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Nous recherchons un Senior AI Engineer pour rejoindre une équipe d'ingénieurs spécialisés dans le développement et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle en production. Vous interviendrez sur des projets variés dans des secteurs tels que la santé, la finance, l'industrie, l'énergie ou encore les plateformes numériques. L'environnement est particulièrement adapté aux profils recherchant de la diversité technique : plusieurs projets en parallèle, forte autonomie et contact direct avec les clients. Missions Concevoir et développer des solutions IA de bout en bout Participer aux phases de cadrage et d'analyse des besoins Concevoir et implémenter des systèmes RAG, agents IA et applications basées sur les LLM Développer des applications Python robustes et maintenables Déployer les solutions en environnement Cloud Concevoir les architectures techniques et les pipelines de déploiement Participer aux choix d'architecture et aux bonnes pratiques d'ingénierie Collaborer directement avec les clients et les équipes métier Participer ponctuellement à des workshops techniques et hackathons chez les clients Environnement techniqueIA & Data Python LLMs OpenAI Anthropic LangChain LlamaIndex RAG PyTorch TensorFlow Cloud & DevOps AWS GCP Docker Kubernetes CI/CD Infrastructure as Code Data Pandas Polars Vector Databases

Nous recherchons un AI Engineer pour accompagner un projet stratégique autour de l’intelligence artificielle générative, des graph databases et de la valorisation de données dans un environnement cloud GCP. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l’industrialisation de solutions IA intégrant Neo4j, des modèles LLM, des mécanismes de RAG et des services cloud Google Cloud Platform. La mission nécessitera une très bonne maîtrise des bases de données orientées graphe, notamment Neo4j, ainsi qu’une capacité à concevoir des knowledge graphs exploitables dans des cas d’usage IA avancés. Le consultant participera à la modélisation des graphes, à l’optimisation des requêtes Cypher, à l’administration et à l’optimisation de Neo4j, ainsi qu’à l’exploitation de la Graph Data Science Library. Il contribuera également à des travaux autour du NLP, des LLM, du prompt engineering et de l’intégration de frameworks tels que LangChain ou LlamaIndex. La mission s’inscrit dans un environnement technologique moderne, combinant intelligence artificielle, data engineering, APIs, cloud et industrialisation logicielle.

Mission très orientée DevOps / Platform Engineering + IA générative , avec un fort accent sur : Kubernetes Terraform Python Automatisation d'infrastructure Intégration de LLM et agents IA Le profil idéal est un Lead DevOps/Automation Engineer souhaitant évoluer sur des sujets LLM, agents IA et MLOps dans un contexte d'innovation. Missions principales Mettre en place et administrer des environnements Docker / Kubernetes avec intégration CI/CD . Automatiser la collecte et le traitement des données d'infrastructure (logs, monitoring, CMDB). Développer et intégrer des agents IA basés sur des LLM (LangChain, AutoGen ou équivalent). Développer des outils d'automatisation en Python , Bash et éventuellement Go. Appliquer les bonnes pratiques DevSecOps et garantir la conformité réglementaire (RGPD). Produire la documentation technique et les spécifications d'industrialisation. Assurer une veille technologique sur les architectures agentiques, les LLM et l'automatisation. Langues et prérequis Anglais professionnel obligatoire Connaissance de JIRA et SCRUM

En tant qu’ Architecte DevSecOps & IA Expert , vous intégrez Craftmandata , un acteur clé de la transformation numérique, pour accompagner une Banque dans son évolution vers une organisation agile à l’échelle (SAFe) . Votre mission principale sera de piloter la transformation DevSecOps et de déployer des solutions innovantes en IA Générative et Modern Engineering , au cœur d’un écosystème dynamique de startups et de plateformes communicantes. Missions clés Accompagnement des trains : Participation active aux cérémonies Agile (SAFe) . Assistance à l’implémentation des fonctionnalités demandées par les métiers. Partage des bonnes pratiques DevSecOps et veille technologique. Expertise technique et transformation : Mise en place de solutions DevSecOps (CI/CD, IaC, conteneurisation, sécurité). Acculturation et sensibilisation des équipes et du CoDir DSI. Exploration continue des actions d’amélioration pour la transformation. IA Générative & Modern Engineering : Déploiement de solutions basées sur LLM, RAG, Prompt Engineering et IA Agentique (LangChain ou équivalent). Utilisation d’outils comme GitHub Copilot et LangFuse pour l’observabilité.

🧠 Intitulé du poste Machine Learning Engineer – MLOps / IA / GCP 🎯 Mission principale Assurer l’ industrialisation, le déploiement et l’exploitation en production de solutions de Machine Learning , dans un environnement cloud (Google Cloud Platform), en intégrant des pratiques avancées de MLOps, CI/CD et data engineering . 🚀 Responsabilités clés Déployer et maintenir des applications ML en production Concevoir et orchestrer des pipelines de données Automatiser les déploiements ML Développer des solutions de monitoring et observabilité des modèles Participer à l’ intégration des modèles ML dans les produits digitaux Collaborer avec les data scientist pour transformer les cas d’usage en solutions industrialisées, scalables et robustes Contribuer à la stratégie ML et à la roadmap technique Promouvoir les bonnes pratiques MLOps et software engineering Participer au coaching et mentoring des équipes 🛠️ Compétences techniques requises (impératives) ☁️ GCP 🐍 Python +++ 🤖 Machine Learning / IA ⚙️ MLOps/LLM

Dans le cadre de projets chez nos clients grands comptes, nous recherchons des Développeurs Fullstack spécialisés en IA Générative et technologies LLM afin de concevoir, développer et intégrer des applications intelligentes à forte valeur métier. Vous participez au développement de solutions intégrant des modèles d’intelligence artificielle générative pour automatiser des processus, enrichir l’expérience utilisateur et créer de nouveaux produits numériques. Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des applications : conception, développement, intégration, déploiement et optimisation. Vous aurez pour missions : Concevoir et développer des applications Fullstack intégrant des fonctionnalités d’IA générative Développer des interfaces modernes et performantes en React / TypeScript Concevoir et maintenir des services backend et APIs ( Node.js, NestJS, Express... ) Intégrer des modèles LLM via des API (OpenAI, Mistral, Claude, Llama ou équivalent) Participer à l’architecture technique des solutions IA Mettre en place des pipelines d’intégration et de déploiement Optimiser les performances, la sécurité et la scalabilité des applications Assurer une veille technologique autour des usages IA et des nouvelles architectures applicatives Environnement technique apprécié : TypeScript React / Next.js Node.js / NestJS / Express APIs REST / GraphQL LLM (OpenAI, Mistral, Claude, Llama) LangChain / outils IA générative Docker Cloud (AWS, Azure ou GCP) Git / CI-CD

Dans le cadre d’un besoin client, nous avons l'opportunité d'accueillir un nouveau membre au sein de notre Tribu Data. Contexte de la mission : Notre client recherche un(e) Lead Automation pour intégrer un laboratoire dédié à l'innovation IA au sein d'un groupe bancaire international multi-entités. Votre mission consistera à concevoir, déployer et expérimenter des Proof-of-Concept (POC) innovants autour des agents autonomes et des modèles de langage (LLM) appliqués aux jeux de données d’infrastructures IT. L’objectif est de fournir des aides intelligentes à la production, de faciliter la supervision, l’automatisation et la résolution proactive d’incidents dans une démarche agile, collaborative et orientée industrialisation. Descriptif de la mission : Les missions sont : Concevoir et gérer des environnements d’expérimentation Kubernetes/Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI/CD, ArgoCD) Automatiser la collecte, la pré‑traitance et l’exploitation des datasets d’infrastructure (logs, CMDB, monitoring) pour entraîner et alimenter des agents basés sur LLM Développer et intégrer les pipelines de déploiement d’agents IA en collaboration avec les data‑scientists et ingénieurs IA (LangChain, AutoGen ou équivalents) Implémenter des scripts et outils en Python, Bash, Go pour l’automatisation des tâches infra, l’orchestration et le monitoring Garantir la sécurité du développement et des déploiements dans un environnement réglementé (DevSecOps, outils SAST/DAST, gestion des accès, conformité RGPD) Produire la documentation technique des POC et rédiger les spécifications d’industrialisation pour les équipes produit Assurer une veille technologique continue sur les évolutions des architectures agentiques, LLM et de l’automatisation infra

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ Obernai - Expérience de 5 ans minimum Vous aimez faire le lien entre métiers et IT et transformer les besoins en solutions concrètes ? On a une mission pour vous ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Développeur Python pour accompagner notre client dans le secteur de l’énergie. Vos missions : Vous prenez en charge les développements techniques de bout en bout : Vous interviendrez sur : - Développement d’API backend en Python / FastAPI - Création d’endpoints REST (structurés, versionnés, documentés) - Implémentation et configuration des serveurs MCP - Validation des données via Pydantic - Gestion des erreurs, logs, modèles, sécurité et performance - Structuration des couches d’accès aux données et intégrations Azure Vous construirez des workflows multi‑agents à l’aide de : - LangChain, ou Microsoft Agent Framework Incluant : - Routing intelligent - Définition et intégration d’outils (tools) - Gestion du contexte / mémoire - Patterns multi‑agents - Mise en place des prompts et interactions agentiques Qualité, exploitation & industrialisation : - Tests unitaires et d’intégration - Revue de code - Observabilité (logs, traces, métriques) - Sécurité des API et contrôles d’accès - Suivi des performances et optimisation - Mise en production dans Azure Azure & API Management : - Exposition et gestion des API via Azure API Management - Intégration avec les services Azure (Functions, App Services, stockage…) - Industrialisation et packaging du backend Encadrement & leadership technique : - Encadrer techniquement les développeurs - Proposer et instaurer des bonnes pratiques de développement - Résoudre les problématiques complexes (architecture, performance, sécurité) - Accompagner l’équipe vers la montée en autonomie - Structurer l’environnement backend et les méthodes de travail Situation géographique : Obernai (67) Quelques infos importantes à retenir : - 3 jours de télétravail possible - Anglais obligatoire