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Cadrer et conseiller : - Accompagner nos client·es dans la définition et la priorisation de leurs cas d'usage IA, en lien avec leurs enjeux métiers et leur feuille de route Microsoft. - Animer des ateliers métiers et IT pour comprendre les besoins, challenger les idées et proposer des approches pragmatiques, orientées valeur. - Contribuer au cadrage fonctionnel des solutions IA Microsoft, en lien étroit avec les équipes avant-vente et techniques. - Conseiller les directions métiers et DSI sur les opportunités offertes par Microsoft Copilot, Copilot Studio et l'IA agentique. - Identifier les pré-requis (gouvernance, données, sécurité, conduite du changement) à la mise en oeuvre d'agents IA en production. Concevoir et développer des agents IA : - Concevoir, développer et faire évoluer des agents avec Copilot Studio : topics, actions/tools, orchestration via Power Automate, gestion du contexte conversationnel. - Connecter les agents aux services et données Microsoft 365 : SharePoint, Teams, Dataverse, ainsi qu'aux systèmes métiers via connecteurs et API. - Intervenir sur des phases de POC, de tests et d'itérations jusqu'à obtenir des agents fiables, performants et exploitables en production. - Mettre en place les mécanismes de fiabilité : grounding, tests, garde-fous, supervision des conversations et amélioration continue. - Participer à des ateliers pratiques, démonstrations, formations ou hackathons pour accompagner l'appropriation des agents par les utilisateur·ices. Aller vers l'industrialisation : - Appliquer et contribuer à faire évoluer les bonnes pratiques de déploiement des agents (ALM, environnements, gouvernance, sécurité). - Participer à la structuration des environnements Power Platform et à la qualité globale des livraisons. - Prendre part aux phases de tests, de recette et de stabilisation des solutions livrées. - Documenter les solutions livrées pour en faciliter l'usage, la maintenance et les évolutions futures. - Sensibiliser les équipes client·es aux enjeux de gouvernance, de conformité et de responsible AI. Contribuer à l'expertise IA collective : - Assurer une veille active sur Copilot Studio, l'IA agentique et l'écosystème Microsoft (Microsoft 365 Copilot, Azure AI Foundry, Power Platform).

DÉVELOPPEUR JAVA EXPERT IA Nous recherchons un profil Java expérimenté, maîtrisant les technologies d'Intelligence Artificielle, pour participer à la refonte d'une application avec une architecture cible entièrement basée sur Java, aussi bien en Back-End qu'en Front-End. VOTRE MISSION ✅ Participer à la refonte d'une application existante. ✅ Concevoir et développer des solutions en Java, côté Back-End et Front-End. ✅ Intégrer des fonctionnalités d'Intelligence Artificielle au sein de l'application. ✅ Contribuer aux choix techniques et à la conception de la nouvelle architecture applicative. ✅ Collaborer avec les équipes techniques pour garantir la qualité, la performance et la maintenabilité de la solution. 🛠️ COMPÉTENCES RECHERCHÉES ✔️ Solide expérience en développement Java. ✔️ Maîtrise du développement Back-End et Front-End. ✔️ Expérience dans l'intégration de fonctionnalités d'Intelligence Artificielle dans des applications. ✔️ Capacité à participer à la refonte d'une application et à la conception d'une architecture cible. ✔️ Profil orienté développement applicatif Java avec une expertise IA, et non Data ou IA pure. Cordialement

Dans le cadre du renforcement de sa gouvernance Data & IA, un client industriel en Île-de-France (91) recherche un Data & AI Governance Lead pour structurer, animer et piloter les sujets Data & IA auprès du CDO. Vous accompagnerez la Direction Data dans le pilotage des initiatives stratégiques liées à la gouvernance des données, à la qualité des données et au déploiement maîtrisé de l'IA. Vos missions incluront l'amélioration de la qualité des données, l'animation des instances de gouvernance, la conformité réglementaire (RGPD, IA Act), le déploiement des usages IA et le pilotage des initiatives Data transverses. Vous interviendrez en proximité directe avec le CDO, avec un focus sur la gouvernance et le pilotage plutôt que sur la réalisation technique.

Participez à la construction d'une plateforme d'IA générative. Notre client développe une plateforme d'agents intelligents (RAG) sur Google Cloud Platform. Elle permettra aux équipes métiers de créer et personnaliser leurs propres assistants IA. Nous recherchons un(e) Architecte Solution pour structurer cette ambition. Votre mission : Vous faites évoluer et maintenez l'architecture agentique existante (sécurité, routage vers les services d'IA du marché) et intégrez de nouveaux agents Vous accompagnez les directions métier dans leurs choix d'architecture et la mise en place de leurs systèmes agentiques Vous partagez votre expertise sur les patterns (RAG, orchestration, tools) et les protocoles (MCP, A2A…) Vous assurez une veille sur les frameworks d'agents IA (LangGraph, Spring AI, FastMCP, ADK…) et sur les familles de modèles (LLM, SLM, VLM) Vous concevez des architectures robustes et scalables, et participez à l'optimisation des coûts et à la sécurité du SI Vous êtes force de proposition sur les briques techniques du marché

ContexteDans le cadre du déploiement des solutions d'Intelligence Artificielle d'un grand groupe bancaire, un AI Competency Center recherche un(e) Ingénieur IA / Data Scientist spécialisé(e) en IA Générative et RAG (Retrieval-Augmented Generation) afin de concevoir, développer et industrialiser des cas d'usage métier sur la plateforme RAG basée sur Dataiku. Le/la consultant(e) interviendra comme expert IA auprès des métiers et des équipes techniques afin de transformer les besoins métiers en solutions opérationnelles exploitant les modèles de langage (LLM), les bases documentaires et les bases de données vectorielles. MissionsAnalyse et cadrage des cas d'usage IA Identification des cas d'usage pertinents pour l'IA Générative et les architectures RAG Évaluation de la faisabilité technique et la valeur métier Participation à la définition des indicateurs de performance des solutions IA Contribution aux choix d'architecture fonctionnelle et technique Développement de solutions RAG Conception et développement des workflows RAG sur la plateforme Dataiku Structuration des chaînes de traitement de données nécessaires à l'alimentation des modèles Développement des mécanismes d'ingestion, de chunking et d'enrichissement documentaire Mise en œuvre des stratégies de recherche sémantique et hybride Développement des composants de génération de réponses basés sur les LLM Participation à l'optimisation du prompting et des workflows d'orchestration IA Gestion des bases vectorielles et recherche documentaire Concevoir et maintenir les index vectoriels Développement des processus de création et de mise à jour des embeddings Optimisation des stratégies de recherche dans les bases vectorielles Garantir la qualité et la pertinence des documents restitués aux modèles Contribution à l'amélioration continue des mécanismes de retrieval Industrialisation et MLOps Industrialiser les workflows IA développés dans Dataiku Mettre en œuvre les bonnes pratiques de versionning, traçabilité et monitoring Participer aux déploiements et à l'exploitation des solutions Assurer le suivi de la performance des chaînes RAG en production Contribuer à l'amélioration continue des modèles et des pipelines Évaluation et optimisation des modèles Définir et exécuter les campagnes d'évaluation des solutions RAG Mesurer la qualité des réponses générées Analyser les performances des stratégies d'embedding et de retrieval Identifier les sources d'hallucination ou de dérive Optimiser les prompts, les modèles et les paramètres de recherche Accompagnement des métiers Présenter les résultats et prototypes aux métiers Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions IA Participer aux démonstrations et ateliers de co-construction Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques IA au sein du groupe Compétences techniquesIA Générative & LLM Maîtrise des concepts d'IA Générative Expérience des architectures RAG Bonne connaissance des LLM (OpenAI, Azure OpenAI, Gemini, Claude, Mistral ou équivalents) Prompt Engineering avancé Évaluation et optimisation de solutions d'IA générative Dataiku Expérience significative sur Dataiku Développement de workflows de préparation et traitement de données Utilisation des fonctionnalités GenAI de Dataiku Industrialisation et automatisation des pipelines Bases vectorielles Expérience avec une ou plusieurs technologies : ChromaDB et PostgreSQL pgVector Maîtrise : embeddings, vectorisation documentaire, similarity search, hybrid search, reranking Développement : Python avancé, SQL, APIs REST, LangChain ou frameworks équivalents, traitement documentaire (PDF, Office, OCR), Git et CI/CD Data Engineering Gestion de pipelines de données Préparation et transformation de données Structuration de connaissances Qualité et gouvernance de données Connaissances recherchées Knowledge Management Recherche documentaire Data Governance Sécurité des données Protection des données sensibles Architecture Cloud (Azure, Google Cloud Platform) Principes MLOps et LLMOps Soft SkillsForte capacité d'analyse Esprit d'innovation Orientation résultats Autonomie Rigueur scientifique Capacité à vulgariser des concepts complexes Excellent relationnel Travail en équipe multidisciplinaire Curiosité et veille technologique Environnement techniqueIA & Data, Dataiku, LangChain, Azure OpenAI, Google Vertex AI, Vector Database (Chroma, Pinecone, pgVector) Collaboration : Jira, Confluence, Microsoft 365, SharePoint, Teams Livrables attendusÉtudes de faisabilité des cas d'usage IA Architectures fonctionnelles et techniques RAG Workflows Dataiku industrialisés Pipelines d'ingestion et de vectorisation documentaire Index vectoriels et mécanismes de recherche optimisés Jeux d'évaluation et rapports de performance des modèles Documentation technique Guides utilisateurs et supports d'adoption Tableaux de bord de monitoring des performances RAG

Contexte : Le client est un groupe du secteur de l'assurance, présent en France et à l'international. Son équipe IA conçoit et développe des solutions d'intelligence artificielle pour les filiales du groupe, et les intègre dans des processus métier automatisés ou dans des outils exposés aux clients et aux partenaires. Vous intégrerez l'une des équipes IA sous la responsabilité de son Lead Développeur IA, en lien avec le Tech Lead IA, référent technique du socle. La mission : • Concevoir et développer des solutions d'intelligence artificielle (LLM, Agents, RAG) en Python. • Prendre un use case de la conception à son intégration dans le processus ou l'outil cible : cadrage technique avec le métier, développement, tests, déploiement, suivi. • Reprendre et optimiser les use cases existants : qualité des réponses, performance, coûts, montées de version de modèles. • Développer les nouveaux use cases selon la roadmap de l'équipe en respectant les engagements de planning. • Assurer la qualité et la maintenabilité du code : méthodologie, couverture de tests, documentation, revues de code. • S'inscrire dans les bonnes pratiques de l'équipe (code reviews, guidelines, sécurité des données) et participer à leur promotion.

Missions principales Engineer & Security by Design Accompagner les projets dans la définition de leurs architectures de sécurité. Identifier les risques, contraintes réglementaires et exigences de sécurité dès les phases amont. Réaliser des analyses de risques et recommander les mesures de sécurité adaptées. Concevoir et valider les architectures de sécurité applicatives. Définir les exigences concernant : authentification et autorisation ; chiffrement des données ; gestion des secrets ; gestion des sessions ; journalisation ; sécurisation des échanges. Sécurité IA & IA Générative Participer à l'architecture et à la sécurisation de solutions IA / IA Générative. Analyser les risques associés aux LLM, RAG et agents IA. Prendre en compte les risques spécifiques : fuite ou exposition de données ; Prompt Injection ; empoisonnement de données ; contrôle des accès aux modèles et aux données ; sécurisation des interactions entre applications, modèles et APIs. Intégrer des principes d'AI Security by Design. IAM & API Security Cadrer les mécanismes d'authentification et d'autorisation. Définir les règles liées au MFA et à la gestion des habilitations. Accompagner les problématiques de fédération d'identité. Sécuriser les APIs et leurs flux. Définir les modèles d'autorisation basés notamment sur OAuth2 / OpenID Connect. Secure SDLC / DevSecOps Intégrer la sécurité dans le cycle de développement. Participer aux revues de conception et d'architecture. Définir et intégrer les contrôles de sécurité dans les chaînes CI/CD. Exploiter les résultats SAST et scans de vulnérabilités. Accompagner les équipes de développement dans les plans de remédiation. Vulnérabilités & détection Analyser les résultats issus notamment de Qualys. Prioriser les vulnérabilités et définir les plans de correction. Suivre les risques et les éventuelles escalades. Contribuer à la définition des cas d'usage de sécurité au niveau SIEM. Améliorer la qualité et la normalisation des logs applicatifs. Gouvernance & accompagnement Réaliser des revues d'architecture sécurité. Produire les dossiers et livrables d'architecture. Participer aux comités d'architecture et instances de gouvernance. Contribuer aux dossiers d'homologation. Gérer les dérogations et acceptations de risques. Accompagner les projets jusqu'à la mise en production. Animer des ateliers avec les équipes projets et techniques. Sensibiliser les équipes aux bonnes pratiques de Security by Design et AI Security. Date de démarrage : ASAP Localisation : Saint denis Rythme : 3 jours de télétravail Mission longue

Data Analyst / Analytics Engineer – DBT, SQL, Power BI & IA Dans le cadre d'une mission chez un acteur majeur du secteur du luxe, nous recherchons un Data Analyst / Analytics Engineer pour contribuer à la valorisation des données et au développement de solutions analytiques à forte valeur ajoutée. Missions : Collecter, transformer et fiabiliser les données à l'aide de SQL et dbt. Concevoir et maintenir des modèles de données adaptés aux besoins métiers. Développer des tableaux de bord et des reportings sous Power BI. Collaborer avec les équipes Data et métiers pour identifier de nouveaux cas d'usage. Explorer les opportunités offertes par l'IA et les usages innovants de la donnée. Profil recherché : Solide maîtrise de SQL et bonne expérience de dbt. Expérience dans la conception de modèles de données et de pipelines analytiques. Maîtrise de Power BI et des bonnes pratiques de visualisation. Appétence pour l'IA générative et les nouveaux usages de la Data. Autonomie, rigueur et bon relationnel avec les équipes métiers. Environnement : SQL, dbt, Power BI, Data Analytics, IA.

Dans le cadre de sa transformation digitale, un groupe international recherche un Tech Lead IA pour industrialiser ses solutions d'intelligence artificielle générative et développer de nouveaux cas d'usage. Vos missions : Concevoir et déployer des architectures IA générative et agentique (LLM, RAG, MCP). Industrialiser les solutions IA : CI/CD, monitoring, sécurité et optimisation des coûts. Développer de nouveaux cas d'usage, du POC à la production. Définir les standards techniques et garantir la qualité des solutions. Encadrer techniquement deux développeurs IA et accompagner les équipes internes. Collaborer avec les équipes Data, DevOps, Infrastructure et Cybersécurité. IA : LLM, RAG, MCP, agents IA, évaluation de modèles. Cloud : AWS Bedrock, Azure AI Foundry, GCP Vertex AI. Data : BigQuery, Dataform, Airflow. DevOps : GitLab CI/CD, monitoring, FinOps. Outils : Claude Code ou équivalent. Savoir-être : Leadership, autonomie, rigueur, pédagogie, esprit d'analyse et force de proposition.

Contexte de la missionDans le cadre de l'évolution d'une application stratégique de facturation B2B et de la préparation aux exigences réglementaires liées à la facturation électronique, nous recherchons un Développeur Back-End Java 21 expérimenté. Vous intégrerez une équipe technique en charge d'un produit en production, avec pour objectifs d'accélérer la livraison de nouvelles fonctionnalités, de renforcer la qualité et la sécurité applicatives, d'intégrer des usages d'intelligence artificielle dans le cycle de développement et d'optimiser les coûts d'exploitation. La mission s'inscrit dans un environnement exigeant, marqué par des délais de livraison contraints, des enjeux de continuité de service et une forte attention portée à la performance et à la conformité. Missions principales1. Développement Back-End et architectureConcevoir, développer et déployer de nouvelles fonctionnalités en Java 21. Participer au cadrage technique et aux choix d'architecture logicielle. Développer et maintenir des applications et services s'appuyant sur Kafka et MongoDB. Garantir la robustesse, la sécurité, la performance et la maintenabilité du code. Assurer la continuité de service et sécuriser les mises en production. Contribuer à l'amélioration continue de l'architecture existante. 2. Qualité logicielle et industrialisationConcevoir et maintenir des tests automatisés. Identifier et réduire la dette technique. Participer aux revues de code et diffuser les bonnes pratiques de développement. Améliorer les processus d'intégration et de déploiement continus. Documenter les solutions techniques et contribuer à la montée en compétences de l'équipe. 3. Intégration de l'intelligence artificielleIdentifier les cas d'usage pertinents de l'IA dans le cycle de développement. Concevoir et intégrer des agents et des compétences IA (agents/skills) dans les pratiques d'ingénierie. Industrialiser les usages de l'IA pour améliorer la productivité et fiabiliser les développements. Contribuer à la réduction du time-to-market et à l'amélioration de la qualité des livrables. 4. Optimisation FinOpsAnalyser les coûts d'exploitation de la solution existante. Identifier et prioriser les leviers d'optimisation des ressources et de l'architecture. Proposer des évolutions techniques permettant d'améliorer le rapport coût/performance. Mettre en œuvre des actions d'optimisation sans dégrader la disponibilité, la sécurité ni la qualité de service. Formaliser un plan d'optimisation FinOps assorti de recommandations priorisées. Compétences techniques requises Compétences indispensables Java 21 : expertise confirmée. Apache Kafka : expertise confirmée. Architecture logicielle : niveau confirmé. Développement Back-End et conception de solutions robustes et évolutives. Compétences importantes Tests automatisés et assurance qualité logicielle. Gestion et réduction de la dette technique. Sécurisation des applications et des mises en production. Maîtrise de MongoDB. Compétences appréciées Intégration de l'intelligence artificielle dans le cycle de développement. Mise en œuvre d'agents IA et de skills. Connaissances des pratiques FinOps et de l'optimisation des coûts d'infrastructure. Expérience des environnements de production à fortes exigences de disponibilité et de conformité. Pratique des méthodes d'intégration et de déploiement continus (CI/CD).

Envie de concevoir les architectures IA de demain ? CELAD vous attend ! 🚀 Vous aimez concevoir des architectures complexes, industrialiser des plateformes IA et faire le lien entre les équipes Data, Machine Learning, Software et Infrastructure ? Nous recherchons un(e) Architecte Plateforme IA pour intervenir chez un acteur du secteur de l'édition juridique et de la Legaltech, à La Défense. Vous contribuerez à la conception et à l'industrialisation d'une plateforme d'intelligence artificielle exploitant des fonds documentaires volumineux pour proposer des services avancés aux professionnels du droit. 🎯 Votre rôleVous définirez l'architecture technique de la plateforme IA et accompagnerez sa mise à l'échelle, de l'infrastructure cloud jusqu'au déploiement des modèles et des services d'inférence. À l'interface entre les équipes ML, développement et DevOps/SRE, vous veillerez à la performance, à la disponibilité, à la maîtrise des coûts et à la sécurité de l'ensemble. 🚀 Vos principales missionsArchitecture de plateforme : concevoir des architectures cloud robustes, évolutives et sécurisées pour héberger des services IA en production. Industrialisation IA : définir les chaînes MLOps, automatiser les pipelines de déploiement et structurer le cycle de vie des modèles. Architectures RAG avancées : accompagner la mise en œuvre d'approches RAG avancées, Graph RAG et agentiques. Infrastructure as Code : industrialiser le provisionnement et la configuration des environnements avec Terraform et Ansible. Orchestration et déploiement : concevoir les architectures conteneurisées et orchestrées avec Docker et Kubernetes. Performance et coûts : optimiser les ressources CPU/GPU, l'inférence, la consommation de tokens et la montée en charge. Qualité des réponses IA : contribuer à l'amélioration du retrieval, du reranking, de la traçabilité des sources et à la réduction des hallucinations. Observabilité et fiabilité : définir les mécanismes de supervision, de monitoring et de gestion des incidents. Sécurité et conformité : intégrer les exigences liées à la confidentialité des données juridiques, au RGPD, à l'AI Act et à la souveraineté des traitements. Leadership transverse : aligner les choix d'architecture entre les équipes ML, Software, Data et Infrastructure, et accompagner les équipes dans leur mise en œuvre. 🛠️ Environnement techniqueCloud : AWS, Azure et/ou GCP. Infrastructure : Terraform, Ansible, Docker, Kubernetes. Développement et IA : Python, PyTorch, TensorFlow. MLOps : MLflow, Kubeflow, Airflow, DVC. Serving IA : NVIDIA Triton et solutions d'inférence équivalentes. Data et recherche : Spark, Elasticsearch, OpenSearch, Weaviate. IA générative : LangChain, LlamaIndex, RAG avancé, Graph RAG, architectures agentiques.

Poste : Tech Lead SRE Le rôle de Senior Site Reliability Engineer (SRE) est stratégique pour garantir la performance, la fiabilité et la sécurité des environnements de production supportant une plateforme de paiement critique opérant à l'échelle européenne. En proximité avec les équipes de développement, d'architecture, de production et de cybersécurité, vous contribuez à définir les standards de fiabilité de la plateforme et accompagnez les équipes dans l'adoption des pratiques SRE. Vos responsabilités : Garantir la disponibilité, la performance et la résilience des systèmes en ligne avec les SLO/SLA. Définir et piloter les indicateurs de fiabilité (SLI, SLO, Error Budgets). Concevoir et faire évoluer les solutions d'observabilité, de monitoring et d'alerting. Automatiser les déploiements, l'exploitation et l'administration des infrastructures via l'Infrastructure as Code. Piloter les incidents critiques, conduire les analyses de causes racines (RCA) et les post-mortems. Développer et maintenir les contrôles de sécurité (IAM, ACL, Firewall, VPN, IPSEC, gestion des secrets). Formaliser les architectures et contribuer aux revues d'exploitabilité et de résilience. Accompagner les équipes de développement dans l'amélioration de la qualité opérationnelle des applications. Assurer la conformité avec les référentiels PCI-DSS, DORA, ISO 27001 et IBM FS Cloud. Contribuer à la montée en compétence des ingénieurs SRE et à la diffusion des bonnes pratiques.

Nous recherchons un Ingénieur IA générative et agentique Description: Prestation en développement IA générative et agentique pour concevoir, développer et industrialiser des agents IA répondant à des cas d'usage métiers et techniques. La mission se déroule dans les locaux du client avec 3j sur site (Nantes) Missions : Concevoir et développer des agents IA et workflows agentiques, simples ou complexes. Mettre en œuvre des solutions utilisant des LLM et des architectures RAG. Définir prompts, règles métier, orchestration et garde-fous. Intégrer les agents aux systèmes existants via API, événements et connecteurs. Tester et évaluer la qualité et la robustesse des solutions. Industrialiser et déployer les composants dans des environnements CI/CD et Kubernetes. Documenter les solutions et produire des templates réutilisables. La mission nécessite de Expérience de solutions IA allant du prototype jusqu'à l'industrialisation et qui a mis en oeuvre les technologies suivantes : Solide expérience en développement logiciel et particulier avec les langages Python et Java Expérience pratique des LLM, agents IA et RAG. Développement et intégration d'API. Automatisation et orchestration de workflows. Connaissance des modèles Open Source et leur déploiement (vLLM, Hugging Face, ...) Bonne maîtrise des environnements CI/CD. LangChain / LangGraph ou frameworks équivalents. Kubernetes / Docker / Conteneurisation. GitLab, Artifactory, Jira.

Une banque engage la transformation de son organisation Product Management afin de tirer parti des nouvelles possibilités offertes par l'IA générative et les agents. Dans ce cadre, nous recherchons un consultant chargé de redéfinir le Target Operating Model (TOM) de la filière produit et de le rendre concret dans le quotidien des équipes. Le rôle se situe à mi-chemin entre consultant en transformation et Forward Deployed Engineer : vous concevez le modèle cible et vous construisez, avec les équipes, les outils qui le font vivre. Vos missions principales : Diagnostic et identification des leviers IA Réaliser un diagnostic du fonctionnement actuel du Product Management : rôles, rituels, cycle de vie produit, outils, points de friction Repérer les étapes du cycle produit que l'IA peut transformer : discovery, analyse des retours clients, rédaction des user stories, priorisation, documentation, recette, reporting Conception du Target Operating Model Redéfinir le TOM de la filière produit : rôles et responsabilités (PM, PO, design, data), nouveaux rituels, gouvernance, compétences cibles Définir les interactions avec l'IT Prototypage et cadre d'usage de l'IA Prototyper avec les équipes des cas d'usage concrets (assistants, agents, workflows automatisés) et mesurer leur apport Définir les règles d'usage de l'IA dans un environnement bancaire réglementé : données sensibles, conformité, risques, sécurité Déploiement et accompagnement au changement Construire la trajectoire de déploiement de l'IA au sein de la filière produit Accompagner l'adoption : ateliers, formations, ambassadeurs, indicateurs de suivi

#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Bâtis les pipelines de données massives et alimente les moteurs de l'IA générativeDans le cadre du développement et du passage à l'échelle des cas d'usage IA d'un grand compte, nous recherchons un(e) Data Engineer IA. Ton rôle sera hautement structurant et central : tu concevras, développeras et industrialiseras les pipelines de données volumineux et temps réel qui alimentent les modèles de Machine Learning et les applications d'IA générative, en garantissant la qualité, la traçabilité et la performance des flux de données. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe pluridisciplinaire réunissant data engineers, data scientists, architectes data et ingénieurs MLOps. En prise directe avec les équipes plateformes et les squads de développement GenAI, tu travailleras sur des architectures Lakehouse modernes en environnement Cloud. C'est le cadre idéal pour manipuler des volumes de données massifs, mettre en œuvre des flux événementiels temps réel et concevoir des pipelines avancés de préparation documentaire (chunking, vectorisation) pour les architectures RAG. Tes missions clésConception & Développement des Pipelines de Données (Mode BUILD) : Concevoir, développer et automatiser des pipelines ETL/ELT robustes depuis des sources hétérogènes (APIs, bases relationnelles, flux événementiels) en modes batch (Spark, PySpark, Databricks, dbt) et temps réel (Kafka). Structurer, nettoyer et enrichir les jeux de données destinés à l'entraînement des modèles de Machine Learning et au feature engineering. Construire les chaînes de préparation de données textuelles et multimodales pour les architectures RAG : ingestion documentaire automatisée, stratégies de découpage (chunking) et pipelines d'embedding/vectorisation. Alimenter, optimiser et administrer les bases de données vectorielles du groupe. Mettre en œuvre les architectures de stockage modernes (Delta Lake / Lakehouse, Snowflake, BigQuery). Industrialisation, Qualité & Optimisation (Mode RUN & MLOps) : Industrialiser l'orchestration des flux de données via des outils dédiés (Airflow) en garantissant la sécurité, la haute disponibilité et la reproductibilité du code (Git, CI/CD). Optimiser les performances de traitement et piloter les coûts de calcul et de stockage dans le Cloud. Garantir la qualité, la gouvernance, la sécurité et la traçabilité (data lineage) des données manipulées. Rédiger la documentation technique des pipelines et contribuer activement à l'amélioration des standards d'ingénierie de l'équipe. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, Data Engineering, génie logiciel ou systèmes d'information. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en Data Engineering en environnement Cloud, avec idéalement une première mise en pratique sur des cas d'usage IA/ML ou GenAI (pipelines RAG, feature engineering). Expertise Data Engineering Impérative : Excellente maîtrise de la programmation en Python et des requêtes complexes en SQL. Solide expérience de traitement distribué avec Spark / PySpark et de l'environnement Databricks. Maîtrise des outils d'orchestration de flux (Airflow) et de transformation de données (dbt). Pratique confirmée d'un entrepôt de données moderne (Snowflake, BigQuery, Delta Lake). Culture Cloud & IA : Expérience sur au moins une plateforme Cloud majeure (Azure, AWS ou GCP). Compréhension des flux streaming (Kafka) et des pratiques DevOps (Git, CI/CD). Notions ou expérience pratique des architectures RAG et de la manipulation de bases vectorielles. Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsRigueur d'Ingénierie Logicielle : Attachement fort aux bonnes pratiques de développement (code propre, testé, versionné et reproductible). Sens de la Qualité et de la Sécurité : Souci permanent de l'intégrité, de la gouvernance et de la confidentialité des données traitées. Collaboration Transverse : Capacité naturelle à dialoguer avec les data scientists pour traduire leurs besoins algorithmiques en pipelines scalables. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé à Paris un Architecte Sécurité Cloud, IA H/F dans le cadre d'un CDI. Dans le cadre du renforcement de son équipe cybersécurité, notre client recherche un Architecte Sécurité expérimenté pour accompagner la sécurisation de ses plateformes Cloud et SaaS critiques. Le poste intervient dans un environnement fortement réglementé, avec des enjeux liés à la protection de données sensibles, à la résilience opérationnelle, au Cloud, à l'IA générative et à la sécurité applicative. L'Architecte Sécurité aura un rôle transverse, à la fois stratégique et opérationnel, en interaction avec les équipes architecture, infrastructure, développement, SOC, produits et gouvernance. Missions principales 1. Architecture sécurité Cloud & conformité * Concevoir et maintenir des architectures de sécurité adaptées à des environnements Cloud et hybrides. * Définir des mécanismes d'isolation, de segmentation et de réduction des périmètres de données sensibles. * Intégrer les exigences réglementaires et sectorielles applicables : PCI-DSS, DORA, HDS, RGPD, ainsi que les référentiels de sécurité associés. * Définir les architectures de référence autour des principes Zero Trust, micro-segmentation, chiffrement et gestion sécurisée des clés. * Accompagner les projets dans l'analyse des risques, la conformité et la résilience des infrastructures critiques. 2. Sécurité de l'IA et des nouvelles technologies * Définir les principes de sécurité applicables aux solutions d'IA générative, LLM et agents autonomes. * Identifier et traiter les nouveaux risques liés à l'utilisation de l'IA : prompt injection, fuite de données, RAG, data poisoning, gestion des droits des agents, etc. * Encadrer la protection des données sensibles utilisées par les moteurs d'IA. * Définir les principes de gouvernance, de traçabilité et de non-persistance des données. * Contribuer à la mise en place de standards de sécurité pour les nouvelles architectures et protocoles d'intégration IA. 3. Collaboration avec le SOC et les équipes sécurité * Intégrer la détection et la supervision de sécurité dès la conception. * Définir les besoins en matière de logs, de monitoring et de détection. * Collaborer avec les équipes SOC sur les cas d'usage SIEM/SOAR/XDR. * Accompagner les responsables produits dans le choix et l'évolution des solutions de sécurité : IAM, PAM, EDR, WAF, gestion des vulnérabilités, etc. * Travailler avec les différentes équipes d'architecture afin d'assurer la cohérence des choix de sécurité. * Accompagner et faire monter en compétence les relais sécurité au sein des équipes techniques. 4. DevSecOps & sécurité applicative * Définir et faire évoluer les politiques de sécurité intégrées aux chaînes CI/CD. * Encadrer les pratiques SAST, DAST, SCA, sécurité des conteneurs et signature logicielle. * Organiser et animer des ateliers de Threat Modeling. * Participer aux revues de sécurité des architectures et des composants applicatifs. * Accompagner les équipes de développement dans l'intégration de la sécurité au cycle de vie logiciel. 5. Gouvernance et arbitrages * Participer aux comités d'architecture et valider les choix techniques au regard des exigences de sécurité. * Instruire les demandes de dérogation et proposer les mesures compensatoires adaptées. * Participer aux instances de gestion des changements et évaluer les risques cybersécurité associés. * Contribuer à la définition et à l'évolution des standards, politiques et principes d'architecture sécurité.