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Contexte vous aurez pour mission de 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 : fournir des aides intelligentes à la production, faciliter la supervision, l'automatisation et la résolution proactive d'incidents. Le poste s'inscrit dans une démarche agile, collaborative et orientée industrialisation à terme. MissionsConcevoir 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 (utilisation de LangChain, AutoGen ou équivalents).

Dans le cadre d'un programme de modernisation SI et plus précisément du chantier IA4IT, nous recherchons un Consultant Expert Architecte IA Agentique et Tech Lead Plateforme IA pour accompagner la conception, la structuration et l'industrialisation des usages d'IA générative et des systèmes agentiques. Le consultant sera responsable de la définition et de la mise en œuvre des architectures techniques permettant la construction d'agents IA et de solutions agentiques robustes, sécurisées et industrialisables. Il interviendra sur la définition des architectures de référence pour les solutions agentiques, la conception des modèles d'intégration entre la plateforme IA et le système d'information, ainsi que sur la mise en œuvre de workflows agentiques complexes et de mécanismes d'orchestration multi agents, notamment avec LangGraph. Il définira également les standards de développement, de test, d'observabilité et de gouvernance des agents IA, tout en travaillant sur les protocoles d'interopérabilité tels que MCP, A2A ou tout autre standard émergent. Le consultant accompagnera l'industrialisation des solutions depuis les preuves de valeur jusqu'aux déploiements en production, et jouera un rôle de Tech Lead Architecture MCP auprès des équipes techniques.

Intégré(e) au sein de l'équipe Plateforme et en collaboration étroite avec les Architectes, SRE, Data Engineers et Data Scientists, vous contribuerez activement au développement, à la qualification et à la mise en production d'agents IA orchestrés sous LangGraph. Vos responsabilités principales : Développer des agents autonomes complexes en Python à l'aide de LangGraph (StateGraph, multi-agents, human-in-the-loop, prebuilt tools). Connecter les agents aux composants RAG, bases de connaissances internes et API opérationnelles. Affiner les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle avancés (function calling, tool use, plan-and-execute). Mettre en place et enrichir les suites d'évaluation (eval datasets, détection de dérive et d'hallucinations) sous LangSmith. Assurer le versioning, le packaging conteneur et l'intégration CI/CD via GitLab dans le respect des standards de production.

ContexteEntreprise du secteur bancaire, développement d'un chatbot IA centralisé à l'échelle de la banque, intégrant SharePoint comme source de données principale. Projet impliquant une équipe technique spécialisée en IA, connectivité SharePoint et qualité logicielle. MissionsConcevoir et développer un chatbot IA centralisé intégrant SharePoint comme source de données principale Garantir la qualité, la fiabilité et la couverture de tests du chatbot via une stratégie QA rigoureuse Développement Python / Go / IA Concevoir l'architecture du chatbot (orchestration, RAG, gestion du contexte, multi-turn) Développer les composants IA : ingestion, embedding, retrieval, génération (LLM on-premise ou API) Intégrer les modèles LLM avec les sources de connaissance SharePoint Optimiser les performances (latence, throughput, qualité des réponses) Gestion des prompts, templates, et évaluation des réponses (prompt engineering) Développement d'outils et services en Go (performance-critical, sidecar utilities) Connectivité SharePoint Intégration avec SharePoint Online / On-Premise via API Graph ou SharePoint REST API Authentification : OAuth2, Azure AD, certificats app-only, managed identities Crawling et indexation des documents, pages, listes, et bibliothèques SharePoint Gestion des permissions et de la sécurité au niveau des sites/documents (respect des ACLs dans le retrieval) Synchronisation et rafraîchissement incrémental du contenu SharePoint Gestion des métadonnées, types de contenu, et structures de sites complexes (multi-sites, multi-tenants) Gestion des quotas API Graph (throttling, retry, pagination) QA / Testing — Focus Principal Concevoir et implémenter la stratégie de test end-to-end du chatbot Tests unitaires (pytest, Go testing) — couverture des composants IA, connecteurs SharePoint, orchestration Tests d'intégration : SharePoint API mocking, vector store, LLM endpoints Tests de contrat API (schema validation, Pydantic AI schema enforcement) Tests de non-régression sur les réponses IA : Golden datasets et évaluation automatique des réponses Scoring de qualité (relevance, faithfulness, hallucination detection) A/B testing des prompts et des versions de modèles Tests de charge et de performance (locust / k6) — simulation multi-utilisateurs concurrents Tests de sécurité : Injection de prompts (prompt injection, jailbreak) Fuite de données (data exfiltration, cross-tenant leakage) Accès non autorisés (bypass d'ACLs SharePoint) Tests de robustesse LLM : edge cases, context overflow, model fallback, timeout handling Observabilité de la qualité via Langfuse : Tracing des chaînes RAG (retrieval → génération → réponse) Évaluation continue des réponses en production (drift detection, feedback loops) Dashboards de qualité (latence, token usage, user satisfaction, error rates) Alerting sur dégradation de qualité Mise en place de pipelines CI/CD avec gates de qualité (tests, linting, évaluation IA) Gestion des environnements de test (dev / staging / prod) avec données représentatives Architecture & Intégration Concevoir le pipeline de données : SharePoint → extraction → chunking → embedding → vector store Exposer le chatbot via API REST (FastAPI) et interface utilisateur Intégration avec les systèmes internes (SSO, logging, audit, monitoring) Gestion multi-langues (FR/EN) Stack techniqueLangages : Python 3.11+, Go IA / LLM : Pydantic AI, LangChain / LlamaIndex, vLLM, Hugging Face, OpenAI-compatible APIs Observabilité IA / QA : Langfuse (tracing, évaluation, monitoring) Vector Store : Milvus / Qdrant / pgvector SharePoint : Microsoft Graph API, SharePoint REST API, MSAL API : FastAPI, Pydantic Testing : pytest, pytest-asyncio, Go testing, locust, k6 CI/CD : GitLab CI, Tekton Observabilité infra : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry Conteneurisation : Docker, Kubernetes / OpenShift

ContexteDans le cadre de l'accélération de ses projets d'IA générative, notre client renforce plusieurs équipes travaillant sur des plateformes de Knowledge Graphs et d'IA agentique. L'objectif est de construire et d'industrialiser des architectures permettant d'exploiter des sources de données complexes au travers de graphes de connaissances et d'agents intelligents. Les expertises sur ces sujets étant encore rares, nous recherchons un consultant senior capable d'intervenir aussi bien sur les aspects architecture que sur l'industrialisation des plateformes. MissionsVous interviendrez sur plusieurs sujets autour des architectures IA de nouvelle génération : Concevoir et faire évoluer des plateformes de Knowledge Graphs. Participer à la modélisation et à l'intégration de multiples sources de données dans des graphes de connaissances. Développer des architectures d'IA agentique basées sur des frameworks modernes. Industrialiser les déploiements des plateformes Graph et IA. Concevoir et maintenir les pipelines CI/CD associés. Déployer les composants sur des environnements Kubernetes et Cloud. Accompagner les équipes projets dans les bonnes pratiques d'architecture et d'exploitation. Contribuer aux choix techniques et à la définition des standards autour des Graphs et des Agents IA.

Dans le cadre du programme Agents (IA générative / agentic AI), nous recherchons un Data Scientist expérimenté afin de contribuer aux phases d'expérimentation, de prototypage (PoC) et d'industrialisation progressive des cas d'usage métier. Le programme vise à explorer et structurer l'usage d'agents intelligents permettant d'automatiser et d'augmenter des processus métier, en s'appuyant sur des architectures modernes intégrant LLM, orchestration, data pipelines et Cybersécurité. Les Agents IA sont amenés à être utilisés dans différents cas d'usage métiers, que ce soit pour l'assistance aux collaborateurs, l'analyse documentaire, la génération de contenus, l'aide à la décision, l'automatisation de processus ou l'exploitation de bases de connaissances internes. Leur adoption nécessite toutefois un cadre rigoureux afin de garantir leur performance, leur robustesse, leur sécurité, leur conformité et leur adéquation aux exigences du secteur bancaire. Objectifs de la mission La mission consiste à intervenir en tant que Data Scientist spécialisé dans la création et la mise en exploitation d'agents IA. Les principaux objectifs sont les suivants : • Concevoir et développer des PoC et MVP autour d'agents IA • Explorer différentes approches techniques (agent frameworks, orchestration, RAG, tool use, …) • Évaluer les performances, la robustesse et les limites des solutions testées • Contribuer aux choix d'architecture cible pour le programme • Participer à la capitalisation des expérimentations (best practices, patterns) • Accompagner la montée en maturité des cas d'usage vers leur industrialisation Cette mission s'inscrit, par ailleurs, dans une démarche de gouvernance des cas d'usage IA pour le groupe, de maîtrise des risques liés à l'IA générative et d'industrialisation des pratiques d'évaluation avant mise en production. Périmètre technique Le consultant devra être capable d'intervenir sur un écosystème technologique varié, notamment : • Frameworks agentiques et orchestration : LangGraph, outils équivalents • LLM & IA générative : Mistral, modèles open source ou propriétaires • Plateformes Data / ML : Dataiku, Domino • Solutions éditeurs / partenaires : IBM (watsonx, orchestration, etc.) • Approches RAG avancées (multi-sources, pipeline complexe) Livrables attendus • PoC fonctionnels démontrant les capacités des solutions testées • Analyses comparatives (technologies, approches) • Recommandations d'architecture et bonnes pratiques • Documentation technique et synthèses pour prise de décision Conclusion Cette mission est d'importance et s'inscrit dans une démarche stratégique visant à préparer le passage à l'échelle des architectures agentiques au sein du SI, en cohérence avec les standards data, IA et sécurité du Groupe.

nous recherchons un AI Engineer Python pour renforcer une équipe agentique (moins de 5 personnes). Plusieurs briques d'IA agentique d'enrichissement produit sont déjà en production : la mission consiste à les reprendre et les faire évoluer, en lien direct avec les équipes métier. Vos missions : Maintenir et faire évoluer les APIs et flows agentiques : détection d'attributs sur images produit, validation de certificats, enrichissement des visuels Faire vivre le socle data : pipelines d'ingestion et de transformation, exposition des résultats aux systèmes aval Assurer la maintenance corrective et évolutive d'une webapp de restitution et de validation métier (NiceGUI) Mettre en place et industrialiser l'automatisation GEO (visibilité des contenus dans les moteurs génératifs), avec mesure d'impact Documenter et outiller l'évaluation : jeux de test, métriques de précision, non-régression

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.

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).

Vous souhaitez mettre l'IA générative au cœur de l'e-commerce à très grande échelle ? Rejoignez l'Analytics Factory pour concevoir et déployer le futur système agentique destiné à automatiser et accélérer la création de contenus d'animation commerciale. Informations clés : Localisation : Massy (3 jours/semaine sur site obligatoires) TJM : 500 € max Démarrage : ASAP Durée : Mission long terme (visibilité jusqu'au 06/07/2029) Le Challenge Technique : En binôme avec le Tech Lead et le Product Manager, votre objectif est de bâtir un écosystème d'agents autonomes capables d'extraire, de structurer et de mapper des données multi-sources non standardisées pour générer dynamiquement des briefs commerciaux. Vos Missions Principales : R&D et Développement d'Agents : Concevoir des workflows multi-agents et des protocoles de communication Agent-to-Agent (A2A). Extraction & Structuration de Données : Développer des pipelines LLM pour parser, nettoyer et structurer la donnée brute (fichiers Sheets, PDF, images). Intégration Cloud : Déployer, orchestrer et industrialiser vos solutions sur l'environnement Google Cloud Platform. Évaluation & Pilotage : Mettre en place des outils de monitoring et des pipelines d'évaluation de la performance des modèles.

La Factory conçoit et développe les services analytiques pour fournir aux équipes métier des données et analyses fiables, soutenant la transformation analytique et la prise de décision dans tous les domaines. Talk to my Data est un agent conversationnel d'analyse de données déployé en production sur Agent Platform. Nous sollicitons une prestation pour prendre en charge et faire évoluer trois volets clés de la solution : La couche d'évaluation « LLM as a judge », en poursuivant la conception, l'industrialisation et le suivi des métriques de qualité des réponses de l'agent ; La maintenance de la plateforme, garantissant sa fi abilité, la correction des anomalies et la mise à jour des composants ; Les analyses LLM avancées, pour approfondir la compréhension du comportement de l'agent, identifi er les axes d'amélioration et fi abiliser les résultats. Objectif : assurer la continuité, la robustesse et la montée en qualité de la solution en production. Livrables : Framework d'évaluation LLM-as-a-judge maintenu et documenté (métriques, jeux de test, seuils de qualité) Maintenance corrective et évolutive de l'agent en production (correction d'anomalies, mises à jour) Analyses LLM approfondies avec recommandations d'amélioration

Nous recherchons pour l'un de nos clients un(e) Ingénieur IA – Google Cloud Platform (H/F). Pour le département IT Operations & Finance, nous recherchons un profil disposant d'une forte expertise en ingénierie IA afin de concevoir des agents IA, mettre en place des échanges agent à agent, et les intégrer dans un environnement Google Cloud Platform. L'objectif est de passer d'une preuve de concept à des solutions fiables, sécurisées et industrialisées, grâce à une approche mêlant développement Python, API, orchestration d'agents, observabilité et CI/CD. Missions principales Concevoir et développer des agents IA pour certains cas d'usage métiers. Développer des API et services Python asynchrones avec FastAPI. Conteneuriser les applications et les déployer sur Cloud Run. Mettre en place des serveurs MCP pour exposer de manière sécurisée des outils et données internes aux agents. Développer des workflows d'agents à l'aide du framework Concevoir des mécanismes de communication agent à agent basés sur des événements et/ou du RPC. Définir les schémas de messages, le routage, les mécanismes de retry et la gestion d'état. Intégrer les solutions avec Vertex AI ou un équivalent pour les appels modèles, les filtres de sécurité et les évaluations. Mettre en place l'observabilité : logs, traces, métriques, monitoring. Définir des guardrails de sécurité : DLP, gestion des secrets, IAM. Documenter l'architecture, les procédures d'exploitation et assurer la passation à l'équipe. Accompagner l'équipe métier dans l'adoption de cas d'usage liés à l'IA générative.

La mission porte sur la conception et le déploiement de POC autour des agents autonomes et des LLM appliqués aux données d'infrastructure IT (logs, CMDB, monitoring). L'objectif est de fournir des aides intelligentes à la production : supervision, automatisation et résolution proactive d'incidents, dans une logique d'industrialisation à terme. Vos missions : Concevoir et gérer des environnements d'expérimentation Kubernetes / Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD) Automatiser la collecte, le pré-traitement et l'exploitation des datasets d'infrastructure pour alimenter des agents basés sur LLM Développer et intégrer les pipelines de déploiement d'agents IA, en lien avec les data scientists et ingénieurs IA (LangChain, LangGraph, AutoGen ou équivalents) Implémenter des scripts et outils en Python, Bash, Go pour l'automatisation infra, l'orchestration et le monitoring Garantir la sécurité des développements et déploiements en environnement réglementé : DevSecOps, SAST/DAST, gestion des accès, conformité RGPD Produire la documentation technique des POC et les spécifications d'industrialisation Assurer une veille sur les architectures agentiques, les LLM et l'automatisation d'infrastructure

Dans le cadre d'un laboratoire d'innovation dédié à l'intelligence artificielle, le Lead Automation intervient sur la conception, le développement et l'expérimentation de solutions innovantes autour des agents IA autonomes et des modèles de langage (LLM) appliqués aux infrastructures IT. Il conçoit et administre des environnements Kubernetes/Docker, met en œuvre des chaînes CI/CD et automatise la collecte et l'exploitation de données issues des logs, de la CMDB et des outils de monitoring. Il développe et intègre des agents IA à l'aide de Python et de frameworks tels que LangChain/LangGraph, tout en assurant leur connexion au SI via API, services et bases de données. Il contribue également à l'automatisation des opérations d'infrastructure, à l'observabilité et à la sécurisation des déploiements dans une démarche DevSecOps. En collaboration avec les équipes Data Science, IA et Infrastructure, il documente les POC et prépare leur industrialisation dans un environnement agile, international et fortement orienté innovation.

Au sein d'une équipe dédiée à l'intelligence artificielle, vous contribuerez à la conception et à l'industrialisation de solutions d'IA avancées destinées à valoriser les données du système d'information. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des modèles, depuis la collecte, la préparation et l'analyse des données jusqu'au développement, à l'entraînement, au déploiement et au suivi des modèles de machine learning et d'IA générative en production. Vous participerez également à la définition des capacités IA, à la gestion de la donnée et à la conception d'architectures agentiques basées sur les frameworks LangChain, LangGraph et LangSmith. Dans un environnement international, vous collaborerez avec les équipes Data, MLOps, DevOps et métiers afin de garantir des solutions performantes, sécurisées, auditables et répondant aux exigences de production IT.

Missions principales Analyser les besoins et cadrer techniquement les cas d'usage en collaboration avec les équipes Cyber Concevoir des architectures applicatives sécurisées, pragmatiques et maintenables Développer des applications Full Stack : backend, frontend, API, base de données, authentification, intégration au SI Intégrer des composants d'intelligence artificielle à valeur métier : workflows LangChain/LangGraph, API LLM, mécanismes RAG Participer aux phases de tests, de documentation et de mise en production Assurer le transfert de compétences et produire la documentation nécessaire à la reprise en exploitation Contribuer à l'amélioration continue des applications selon les retours utilisateurs Environnement technique Backend : Python, Django, FastAPI Frontend : Angular Base de données : PostgreSQL API : REST Authentification et gestion des accès : Keycloak, SSO, RBAC Intelligence artificielle : API LLM, RAG, embeddings, bases vectorielles Orchestration IA : LangChain, LangGraph Outils de développement assisté par IA : Claude Code, Codex Bonnes pratiques : développement sécurisé, tests, documentation, monitoring, maintenabilité