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Teksystems recherche pour le compte de son client un(e) : Expert(e) IA LLM / fine tunning Depuis 2025, notre client a mené plusieurs chantiers associés à l’IA Générative pour les Développeurs : acculturation, mise à disposition d’outils intégrés à l’atelier de développement logiciel, hackathon, masterclass. En 2026, l’ambition est d’engager le passage à l’échelle avec l’onboarding de 100 développeurs du groupe. En lien avec l’équipe coeur qui sera toujours à la manoeuvre, la mission devra s’articuler autour des tâches suivantes : Choix de la solution : Parmi les solutions du marché et dans le respect des contraintes de sécurité et de souveraineté du groupe, choisir la solution cible qui sera à terme déployée sur les postes des développeurs. Des benchmarks, tests et études seront menées pour déterminer le ou les choix de solutions. Accompagnement et formation : Organiser a minima 5 sessions de formations à destination des développeurs du groupe pour leur mettre à disposition la solution retenue et leur inculquer les bonnes pratiques associées à l’IA. L’équipe Socles IA et l’équipe coeur seront associées à la démarche d’animation globale du dispositif. Les sessions sont envisagées par vagues de 20 développeurs pour un total de 100 développeurs augmentés en 2026. Expertise et support aux utilisateurs : Les utilisateurs équipés seront susceptibles de solliciter l’équipe support. Les analyses des questions, les réponses et les solutions apportées utiliseront le canal dédié de l’équipe (à organiser sur l’espace Jira du support). Pilotage, mesures et documentation : Au cours de la mission, des supports sur étagères seront construits afin de proposer aux développeurs des supports accessibles en selfcare (e-learning, bibliothèque de prompts). La construction d’un module d’assesment à deux niveaux (basique / avancé) sera étudiée. Plus globalement, un dispositif de suivi et de mesure des indicateurs issu des actions engagées tout au long du projet devra être créé et piloté. Tout un volet mesure / KPI vérification du suivi du dispositif Mesure de vélocité Mesure de qualité Mesure des metrics fournis par l'IA

Nous recherchons un·e Data Scientist Senior pour rejoindre une équipe Retail composée de 5 Data Scientists, afin de contribuer à l’optimisation et au développement de solutions IA dédiées à l’amélioration du ciblage clients et à la performance des produits. Missions principales Suivre techniquement le développement de solutions data & IA orientées Retail (segmentation, ciblage, scoring…). Participer à l’amélioration continue des modèles existants : recommandations produits, recherche produits, sentiment analysis, scoring, etc. Proposer des approches robustes pour optimiser la performance des modèles et la qualité des livrables. Collaborer avec les équipes métiers pour comprendre les enjeux et traduire les besoins en solutions concrètes. Réaliser la revue de code, assurer la qualité technique et contribuer aux bonnes pratiques. Compétences requises Expertise en développement, déploiement et revue de code (pratiques clean code, MLOps, CI/CD). Expérience solide en prompting et utilisation de modèles LLM. Maîtrise des environnements Cloud, particulièrement Google Cloud Platform et ses outils associés (Dataproc, BigQuery, Vertex AI). Capacité à comprendre les besoins business et à y répondre efficacement via des solutions data performantes. Autonomie, rigueur, sens du collectif, capacité à évoluer dans un environnement agile.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Expert MLOPS" pour un client dans le secteur de la finance Description 🎯 Contexte de la Mission L'environnement de travail : Le Lab Data Vous rejoindrez le Lab Data d'un acteur majeur dans son secteur, une équipe clé dont le périmètre d'action et l'impact ont considérablement augmenté. Ce Lab est au cœur de la stratégie data et IA de l'entreprise, agissant comme le moteur de l'accessibilité et de l'exploitation avancée des données ( Data Mesh et Data Lake ). L'équipe est responsable de la construction du magasin Workspace pour rendre accessibles les données et les analytics . Les Enjeux L'équipe est en pleine phase d'accélération ( Go-to-Market ) et gère actuellement une forte croissance, avec plus de 60 agents et modèles en production . L'objectif principal est de professionnaliser l'industrialisation des modèles et des agents IA. L'enjeu est critique : améliorer la vitesse et la maturité du suivi de production pour répondre à l'augmentation des utilisateurs, garantir une performance et une fiabilité irréprochables, et maintenir un onboarding rapide des nouvelles initiatives. 🚀 Missions Principales En tant qu' Expert MLOps , vous jouerez un rôle stratégique dans l'industrialisation, l'orchestration et l'opérationnalisation de la plateforme. Industrialisation des Agents et Modèles (MLOps & LLM Ops) : Définir et implémenter le ML Lifecycle Management complet (entraînement, versioning, déploiement continu et monitoring) pour tous les modèles et agents en production. Mettre en œuvre les processus LLM Ops spécifiques à l'industrialisation des Grands Modèles de Langage et des architectures avancées basées sur des agents. Orchestration et Opérationnalisation : Concevoir et maintenir les architectures d'orchestration basées sur Kubernetes . Assurer la connectivité du Data Lab, notamment via les connecteurs Spark et Workspace , et garantir la consommation des analytics par API . Soutenir l'exploitation de la Plateforme Agentique (ex. : Agent Orchestrator, Agent Catalog ) et des composants IA et Data Viz ( Elastic Search, Power BI ). Performance et Observabilité : Mener des actions pour accélérer la performance et l'exécution des flux de production. Mettre en place un système d' Observabilité avancé (critique pour cette mission) pour le suivi et l'amélioration continue de la qualité, de la stabilité et de la performance des modèles déployés. Montée en Compétence : Agir comme Professional Service en apportant votre expertise pour élever le niveau de maturité technique de l'équipe ( step up ) sur les meilleures pratiques MLOps.

Rejoignez la Tribe AI et contribuez au développement d’applications d’intelligence artificielle générative. Vos missions : Créer des applications IA pour améliorer l’expérience client et les processus internes. Travailler sur Prompt Engineering, RAG, Fine-tuning et NLP. Déployer et monitorer des modèles en production. Collaborer dans un environnement agile et innovant.

Contexte : Dans le cadre du développement de ses activités Cloud et Data, notre client — grand groupe international du secteur Assurance — recherche un Ingénieur DEVOPS / AIOPS afin de renforcer un équipage Agile en charge du RUN et de la mise en production de plateformes de Machine Learning (MLOps). Vous interviendrez dans un contexte Cloud hybride (on-premise / Kubernetes / OpenShift) et collaborerez étroitement avec les équipes Data Scientists, Machine Learning Engineers et Production IT . Vos missions : Intégré(e) au sein d’un équipage applicatif, vous aurez pour principales responsabilités : Participer au MCO des plateformes de Machine Learning (supervision, disponibilité, performances). Accompagner les Data Scientists et ML Engineers dans la mise en production des modèles et la gestion des environnements. Assurer le support N3 , l’analyse et la résolution d’incidents complexes. Contribuer à la mise en place et à l’évolution des chaînes CI/CD (Jenkins, GitLab). Automatiser les processus via Ansible, Terraform, scripts Shell/Python . Garantir l’ exploitabilité et la conformité des solutions (sauvegardes, monitoring, sécurité, documentation). Participer aux revues d’architecture et formuler des avis de production . Être force de proposition dans l’amélioration continue (AIOps, observabilité, automatisation). Prendre part aux cérémonies Agile/Kanban et aux opérations planifiées (HNO, astreintes).

La prestation consistera à : · Du Product Ownership et de la coordination entre autres pour poursuivre un projet concernant la mise en place de modèle des User needs sur les offres d’information intégrant des solutions d'intelligence artificielle (IA), depuis la R&D jusqu’à la mise en production. · Un cadrage du périmètre fonctionnel, la définition et le suivi de la roadmap /release plan, la définition des KPI produit et son suivi, sa réalisation de la conception jusqu'à la mise en production, dans le respect des obligations réglementaires, des procédures, des budgets et des normes de qualité tout en s’assurant d’une parfaite documentation des fonctionnalités développées Livrables attendus durant la prestation : · Identification, priorisation et spécification des besoins utilisateurs · Rédaction des spécifications fonctionnelles et des tests d’acceptation. · Rédaction des User Stories, mise en place & et suivi du backlog produit · Rédaction et maintien de la documentation sur les sujets d’IA liés à sa mission (Confluence) · Coconstruction des objectifs et de la roadmap avec les Product Manager et les équipes · Priorisation & suivi des développements dans le respect de la roadmap · Animation ou coanimation des ateliers de conception, en collaboration avec un UX designer si nécessaire · Recette fonctionnelle des développements sur la plateforme, en lien avec le responsable qualité de l’équipe ou en autonomie le cas échéant · Propositions d’évolutions dans le respect des objectifs et des KPIs · Interface avec tous les interlocuteurs du projet (équipes techniques, graphiques, journalistes, équipes marketing et partenariats, équipes support, équipes juridiques, partenaires, etc) · Participation aux cérémonies agiles avec les différentes équipes intervenant sur le projet (rétrospective, démo, refinement, tres amigos, sprint planning, etc.) · Participation à la sélection de solutions adéquates avec l’équipe technique · Communication au reste de l’équipe et aux sponsors sur l’avancement des développements et la planification des évolutions autour, entre autres, du projet User needs sur le scope des offres d’information · Instruction des alertes (avec proposition de mise en place de plans de correction ou contournement) pour tout événement susceptible de remettre en cause les objectifs, le planning ou le budget · Livraison du projet ou des itérations produit et garantie de sa conformité · Réalisation de documents support (règles métier, roadmaps, présentations, benchmarks, etc) · Veille technologique et concurrentielle

Missions Développer et structurer du code Python de qualité (tests, environnements, API). Construire des pipelines IA autour de modèles LLM (Large Language Models). Mettre en œuvre des systèmes RAG (Retrieval Augmented Generation) pour connecter l’IA aux données internes. Concevoir des agents IA (planification, outils, actions) avec des frameworks spécialisés. Déployer les solutions sur Google Cloud Platform et ses services IA (Vertex AI). Intégrer l’IA dans des environnements de production : authentification, monitoring, connecteurs métier. Collaborer avec les équipes data, produit et engineering pour industrialiser les solutions.

Contexte Au sein d’ un leader Cloud , la Unit a pour mission de développer et d’intégrer les outils IT qui soutiennent la digitalisation du parcours client . Vous rejoindrez une squad dédiée à la stack et à l’architecture de la console d’administration des produits et services — un environnement stratégique et en constante évolution. Mission Dans le cadre de la modernisation de la plateforme, la mission consiste à poursuivre la migration de la stack actuelle AngularJS vers React / TypeScript . À ce jour, environ 30 % de la codebase a déjà été migrée (ainsi que tous les nouveaux produits). Vous contribuerez à : Finaliser la migration technique vers la stack React/TypeScript ; Améliorer et moderniser les interfaces utilisateur vieillissantes pour certains produits ; Participer à la conception et au maintien des librairies de composants React mutualisées ; Collaborer avec les équipes produit afin d’assurer la cohérence technique, fonctionnelle et visuelle. Innovation & Intelligence Artificielle Un POC prometteur a récemment été mené autour de l’usage de l’IA agentique dans le processus de migration : Génération du plan de migration par un agent LLM , Exécution automatisée des migrations de features, Intervention humaine pour affiner et valider le résultat final selon des standards précis. Le consultant aura donc un rôle clé dans la poursuite et l’industrialisation de cette approche innovante. Une solide compréhension des principes de l’IA et de son application dans un contexte de développement logiciel assisté par agent est indispensable.

Une grande entreprise internationale lance une nouvelle plateforme d’IA agentique destinée à orchestrer, héberger, sécuriser et superviser plusieurs agents IA autonomes. Dans ce cadre, l’entreprise recherche un Technical Lead expérimenté pour piloter la construction technique complète de cette plateforme innovante. Missions : En tant que Technical Lead, vous serez responsable de : Build & Architecture : Construire l’infrastructure cloud de la plateforme (GCP/AWS/Azure). Implémenter les composants sélectionnés (LLM, orchestrateurs, agents, vector databases…). Assurer l’intégration avec les autres briques IT internes. DevOps / MLOps : Mettre en place les pipelines CI/CD, templates et chaînes d’intégration continue. Travailler avec les outils internes : Jenkins, Camunda, XLDeploy. Assurer la conteneurisation et l’orchestration (Docker, Kubernetes). Observabilité & Monitoring : Mettre en place le monitoring et l’alerting (Dynatrace, PagerDuty). Suivre capacité, performance et disponibilité. Sécurité : Implémenter les bonnes pratiques de sécurité cloud et IA. Gérer l’accès sécurisé, le chiffrement, la gouvernance. Documentation & Expertise : Rédiger la documentation d’exploitation / RUN. Former les équipes internes et jouer un rôle de mentor. Fournir les rapports de performance et de scalabilité. Livrables attendus : Architecture physique détaillée Prototype fonctionnel Plateforme prête pour la production Documentation complète Rapports de performance Sessions de transfert de connaissances

Cette mission, basée à Lyon avec une présence requise de deux jours par semaine sur site, vise à accompagner une organisation dans l’intégration avancée de solutions d’Intelligence Artificielle. D’une durée de six mois, du 2 janvier au 30 juin 2026, elle s’adresse à un profil Senior disposant de 5 à 7 années d’expérience et maîtrisant l’ensemble des enjeux Data et IA. Le tarif d’achat maximum est fixé à 576 euros. L’expert Data IA aura pour principale responsabilité de comprendre et d’analyser les besoins métiers afin d’identifier les opportunités de création de valeur grâce à l’IA. Il interviendra dans la conception, le développement et la mise en œuvre de prototypes et de Proofs of Concept, en évaluant rigoureusement leurs performances pour garantir leur pertinence et leur efficacité. Il devra également formuler des recommandations techniques et stratégiques pour orienter le choix des solutions IA à déployer. Les compétences attendues couvrent un large spectre : connaissance approfondie des modèles d’IA, des frameworks et des LLM, maîtrise de la programmation, du Machine Learning et du Deep Learning, ainsi que des environnements DevOps et Cloud. La capacité à communiquer clairement, à vulgariser des concepts complexes et à travailler selon les méthodologies agiles est également essentielle pour mener à bien cette mission.

Au sein de la Tribe Artificial Intelligence , vous participez au développement d’applications d’IA générative et prédictive. Vos responsabilités : Développer des applications IA (assistants virtuels, outils internes, automatisation). Concevoir des modèles IA robustes et mesurables (qualité, précision, garde-fous). Déployer des modèles en production. Communiquer les résultats aux dirigeants.

Expertise sur la phase de tests d’API Expertise en tests fonctionnels end to end, tests de non régression, rédaction de scénarios de tests et cahiers de recette Maitrise en automatisation de tests Connaissances techniques (non exhaustives) sur Swagger/Postman, Bruno ou Karate, Jira/Xray, Grafana (monitoring) et Dynatrace, Gitlab Connaissance des plateformes Cloud Connaissance des concepts de ML, Generative AI, RAG, Corpus, LLM, d’agent, d’assistant, de prompt, d’hallucination et d’AI model Savoir formuler des requêtes efficaces pour interagir avec les IA génératives et obtenir les résultats souhaités Connaissance et usage critique de l’IA en prenant en compte ses limites et ses biais Connaissance des exigences RGPD et des aspects éthiques en lien avec l’IA Maitrise de la méthodologie Agile et certification SAFe Maitrise de l’anglais écrit/oral

L’AI Coach agit comme facilitateur et conseiller pour accélérer l’adoption de l’intelligence artificielle. Missions principales : Identifier et prioriser les cas d’usage IA. Accompagner les équipes dans la mise en œuvre de solutions IA (Copilot, LLMs…). Former, sensibiliser et évangéliser autour de l’IA responsable. Garantir l’alignement avec les objectifs business et la gouvernance IA du groupe.

Contexte : Dans le cadre du plan stratégique du Groupe BNP Paribas, Growth, Technology, Sustainability le Groupe joue un rôle clé dans la modernisation des Systèmes d'Information et l'accélération de la digitalisation. Pour répondre aux défis de l'innovation et de la sécurité, a été créé le département AI & IT Innovation, chargé de libérer le plein potentiel de l'Intelligence Artificielle pour le Groupe. Le département est composé de six équipes : • L'équipe Innovation Exposition crée et maintient des plateformes d'innovation destinées aux lancements des Proof of Concept (POC) exprimés par les Métiers et les Fonctions. • L'équipe Innovation Factory intervient en support des Métiers et des Fonctions pour accélérer les projets fonctionnels et garantir la bonne gestion et la mutualisation des données. • L'équipe APEX expose les produits autour des solutions collaboratives et assure leur déploiement dans l'ensemble du Groupe. • L’équipe Smart Auto Factory crée et maintient les plateformes nécessaires pour promouvoir et acculturer l'utilisation du RPA, de l’Intelligent Document Processing et du Process Mining tout en maintenant les plates-formes correspondantes. • L’équipe Data Analytics and Management Platforms fournit des plates-formes pour l'analyse, la préparation et la visualisation des données, en soutenant le story-telling et une organisation orientée données. • Le Centre de Compétence en IA (AICC) est chargé de développer et de maintenir les compétences en Intelligence Artificielle. Responsabilités : • Conception et développement des modèles de Machine Learning et Deep Learning adaptés aux besoins métiers. • Mise en place des pipelines d’entraînement et de déploiement robustes et scalables. • Optimisation et industrialisation des modèles en intégrant les meilleures pratiques de MLOps. • Garanti de la qualité, la frugalité et la conformité des modèles développés. • Collaboration avec les équipes de recherche et développement pour intégration des avancées en IA dans les systèmes existants. • Communication et collaboration avec les autres départements et équipes du groupe pour promouvoir l'utilisation de l'IA. Technologies : • Maîtrise des langages et frameworks IA/ML : o Python, Rust, Julia (langages pour IA et performance computationnelle). o Frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers. o Libraries pour le fine-tuning et l’optimisation : PEFT, LoRA, QLoRA, DeepSpeed. • Expérience en NLP et modèles génératifs : o LLMs et agents IA : LLaMA, GPT, Mistral, Mixtral. o Frameworks d’intégration : LangChain, LlamaIndex, Haystack, DSPy. o Orchestration d’agents : CrewAI, AutoGen, AgentGPT. o Recherche d’informations augmentée (RAG) : Elasticsearch, OpenSearch, FAISS, Weaviate. • Compétences en MLOps et industrialisation : o CI/CD pour IA : MLflow, DVC, Kubeflow. o Versioning et déploiement de modèles : ONNX. o Monitoring et observabilité : WhyLabs, Arize AI, Prometheus pour l'IA Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Data Science, IT et métiers afin d'industrialiser les solutions d'intelligence artificielle et d'assurer leur performance en production. Missions clés : 1. Conception et entraînemen des modèles IA • Sélection des algorithmes adaptés (ML/DL) • Préparation des données d'entraînement • Optimisation des performances des modèles 2. Mise en production des solutions IA • Intégration des modèles dans des applications ou services • Déployement via des pipelines MLOps (CI/CD, monitoring, versioning) 3. Collaboration avec les équipes métiers et techniques • Comprehension des besoins fonctionnels • Traduction des cas d’usage en solutions IA concrètes 4. Garanti de la qualité et de l’éthique des modèles • Évalution des biais, de la robustesse et de la transparence • Documentation des choix techniques et des limites 5. Veille technologique et amélioration continue • Suivi des évolutions en IA (modèles, frameworks, outils) • Testage de nouvelles approches ou architectures

Vorstone cherche un Expert/Architecte technique IA/ GenAI pour un client basé à Paris Contexte de la mission Dans le cadre de son accélération sur l’Intelligence Artificielle et l’IA Générative, un groupe industriel international de premier plan recherche un Staff Engineer /Expert technique IA/ GenAI (H/F) pour renforcer ses équipes AI Activation. La mission consiste à accompagner plusieurs projets IA stratégiques (Data, Machine Learning, LLM, RAG…) tout en contribuant à la mise en place d’un cadre technique commun pour assurer la cohérence, la sécurité et la scalabilité des initiatives IA du groupe. Le Staff Engineer/ Expert technique / Architecte technique IA/ GenAI agira comme référent technique transverse, garant des bonnes pratiques d’ingénierie et de la qualité des solutions déployées dans l’écosystème IA. Objectifs et livrables Accompagner et encadrer techniquement plusieurs projets IA / GenAI, de la conception à la mise en production. Définir et promouvoir les bonnes pratiques techniques (MLOps, LLMOps, DevSecOps, cloud architecture). Concevoir des architectures de référence pour les solutions IA, en veillant à leur sécurité, leur scalabilité et leur maintenabilité. Industrialiser les approches IA : création de pipelines, intégration CI/CD, automatisation et monitoring. Assurer la cohérence technique entre les différents projets IA du groupe. Participer à la construction du socle commun (“AI Platform”) sur lequel s’appuient les équipes projet. Encadrer et accompagner les ingénieurs data, ML et software dans la montée en compétence. Effectuer une veille active sur les outils et technologies IA émergentes (LLM, RAG, orchestrateurs, vector DB, etc.).

Dans le cadre de notre croissance stratégique, nous recherchons un Senior Data / AI Engineer (Dataiku) pour rejoindre notre Group Data Office , au service des métiers. Vous jouerez un rôle clé dans l’accélération de la création de nouveaux produits basés sur la donnée, l’automatisation des processus métier via l’automatisation agentique, et la prise de décisions stratégiques. Votre contribution apportera à la fois rapidité et robustesse à nos pipelines et solutions data. En collaboration avec les parties prenantes métiers, vous accompagnerez les projets de bout en bout — de la phase d’idéation et de prototypage rapide jusqu’au déploiement en production. Donner le pouvoir de la donnée aux décisions Notre client est un acteur européen majeur dans le secteur financier , connectant les économies locales aux marchés mondiaux. Présent dans plusieurs pays d’Europe, il propose des services de négociation, compensation et cotation pour une large gamme de classes d’actifs : actions, dérivés, matières premières, etc. La donnée est au cœur de ses opérations et de sa stratégie d’innovation — elle permet des décisions plus intelligentes, des processus plus fluides et des solutions de pointe. Rejoignez l’équipe et contribuez à façonner l’avenir des marchés financiers grâce à une ingénierie data scalable et à fort impact. Vos missions En tant que Senior Data / AI Engineer (Dataiku) , vous serez amené(e) à : Collaborer avec les équipes métiers, opérations et IT pour recueillir les besoins et concevoir des solutions data sur mesure. Développer et optimiser des pipelines de données robustes, évolutifs et performants, soutenant des processus métier critiques. Co-créer des prototypes rapides avec les utilisateurs métier afin de valider des hypothèses et accélérer la création de valeur. Industrialiser ces prototypes en solutions prêtes pour la production, en mettant l’accent sur la qualité des données, la maintenabilité et la performance. Soutenir la livraison continue et le déploiement en appliquant les bonnes pratiques de l’ingénierie logicielle et du DevOps. Contribuer à l’évolution de la stack data et promouvoir les meilleures pratiques au sein de l’équipe.