d'agents IA orchestrés sous LangGraph. Vos principales missions : Concevoir et développer des agents autonomes en Python avec LangGraph (StateGraph, multi-agents, human-in-the-loop, intégration LLM, prebuilt tools). Intégrer les agents avec des composants RAG, des bases de connaissances internes et des sources opérationnelles via API. Optimiser les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (function calling, tool use, plan-and-execute). Mettre en place et enrichir les suites d'évaluation (datasets d'évaluation, monitoring comportemental, détection de dérive et d'hallucinations) sous LangSmith. Industrialiser les agents : versioning, conteneurisation, intégration CI/CD et conformité aux standards de la plateforme. Documenter les agents et contribuer à la matrice de risques ainsi qu'aux runbooks d'exploitation. Vous travaillerez en étroite collaboration avec l'Architecte plateforme, l'Ingénieur Plateforme / SRE, le Data Engineer, le Data Scientist ainsi qu'avec le Product Owner et les référents métiers, dans un cadre Agile Scrum (sprints de 2 semaines). Environnement technique : Python (LangGraph, LangChain, Pydantic) LangGraph : StateGraph, multi-agents, human-in-the-loop RAG : vector retrieval, chunking, re-ranking, hybrid retrieval Function calling / Tool use / Plan-and-execute LangSmith / OpenTelemetry GitLab CI/CD / Docker OAuth / mTLS / Gestion des secrets Un plus : Kubernetes, API Management, Neo4j / TigerGraph, MCP (Model Context Protocol)

Contexte & Enjeux du poste Vous concevez et déployez la plateforme stratégique d'IA qui alimente l'ensemble des produits du groupe utilisés quotidiennement par les professionnels. Votre rôle ne consiste pas à rédiger des scripts ou des démonstrateurs isolés, mais à concevoir, industrialiser et scaler des architectures d'APIs résilientes : orchestration d'appels LLM, pipelines RAG haute performance, traitement massif de données éditoriales et moteurs de recherche vectoriels. Vous intervenez sur une solution multi-tenant à l'échelle européenne, intégrant de fortes exigences de souveraineté des données, d'isolation sécurisée et de très faible latence (streaming temps réel). Vos missions principales 1. Architecture & Ingénierie des Services IA • Définir l'architecture des APIs et des workers asynchrones : mise en place de stratégies de cache avancées, circuit breakers, politiques de retries et bascules (fallbacks) multi-modèles. • Concevoir et industrialiser les chaînes d'inférence LLM (RAG avancé, embeddings, function calling, agents autonomes). • Piloter la performance et l'efficience : optimiser en continu le compromis débit / latence / coût d'inférence sous fortes charges de production. • Réaliser des benchmarks comparatifs et challenger les choix technologiques et modèles (propriétaires et open-source). 2. Développement Backend & Performance Web • Développer et maintenir des APIs haute performance via FastAPI et Pydantic (contrats stricts, validation, typage, gestion des contextes pays et multi-tenant). • Exploiter la programmation asynchrone (asyncio, httpx, multiprocessing/threading) pour maximiser le débit et la réactivité des services. • Implémenter le streaming fluide des réponses LLM (Server-Sent Events / WebSockets), la gestion du backpressure, des timeouts et de l'annulation de requêtes. • Intégrer nativement la sécurité et l'observabilité (OpenTelemetry, traçabilité des inférences, isolation des tokens, approche Zero Trust). 3. Leadership Technique & Rayonnement • Animer la gouvernance technique et promouvoir une culture Inner-Source (composants réutilisables, bibliothèques partagées inter-équipes). • Accompagner les différentes squads produits (Search, Assistant IA, Édition) pour faciliter l'adoption et l'intégration des briques d'IA. • Inculquer les standards de Craftsmanship (Clean Code, architecture hexagonale / SOLID, revues de code exigeantes, couverture de tests automatisés). • Maintenir une veille constante sur l'écosystème IA et porter le rayonnement technique de l'organisation.

Intégré à l'équipe Cybersécurité et en collaboration avec l'Ingénieur sécurité senior, vous interviendrez sur l'évaluation et la sécurisation des connecteurs utilisés par les équipes métiers. Vos principales missions : Évaluer et sécuriser les connecteurs entre les outils d'IA et les applications internes. Sécuriser l'authentification et encadrer les droits d'accès en lecture et en écriture. Mettre en place des contrôles pour prévenir les fuites de données sensibles. Prioriser et traiter les demandes d'intégration selon les besoins métiers et les risques. Formaliser une méthode d'évaluation réutilisable et transmettre les bonnes pratiques aux équipes. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Cybersécurité, IT, Data & IA ainsi qu'avec les utilisateurs métiers. Environnement technique : OAuth 2.0 / OpenID Connect (OIDC) Sécurité des API / IAM MCP (Model Context Protocol) / Intégrations LLM Python / TypeScript pour l'audit de code Gestion des secrets et des permissions Prévention des fuites de données (DLP) Plateformes SaaS : Notion, GitLab, MediaWiki

Product Owner technique sur le périmètre Socle IA et Agentique (IA Gen) de la Plateforme Data & IA. Nantes L'objectif est de structurer et d'industrialiser les capacités plateforme qui permettent : - Côté Socle IA, de fabriquer, déployer et opérer des modèles d'IA classique (cycle de vie ML de bout en bout) ; - Côté IA Gen, d'outiller le passage à l'échelle de l'agentique (outils, frameworks, patterns) et de sécuriser le cycle de vie global d'un produit agentique (de la conception à l'exploitation). Les services LLM et les services partagés (OCR, Embedder, Speech2Text) étant déjà pilotés par des PO, l'enjeu de cette mission est de compléter le dispositif sur la brique agentique et de garantir une industrialisation robuste : réutilisabilité, qualité de service, observabilité, gouvernance d'usage et adoption. Cadrage & priorisation (avec le PM) - Qualifier les besoins, formaliser les cas d'usage et critères d'acceptation. - Décliner la vision PM en backlog/roadmap opérationnels, arbitrer valeur/risque/effort. Socle IA – cycle de vie ML - Piloter les évolutions plateforme permettant la fabrication et le déploiement : industrialisation des parcours, standards, documentation, templates - Contribuer aux exigences run : observabilité, performance, fiabilité, exploitabilité. IA Gen – outillage agentique - Définir et piloter la mise en place des outils & frameworks (orchestration, composants réutilisables, patterns). - Structurer le cycle de vie agentique : intégration, tests, évaluation, supervision, sécurité/guardrails, itérations. Pilotage delivery - Animer le backlog (refinement, planning, démos), suivre l'avancement, gérer dépendances/risques. - Coordonner dev/lead tech/data scientists/ops/archi, et sécuriser la qualité des livraisons. Adoption & documentation - Produire/mettre à jour la doc produit (guides, exemples, bonnes pratiques) et accompagner les équipes dans la prise en main. - Mettre en place des KPIs (usage, satisfaction, incidents, coût) et alimenter l'amélioration continue.

RESPONSABILITÉS PRINCIPALES • Concevoir des applications LLM de bout en bout, du besoin métier à la mise en production. • Construire et opérer les pipelines de retrieval, d'indexation, d'embeddings et d'évaluation. • Concevoir et orchestrer des agents et workflows multi-agents, avec garde-fous et politiques d'usage. • Définir les stratégies d'évaluation : qualité des réponses, sécurité, robustesse et parcours utilisateurs. • Mettre en place les métriques, le monitoring et les pratiques GenAIOps. • Sécuriser, déployer et intégrer les applications IA dans les processus et outils métiers. • Collaborer avec les métiers pour identifier et prioriser les cas d'usage à forte valeur.

Ingénieur Data Senior (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur des projets stratégiques liés à la valorisation, la gouvernance et l'industrialisation de la donnée. Vous évoluez dans un environnement exigeant où les enjeux de qualité, de conformité, de performance et de passage à l'échelle sont au cœur des initiatives Data. En tant qu'Ingénieur Data Senior, vous jouez un rôle clé dans la conception des architectures de données, l'industrialisation des pipelines et l'accompagnement des équipes techniques et métiers. Missions principalesPilotage et expertise DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Être le référent Data auprès des parties prenantes techniques et métiers. Accompagner les équipes dans la qualification des besoins et leur traduction en solutions techniques robustes. Participer aux choix d'architecture et aux orientations stratégiques Data. Conception et développementConcevoir, développer et optimiser des pipelines de données industrialisés. Garantir la performance, la robustesse, la maintenabilité et la scalabilité des solutions. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation et de qualité des données. Challenger les solutions proposées par les équipes Data Engineering et Analytics. Industrialisation & DataOpsDéfinir et appliquer les standards DataOps. Mettre en place les processus de CI/CD, monitoring, alerting et observabilité. Assurer le versionning, la traçabilité et l'automatisation des traitements. Concevoir des architectures modulaires favorisant la mutualisation et la réutilisation des composants existants. Piloter les déploiements en environnement de production. Gouvernance et conformitéGarantir le respect des normes de sécurité, des contraintes réglementaires et des politiques de gouvernance des données. Assurer la qualité des livrables avant leur mise en production. Participer à la mise en place du catalogage, de la gestion des métadonnées et du lignage de la donnée. Être l'interlocuteur privilégié des instances de validation et de contrôle. Accompagnement des équipesEncadrer et faire monter en compétence les profils juniors. Diffuser les bonnes pratiques Data Engineering et DataOps. Assurer un rôle de conseil et de pédagogie auprès des équipes métiers. Contribuer activement à la veille technologique et à l'amélioration continue des pratiques. Compétences comportementales recherchéesLeadership technique et capacité d'influence. Excellent relationnel et sens de la communication. Forte orientation résultats et qualité de service. Esprit d'analyse et de synthèse. Capacité à travailler dans des environnements complexes et multi-acteurs. Autonomie et prise d'initiative. Esprit d'équipe et sens du partage des connaissances. Curiosité technologique et culture de l'innovation. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesData EngineeringSolide expérience dans la conception et l'industrialisation de plateformes Data. Maîtrise des architectures Data modernes (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse). Expertise dans la conception de pipelines ETL/ELT. Maîtrise des problématiques de qualité, gouvernance et traçabilité des données. Langages & DéveloppementPython (expert). SQL avancé. Connaissance des principes de développement logiciel et des bonnes pratiques d'ingénierie. Cloud & Plateformes DataBonne maîtrise d'au moins un environnement cloud majeur : AWS Azure Google Cloud Platform DataOps & DevOpsGit / GitLab / GitHub Docker Kubernetes CI/CD Infrastructure as Code Orchestration de workflows (Airflow ou équivalent) Monitoring & Observabilité Bases de donnéesSGBD relationnels (PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL...) Bases NoSQL Solutions analytiques et moteurs de recherche Connaissances des technologies de catalogage et gouvernance des données Architecture & GouvernanceArchitecture orientée données. Data Modeling. Data Quality Management. Data Lineage. Gestion des métadonnées. Connaissance des cadres réglementaires liés à la donnée (RGPD, Data Act ou équivalents).

Synthèse : rôle de Tech Lead IA chargé de préparer les équipes aux usages concrets de l'IA, sécuriser le RUN, industrialiser les tests, et garantir un coding robuste et scalable. En tant que Tech Lead IA, vous jouez un rôle clé : acculturer, structurer et sécuriser l'usage de l'IA dans les équipes tech. Votre objectif : transformer les pratiques pour que l'IA devienne un levier de performance, de qualité et de fiabilité. Responsabilités : - Préparation des équipes — montée en compétence, ateliers, bonnes pratiques IA, accompagnement sur les nouveaux workflows ; - Pilotage du RUN IA — supervision des modèles en production, suivi des performances, gestion des incidents IA, optimisation continue ; - Industrialisation des tests — définition des stratégies de test IA (robustesse, biais, dérive), automatisation, validation des modèles ; - Coding & architecture — revue de code, patterns IA, intégration dans les pipelines CI/CD, sécurisation des usages IA générative & prédictive ; - Support aux équipes produit — cadrage des cas d'usage, faisabilité technique, choix des modèles, guidelines d'implémentation.

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation du Pricing, notre client, acteur international majeur de son secteur, recherche un Consultant Senior – Transformation Pricing. La mission s'inscrit dans un contexte de réorganisation de l'entreprise et d'accélération des initiatives liées à l'Intelligence Artificielle. Le consultant interviendra au cœur du programme de transformation et aura notamment pour responsabilités de : Définir et piloter la roadmap de transformation Pricing en lien avec la Direction de la Transformation ; Accompagner la définition et la mise en œuvre des évolutions du modèle Pricing ; Coordonner les différentes parties prenantes métier et projet ; Travailler en étroite collaboration avec les équipes Business, Product, IT/Digital et AI Factory ; Identifier les opportunités d'utilisation de l'IA appliquée au Pricing ; Contribuer au pilotage des initiatives de transformation et à leur déploiement opérationnel ; Assurer une forte interface entre les enjeux stratégiques, métiers et technologiques. Il s'agit d'une mission à forte exposition métier et projet, nécessitant une capacité à évoluer dans un environnement international, transverse et en transformation.

Teksystems recherche pour le compte de l'un de ses clients grand comptes un Développeur C# API IA (H/F) pour renforcer une équipe en pleine croissance. Si vous aimez apprendre, relever des défis techniques et évoluer dans un environnement stimulant, cette opportunité est faite pour vous. Le Consultant devra développer et faire évoluer des applications et API en C# au sein d'un environnement technique moderne, en bénéficiant d'une forte autonomie et en utilisant l'intelligence artificielle pour accélérer et optimiser les développements. Les tâches seront les suivantes : Développer et maintenir des applications en C#. Concevoir, implémenter et documenter des API robustes et évolutives. Collaborer avec les équipes internes pour intégrer les solutions développées. Participer activement à l'amélioration continue des processus et outils de développement. Utiliser des outils d'intelligence artificielle dans le cadre des activités de développement : assistance au codage, documentation, tests, analyse et optimisation du code.

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. 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 Indispensables Python, Git, CI/CD (GitLabCI) Cloud (priorité Azure) Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings) MLOps (versioning, pipelines, monitoring) Intégration SI / APIs Agent IA Appréciées (non bloquantes) Snowflake Airflow Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité)

POSTE EN PRÉSENTIEL AU LUXEMBOURG Dans le cadre de l'accélération de notre stratégie d'Intelligence Artificielle, notre client recherche un(e) Ingénieur(e) IA / GenAI pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d'IA générative à fort impact métier. Au sein d'un environnement mêlant Data, IA, Cloud et métiers, vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur : de l'identification des cas d'usage jusqu'au déploiement en production et à l'amélioration continue des solutions. Vous serez notamment amené(e) à travailler sur des technologies telles que les LLM, RAG, agents IA, copilotes et automatisations intelligentes, avec un objectif constant : transformer les possibilités offertes par l'IA en solutions fiables, sécurisées, mesurables et réellement utilisées par les métiers. Vos missions : Concevoir et développer des solutions GenAI Concevoir, développer et déployer des solutions basées sur les LLM, RAG, agents IA, copilotes et automatisations IA. Développer en Python des applications et services IA robustes, performants et conçus pour la production. Expérimenter et sélectionner les modèles, frameworks et architectures les plus adaptés aux besoins. Mettre en place des mécanismes d'évaluation, de supervision, d'optimisation et d'amélioration continue des solutions. Intégrer l'IA dans le système d'information Intégrer les modèles IA aux systèmes internes via API, connecteurs, bases de données et applications métiers. Développer, consommer et documenter des API Data / IA. Travailler avec des environnements SQL / NoSQL et distribués. Contribuer à la conception d'architectures permettant de passer efficacement du prototype à la production. Industrialiser et déployer Collaborer avec les Data Scientists, Data Engineers et équipes plateforme afin d'industrialiser et de déployer les modèles. Utiliser et maintenir un registre de modèles (MLflow ou équivalent) pour garantir la traçabilité, le versioning et le monitoring. Participer à la mise en place des pratiques MLOps / LLMOps et des pipelines de déploiement. Contribuer à la fiabilité, la performance, la scalabilité et la maintenabilité des solutions IA. Sécurité, gouvernance et conformité Veiller au respect des standards de sécurité informatique, de gouvernance des données et des bonnes pratiques IA. Intégrer les exigences de conformité applicables, notamment celles liées à l'AI Act. Contribuer à la mise en place de solutions IA explicables, traçables et maîtrisées. Accompagner les métiers Co-construire avec les équipes métiers des cas d'usage IA concrets, réalistes et mesurables, alignés avec les priorités stratégiques du Groupe. Transformer les besoins métiers en solutions techniques pertinentes et industrialisables. Vulgariser les concepts liés à l'IA et accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions. Assurer une veille technologique active sur les évolutions de l'IA générative et identifier les opportunités pertinentes pour le Groupe.