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Mission : Projeter, définir et piloter le développement du SI dans son ensemble. S'appuyer sur la stratégie de l’entreprise, notamment en matière de sécurité et de risques. Définir une architecture agile, pérenne et évolutive Piloter les développements, etc... Environnement technique : - Data Models, Data Lineage, …. - Maîtrise des techniques de l’environnement Data; Big Data; Analytics, - DataViz - Expertise en architecture SI - Expertise en architecture et modélisation BDD - Maitrise du SI de l’entreprise dans son ensemble : Afin de proposer la bonne solution pouvant s’intégrer dans le SI de l’entreprise, etc... Les missions sont: 1- Conception et développement d’agents autonomes avec LangGraph : - Architectur des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle). -Intégrtion des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows). -Optimisation les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute). 2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants : -Connection des agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines. -Automatisation de versioning des agents et leur déploiement. 3- Ingénierie des données et features pour les agents : -Construction des pipelines de données pour alimenter les agents -Développement des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques). -Optimisation les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases). 4- Tests et robustesse : -Mise en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes). -Surveillance les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith. -Documentation des limites et cas d’usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques). Compétences souhaitées: Expérience avancée avec LangGraph : -Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs. -Expérience en déploiement d’agents en production. Python et écosystème IA : -Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic. -Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).

Chez nous, l’innovation n’est pas simplement un mot à la mode ; elle est au cœur de notre ADN et guide chaque aspect de notre activité. Au cours des deux dernières années, nous avons consolidé notre position de leader dans le domaine de l’intelligence artificielle générative (GenAI), en lançant avec succès de nombreux services et solutions GenAI. Ces initiatives ont connu une adoption remarquable et continue à travers l’entreprise, établissant fermement notre groupe comme un leader mondial dans l’exploitation des technologies d’Intelligence Artificielle les plus avancées. Nous sommes maintenant prêts pour la prochaine étape : évoluer vers une plateforme agentique complète. Cette transformation stratégique permettra non seulement de renforcer nos équipes, mais aussi de rendre ces outils puissants plus accessibles et plus impactants pour tous les collaborateurs du groupe. Notre ambition est claire : accélérer la transformation de l’ensemble du groupe grâce à des solutions IA innovantes et performantes. Ce projet exige une passion évidente pour l’IA, une curiosité insatiable pour les dernières avancées, ainsi qu’un enthousiasme proactif pour explorer les nouvelles tendances, qu’elles soient techniques ou réglementaires. Votre rôle : Consultant Plateforme Agentique GenAI En tant que Consultant Plateforme Agentique GenAI au sein de l’équipe Tech Data & AI, vous jouerez un rôle clé dans la construction de notre avenir. Vous serez à l’interface entre innovation et mise en œuvre, en pilotant l’adoption et le succès de notre plateforme agentique sur plusieurs axes stratégiques : Conseil stratégique & accompagnement : agir en tant que consultant interne de confiance, en guidant les équipes tout au long du cycle de vie de leurs projets GenAI – de la conception initiale à l’intégration et au support continu. Définition des règles & standards : concevoir et établir des lignes directrices et des standards techniques solides, favorisant le développement rapide, scalable et sécurisé de solutions GenAI à l’échelle de l’entreprise. Autonomisation du développement : piloter la création de kits de développement intuitifs et prêts à l’emploi, permettant aux équipes internes de concevoir et déployer des applications GenAI avec rapidité, efficacité et cohérence. Adoption fluide : concevoir et mettre en place des processus d’onboarding performants garantissant une adoption simple, engageante et réussie pour les nouveaux utilisateurs dès le premier jour. Innovation continue : rechercher, évaluer et promouvoir les fonctionnalités GenAI les plus avancées du marché, afin de rester à la pointe des tendances technologiques et de maintenir un avantage compétitif. Compétences et expérience requises Pour réussir dans ce rôle, vous disposerez d’une solide expertise : Expérience confirmée : minimum 2 ans d’expérience pratique en tant que consultant en systèmes d’information, avec un parcours prouvé en intelligence artificielle, notamment dans le domaine GenAI. Maîtrise de GenAI sur GCP : connaissance pratique des services GenAI de Google Cloud Platform (GCP), incluant une bonne compréhension des outils et concepts tels que ADK, Agent Engine, Memory Bank, Session Agent Engine, Evaluation et Retrieval Augmented Generation (RAG Engine, Vertex AI Search). Communication internationale : un bon niveau d’anglais est indispensable pour collaborer efficacement avec des équipes internationales et interagir avec des parties prenantes variées. Collaboration et influence : excellentes qualités relationnelles, capacité à communiquer, esprit d’équipe et aptitude à favoriser l’adoption et la réussite collective.

Les missions sont: 1- Conception et développement d’agents autonomes avec LangGraph : - Architectur des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle). -Intégrtion des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows). -Optimisation les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute). 2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants : -Connection des agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines. -Automatisation de versioning des agents et leur déploiement. 3- Ingénierie des données et features pour les agents : -Construction des pipelines de données pour alimenter les agents -Développement des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques). -Optimisation les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases). 4- Tests et robustesse : -Mise en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes). -Surveillance les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith. -Documentation des limites et cas d’usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques). Compétences souhaitées: Expérience avancée avec LangGraph : -Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs. -Expérience en déploiement d’agents en production. Python et écosystème IA : -Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic. -Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).

Au sein de l'IT Group Production, le projet vise l'optimisation du MTTR (Mean Time To Repair) par l'automatisation de l'analyse d'incidents. L'objectif est de réduire drastiquement le temps d'identification des causes racines (Root Cause Analysis - RCA) en exploitant les données d'observabilité via des technologies d'Intelligence Artificielle et de Machine Learning. Le prestataire sera intégré au stream "Observabilité" wet travaillera en collaboration étroite avec l'équipe "Core IA" (en charge de la plateforme agentique). Ses missions principales incluent : * Développement d'agents intelligents spécialisés dans le diagnostic technique, en s'appuyant sur les frameworks LangChain et LangGraph. * Conception et déploiement de jobs de détection d'anomalies automatisés pour identifier les dérives comportementales des systèmes. * Exploitation et corrélation des sources de données : ingestion et analyse des logs via Elasticsearch et des métriques de performance/APM via Dynatrace. * Industrialisation de modèles LLM appliqués à la RCA pour transformer les données brutes d'observabilité en diagnostics actionnables. Environnement technique cible :

Dans le cadre d’un projet à forte dimension SRE, DevOps et Intelligence Artificielle, nous recherchons un SRE DevOps confirmé IA AWS pour intervenir sur l’optimisation d’agents IA utilisés dans l’analyse des alertes et la Root Cause Analysis. Le consultant aura pour rôle de garantir la fiabilité du dispositif, de superviser le comportement des agents IA et de maintenir un haut niveau d’observabilité sur des environnements de production exigeants. Missions principales Déployer, superviser et optimiser des agents IA dédiés à la Root Cause Analysis. Intervenir sur des environnements AWS intégrant notamment AWS Bedrock, Knowledge Base, MCP et Strands Agents. Superviser le comportement des agents IA et améliorer leur efficacité dans les workflows d’analyse d’incidents. Mettre en place et maintenir l’observabilité via Prometheus, Alertmanager, Grafana, Thanos, Elastic et les outils APM. Investiguer les incidents, analyser les alertes et contribuer à l’amélioration continue des pipelines de RCA. Automatiser et fiabiliser les environnements de production cloud, CI/CD et conteneurisés. Participer à l’amélioration des runbooks, du monitoring et des processus de troubleshooting automatisé. Collaborer avec les équipes SRE, DevOps, Cloud, IA et production.

Contexte de la mission Au sein de l'international Digital Factory, nous amorçons une transformation profonde de nos processus de delivery pour passer d'un modèle traditionnel à une "Agentic Factory" . L'objectif est d'intégrer massivement l'IA agentique au cœur du cycle de vie de nos applications pour atteindre trois objectifs industriels : une documentation technique nativement auto-mise à jour, une couverture de tests automatisés proche de 100%, et un saut historique en matière de productivité et de qualité logicielle. Le premier jalon critique de cette transformation sera l'application immédiate de ces méthodes sur un cas concret et urgent : la reprise en main, la cartographie et la rétro-documentation flash d'une application stratégique complexe en phase de transition RH. Nous recherchons un Architecte IA Senior / Ingénieur IA capable de concevoir cette vision cible tout en délivrant des résultats opérationnels dès ses premiers jours. Missions principales 1. Phase 1 : Sauvetage Tactique et Reverse-Engineering (Urgence Immédiate) Déployer et configurer des environnements d’IA agentique pour le code (type Cursor Enterprise, Claude Code, ou équivalents sécurisés) pour indexer 100% des repositories d'une application stratégique en transition. Automatiser la création de cartographies de dépendances, de schémas d'architecture dynamiques (Mermaid/UML) et de fiches de sûreté technique. Mettre en place un pipeline d'ingestion (LLM/RAG) pour traiter, structurer et rendre interrogeables les sessions de transfert de compétences (transcriptions vidéo, wikis, tickets). 2. Phase 2 : Initialisation de l'Agentic Factory (Moyen Terme) Zéro Dette de Documentation : Concevoir et implémenter les workflows IA permettant de générer et de mettre à jour la documentation technique de manière totalement autonome à chaque commit/pull-request. Qualité Totale (Objectif 100% Tests) : Déployer des agents IA spécialisés dans la génération autonome de plans de tests, de tests unitaires et de bout en bout pour couvrir l'intégralité du patrimoine applicatif. Accélération des Devs : Accompagner et outiller nos hubs de développement (Inde, Mexique) dans l'adoption des agents de codage pour maximiser la vélocité et élever les standards de qualité du code. 3. Phase 3 : Gouvernance et Architecture Cible Définir la stack technologique de la future plateforme d'ingénierie assistée par IA de la Digital Factory. Évaluer, maquetter et arbitrer la solution industrielle cible en fonction de nos assets d'entreprise et des contraintes de sécurité (Scénarios : Databricks, Dataiku, LLM souverains ou outils managés Cloud).

Dans le cadre de ses activités d’innovation et de transformation, le Secrétariat Général d'un grand compte bancaire source un profil pour une mission de conseil en ingénierie IA orientée R&D. L’objectif est de concevoir et prototyper des outils agentiques à destination des métiers de la Compliance et du Legal, en explorant les apports des architectures basées sur LLM. Les POC devront s’appuyer sur des use cases existants ou à construire avec les équipes métier. Cette démarche de R&D a vocation à construire des POC fonctionnels dans les standards de développement du Groupe, avec un objectif d’industrialisation facilité pour les cas validés. La mission s’inscrit dans une démarche expérimentale avec un fort enjeu de transformation des pratiques métiers.

CONTEXTE DE LA MISSION Au sein d’une direction Data, IA et Innovation d’un grand acteur du secteur de l’assurance, la direction SMART IA porte une initiative de transformation visant à industrialiser l’usage de l’intelligence artificielle sur les processus métiers. L’enjeu central est l’exploitation des corpus documentaires assurance via des agents IA spécialisés, déployés sur la solution interne SMART Chat (basée sur la solution open source Onyx). Le consultant interviendra sur trois axes : automatisation de la production documentaire, déploiement d’agents IA métiers, et mise en œuvre de la gouvernance associée (évaluation et partage des agents). Il collaborera étroitement avec les équipes métiers assurance (souscription, sinistres, juridique, conformité), les équipes data/IA et les équipes produit. La base est Le Mans, avec interactions régulières avec Paris et Niort. RÔLE ET RESPONSABILITÉS PRINCIPALES Traduire les besoins en architecture d’agents IA (analyse documentaire, RAG, génération de documents normalisés) Animer des ateliers de recueil et cadrage des besoins avec les métiers assurance (souscription, sinistres, juridique, conformité) Analyser les processus documentaires existants et identifier les cas d’usage à valeur Configurer et paramétrer les agents dans la plateforme Onyx (prompts, workflows, règles métier, connexion GED) Tester, ajuster et optimiser les performances des agents déployés Structurer des bibliothèques de prompts et templates ; garantir traçabilité et reproductibilité des résultats Valider les cas d’usage avec les utilisateurs et adapter les agents selon les retours terrain Contribuer à la gouvernance SMART IA : principes d’évaluation, de partage des agents et diffusion des bonnes pratiques LIVRABLES ATTENDUS Cartographie et priorisation des cas d’usage documentaires assurance Architecture des agents IA et stratégies de prompting associées Agents configurés et opérationnels dans la plateforme Onyx (SMART Chat) Bibliothèque de prompts et templates industrialisables Documentation des solutions mises en place Guide des bonnes pratiques d’usage de l’IA agentique sur la plateforme

Nous recherchons pour l'un de nos clients, acteur majeur du secteur des services financiers et des paiements, un Développeur Python Senior afin d'intervenir sur des applications back-end critiques à forte volumétrie. Vous participerez à l'ensemble du cycle de vie des applications, depuis les phases de conception jusqu'au déploiement et au maintien en conditions opérationnelles. Vous évoluerez dans un environnement Agile et collaboratif, en lien avec les équipes techniques et fonctionnelles. Une première expérience sur des projets intégrant des LLM et des technologies d'IA Générative est attendue. Vous contribuerez également à l'amélioration continue des outils et des pratiques de développement.

Les missions sont: 1- Conception et développement d’agents autonomes avec LangGraph : - Architecture des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle). -Intégrtion des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows). -Optimisation les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute). 2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants : -Connection des agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines. -Automatisation de versioning des agents et leur déploiement. 3- Ingénierie des données et features pour les agents : -Construction des pipelines de données pour alimenter les agents -Développement des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques). -Optimisation les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases). 4- Tests et robustesse : -Mise en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes). -Surveillance les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith. -Documentation des limites et cas d’usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques). Compétences souhaitées: Expérience avancée avec LangGraph : -Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs. -Expérience en déploiement d’agents en production. Python et écosystème IA : -Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic. -Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).

Contexte Au sein du département eCommerce d'un Pôle Digital, le client recherche un·e consultant·e Product Owner IA Sales pour rejoindre une équipe de transformation digitale. Sous la responsabilité du Lead Product Manager, le·la consultant·e pilotera des projets innovants intégrant des solutions d'Intelligence Artificielle dédiées aux ventes (automatisation des processus commerciaux, outils de prédiction, assistants IA pour les équipes sales, CRM augmentés, etc.) et assurera leur livraison ainsi que leur évolution. Missions principales • Piloter la livraison des projets IA Sales, en assurant la reprise et le suivi des initiatives en cours (outils de scoring de leads, automatisation des workflows commerciaux, intégration d'assistants IA dans les CRM, chatbots dédiés aux ventes, etc.). • Collecter et formaliser les besoins des stakeholders (équipes commerciales, marketing, data) sous forme de backlogs, storymaps, épics et user stories, en intégrant les spécificités des solutions IA Sales (modèles de prédiction, analyse de données clients, automatisation des tâches répétitives). • Participer activement aux cérémonies Agile (Daily Scrum, Grooming, Sprint Planning, Business Requirement, Design Review, etc.). • Assurer la communication transverse avec les autres Product Owners eCommerce, les équipes IT et les équipes commerciales pour garantir l'alignement technique et métier. • Prendre en charge les phases de recette : définition des plans de test, préparation des jeux de données (historiques de ventes, données clients), coordination des tests utilisateurs (UAT), analyse des retours et gestion des bugs. • Suivre et supporter les produits IA Sales en production, en assurant leur stabilité, leur performance et leur amélioration continue (optimisation des modèles de scoring, mise à jour des règles d'automatisation). • Définir et prioriser la roadmap produit en collaboration avec les stakeholders, en alignement avec la stratégie commerciale et les objectifs de croissance. • Innover en proposant des approches et fonctionnalités en phase avec les tendances du marché de l'IA Sales (recommandation en temps réel, analyse prédictive des comportements clients, intégration avec des plateformes type Salesforce ou HubSpot). • Assurer la maintenance évolutive et corrective des modules IA Sales à l'issue des projets, et contribuer à de nouveaux projets selon les besoins du service. • Expérimenter et prototyper en mode Local Factory : développement local, tests rapides, itérations basées sur les retours terrain, déploiement progressif des solutions. Compétences requisesCompétences générales • Excellente capacité d'analyse et de synthèse pour comprendre rapidement la stratégie commerciale, l'organisation et les enjeux de l'entreprise. • Esprit d'initiative et forte capacité à proposer des solutions innovantes pour optimiser les processus de vente. • Expérience solide en gestion de projets digitaux et en méthodologies Agile. • Aisance relationnelle et capacité à communiquer avec tous les niveaux d'interlocuteurs (équipes techniques, commerciales, direction). • Bon niveau d'anglais (oral et écrit). Compétences spécifiques • Maîtrise des méthodologies Agile (certification Product Owner appréciée). • Expertise en IA pour les ventes : modèles de prédiction (scoring, forecasting), automatisation des workflows commerciaux, intégration d'IA dans les CRM (Salesforce, etc.), chatbots et assistants dédiés aux ventes, analyse de données clients. • Expertise en vibecoding : – Maîtrise des environnements de développement avancés (VS Code, Cursor) et des outils d'autocomplétion IA (GitHub Copilot, Kilocode, etc.). – Capacité à expérimenter et itérer rapidement sur du code, des scripts ou des prototypes IA, en s'appuyant sur des feedbacks en temps réel. – Connaissance des bonnes pratiques de développement local (containers Docker, environnements virtuels, tests unitaires automatisés). • Sensibilité aux enjeux Web/Digital, design et ergonomie utilisateur (UX/UI) appliqués aux outils sales. • Connaissance des APIs, SQL, bases de données (MongoDB, PostgreSQL) et outils de documentation technique (Swagger, Insomnia). • Expérience dans la transformation digitale des processus commerciaux et la gestion de produits innovants intégrant de l'IA. Niveau d'expérience 8 à 10 ans en gestion de produits digitaux ou en tant que Product Owner, avec une expérience avérée sur des projets IA appliqués aux ventes ou au marketing. Environnement technologique Agile / Scrum.Jira, Confluence, Hive.MongoDB, SQL, PostgreSQL.,Swagger, Insomnia.,Salesforce.,VS Code, Cursor, Antigravity ; GitHub Copilot, Kilocode ; extensions IA / repos GitHub (FastAPI, LightRAG, LangChain, LangGraph ou similaires) pour la mise en place de systèmes agentiques modernes. • Data & IA : Python, Markdown ; outils de data visualisation (Qlik, Power BI) ; plateformes cloud (AWS Bedrock, Azure AI ou Google Cloud AI).

Contexte Développement de solutions agentique pour soutenir le programme IA et nos ambitions sur des sujets structurants : automatisation des process, parcours de vente, augmentation des fonctions commerciales, ... Parmis les principaux chantiers identifiés : - Worflow AI et Agentic AI pour les process - Assistants et agents sur les parcours de nos espaces clients et vente pour nos assurés - Bases de connaissances, RAG Factory, ... - Socle et process LLMOps et evaluation de performance, ... Description Conception et développement de solutions IA générative end-to-end, intégration de LLM, développement d'agents autonomes, mise en place de RAG, pipelines d'ingestion, orchestration multi-agents, process et outils d'évaluation de performance, LLM as a Judge, Optimisation itérative

Nous recherchons un(e) AI Engineer pour rejoindre une startup spécialisée dans le développement de solutions d'IA sur mesure pour des clients évoluant dans des secteurs variés (énergie, agriculture, pharmaceutique, e-commerce, etc.). L'entreprise accompagne ses clients de bout en bout, de la définition de la stratégie IA jusqu'au déploiement en production de solutions à grande échelle. Vous intégrerez une structure en forte croissance où l'autonomie, la capacité à apprendre rapidement et la prise d'initiative sont essentielles. Vos missions Participer à la phase de cadrage et de compréhension des problématiques métiers. Concevoir et développer des solutions IA robustes et industrialisables. Développer des systèmes basés sur les LLM (RAG, agents, assistants IA, automatisation). Concevoir, entraîner, optimiser et déployer des modèles de Machine Learning. Collaborer avec les équipes techniques et les parties prenantes pour transformer les besoins métiers en solutions concrètes. Participer aux choix d'architecture et aux bonnes pratiques de développement. Assurer la mise en production, le suivi et l'amélioration continue des solutions déployées. Contribuer à la montée en compétence de l'équipe et partager vos connaissances. Environnement technique Python Machine Learning / Deep Learning LLMs, RAG, Agents IA LangChain, LlamaIndex ou équivalent PyTorch ou TensorFlow Pandas / Polars Bases de données vectorielles Docker AWS ou GCP

Nous recherchons un LLM Engineer confirmé / senior avec un socle très solide en développement Python (minimum 6 ans d’expérience) et une spécialisation en IA / IA générative acquise sur les 2 à 3 dernières années . Le développement Python est un prérequis indispensable pour cette mission. 🎯 Contexte de la mission Vous interviendrez sur des projets stratégiques autour de l’IA générative, avec un objectif clair : industrialiser des solutions basées sur des LLM dans des environnements exigeants (performance, sécurité, scalabilité). Vous intégrerez une équipe experte en charge de faire évoluer des POC vers des solutions robustes en production , sur des cas d’usage métier à fort impact. ⚙️ Vos missions Concevoir et développer des solutions basées sur des LLM Mettre en place des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) Développer des agents IA ( LangChain, LlamaIndex ou équivalent ) Industrialiser et déployer les solutions sur AWS Optimiser les modèles ( fine-tuning, embeddings, prompt engineering avancé ) Collaborer étroitement avec les équipes Data, IT et métiers Participer activement aux phases de POC puis de passage à l’échelle

Nous recherchons un professionnel spécialisé en intelligence artificielle pour intervenir sur des travaux d’analyse, de conception et d’implémentation de solutions algorithmiques. La mission porte sur des problématiques générales liées à l’exploitation de données et à l’automatisation de processus, sans communication d’informations sensibles ou spécifiques au contexte d’origine. Le consultant interviendra sur différentes phases techniques, incluant la structuration des données, le développement et l’amélioration de modèles, ainsi que leur optimisation. La mission se déroule dans un environnement organisé, avec des échanges réguliers au sein d’une équipe restreinte. Les attendus portent sur la qualité des livrables, la fiabilité des solutions produites et la capacité à travailler de manière autonome tout en respectant un cadre méthodologique défini.

Expérience dans l'environnement de la prestation : 3-5 ans inclus Designer technique pouvant démontrer une expérience tangible sur des projets d'IA : - Compréhension des besoins utilisateur afin de concevoir des expériences adaptées. - Conception d'interfaces intuitives et compréhensibles des utilisateurs. - Conception de systèmes transparents, expliquant leurs décisions et réduisant la "boîte noire" des modèles IA. - Intégrer des principes de design responsables et évitant les biais pour garantir une IA équitable. - Adaptation des designs en fonction des retours utilisateurs et des performances des modèles. -Collaboration avec les équipes IA et Produit. - Personnalisation et adaptation des interfaces. NB : la séniorité doit s'entendre sur la base du temps passé sur des projets et missions specifiquement sur l'IA. Sans expertise spécifique IA, le profil BANA du Segment B s'applique. Au sein de l'IT Group Production, le projet vise l'optimisation du MTTR (Mean Time To Repair) par l'automatisation de l'analyse d'incidents. L'objectif est de réduire drastiquement le temps d'identification des causes racines (Root Cause Analysis - RCA) en exploitant les données d'observabilité via des technologies d'Intelligence Artificielle et de Machine Learning. Le prestataire sera intégré au stream "Observabilité" et travaillera en collaboration étroite avec l'équipe "Core IA" (en charge de la plateforme agentique). Ses missions principales incluent : * Développement d'agents intelligents spécialisés dans le diagnostic technique, en s'appuyant sur les frameworks LangChain et LangGraph. * Conception et déploiement de jobs de détection d'anomalies automatisés pour identifier les dérives comportementales des systèmes. * Exploitation et corrélation des sources de données : ingestion et analyse des logs via Elasticsearch et des métriques de performance/APM via Dynatrace. * Industrialisation de modèles LLM appliqués à la RCA pour transformer les données brutes d'observabilité en diagnostics actionnables. Environnement technique cible : * Langage : Python (Expertise requise). * Observabilité : Elasticsearch (Log Management), Dynatrace (Monitoring/APM). * IA / LLM : LangChain, LangGraph, Machine Learning (Anomaly Detection). * Méthodologie : Intégration continue en environnement de production bancaire contraint.