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En tant qu'Architecte IA, vous interviendrez au sein de la DSI d'un acteur majeur du secteur de la protection sociale pour accompagner la structuration et l'innovation autour des projets de valorisation des données. Votre mission principale consistera à adapter et faire évoluer l'architecture d'un portail d'Intelligence Artificielle interne (basé sur la solution open source RAISE), mis à disposition de plus de 1000 collaborateurs et prestataires. Vos responsabilités incluront : Conception et évolution de l'architecture Front et Back : Développer de nouvelles fonctionnalités telles que l'accès sécurisé aux assistants IA, la création de parcours d'accueil, la gestion des droits d'accès, et l'exposition des assistants via API pour les applicatifs métiers. Optimisation des mécanismes de RAG : Concevoir des pipelines d'ingestion optimisés selon les volumes et types de documents, assurer la traçabilité de la qualité des données, et définir les protocoles de mise à jour des bases de connaissances. Industrialisation et DevOps : Mettre en œuvre, paramétrer et maintenir la chaîne CI/CD (actuellement sur le cloud Azure) pour assurer la livraison sécurisée du portail sur plusieurs environnements. Prototypage et Support : Concevoir des prototypes d'assistants IA préconfigurés selon les besoins métiers, assurer un support technique de niveau 2 et 3 en cas d'incident, et maintenir à jour la documentation de la plateforme. Gouvernance et Études d'impacts : Prendre en compte les décisions de la gouvernance IA et réaliser des études d'impacts lors de modifications structurantes du portail.

Description détaillée : VOTRE MISSION Concevoir et industrialiser des solutions d’intelligence artificielle générative (modèles de langage de grande taille, agents intelligents, RAG) en réponse aux besoins identifiés par la cellule AI Catalysts, priorisés par le Product Owner (PO). Intégrer ces composants GenAI au sein de l’écosystème existant (GenAI Core, OneAPI, Azure AI Foundry), tout en respectant les normes de sécurité et de gestion des coûts. Définir et mettre en œuvre les architectures techniques appropriées : sélection des modèles, orchestration des agents, conception des systèmes RAG, gestion des sessions utilisateur. Développer et maintenir le code, principalement en Python, ainsi que les composants réutilisables tels que les librairies de prompts et d’agents. Industrialiser le déploiement des solutions via la conteneurisation (Docker), l’orchestration Kubernetes, les pipelines CI/CD, l’Infrastructure as Code (Terraform), et assurer le suivi opérationnel (monitoring). Appliquer les bonnes pratiques MLOps : suivi des expérimentations, versioning des modèles, tests de régression, validations en environnement pré-production. S’assurer de la qualité, de la performance et de l’observabilité des solutions : mise en place de métriques, tests adversariaux, surveillance des dégradations en production. Collaborer étroitement avec le Product Owner, les ingénieurs logiciels, les AI Catalysts et la DSI afin d’assurer la sécurité et l’adoption des solutions proposées. Participer à la documentation, à la création de templates, ainsi qu’à la formation des équipes internes. Profil recherché : Data Scientist Responsable du développement d’algorithmes en Machine Learning et Intelligence Artificielle, visant à générer de la valeur métier à partir de données (structures, non structurées, vidéos, images, etc.). Capable de comprendre et d’interroger les demandes de l’entreprise pour fournir des solutions optimales. Apporte un support stratégique à la décision, notamment en proposant des innovations, en améliorant les performances et en optimisant le service client. Participe à l’industrialisation des projets de Data Science en collaboration avec les Data Engineers. Assure la maintenance et la documentation des algorithmes industrialisés, conformément aux rôles et responsabilités définis par le projet. Localisation : Paris – Niveau avancé (minimum 9 ans d’expérience dans le domaine) Ce descriptif ne doit pas dépasser 3000 caractères, intégrant l’ensemble des éléments en HTML pour garantir une mise en forme claire et professionnelle.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ Freelance / Portage salarial – 2 à 3 jours de télétravail / semaine - Toulouse - Au moins 5 ans d’expérience Envie d’un nouveau challenge... CELAD vous attend ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un Référent / Coach IA (HF) pour accompagner les équipes IT (développeurs, testeurs, business analysts, chefs de projet, etc.) pour maximiser l’impact de l’IA sur le cycle de développement logiciel. Le poste est basé à Toulouse Vous intégrez un département IA en pleine structuration visant à améliorer l’efficacité des équipes IT via l’IA générative. Voici un aperçu détaillé de vos missions : Coaching et accompagnement au changement Animer des ateliers, Dojos et sessions de pair-programming autour de l’usage de l’IA Accompagner les équipes projet dans l’intégration de l’IA dans leurs pratiques (rituels agiles, IDE, CI/CD…) Être le référent technique et méthodologique sur les sujets d’IA génératives Contribuer à la création et diffusion de bonnes pratiques (guides, use cases, documentation Confluence) Développement et configuration technique Identifier les cas d’usage à forte valeur au sein des équipes IT Concevoir et implémenter des solutions basées sur l’IA générative Développer des agents IA spécialisés (revue de code, documentation, support technique, etc.) Configurer des plugins / skills adaptés aux contextes métiers et techniques Mettre en place des solutions intégrant des bases de connaissances internes (RAG, etc.) Assurer une veille active sur les frameworks d’agents (LangChain, LlamaIndex, Autogen…) Compétences nécessaires : Solide expérience en développement (Python, Java ou équivalent) Maîtrise des APIs de LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral, Gemini…) Très bonne compréhension des concepts clés : Prompt Engineering, RAG, agents IA Expérience avec des frameworks type LangChain, LlamaIndex ou équivalent Bonne culture DevSecOps (Git, CI/CD, IDE type VS Code / IntelliJ) Anglais professionnel (écrit oral)

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ CDI – 2 à 3 jours de télétravail / semaine - Toulouse - Au moins 5 ans d’expérience Envie d’un nouveau challenge... CELAD vous attend ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un Référent / Coach IA (HF) pour accompagner les équipes IT (développeurs, testeurs, business analysts, chefs de projet, etc.) pour maximiser l’impact de l’IA sur le cycle de développement logiciel. Le poste est basé à Toulouse Vous intégrez un département IA en pleine structuration visant à améliorer l’efficacité des équipes IT via l’IA générative. Voici un aperçu détaillé de vos missions : Coaching et accompagnement au changement Animer des ateliers, Dojos et sessions de pair-programming autour de l’usage de l’IA Accompagner les équipes projet dans l’intégration de l’IA dans leurs pratiques (rituels agiles, IDE, CI/CD…) Être le référent technique et méthodologique sur les sujets d’IA génératives Contribuer à la création et diffusion de bonnes pratiques (guides, use cases, documentation Confluence) Développement et configuration technique Identifier les cas d’usage à forte valeur au sein des équipes IT Concevoir et implémenter des solutions basées sur l’IA générative Développer des agents IA spécialisés (revue de code, documentation, support technique, etc.) Configurer des plugins / skills adaptés aux contextes métiers et techniques Mettre en place des solutions intégrant des bases de connaissances internes (RAG, etc.) Assurer une veille active sur les frameworks d’agents (LangChain, LlamaIndex, Autogen…) Compétences nécessaires : Solide expérience en développement (Python, Java ou équivalent) Maîtrise des APIs de LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral, Gemini…) Très bonne compréhension des concepts clés : Prompt Engineering, RAG, agents IA Expérience avec des frameworks type LangChain, LlamaIndex ou équivalent Bonne culture DevSecOps (Git, CI/CD, IDE type VS Code / IntelliJ) Anglais professionnel (écrit oral)

Contexte de la mission : Dans le cadre du développement de ses activités autour de l'intelligence artificielle, un grand groupe industriel renforce son hub dédié à la stratégie et au déploiement de solutions IA, notamment dans le domaine de l'énergie. La mission s'inscrit dans un contexte de forte croissance des usages autour des LLM et de la GenAI, avec des enjeux d'industrialisation, de passage à l'échelle et d'intégration dans des produits et services. L'environnement de la mission repose sur des architectures cloud AWS, avec une forte culture DevOps (CI/CD, IaC) et l'utilisation de frameworks GenAI tels que Langchain et LangGraph. Vous interviendrez au sein d'une équipe en charge du développement et de la mise en production de solutions basées sur des modèles de langages et des agents intelligents. Responsabilités : - Concevoir et procéder au déploiement et à l'industrialisation des pipelines LLMOps dans un environnement cloud ; - Participer activement à la mise en production de solutions GenAI, en garantissant leur performance, leur robustesse et leur scalabilité ; - Collaborer étroitement avec les équipes data et IA afin de répondre aux besoins métiers et d'optimiser les architectures existantes.

# Fiche de Poste — AI Engineer * * * Démarrage souhaité : Dès que possible Localisation : Pessac Niveau de profil : Senior * * * ## Contexte de la mission Dans le cadre du développement de solutions d'intelligence artificielle avancées, notre client — grand groupe du secteur des télécommunications et services numériques — recherche un AI Engineer expérimenté pour concevoir et développer des architectures agentiques basées sur des modèles de langage (LLM). * * * ## Missions et responsabilités * Concevoir et développer des agents IA en s'appuyant sur des frameworks agentiques (LangChain, LangGraph ou équivalents) * Développer et exposer des API et services backend robustes et modulaires * Implémenter des mécanismes de tool calling dans des architectures LLM * Intégrer et exploiter le protocole MCP (Model Context Protocol) * Appliquer les principes d'architecture logicielle moderne (Clean Architecture, modularité, découplage) * Conteneuriser et déployer les services via Docker / Kubernetes * Participer à la documentation technique et aux revues de code * * * ## Compétences requises ### Indispensables Domaine | Compétence ---|--- Langage | Python (maîtrise solide) Backend | FastAPI ou framework équivalent IA / LLM | LangChain, LangGraph ou similaires Architecture LLM | Tool calling, architectures agentiques Architecture logicielle | Modularité, Clean Architecture, découplage Conteneurisation | Docker ### Appréciées Domaine | Compétence ---|--- Orchestration | Kubernetes Protocoles IA | MCP (Model Context Protocol) — montée en compétence rapide acceptée * * * *

Missions Conception et développement de services Data et IA pour la connaissance clients et la performance business Pilotage de la performance commerciale Détection d’insights, recommandations, prédictions Détails techniques Machine Learning : IA générative et agentique : techniques de mises en œuvre de LLMs, architectures RAG et agentiques, … Techniques NLP / NLU : embeddings, transformers, BERT, … Machine learning : régression, classification, clustering, détection d’anomalies, moteur de recommandations, séries temporelles Deep learning (architectures, transfert learning, fine tuning, …) IA responsable et de confiance, IA explicable, maîtrise des biais Maîtrise de Python pour la data science (sklearn, pytorch, keras, LangChain, LangGraph, …) Bases vectorielles et d’indexation texte et embeddings : Elasticsearch, Faiss, … Expérience avec la plateforme Dataiku Outils informatiques Langage : Python Prototypage : Gradio, Streamlit Outil de versioning : git Cloud : AWS Bedrock Expérience avec une architecture On prem serait un plus Curiosité intellectuelle, autonomie et réactivité Capacité de communication : capacité à analyser et synthétiser, pédagogie Force de proposition : capacité à proposer des solutions innovantes

Recherche d'un AI Expert pour concevoir des serveurs MCP en Python et implémenter des connecteurs vers des systèmes externes. Vous travaillerez sur la modélisation des outils pour LLM et l'intégration d'architectures agentique Connaissance Kubernetes, Docker, Python / Fast API Expertise Python et FastAPI. LangChain, LangGraph et compréhension du protocole MCP. Mécanismes de tool calling et architectures LLM. Docker, Kubernetes et principes de Clean Architecture. Lieu : Pessac (33). Démarrage : ASAP Durée : Mission longue.

Nous recherchons un Consultant AWS Agentic pour un de nos clients grand compte Caractéristiques : 5 à 10 ans d’expérience anglais obligatoire Technologies : AWS Bedrock Agentcore Runtimes ST / LT memories Observability Agentcore identity Agentcore gateway Agentcore policy Cloudwatch Langchain + Lang-graph Github actions FE built with React FE likely hosted on OpenShift AWS API gateways Terraform for CICD pipelines along with Artifactory MCP and A2A agent protocols Nice to have: Knowledge of Neo4J Knowledge of GenBI platforms Weights and balances

🎯 Vos missions En tant que Gen AI Engineer & Full Stack Developer , vous interviendrez sur des sujets à forte valeur autour de la data, des architectures GenAI et du développement applicatif : 🔧 Data & Knowledge Graph Développer des pipelines de données depuis BigQuery vers un Knowledge Graph Structurer, nettoyer et enrichir les données pour alimenter les use cases GenAI 🤖 GenAI & Agents Concevoir, développer et refactoriser des agents GenAI Travailler avec Google ADK ou frameworks alternatifs (LangChain / LangGraph) Optimiser les performances, la pertinence et la scalabilité des agents 🧩 Architecture & APIs Développer et maintenir des serveurs MCP Concevoir des architectures modulaires et scalables 🔌 Intégrations Développer des connecteurs aveclesplateformes : SFCC (Salesforce Commerce Cloud) Sitecore 🖥️ Front & outils internes Concevoir et développer une Management Console (UI + backend) Participer aux choix d'architecture front (React) 🛠️ Stack technique Cloud : GCP (BigQuery, Cloud Run, Cloud Build…) Langages : Python, Node.js Frontend : React GenAI : Google ADK, LangChain, LangGraph Data : Graph databases, Knowledge Graph Montreal Associates is acting as an Employment Business in relation to this vacancy.

Bonjour à tous 😀 Je recrute un ML Engineer / MLOps expérimenté pour intervenir sur des sujets IA Générative avec un fort enjeu d’ industrialisation et de mise en production . 👉 Le rôle est clé : transformer des cas d’usage IA en solutions robustes, scalables et maintenues en production (RAG, fine-tuning, optimisation des modèles). 🔴 MUST HAVE • Solide expérience en Python /Pandas/ SQL • Expérience en mise en production de modèles IA • Compétences MLOps (déploiement, monitoring, industrialisation) • Maîtrise des architectures GenAI (RAG, fine-tuning) • Expérience sur Docker / Kubernetes • Environnement Cloud (AWS) • Maîtrise d’au moins un framework ML ( PyTorch, TensorFlow… ) 🟢 NICE TO HAVE • Expérience en Prompt Engineering • Outils type LangChain / frameworks LLM • Expérience optimisation performance (coûts, latence) • Cas d’usage GenAI en production • Environnement data / pipelines d’ingestion

Accompagner le programme de déploiement IA de DIGIT autour des axes suivants : Conception d'agents IA complexes: Analyse des besoins métiers, études de faisabilité, architecture technique, sélection des LLM et segmentation en MVP successifs. Développement et intégration de systèmes agentiques: Implémentation sur plateformes Cloud et On‑Prem (Vertex AI, AWS, Dataiku…), intégration SI, APIs, pipelines CI/CD et tests. Sécurisation et maîtrise des risques opérationnels : Mise en place de mécanismes obligatoires : human‑in‑the‑loop, rollback, circuit breaker, journalisation, observabilité. Gouvernance, conformité et sécurité IA : Contribution aux démarches RGPD, AIPD et IA Act, intégration des exigences sécurité dès la conception. Documentation, exploitation et transfert de compétences : Runbooks, documentation technique, sessions de transfert et montée en autonomie des équipes internes. 2-3j sur site par semaine Compétences techniques requises : LangChain LangGraph Google Vertex AI AWS Bedrock Amazon SageMaker REST API's Python

senior/expert AWS Agentic Caractéristiques : Client : pharmaceutique 5 à 10 ans d’expérience anglais obligatoire Démarrage : asap Durée : min 3 mois Localisation : France Technologies : AWS Bedrock Agentcore Runtimes ST / LT memories Observability Agentcore identity Agentcore gateway Agentcore policy Cloudwatch Langchain + Lang-graph Github actions FE built with React FE likely hosted on OpenShift AWS API gateways Terraform for CICD pipelines along with Artifactory MCP and A2A agent protocols Nice to have: Knowledge of Neo4J Knowledge of GenBI platforms Weights and balances

🎯 ML Engineer – Industrialisation & Agents IA Nous accompagnons actuellement un de nos clients dans le cadre du renforcement de ses équipes Data / IA, avec un enjeu fort autour de l’industrialisation des modèles et du développement d’agents basés sur les LLM. Dans ce contexte, nous recherchons un ML Engineer , avec un niveau d’expérience ouvert (à partir de 4 ans jusqu’à expert), pour intervenir sur des sujets à forte valeur ajoutée. Missions Concevoir et développer des agents IA basés sur des LLM Participer à l’ industrialisation des modèles de Machine Learning Mettre en place et optimiser des pipelines MLOps Assurer le déploiement, le monitoring et la performance des modèles en production Collaborer avec les équipes Data, IT et métiers pour intégrer les solutions IA dans les outils existants Contribuer aux bonnes pratiques CI/CD, automatisation et GitOps 🛠️ Environnement technique IA / LLM : LangChain, LangGraph, LLM MLOps : MLflow, Kubeflow DevOps / Industrialisation : CI/CD, GitOps Data / ML : Machine Learning (profil ex Data Scientist apprécié)

Ingénieur IA GenAI/ Knowledge Graph/ Mcp Service 600 e par j Développement d’agents intelligents Le consultant interviendra sur la conception et l’amélioration d’agents basés sur des frameworks comme Google ADK ou LangChain / LangGraph. Ces agents devront être capables de comprendre des besoins métier (optimisation de contenu), d’interagir avec des sources de données et de générer du contenu pertinent et contextualisé. Exploitation de la donnée (RAG / Knowledge Graph) La mission inclut la mise en place de pipelines de données depuis BigQuery vers un Knowledge Graph. L’objectif est d’alimenter les agents avec des données structurées et fiables, dans une logique de Retrieval-Augmented Generation (RAG), afin d’améliorer la pertinence des outputs générés. Orchestration et intégration (MCP servers) Le consultant devra développer ou refondre des serveurs MCP qui servent de couche d’orchestration entre les agents GenAI et les systèmes externes. Cela permet aux agents d’accéder à des APIs, de manipuler des données et d’exécuter des actions dans l’écosystème existant. Finalité Mettre en place une IA capable de générer, enrichir et optimiser automatiquement du contenu web, en s’appuyant sur des données internes et en étant intégrée aux outils métiers. 600 e par jour