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Nous recherchons un Ingénieur IA expérimenté pour assurer le fonctionnement opérationnel, la sécurisation et les évolutions d'une plateforme d'IA générative en production. Votre rôle consistera à garantir la performance du service, à renforcer la stratégie de test et d'intégration (CI/CD), et à mener les mises en conformité réglementaires (RGPD) et de sécurité nécessaires avant la transition vers la DSI. Missions principales : Assurer la continuité de service, la stabilité et la performance de la plateforme en production (gestion des incidents, backlog, support). Piloter les évolutions mineures et rédiger la documentation technique associée (spécifications, schémas). Mettre la plateforme en conformité avec les exigences réglementaires (RGPD) et les standards de sécurité du Groupe. Renforcer la stratégie de test et d'intégration au sein de la chaîne CI/CD (automatisation, constitution de jeux de test). Contribuer à l'optimisation des performances du RAG et de l'architecture existante.

ACCROCHE SI TU TROUVES QUE JARVIS MANQUE DE PERSONNALISATION, CETTE ANNONCE EST FAITE POUR TOI ... CE QUE TU RECHERCHES : Évoluer au sein d'une équipe passionnée par l'intelligence artificielle Concevoir des solutions innovantes et intelligentes Repousser les limites de l'automatisation et du machine learning Donner un nouveau souffle à ta carrière Alors nous avons la mission idéale pour toi. Au sein d'un acteur majeur du secteur assurantiel, tu participeras à la conception et à l'optimisation de solutions d'intelligence artificielle Données, tu analyseras Modèles d'IA, tu entraîneras Algorithmes performants, tu développeras Les biais et les dérives, tu limiteras Les meilleures pratiques en IA, tu appliqueras Les performances, tu optimiseras Ton expertise, tu partageras Aux évolutions technologiques, tu contribueras QUI TU ES : Diplômé(e) de la formation qui va bien Surdoué(e) ou doté(e) d'une expérience de 4ans minimum Expert(e) en data science, NLP, vision par ordinateur ou IA générative Habile avec les outils Python, React, LangChain, LangGraph, Langfuse, RAG, Mistral AI, Vertex AI et GCP AU-DELÀ DES COMPÉTENCES TECHNIQUES, TU ES / AS : Dynamique : tu n'aimes pas rester les deux pieds dans le même sabot Autonome : un guide du Routard te suffira Esprit de synthèse : tu sais aller à l'essentiel Capacité d'adaptation : tu es un vrai caméléon Sens de la communication : les mots n'ont pas de secret pour toi Force de proposition : tu es l'Aladdin de l'informatique Esprit d'équipe : un pour tous et tous pour un !

Le contexteNotre client, un grand groupe mutualiste français, a déployé une plateforme d'IA générative utilisée par plusieurs entités du Groupe (les « maisons »). La v1, construite dans un calendrier serré, est aujourd'hui en production. Une v2 est en préparation, mais certaines maisons resteront sur la v1 au-delà de septembre 2026. La v1 doit donc rester stable, performante, et être mise en conformité RGPD et sécurité avant son transfert à la DSI. L'enjeu est clair : ne pas dégrader l'expérience utilisateur, car c'est l'adoption de l'IA générative dans tout le Groupe qui est en jeu. La missionVous êtes le référent run et évolutions de la plateforme IA v1 : vous la faites tourner, vous la sécurisez et vous l'améliorez. Run et continuité de service : administrer la plateforme, suivre le backlog d'incidents, analyser et corriger Performance : suivre les indicateurs de production, optimiser le RAG (pertinence, latence, coûts) et proposer des améliorations Observabilité : exploiter Langfuse (traces, évaluations, coûts) et le monitoring GCP, mettre en place les alertes Conformité et sécurité : mettre la v1 en conformité RGPD (données personnelles, rétention, traçabilité) et aux standards sécurité du Groupe Évolutions mineures : développer sur l'API Python et le front React, sur les chaînes LangChain / LangGraph Tests et CI/CD : constituer des jeux de test, automatiser les évaluations, renforcer l'intégration continue Documentation et transfert : docs, schémas, specs, pour préparer la reprise par la DSI et capitaliser avec la v2

Contexte du recrutement Pour renforcer son pôle Intelligence Artificielle, la Direction des Technologies Avancées du groupe ALTEN recrute un Ingénieur Senior en Intelligence Artificielle, spécialisé dans le déploiement de modèles de langage (LLM) et de solutions d'IA de pointe, sous la responsabilité du Responsable Technique IA. Missions principales1. Déploiement et optimisation de modèles d'IA Piloter le déploiement de modèles de langage (LLM) comme Mistral, en environnement sécurisé, en garantissant leur scalabilité, performance et conformité. Optimiser les modèles pour des cas d'usage spécifiques (fine-tuning, distillation, quantisation) en utilisant des frameworks comme Hugging Face Transformers, PyTorch ou TensorFlow. Automatiser les pipelines de déploiement (CI/CD) avec des outils comme GitLab CI, Jenkins ou Kubernetes pour une intégration continue. 2. Conception d'architectures IA sécurisées Concevoir des architectures robustes pour l'intégration de modèles d'IA dans des systèmes critiques, en respectant les contraintes de sécurité (Secret Défense, RGPD, etc.). Collaborer avec les équipes DevOps et Sécurité pour garantir la protection des données et la résilience des infrastructures (ex : chiffrement, isolation des environnements). Utiliser des outils de conteneurisation comme Docker et des orchestrations avec Kubernetes pour des déploiements reproductibles et sécurisés. 3. Intégration et maintenance des solutions IA Intégrer les modèles d'IA dans des applications métiers (APIs, microservices) en utilisant des technologies comme FastAPI, Flask ou gRPC. Assurer la maintenance et la montée en version des modèles déployés, avec un suivi des performances via des outils de monitoring (Prometheus, Grafana, ELK). Documenter les processus et former les équipes internes aux bonnes pratiques en IA et en sécurité. 4. Veille technologique et innovation Assurer une veille active sur les avancées en IA générative, LLM et sécurisation des modèles. Proposer des solutions innovantes pour répondre aux besoins émergents des clients, en s'appuyant sur des technologies comme LangChain, LlamaIndex ou des bases de données vectorielles (Pinecone, Weaviate). Participer à des projets R&D pour évaluer et intégrer de nouvelles technologies (ex : fédération de modèles, IA explicable, etc.).

Le laboratoire d'innovation d'un grand groupe bancaire, qui réunit des pôles d'expertise en développement web et mobile, low-code, architecture et cloud privé, renforce son équipe Architecture et Cloud privé. Cette équipe accompagne les projets d'applications conteneurisées du groupe sur l'architecture, la conception et la CI/CD. Vous serez l'architecte de référence des solutions d'IA générative et agentique du groupe : vous concevez leurs architectures, orientez les choix technologiques (modèles, frameworks, plateformes) et accompagnez leur industrialisation sur le cloud privé et le cloud public, avec la sécurité, la conformité et la maîtrise des coûts en ligne de mire. Vos principales missions : Concevoir les architectures cibles des cas d'usage d'IA générative et agentique (assistants, RAG, agents autonomes, multi-agents) et définir les patterns de référence. Contribuer à la plateforme IA du groupe : serving de LLM, gateway de modèles, bases vectorielles, orchestration d'agents, sur OpenShift et sur un cloud public de confiance. Exposer les outils et les données du SI aux agents via le protocole MCP et les API, de façon sécurisée et gouvernée. Intégrer la sécurité (prompt injection, fuite de données, habilitations des agents) et la réglementation (AI Act, DORA, RGPD) ; participer aux comités de validation sécurité. Définir l'évaluation des modèles et des agents (pertinence, hallucinations, latence), mettre en place l'observabilité LLMOps et le suivi FinOps. Industrialiser le déploiement des modèles et des agents en GitOps (ArgoCD) et piloter techniquement le passage des POC à la production. Rédiger les dossiers d'architecture, animer la communauté IA agentique, et accompagner les développeurs dans l'adoption des assistants de code. Ce que la mission vous apporte : Un rôle d'architecte de référence sur le plan IA agentique d'un grand groupe bancaire. Des cas d'usage menés du prototype à la production, sur une plateforme IA en construction. Un environnement technique à jour : LLM ouverts et propriétaires, MCP, GitOps, cloud privé et public.

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un AI Data Engineer, pour rejoindre une filière dédiée au reporting réglementaire sur les transactions de marché. Vous contribuez à faire entrer l'IA agentique dans des processus opérationnels et réglementaires, dans un cadre exigeant. Vos missions : - Participer à l'adoption d'une approche Spec Driven Development (conception specification-first) et maintenir le harness de build & delivery des équipes de développement. - Concevoir et déployer des agents IA, en workflows autonomes et multi-agents, pour des cas d'usage opérationnels et réglementaires. - Construire et maintenir des jeux de données d'évaluation pour mesurer la qualité des agents et des modèles. - Mettre en place des architectures RAG qui ancrent les agents dans des bases de connaissance réglementaires. - Implémenter des mécanismes de gouvernance des données pour une IA responsable. - Travailler avec les experts métier pour aligner les capacités IA avec leurs besoins. Des déplacements ponctuels sont à prévoir pour rencontrer les équipes opérationnelles. Ref : O-UZQCA

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle, un acteur majeur du secteur bancaire recherche un AI Engineer spécialisé en IA générative et agentique. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et le déploiement de solutions IA, notamment autour des LLM et des systèmes multi-agents. Il travaillera en étroite collaboration avec les équipes Produit, Data, IT et Sécurité afin de garantir la performance, la fiabilité et la conformité des solutions développées. Livrables Conception et développement de solutions d'IA générative et agentique adaptées aux besoins métiers. Intégration, configuration et optimisation des LLM, notamment Mistral. Développement de systèmes multi-agents et de pipelines techniques. Mise en place de mécanismes d'évaluation, de monitoring et de contrôle des hallucinations et biais. Industrialisation et déploiement sécurisé des solutions IA en collaboration avec les équipes DevOps. Rédaction de la documentation technique et suivi des évolutions des solutions développées.

Dans le cadre de sa transformation numérique, notre client souhaite renforcer son expertise en intelligence artificielle afin d'accompagner l'évolution de ses solutions et de ses méthodes de travail, notamment face à l'essor de l'IA générative et agentique. L'objectif est de s'appuyer sur un expert IA senior ayant une expérience significative dans la mise en place de solutions IA en environnement d'entreprise. La mission présente une forte dimension de conseil, de cadrage stratégique et d'accompagnement à la transformation, avec une intervention transverse auprès des chefs de projet et des équipes techniques. Conseil et expertise IA Apporter une vision à 360° de l'écosystème IA, des technologies et des solutions disponibles sur le marché. Assurer une veille technologique sur les évolutions de l'IA générative et agentique. Conseiller les chefs de projet dans leurs choix technologiques et méthodologiques. Évaluer la pertinence des solutions IA au regard des besoins et des contraintes de l'organisation. Capitaliser sur les retours d'expérience issus de déploiements IA précédents. Transformation et IA agentique Analyser l'impact de l'IA agentique sur les méthodes de travail et les processus existants. Identifier les opportunités d'évolution et d'optimisation des pratiques. Accompagner les équipes dans l'intégration de nouveaux usages IA. Formuler des recommandations sur les évolutions organisationnelles et méthodologiques à envisager. Cadrage et feuille de route Participer au cadrage des initiatives et des cas d'usage IA. Contribuer à la définition et à la structuration de la feuille de route IA. Identifier et prioriser les opportunités de déploiement. Accompagner les chefs de projet dans la définition des orientations et des plans d'action. Formaliser des recommandations et des trajectoires de transformation.

Avelsen recherche pour l'un de ses clients, un groupe de luxe, un(e) Senior AI Engineer. Contexte Le groupe accélère sur l'IA générative et agentique. Plusieurs agents ont été développés par des prestataires externes et doivent maintenant être internalisés : intégration à l'environnement Azure, reprise des évolutions, déploiement et gestion du run. D'autres projets sont à cadrer et à prototyper. Exemples de projets : Traitement automatisé des avis consommateurs, avec réponse automatique et ouverture de tickets support Assistant de création de contenu emailing, à enrichir avec de la traduction/localisation Agent CRM de recommandation de stratégies de communication client (personnalisation, timing, boucle de rétroaction) Vos missions Reprendre les agents existants (Python, GitLab) et les mettre en production avec les équipes Data Engineering et MLOps : CI/CD, conteneurisation, observabilité Mettre en place le monitoring et l'alerting (qualité des réponses, dérive, latence, coûts) ainsi que le suivi FinOps Cadrer de nouveaux cas d'usage avec les équipes métier : faisabilité, KPIs, critères d'acceptation Concevoir et prototyper des architectures RAG, agents et multi-agents, avec des protocoles d'évaluation rigoureux Documenter et assurer le transfert de connaissances aux équipes internes

Nous recherchons un Data Scientist IA confirmé, orienté MLOps / LLMOps, pour assurer le fonctionnement opérationnel, la maintenance et les évolutions mineures d'une plateforme d'IA générative en production. L'objectif est de garantir la continuité de service, la performance et la sécurité de la plateforme, tout en contribuant à son industrialisation. Missions : - Assurer le Run et le maintien en conditions opérationnelles de la plateforme IA. - Analyser et corriger les anomalies, gérer le backlog et les demandes récurrentes. - Réaliser les opérations de maintenance et les petites évolutions. - Surveiller les performances, notamment du RAG, et proposer des améliorations. - Renforcer les pratiques MLOps / LLMOps, l'observabilité et les chaînes CI/CD. - Automatiser les tâches récurrentes et les tests (jeux de test, intégration). - Contribuer à la conformité RGPD et aux exigences de sécurité. - Participer aux expérimentations en Lab et à leur industrialisation dans les socles techniques. Environnement technique : - Développement : Python (API), React - IA générative : LangChain, LangGraph, Langfuse, Mistral AI, Vertex AI, RAG - Base de données : PostgreSQL vectorisé - Cloud : GCP (S3NS), Cloud Run, GCS - Ops : MLOps, LLMOps, DevOps, CI/CD, observabilité Profil recherché - 5 ans d'expérience minimum en tant que Data Scientist avec une maitrise de la stack technique mentionnée. - Double compétence IA générative et exploitation / industrialisation de plateformes. - Capacité à gérer le Run, investiguer les incidents et corriger les anomalies. - Profil autonome, débrouillard, astucieux et pragmatique. Positionnement : Profil Ops / MLOps / LLMOps, davantage orienté exploitation, automatisation et maintenance que développement de nouvelles fonctionnalités complexes.

Nous sommes à la recherche d'un(e) Ingénieur IA / Data Scientist spécialisé(e) NLP, avec une forte expertise en Python, Intelligence Artificielle générative et développement de solutions IA. Missions principales Concevoir et développer des solutions basées sur l'Intelligence Artificielle et le NLP. Développer des applications et services IA en Python. Concevoir et intégrer des chatbots orientés utilisateurs. Travailler sur des architectures utilisant les LLM et l'IA générative. Développer des workflows et agents IA avec LangChain et LangGraph. Mettre en œuvre des techniques de Prompt Engineering. Participer à l'industrialisation et à la mise en production des solutions IA. Améliorer la robustesse, les performances et la fiabilité des solutions développées. Collaborer avec les équipes Data, Dev, Infrastructure et métiers. Contribuer à la mise en place de bonnes pratiques d'IA Engineering. Participer à l'automatisation et à l'Infrastructure as Code avec Terraform. Exploiter les services IA de l'environnement Microsoft Azure.

Contexte de la missionDans le cadre de l'accélération de sa stratégie en Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Architecte Senior IA Générative pour piloter la vision technologique autour des solutions de GenAI, identifier les innovations du marché et définir les orientations architecturales des plateformes d'IA. En tant qu'expert(e) de référence, vous interviendrez sur les technologies d'IA générative, les Large Language Models (LLM), les architectures agentiques et les plateformes Cloud IA, avec une expertise particulière sur l'écosystème Google Cloud AI : Gemini, Vertex AI, AI Search et RAG Engine. Vous accompagnerez les équipes dans les décisions stratégiques liées à l'adoption, à l'industrialisation et à l'évolution des solutions d'IA générative. Missions principales1. Vision et stratégie technologiqueDéfinir la vision technologique et les orientations stratégiques en matière d'IA générative. Assurer une veille permanente sur les innovations et les évolutions du marché. Analyser et comparer les solutions des principaux acteurs : Google, OpenAI, Anthropic, Microsoft, Mistral, IBM, etc. Élaborer des recommandations et des dossiers de choix technologiques. Contribuer à la définition des feuilles de route des plateformes IA. 2. Architecture et expertise IA générativeConcevoir des architectures de référence pour les solutions d'IA générative. Définir les standards d'architecture autour des LLM, du RAG, du GraphRAG, de l'Agentic AI, des systèmes multi-agents et du Knowledge Retrieval. Valider les choix techniques et challenger les architectures proposées. Accompagner les équipes sur les problématiques complexes d'architecture, d'intégration et d'industrialisation. 3. Expertise Google Cloud AIApporter une expertise approfondie sur l'écosystème Google : Gemini et Vertex AI ; Vertex AI Search et Vertex AI Agent Builder ; Vertex AI RAG Engine ; Agent Development Kit (ADK) ; BigQuery AI et Vector Search. Évaluer les capacités, les limites et les cas d'usage des différentes solutions. Définir les bonnes pratiques d'intégration, de déploiement et d'industrialisation des solutions GenAI. 4. Leadership technique et innovationChallenger les architectures et les solutions proposées par les fournisseurs et les intégrateurs. Piloter des benchmarks techniques et des comparatifs de solutions. Encadrer les expérimentations, les Proofs of Concept (POC) et les études d'opportunité. Accompagner la montée en compétences des équipes sur les technologies d'IA générative. Promouvoir les bonnes pratiques en matière de sécurité, de gouvernance et d'IA responsable. Profil recherchéVous justifiez d'une expérience significative en architecture IA et en IA générative, avec une capacité à intervenir à la fois sur les orientations stratégiques et sur les choix techniques complexes. Vous disposez d'une solide expertise sur les architectures LLM, les solutions RAG et les architectures agentiques, ainsi que d'une bonne maîtrise des environnements Cloud et des enjeux d'industrialisation. Compétences techniques recherchéesIA générative et LLM Large Language Models (LLM) et Foundation Models. RAG, GraphRAG et systèmes de recherche augmentée. Agentic AI et architectures multi-agents. Prompt Engineering, Model Evaluation et Fine-Tuning. Guardrails, Responsible AI et gouvernance des modèles. LLMOps et AgentOps. Google Cloud AI Gemini et Vertex AI. Vertex AI Search et Vertex AI Agent Builder. Vertex AI RAG Engine et Agent Development Kit (ADK). BigQuery AI et Vector Search. Architecture et développement Architectures Cloud Native, microservices et API. Kubernetes. Python. LangChain, LangGraph et LlamaIndex. CI/CD et pratiques DevSecOps. Data et Knowledge Management Bases de données vectorielles et embeddings. Moteurs de recherche. Knowledge Graphs. Gouvernance, qualité et sécurité des données. Environnement techniqueGenAI, LLM, RAG, GraphRAG, Agentic AI, Multi-Agent Systems, Gemini, Google Vertex AI, Vertex AI Search, Vertex AI Agent Builder, Vertex AI RAG Engine, ADK, BigQuery AI, Vector Search, Python, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Kubernetes, Cloud Native, API, Microservices, LLMOps, AgentOps, CI/CD, DevSecOps.

1. Pilotage technique & leadership Assurer le rôle de référence technique sur les sujets ML/LLM (RAG, IA générative, agents, orchestration de workflows). Animer le chapter technique de l'équipe : Organisation de rituels (tech talks, BBL, sessions de partage de bonnes pratiques). Diffusion de standards d'architecture, de qualité de code et de sécurité. Participer activement aux revues de PR (Pull Requests) et garantir un niveau élevé de qualité logicielle (lisibilité, tests, performance, sécurité). 2. Conception & industrialisation des solutions IA Concevoir, développer et industrialiser des pipelines ML/LLM robustes et scalables : Solutions RAG (indexation, vector stores, retrieval, re-ranking). Agents et workflows complexes (orchestration, gestion de contexte) Mettre en œuvre une architecture logicielle solide, adaptée aux enjeux d'IA en production (patterns de microservices, event-driven, modularisation, etc.). Structurer et maintenir un socle technologique d'innovation autour de l'IA (bibliothèques, templates de projets, guidelines, exemples réutilisables). 3. MLOps / LLMOps & Cloud Définir et mettre en œuvre les pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD pour modèles et services d'IA. Monitoring, observabilité, gestion de dérive, suivi de performance des modèles. Industrialiser les solutions sur des environnements containerisés : Docker, Kubernetes et OpenShift (déploiement, scaling, gestion des ressources). Contribuer à la mise en place d'un environnement Cloud cohérent avec les standards groupe. 4. Performance, sécurité & intégration Optimiser la performance des services IA : Latence, throughput, coût, consommation de ressources. Benchmark des modèles et des différents backends (LLM, embeddings, vector stores). Implémenter et/ou intégrer des mécanismes d'authentification et d'autorisation : OIDC / OAuth 2.0, gestion des tokens, intégration avec l'écosystème IAM. Veiller au respect des bonnes pratiques de sécurité, de confidentialité et d'IA responsable (gestion des données sensibles, traçabilité, explicabilité). 5. Accompagnement des Data Scientists & des métiers Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists pour : Transformer les prototypes en produits industrialisés. Co-construire des API et services utilisables par les applications métiers. Accompagner les équipes métier dans la compréhension et l'adoption des solutions IA : Vulgarisation des solutions. Intégration dans les processus d'aide à la décision.

Data Scientist confirmé(e) pour reprendre et poursuivre un projet d'IA Générative à fort impact : le développement d'une solution capable de générer des pré-réponses aux e-mails des adhérents (demandes, réclamations, actes de gestion). Vos missions : Reprise et continuité d'un projet IA Générative existant Conception, entraînement et optimisation de LLM (Gemini/Vertex AI, Mistral) Optimisation d'un pipeline RAG en production (PGVector) Mise en œuvre de bonnes pratiques MLOps/LLMOps (CI/CD IA, monitoring, industrialisation) Déploiement sur environnement Cloud (Cloud Run) Collaboration étroite avec les équipes techniques, Product Owners et architectes Profil recherché : 5 ans d'expérience minimum en Data Science, dont une expérience significative en IA Générative/NLP Python avancé (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Hugging Face) Langchain/Langgraph, MLOps/LLMOps en production, PGVector Expérience Gemini/Vertex AI et/ou Mistral appréciée Autonomie, capacité à reprendre un existant rapidement, esprit d'analyse Une première expérience secteur assurance/mutuelle est un plus Poste basé en environnement sécurisé, méthodologie Agile, documentation en français.

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).

Dans le cadre de projets d'innovation technologique, notre client, un acteur majeur du secteur financier, recherche un Développeur Python expérimenté en intelligence artificielle et Machine Learning pour intégrer son équipe AI Factory / Innovation. Vous participerez au développement, à l'intégration et à l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle répondant à différents besoins métiers. Vos principales missions seront : Participer aux ateliers avec les équipes métiers, IT et Data Scientists afin de comprendre les besoins et identifier les cas d'usage IA. Développer, entraîner et optimiser des modèles d'intelligence artificielle et de Machine Learning. Exploiter les outils d'IA générative et d'agentic coding pour accélérer le développement tout en garantissant la qualité du code. Concevoir et développer des APIs et microservices pour intégrer les modèles IA aux applications existantes. Mettre en place des pipelines MLOps pour automatiser l'entraînement, le déploiement, le versioning et le monitoring des modèles. Assurer les tests automatisés et la validation des modèles en matière de performance, de robustesse et de biais. Optimiser les performances des solutions développées : latence, coûts et scalabilité. Rédiger la documentation technique et partager les bonnes pratiques de développement assisté par IA.