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Missions Ingénierie IA & LLM Conception d'architectures IA : sélection et intégration des modèles adaptés (OpenAI, Llama, ... via APIs locales). Mise en œuvre du RAG (Retrieval-Augmented Generation) : conception et alimentation des pipelines de données (chunking sémantique, embeddings, vector databases) pour connecter les LLM aux bases de connaissances internes. Écosystème MCP (Model Context Protocol) : développement et configuration de serveurs/clients MCP pour permettre aux agents IA d'interagir nativement avec les outils et bases de données. Optimisation : maîtrise de la gestion des tokens (coûts et fenêtres de contexte) et du fine-tuning de prompts. Développement Fullstack & Architecture Promotion de l'utilisation d'agents de coding type RooCode dans un IDE. Backend : développement et maintenance des services robustes, principalement en C# / .NET (Core & Framework) et ponctuellement en Java. Frontend & Desktop : évolution des interfaces (.NET WPF et web Angular). Data & Scripting : utilisation de Python pour le prototypage IA et le traitement de données.

Venez structurer des architectures scalables, migrer vers Data Bricks et développer des agents IA from scratch dans un contexte international Maîtriser IA agentique : LLM, Transformers Google, protocoles MCP & Agent Protocols. Communiquer avec les métiers, expliquer IA/Data, animer des présentations. Collaborer en équipe agile (16+ pers.), reporting CTO/DG Expert migrations Data Bricks/DBT/GCP et un spécialiste IA agentique/LLM 3ans d'expériences minimum en architecture Anglais courant requis Bon Esprit d'équipe

🚀 Mission Directeur de Projet IA 📍 Localisation : Paris centre ⏳ Durée : Longue ⚡ Démarrage : ASAP 🌍 Anglais : fluide 🎯 Profil : 10 Minimum 🧠 Contexte de la mission Dans le cadre d’un programme stratégique autour de l’IA générative , vous interviendrez en tant que Directeur de Projet pour piloter un dispositif innovant à forte visibilité. Ce programme vise à concevoir et déployer plusieurs solutions avancées : 🔎 Outils de veille augmentée en temps réel 🤖 Moteur de recherche multimodal (texte, image, vidéo) basé sur des architectures RAG ✍️ Assistant intelligent pour la production et transformation de contenus Le projet est mené en mode consortium avec plusieurs partenaires technologiques et s’inscrit dans un environnement exigeant mêlant innovation, data et produits digitaux. 🎯 Vos missions 🧩 Pilotage global du programme Piloter l’ensemble des volets du projet (planning, budget, risques, qualité) Assurer le respect des jalons et des livrables Mettre en place les indicateurs de suivi et proposer des actions correctives 🤝 Coordination des partenaires Animer un écosystème multi-acteurs (startups, experts techniques, métiers) Organiser et piloter les comités projets Faciliter les arbitrages techniques et organisationnels 👥 Management des équipes & métiers Coordonner les équipes techniques et fonctionnelles Animer les ateliers de cadrage et de spécifications Garantir l’alignement avec les enjeux métier et produit ⚙️ Intégration & delivery Superviser l’intégration des briques IA dans les environnements existants Piloter les phases de tests, validation et mise en production Garantir la qualité des solutions livrées 📊 Reporting & gouvernance Assurer le reporting interne et externe Produire les éléments de suivi projet et de pilotage stratégique Gérer les interactions avec les parties prenantes institutionnelles 🏢 Environnement Organisation structurée avec interactions multiples (tech, produit, métier) Travail en collaboration étroite avec des équipes expertes Présence régulière sur site + échanges fréquents à distance

Dans le cadre de ses activités de modernisation et de valorisation des données, un acteur du secteur public / protection sociale souhaite renforcer ses équipes autour des cas d’usage Intelligence Artificielle et IA générative . L’objectif est d’accélérer l’adoption de solutions IA sur des problématiques métiers, tout en garantissant un cadre sécurisé, industrialisé et conforme aux exigences réglementaires (RGPD, AI Act). Objectifs de la mission Concevoir et déployer des cas d’usage IA / Machine Learning Participer à l’intégration de solutions IA générative (LLM) Mettre en place des approches RAG, prompt engineering, fine-tuning Développer et industrialiser des modèles ML/DL Participer à la mise en production et au monitoring des modèles Contribuer à la valorisation des données via des analyses avancées Accompagner les équipes métiers dans l’adoption de l’IA Environnement technique IA Générative / LLM (RAG, prompt engineering, fine-tuning) Machine Learning / Deep Learning Python Frameworks IA (Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow…) Data Engineering (Spark, pipelines de données) Data Visualisation (Power BI / Tableau / Qlik) Cloud & industrialisation (CI/CD, MLOps) Gouvernance data (RGPD, AI Act)

Contexte: Equipe de 20 experts repartis sur 5 poles d'activite (Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office, Client Services). 15+ plateformes de Data Science / MLOps en production (Cloud et on premise) / 600+ utilisateurs Data Scientists Plusieurs infrastructures, plateformes et services d'IA Generative en production a l'attention de tous les metiers du Groupe. Un GRID de GPU on premise utilise pourle training et l'inference. Pratiques DevSecOps / GitOps / MLOps / LLMOps Automatisation autour des APIs des infrasturcutres, des plateformes (kubernetes/openshift) et des produits. Environnement technique: - Docker / Kubernetes / OpenShift / Cloud / Bare Metal - Programmation en python - Shell scipting - GPU Computing Outils de CI/CD DevSecOps/GitOps : hashicorp Vault, gitlab, gitlab-CI, kaniko, keycloak, ansible, Artifactory, ArgoCD, Argo Workflow

Contexte & Enjeux Les données de marché de référence (futures, yields, FX, indices, obligations) présentent de nombreuses anomalies non détectées, non tracées et souvent corrigées manuellement. Cette situation entraîne une perte de temps significative et impacte la confiance des équipes Research & Prediction. Objectif de la mission Structurer, fiabiliser et industrialiser les contrôles de qualité sur les données de marché, avec une approche à la fois technique et analytique. Les 3 axes principaux 1. Audit Cartographie complète des contrôles existants Identification des gaps par classe d’actifs Construction d’un backlog priorisé 2. Implémentation Développement d’une librairie modulaire de quality checks en Python Remédiation des données historiques Gestion des escalades avec les fournisseurs de données (Bloomberg) 3. Industrialisation & IA Mise en place d’un monitoring automatisé (dashboards KPI, alerting) Industrialisation des contrôles en production Réalisation d’un POC basé sur des LLMs pour : Génération semi-automatique de contrôles Analyse des causes racines des anomalies

Dans le cadre d’un projet stratégique Data & IA, nous accompagnons l’un de nos clients, acteur tech à fort enjeu produit, dans le recrutement d’un Lead AI Engineer. Le rôle Le Lead AI Engineer est responsable de la conception, du développement et du déploiement de solutions IA à forte valeur métier. À la fois référent technique IA et acteur clé du delivery, il combine une posture très hands-on avec une vision produit / ROI, en lien étroit avec les équipes métier, produit et la direction. Vos responsabilités 1. Conception & développement de solutions IA (cœur du poste) Concevoir et développer des solutions IA avancées : LLM & GenAI (RAG, MCP, agents, workflows IA, fine-tuning si nécessaire) Modèles de scoring, recommandation, prédiction, classification Développer des solutions robustes, scalables et industrialisées, prêtes pour la production Être très fortement hands-on en développement, principalement en Python Garantir la qualité du code, la performance, la sécurité et la maintenabilité Utiliser des outils d’assistance au développement (ex. Claude Code) 2. Leadership technique & delivery IA Porter les projets IA de bout en bout : cadrage fonctionnel et technique, choix d’architecture, priorisation delivery, mise en production et suivi de la valeur Jouer un rôle de leader technique, sans management hiérarchique direct Être capable d’arbitrer et de prendre des décisions techniques structurantes Structurer le delivery dans une logique produit et ROI, en lien avec le CPTO 3. Interface produit, métier et direction Travailler en proximité avec : les équipes métiers, le produit, les équipes techniques, la direction Traduire des besoins métier complexes en solutions IA concrètes Animer des ateliers de cadrage, restituer les avancées, vulgariser les sujets IA Porter une vision transverse des projets (roadmap, dépendances, risques) 4. Structuration et montée en maturité IA Contribuer à la vision IA globale (choix technologiques, standards, bonnes pratiques) Mettre en place des patterns réutilisables (RAG, pipelines IA, templates projets) Participer à la diffusion de la culture IA Assurer une veille active sur les évolutions IA (LLM, frameworks, usages) Environnement technique Langage : Python (expert) IA / Data : LLM / GenAI, RAG, embeddings, agents Pandas, PySpark (selon cas) Plateforme Data : MinIO, MongoDB, PostgreSQL, ElasticSearch, Airflow, RabbitMQ Infra : Docker, Kubernetes Dataviz / exposition : PowerBI, Metabase Outils : Git, CI/CD, outils d’IA d’assistance au développement

Dans le cadre du déploiement de solutions d’intelligence artificielle générative, nous recherchons un(e) Product Owner / Project Manager IA pour piloter l’implémentation et l’adoption d’outils basés sur des technologies de type Generative AI . Vous interviendrez sur des sujets stratégiques mêlant pilotage produit, gouvernance des outils IA et accompagnement au changement . Missions principales Piloter les phases d’évaluation et de cadrage des outils d’IA générative avec les experts métiers ( SMEs ) Anticiper les impacts réglementaires (notamment liés à l’AI Act) sur les solutions déployées Définir et mettre en place un cadre d’utilisation des outils IA ( rules, best practices, governance ) Concevoir et déployer un plan de déploiement produit à grande échelle Accompagner les équipes métiers dans l’adoption des solutions ( training & change management ) Identifier des cas d’usage à forte valeur ajoutée ( business value & efficiency ) Définir et suivre les indicateurs de performance ( KPIs : productivity, savings, quality ) Livrables attendus Roadmap et cadrage du déploiement des solutions IA Référentiel de bonnes pratiques ( AI usage guidelines ) Stratégie de conduite du changement et supports de formation Documents de pilotage projet ( reporting, risks, action plans ) KPIs de création de valeur

Rejoignez-nous pour une mission chez notre client du secteur de la restauration basé à Paris 8ème en tant que Consultant Sénior Back-End LLM. En tant que Senior Backend Engineer, vos missions seront les suivantes : Product & Delivery Prendre en charge des fonctionnalités backend complexes de bout en bout, de la conception au déploiement et à l’itération Collaborer étroitement avec les product managers, les ingénieurs frontend et les équipes opérations Concevoir et construire des APIs et services scalables alimentant les outils internes et orientés clients Garantir la fiabilité et la performance des systèmes critiques (commande, paiement, opérations) System Design & Engineering Excellence Concevoir des architectures robustes et scalables sur Google Cloud Platform Améliorer la fiabilité, l’observabilité et la performance des systèmes Écrire du code propre, maintenable et bien testé Animer des discussions techniques et contribuer aux décisions d’architecture et aux bonnes pratiques Améliorer en continu le CI/CD, le monitoring et la résilience des systèmes AI & Innovation Évaluer quand utiliser des LLMs vs des approches de développement traditionnelles selon la fiabilité, la performance, le coût et la maintenabilité Utiliser des outils comme Claude Code, Cursor ou d’autres environnements assistés par IA Prendre des décisions pragmatiques entre build, prompt ou architectures hybrides Contribuer à définir les bonnes pratiques autour de l’ingénierie assistée par IA au sein de l’équipe Mentorat & Impact Accompagner d’autres ingénieurs via des revues de code, du pair programming et du partage de connaissances Élever le niveau de qualité, de performance et de scalabilité du backend Prendre la responsabilité de sujets techniques et mener des améliorations sur l’ensemble de la stack backend Contribuer à une culture d’autonomie, de responsabilité et d’amélioration continue Informations clés : Démarrage : ASAP Lieu : Paris 8 Contrat : CDI chez notre client Télétravail : 2 jours de Télétravail / 3 jours sur site Rémunération : 55/60 K€ selon expérience

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Assistant Technique IA" pour un client dans le secteur du transport Description 🏢 Le Contexte : Démocratiser l'IA à Grande Échelle Vous rejoignez l'équipe Gouvernance et mise en œuvre de l'IA (6 personnes) d'une fédération gérant la retraite de millions de Français. L'enjeu est de structurer et d'innover via un Hub IA et un portail nommé ARIA , mis à disposition de plus de 1000 collaborateurs . Le projet repose sur une logique de Marketplace d'assistants IA : chaque utilisateur peut consommer des outils pré-paramétrés ou fabriquer ses propres assistants pour ses collègues. Actuellement hébergée sur Azure , la plateforme est amenée à basculer en environnement On-premise au cours de votre mission. 🎯 Vos Missions : Évolution, IA et Accompagnement Votre rôle est pivot : vous assurez la robustesse technique du portail tout en étant le traducteur technique des besoins métiers. 1. Développement & Maintenance (Front & Back) : Assurer la maintenance corrective et évolutive du portail basé sur la solution open source RAISE . Améliorer les interfaces ( React ) pour optimiser l'expérience utilisateur. Faire évoluer le Back ( Python/FastAPI ) : gestion des droits, exposition des assistants via API pour les logiciels tiers (CRM, IDE) et suivi de la consommation. 2. Ingénierie IA & RAG : Créer des assistants IA préconfigurés en répondant aux besoins spécifiques des directions métiers. Optimiser l'ingestion de documents et les bases de connaissances (RAG) pour améliorer la qualité des réponses. Réaliser du Prompt Engineering avancé pour accroître la précision des résultats et optimiser les coûts (FinOps). 3. Support & Acculturation : Assurer le support technique de niveau 1 et 2 auprès d'utilisateurs souvent non techniques. Aider à la mise au point des prompts utilisateurs et rédiger la documentation technique et FAQ. Participer à la mise en place de la chaîne CI/CD dédiée aux projets IA.

Contexte Dans le cadre des projets IT Innovation, vous intégrerez l'équipe AI Factory/Innovation en tant que Data Scientist Senior avec une double mission stratégique : veille technologique et développement de modèles IA. Vous serez le référent technique sur les nouvelles approches IA/ML (LLMs, nouvelles architectures, techniques émergentes). Vous évaluerez la faisabilité technique des use cases métiers, benchmarkerez les solutions du marché (vendors, open-source) et réaliserez des quick POCs (2-3 jours) pour valider des hypothèses avant investissement. Vous concevrez et développerez les modèles ML/DL pour les use cases retenus, du choix des algorithmes à l'optimisation finale. Vous réaliserez des prototypes rapides (POC en 2-4 semaines) et accompagnerez un Data Scientist junior dans sa montée en compétences. Expert en vibe coding, vous utilisez les outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer l'exploration de données, le prototypage de modèles, la génération de code d'analyse et la documentation, tout en gardant un esprit critique sur les résultats. Vous travaillerez en mode agile en proximité avec les équipes métier Products & Innovation, les développeurs IA, les architectes et les autres Data Scientists. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire.

Dans le cadre du renforcement d’une équipe technique, nous recherchons un développeur confirmé pour intervenir sur des projets applicatifs en forte évolution, intégrant des technologies modernes et des solutions d’intelligence artificielle. Vous participerez à l’ensemble du cycle de développement, de la conception à la mise en production, dans un environnement exigeant mêlant développement fullstack, intégration de services IA/LLM et pratiques DevOps. À ce titre, vos principales missions seront : Concevoir, développer et intégrer de nouvelles fonctionnalités (backend et frontend) Développer et maintenir des API en Python (FastAPI ou Django) Participer à l’intégration de solutions basées sur des modèles d’intelligence artificielle (LLM, APIs IA, LangChain, etc.) Assurer la maintenance évolutive et corrective des applications Optimiser les performances et la qualité du code Contribuer aux pipelines CI/CD et aux pratiques DevOps (Docker, Kubernetes) Rédiger et maintenir la documentation technique (architecture, API, procédures de déploiement) Vous évoluerez dans un environnement technique moderne, avec des enjeux forts autour de la qualité logicielle, de la sécurité et de la performance, notamment sur des problématiques de recherche documentaire (Elasticsearch) et de déploiement sur cloud souverain.

Définir et mettre en œuvre l'architecture de notre plateforme d'IA générative/agentique. Collaborer avec les ingénieurs IA et les stimuler intellectuellement pour industrialiser l'environnement d'IA agentique. Élaborer une documentation d'architecture détaillée et des schémas pour les cas d'utilisation de la plateforme. Former et développer les compétences de l'équipe d'architecture informatique (9 architectes) sur les technologies, les méthodologies et les évolutions de l'écosystème de l'IA générative. Animer des ateliers (Design Thinking, Cartographie d'impact, Analyse de la proposition de valeur) avec les parties prenantes des services informatiques, métiers, risques et conformité. Communiquer clairement des sujets techniques complexes à un public non technique. Produire une documentation de haute qualité et travailler de manière autonome dans un environnement matriciel.

Missions principales Mise en œuvre opérationnelle et technique des produits IA : Apporter une expertise technique et participer à la conception des architectures IA Industrialiser et automatiser le déploiement de plateforme agentique dans un environnement on premise ou cloud Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance Documenter les offres et services et assurer leur mise en production Démontrer la valeur des offres d'IA générative auprès des entités/clients internes Réaliser des présentations et démos pour promouvoir les offres et services Participer aux daily meetings animés par le Product Owner Contribuer aux réunions de co-construction de la roadmap Prendre en charge les éléments de la backlog formalisée par le Product Owner Assurer le lead technique sur un produit au sein de la squad Participer à l'ensemble des rituels de la squad, de la plateforme et du pôle Participer aux astreintes techniques du pôle Compétences métiers requises Expérience en déploiement et manipulation du workload data Maîtrise des stacks IA sur AWS, GCP et/ou on-premise, avec expérience en déploiement de processus MLOps et LLMOps Maîtrise des fondamentaux de conteneurisation et des pratiques CI/CD Expérience dans le développement de projets AI/ML, d'exploitation et d'optimisation de produits IA Connaissance approfondie des meilleures pratiques en matière de sécurité des données et de conformité Environnement technique Cloud et Infrastructure : AWS (EKS, Sagemaker, Bedrock), GCP (GKE, Vertex AI), stack on premise, Kubernetes, Openshift, Docker Développement et Automatisation : Terraform, Python, SQL, Ansible, Jenkins, GitLab CI, Kestra Data et IA : Artifactory (Jfrog), orchestration de workload IA (Dataiku ou MLflow), bases de données vectorielles (Opensearch, RDS, Elastic Search, PG Vector, MongoDB Atlas) Observabilité : Dynatrace, CloudWatch, Prometheus, Grafana, X-Ray (appréciées) Compétences comportementales Excellent relationnel Agilité Esprit d'équipe Force de proposition Rigueur et sens de l’organisation

Dans le cadre du renforcement d’une plateforme applicative innovante orientée IA générative, nous recherchons un Software Engineer disposant d’une expertise poussée en développement backend Python et en intégration de services GenAI au sein d’environnements cloud modernes. La mission s’inscrit dans un contexte de développement et d’industrialisation de la couche applicative IA, avec un fort niveau d’exigence sur la qualité logicielle, la scalabilité, la sécurité, la performance et l’intégration dans une architecture existante orientée microservices. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l’évolution de services backend exposés via API, avec un enjeu important autour de l’intégration de composants IA avancés, de la gestion des problématiques synchrones / asynchrones, ainsi que de l’évolution du socle agentique, notamment dans le cadre d’une migration de LangChain vers un framework Google. Responsabilités Concevoir, développer et faire évoluer des microservices backend en Python Exposer des APIs via FastAPI Développer des services robustes en environnement synchrone et asynchrone Concevoir et maintenir des APIs REST performantes et sécurisées Structurer les modèles de données avec Pydantic v2 Intégrer des services IA / GenAI dans l’architecture applicative existante Participer à la conception et à l’orchestration d’architectures microservices Contribuer à la migration et à la rationalisation du framework agentique (transition depuis LangChain vers un framework Google) Intégrer des LLMs via Vertex AI, OpenAI ou Anthropic Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité (authentification, validation, filtrage de contenu) Optimiser les performances (haut débit, faible latence) Participer à l’industrialisation des développements (CI/CD, cloud-native)

Conception solution : Définir l’architecture logicielle (front Angular, back Java / Spring Boot, services LLM), rédiger les spécifications fonctionnelles & techniques, estimer la charge. - Implémentation & intégration LLM : Développer les composants, orchestrer appels API, mettre en place RAG, embeddings, vector stores, prompt engineering. - Mise en production et run : Automatiser CI/CD, superviser la performance, optimiser les coûts et la latence des appels LLM, assurer le support. Techniques :  Front-end : Angular 14+, RxJS, NgRx  Back-end : Java 17+, Spring Boot, REST/GraphQL, JPA/Hibernate, Maven/Gradle  LLM & IA générative : o Intégration API (OpenAI, Azure OpenAI, Vertex AI, Anthropic, Mistral) o MCP, Retrieval-Augmented Generation (RAG) o Vector DB, embeddings, Semantic search o Prompt engineering, Guardrails, évaluations automatiques de prompts  DevOps : GitLab, Jenkins, OpenShift  Cloud : Azure  Sécurité & conformité : OAuth2 / OIDC, gestion des secrets, RGPD, Data Masking  Autonomie et leadership technique : organiser son backlog, arbitrer les priorités sans supervision rapprochée  Esprit d’initiative : proposer des cas d’usage innovants, challenger l’existant  Rigueur : documentation précise, couverture de tests élevée, respect des SLAs