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Ingénieur IA / GenAI – LLM, RAG & Agents IA Dans le cadre d'un projet autour de l'IA générative, nous recherchons un Ingénieur IA / GenAI pour concevoir, développer et industrialiser des solutions basées sur les LLM et les agents IA. Vos missions : Concevoir et développer des solutions GenAI / LLM Développer des agents IA et workflows agentiques Concevoir et implémenter des architectures RAG Intégrer les modèles IA aux applications via API Développer principalement en Python Travailler sur le prompt engineering et l'orchestration des LLM Mettre en place embeddings et bases vectorielles Évaluer la qualité, la performance et la fiabilité des réponses Industrialiser les solutions : CI/CD, monitoring, sécurité et observabilité Accompagner les POC jusqu'à leur mise en production Compétences recherchées : Python LLM / GenAI RAG Agents IA / Agentic AI LangChain / LangGraph ou équivalent OpenAI / Azure OpenAI / Anthropic / modèles open source FastAPI / APIs REST Vector databases / embeddings Docker, Git, CI/CD MLOps / LLMOps apprécié Fine-tuning / PEFT / LoRA apprécié 📍 Île-de-France / Hybride 📅 Mission longue durée

Ingénieur Data Senior (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur des projets stratégiques liés à la valorisation, la gouvernance et l'industrialisation de la donnée. Vous évoluez dans un environnement exigeant où les enjeux de qualité, de conformité, de performance et de passage à l'échelle sont au cœur des initiatives Data. En tant qu'Ingénieur Data Senior, vous jouez un rôle clé dans la conception des architectures de données, l'industrialisation des pipelines et l'accompagnement des équipes techniques et métiers. Missions principalesPilotage et expertise DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Être le référent Data auprès des parties prenantes techniques et métiers. Accompagner les équipes dans la qualification des besoins et leur traduction en solutions techniques robustes. Participer aux choix d'architecture et aux orientations stratégiques Data. Conception et développementConcevoir, développer et optimiser des pipelines de données industrialisés. Garantir la performance, la robustesse, la maintenabilité et la scalabilité des solutions. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation et de qualité des données. Challenger les solutions proposées par les équipes Data Engineering et Analytics. Industrialisation & DataOpsDéfinir et appliquer les standards DataOps. Mettre en place les processus de CI/CD, monitoring, alerting et observabilité. Assurer le versionning, la traçabilité et l'automatisation des traitements. Concevoir des architectures modulaires favorisant la mutualisation et la réutilisation des composants existants. Piloter les déploiements en environnement de production. Gouvernance et conformitéGarantir le respect des normes de sécurité, des contraintes réglementaires et des politiques de gouvernance des données. Assurer la qualité des livrables avant leur mise en production. Participer à la mise en place du catalogage, de la gestion des métadonnées et du lignage de la donnée. Être l'interlocuteur privilégié des instances de validation et de contrôle. Accompagnement des équipesEncadrer et faire monter en compétence les profils juniors. Diffuser les bonnes pratiques Data Engineering et DataOps. Assurer un rôle de conseil et de pédagogie auprès des équipes métiers. Contribuer activement à la veille technologique et à l'amélioration continue des pratiques. Compétences comportementales recherchéesLeadership technique et capacité d'influence. Excellent relationnel et sens de la communication. Forte orientation résultats et qualité de service. Esprit d'analyse et de synthèse. Capacité à travailler dans des environnements complexes et multi-acteurs. Autonomie et prise d'initiative. Esprit d'équipe et sens du partage des connaissances. Curiosité technologique et culture de l'innovation. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesData EngineeringSolide expérience dans la conception et l'industrialisation de plateformes Data. Maîtrise des architectures Data modernes (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse). Expertise dans la conception de pipelines ETL/ELT. Maîtrise des problématiques de qualité, gouvernance et traçabilité des données. Langages & DéveloppementPython (expert). SQL avancé. Connaissance des principes de développement logiciel et des bonnes pratiques d'ingénierie. Cloud & Plateformes DataBonne maîtrise d'au moins un environnement cloud majeur : AWS Azure Google Cloud Platform DataOps & DevOpsGit / GitLab / GitHub Docker Kubernetes CI/CD Infrastructure as Code Orchestration de workflows (Airflow ou équivalent) Monitoring & Observabilité Bases de donnéesSGBD relationnels (PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL...) Bases NoSQL Solutions analytiques et moteurs de recherche Connaissances des technologies de catalogage et gouvernance des données Architecture & GouvernanceArchitecture orientée données. Data Modeling. Data Quality Management. Data Lineage. Gestion des métadonnées. Connaissance des cadres réglementaires liés à la donnée (RGPD, Data Act ou équivalents).

Lancer l'IA conversationnelle sur les parcours de souscription digitale d'épargne d'un grand groupe bancaire français. Au sein d'une équipe produit d'une vingtaine de personnes chargée des parcours de souscription digitalisés (épargne, bancarisation), vous rejoignez une squad pluridisciplinaire de 4 personnes encadrée par un Scrum Master et une Tech Lead. Votre rôle : construire le premier agent conversationnel « Épargne » et poser les bases techniques de l'IA dans la squad. Vos principales missions : Construire les composants techniques d'un POC d'agent conversationnel et en valider la pertinence. Participer aux choix de solutions dans un environnement dont le socle se construit. Faire monter en compétences les autres développeurs de la squad sur l'IA conversationnelle. Documenter les solutions construites. Participer aux mises en production selon les pratiques DevOps (XL Release, XL Deploy). Ce que la mission vous apporte : Un projet IA à son démarrage, avec une vraie part de conception. Un rôle de référent IA dans une squad agile. Des enjeux concrets de gouvernance de l'IA en banque : traçabilité, auditabilité, sécurité des données. Environnement technique : Python, Java Spring Boot, Google ADK, LLM, agents conversationnels, LLMOps, XL Deploy, XL Release, Jenkins, Bitbucket, Agile.

Contexte Dans le cadre de la transformation digitale et l'accélération de l'usage de l'IA, la direction Project Management souhaite exploiter les avancées de l'IA afin de mieux capitaliser sur l'expérience, les connaissances et l'expertise de ses équipes. Les métiers reposent sur un savoir-faire technique développé au fil de nombreuses années, porté par des experts dont les connaissances sont dispersées dans des documents et bases de données. L'objectif est de développer des cas d'usages d'IA pour valoriser ce patrimoine afin d'assurer la pérennité des compétences et faciliter leur transmission tout en améliorant la performance opérationnelle et en générant des gains financiers.

Niveau d'expérience : Junior (1 à 3 ans) Type de poste : Ingénieur IA / MLOps Junior (H/F) Localisation : Région parisienne (hybride possible) Démarrage : Dès que possible. Contexte Dans le cadre du développement de ses activités Data & Intelligence Artificielle, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Ingénieur IA / MLOps Junior pour rejoindre son équipe dédiée à la conception, l'industrialisation et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle. Vous interviendrez sur des projets innovants à fort impact, couvrant aussi bien l'IA générative que les modèles de Machine Learning traditionnels, dans un environnement cloud et DevOps moderne. Vos missions En tant qu'Ingénieur IA / MLOps, vous aurez pour responsabilités de : Agir comme référent technique IA auprès des différentes parties prenantes : équipes projets, développeurs, architectes et métiers. Concevoir, développer, industrialiser et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle de bout en bout. Participer à l'intégration de solutions IA développées en interne ou proposées par des éditeurs externes. Contribuer à la mise en place et à l'évolution de la plateforme IA (MLOps, monitoring, gouvernance, catalogue de modèles). Industrialiser les modèles développés par les équipes Data Science afin de garantir leur passage en production. Assurer le respect des bonnes pratiques de développement, d'exploitation et de gouvernance IA. Participer à la mise en conformité des projets avec les exigences réglementaires et les standards de sécurité des données. Profil recherchéCompétences comportementales Nous recherchons une personne : Orientée résultats et capable de respecter les délais fixés. Dotée d'un fort esprit d'équipe et d'une bonne capacité de collaboration. Rigoureuse, organisée et autonome. Capable de communiquer efficacement à l'écrit comme à l'oral. Force de proposition avec une approche pragmatique des problématiques. Curieuse et en veille permanente sur les évolutions technologiques. Disposant d'un niveau d'anglais professionnel permettant d'évoluer dans un environnement technique international. Compétences techniquesExpérience Première expérience réussie (1 an minimum) en Intelligence Artificielle et/ou IA Générative. Participation à un projet de mise en production ou d'industrialisation de solutions IA. Une expérience dans un environnement réglementé constitue un atout. Langages et développement Excellente maîtrise de Python. Connaissances en SQL. La maîtrise des technologies JavaScript constitue un plus. Cloud & Infrastructure Expérience sur un environnement cloud de type AWS : S3 SageMaker Bedrock Lambda API Gateway ECS / EKS EC2 OpenSearch Aurora DevOps & MLOps Bonne connaissance des outils et pratiques : GitLab Docker Kubernetes Airflow MLflow Artifactory APIs REST Hugging Face Frameworks d'orchestration d'agents IA Outils de monitoring et de gouvernance des modèles Écosystème IA & Machine Learning Maîtrise des bibliothèques et frameworks : Scikit-learn Pandas TensorFlow PyTorch Transformers LangChain LangGraph Connaissances des concepts suivants : Machine Learning supervisé et non supervisé Deep Learning RAG (Retrieval Augmented Generation) Fine-tuning de modèles Agentic AI et systèmes multi-agents Human-In-The-Loop (HITL) Monitoring et observabilité des systèmes IA Data & Bases de données SQL et NoSQL Bases vectorielles (OpenSearch, Redis, PGVector ou équivalent) Notions de bases orientées graphe appréciées Méthodologies Bonne pratique des méthodes Agile (Scrum, Kanban ou équivalent).

Localisation : Pas de Calais (62) / Hauts de France - 1j présentiel par semaine Début de mission : 2/11/26 (non négociable) CONTEXTE : Accélérer l'évolution de la plateforme d'intelligence artificielle générative, qui est basée sur LibreChat OBJECTIF PLATEFORME : Permettre aux collaborateurs de créer et d'utiliser des assistants IA sur mesure, des agents RAG, ainsi que des outils connectés au SI de l'entreprise MISSIONS PRINCIPALES: Au sein d'une équipe pluridisciplinaire (Produit, Architecture, Sécurité, Infrastructure, QA), vous interviendrez sur l'évolution, le développement de nouvelles fonctionnalités et la maintenance de la plateforme IA. Évolution de la plateforme IA : Faire évoluer et maintenir la plateforme d'IA conversationnelle existante (stack basée sur LibreChat). Développement d'agents & d'outils : Concevoir, développer et intégrer de nouveaux services, APIs, agents intelligemment connectés et outils tiers. Intégration RAG & MCP : Participer activement à la mise en œuvre de fonctionnalités RAG avancées, de connecteurs MCP (Model Context Protocol) et d'APIs métier. Backend & Interface Utilisateur : Contribuer aux évolutions du backend ainsi qu'à l'amélioration des interfaces de configuration et d'expérience utilisateur (React). Qualité & Tests : Garantir la robustesse des développements via la mise en place de tests d'intégration automatisés. Analyse & Résolution : Diagnostiquer et corriger les anomalies d'intégration, de performance ou de comportement des agents. Observabilité & Monitoring : Participer au suivi, à la traçabilité et au monitoring des performances applicatives. Documentation : Documenter les évolutions techniques et communiquer efficacement sur les fonctionnalités nécessitant des validations manuelles. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE DU PROJET Environnement Dev : DevBox, VS Code / Visual Studio, GitHub Copilot IA & LLM : Azure AI Foundry, Azure Document Intelligence, LiteLLM, LibreChat, MCP, Langfuse Backend & Data : Python, Node.js/JavaScript, MongoDB, PostgreSQL (pgvector), Redis / Azure Managed Redis Cloud & DevOps : Azure (AKS), Docker, Kubernetes, Terraform, GitHub Actions, Argo CD, JFrog Artifactory APIs & Data Flow : Gravitee API Management, REST APIs, Apache Kafka Sécurité & Observabilité : Microsoft Entra ID, OAuth2, OpenTelemetry, Grafana, k6, Référentiels OWASP & Zero Trust

Nous recherchons un Data Scientist / Ingénieur IA pour une mission de fiabilisation et qualité des données au sein d'un environnement grand compte. La mission porte sur la détection, le diagnostic et la correction automatisée d'anomalies sur des données structurées et documentaires. Le profil développera des pipelines Python/SQL et intégrera des solutions LLM/VLM, NLP/NER pour l'analyse et l'extraction de données. Une expérience en matching, fuzzy matching, expressions régulières et contrôle des résultats LLM est recherchée. Python, SQL et LLM sont obligatoires ; GitLab, NLP/NER, HuggingFace et prompt engineering sont des compétences appréciées. Profil autonome et rigoureux, avec une capacité à industrialiser, documenter et assurer la traçabilité des traitements Data et IA.

Dans le cadre d'un programme de transformation, nous recherchons un Lead AI Engineer pour accompagner la refonte de la gestion de portefeuille projets et développer des solutions basées sur l'IA générative et l'Agentic AI. Vos missionsIdentifier et prioriser les cas d'usage IA à forte valeur ajoutée. Concevoir et développer des agents IA / solutions GenAI : LLM, RAG, prompt engineering, workflows. Développer des services et APIs en Python. Automatiser les processus métiers : reporting, suivi, consolidation et gestion des données. Connecter les agents IA aux différentes sources de données : APIs, bases SQL/NoSQL, fichiers. Participer à l'architecture, l'industrialisation et la mise en production des solutions. Jouer un rôle de référent technique / Lead auprès des équipes.

Contexte de la mission Au sein de la DTE, le département THP réalise l'ingénierie et la mise en œuvre des plateformes d'hébergement virtualisées et conteneurisées au réseau, les infrastructures d'hébergement socles IP et les solutions de protection du réseau et de sauvegarde Aujourd'hui, les processus opérationnels de ce département (conception, déploiement, gestion des changements, traitement des demandes entrantes, exposition des services, etc.) sont insuffisamment automatisés. Ils reposent en partie sur la connaissance individuelle des processus par les parties prenantes et l'utilisation d'outillage insuffisamment interconnectés et automatisés (JIRA, Service Now, mails, etc.) Ce manque de formalisation et d'automatisation freine la fiabilité, la scalabilité, et le TTM des solutions conçues au sein de l'équipe et la capacité à absorber la charge et la complexité croissantes. Nous recherchons un partenaire capable d'apporter une méthodologie éprouvée et une capacité d'exécution pour piloter cette transformation. Expérience : 2 à 3 ans Complexité 3 Objectifs et livrables Enjeux Améliorer la formalisation des processus et leur exposition aussi bien en interne qu'en externe du département Gagner en efficacité opérationnelle en réduisant les tâches répétitives et les délais d'exécution. Interconnecter les plateformes, outils et référentiels de l'équipe (Documentation et best practices, ingénieries référentiels, provisionning…) via un moteur d'orchestration (Camunda probablement) et mettre en œuvre de l'automatisation E2E. Exploiter le potentiel de l'IA générative et de l'IA agentique pour fiabiliser, accélérer et enrichir les workflows existants (diagnostic, remédiation, documentation, aide à la décision…). Structurer durablement une démarche de formalisation et d'amélioration continue des processus, au-delà de la seule durée de la mission. Objectifs de la mission le/la consultant(e) devra : Identifier, qualifier et prioriser les processus à fort potentiel d'automatisation et d'orchestration. Définir une architecture cible d'orchestration (Camunda ou solution équivalente) permettant d'appeler et de coordonner les différentes plateformes, outils et référentiels, en s'appuyant sur les sachants. Identifier les cas d'usage pertinents d'IA générative et/ou agentique intégrables dans les workflows parmis les Use Cases déjà initié, le cas échéant, être force de proposition pour de nouveaux Use Cases. En tant que Lead sur le sujet, le/la consultante s'appuiera sur l'aide d'un/une chef de projets du département pour mener les actions de mise en œuvre nécessaires : formalisation des processus prioritaires, développement et déploiement de workflows pilotes automatisés. En ce sens, le/la consul Transférer les compétences à l'équipe interne et poser les bases d'une gouvernance pérenne de ces automatisations. --> Optimiser l'activité du département (cf. enjeux) par l'automatisation Périmètre et livrables attendus Diagnostic et cartographie des processus existants (as-is). Architecture cible (to-be) d'orchestration et d'automatisation, avec préconisations d'outillage. Produire une Feuille de route priorisée à l'aide du chef de projet Mettre en œuvre les workflows pilotés par Camunda, couvrant des processus réels de l'équipe. Intégration des cas d'usage d'IA (générative et/ou agentique) dans les workflows. Documenter les processus formalisés et guides opérationnels associés. Actions de transfert de compétences / formation de l'équipe interne. Compétences demandées Compétences Niveau de compétence Excellentes compétences rédactionnelles et de communication : capacité à produire des livrables clairs et à les présenter à différents niveaux (équipe technique, management). Confirmé Fortes capacités de synthèse et de prise de recul pour challenger l'existant et proposer des solutions pragmatiques. Confirmé Compétences en IA Gen / Agentique : LLM, RAG, IA Gen, Agentique, orchestration , intégration dans des processus métier existants. Confirmé Autonomie, sens de l'écoute et capacité à animer des ateliers avec des équipes techniques. Confirmé orchestration de workflows, idéalement avec Camunda ou un outil équivalent. Confirmé Atlassian Jira Confirmé Expérience en cartographie et formalisation de processus Confirmé processus métier Confirmé Expérience de conduite du changement appréciée. Compétences en développement informatique Confirmé Connaissance des environnements infrastructure/DevOps est un atout fort : virtualisation (VMware), plateformes conteneurs (OpenShift/Kubernetes), réseau (Fabric IP, Firewall …)...

Les missions sont: 1- Conception et développement d'agents autonomes avec LangGraph : - Architecture des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle). -Intégrtion des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows). -Optimisation les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute). 2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants : -Connection des agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines. -Automatisation de versioning des agents et leur déploiement. 3- Ingénierie des données et features pour les agents : -Construction des pipelines de données pour alimenter les agents -Développement des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques). -Optimisation les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases). 4- Tests et robustesse : -Mise en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes). -Surveillance les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith. -Documentation des limites et cas d'usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques). Compétences souhaitées: Expérience avancée avec LangGraph : -Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs. -Expérience en déploiement d'agents en production. Python et écosystème IA : -Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic. -Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).

Dans le cadre de sa transformation digitale, un groupe international recherche un Tech Lead IA pour industrialiser ses solutions d'intelligence artificielle générative et développer de nouveaux cas d'usage. Vos missions : Concevoir et déployer des architectures IA générative et agentique (LLM, RAG, MCP). Industrialiser les solutions IA : CI/CD, monitoring, sécurité et optimisation des coûts. Développer de nouveaux cas d'usage, du POC à la production. Définir les standards techniques et garantir la qualité des solutions. Encadrer techniquement deux développeurs IA et accompagner les équipes internes. Collaborer avec les équipes Data, DevOps, Infrastructure et Cybersécurité. IA : LLM, RAG, MCP, agents IA, évaluation de modèles. Cloud : AWS Bedrock, Azure AI Foundry, GCP Vertex AI. Data : BigQuery, Dataform, Airflow. DevOps : GitLab CI/CD, monitoring, FinOps. Outils : Claude Code ou équivalent. Savoir-être : Leadership, autonomie, rigueur, pédagogie, esprit d'analyse et force de proposition.

Le contexteRejoignez l'équipe ACX (Advanced Customer Experience), pour piloter des projets d'IA générative et conversationnelle. L'équipe ACX gère plusieurs projets de chatbots et d'assistants virtuels. En tant que Project Manager, vous travaillez main dans la main avec le client, les parties prenantes métier et les équipes IT, et vous rapportez au Business Area Lead du domaine. Nous cherchons une personne organisée, avec du leadership et l'envie de continuer à progresser en gestion de projet. Vos missionsVous pilotez la livraison des projets de bout en bout, de l'initiation à la mise en production : Définir le scope, les objectifs et les livrables avec le management, le métier et les équipes IT Définir et suivre les KPIs qui mesurent la valeur business créée par les livrables Élaborer les plans de projet complets et les supports de communication, selon les standards de l'entreprise Préparer les propositions budgétaires et recommander les ajustements nécessaires Garantir le respect du scope, du planning, du budget et de la qualité Communiquer clairement l'avancement, les risques et les décisions aux team leads et aux parties prenantes Assurer l'interface entre la SNCB et les équipes IT internes Identifier, évaluer et gérer les risques, et mettre en œuvre les plans de mitigation Votre profilLes critères suivants sont tous obligatoires : Diplôme universitaire en informatique Minimum 2 ans d'expérience en gestion de projets chatbot ou Conversational AI Minimum 2 ans d'expérience dans le secteur public ou des entreprises publiques Français ou néerlandais niveau C1, bonne connaissance de l'autre langue nationale (niveau B) et de l'anglais (niveau B), à l'écrit comme à l'oral Expérience démontrée de Jira sur au moins 2 missions différentes Une certification en méthodologie de projet (PM², Prince2, PMP…) Une certification Agile (PSM, CSM, SAFe…) Les atouts qui feront la différenceMaîtrise de Jira, Confluence et ServiceNow Expérience de la gestion de plusieurs projets en parallèle Expérience dans le transport public Expérience sur des applications grand public (sites web, applications mobiles…) Stakeholder management et animation de comités de pilotage Connaissances en IA générative et conversationnelle : Azure, RAG, LLM, embeddings Une certification SAFe est un plus

Au sein d'une équipe dédiée à la cybersécurité, le consultant interviendra sur la conception, le développement et la mise en production de solutions applicatives intégrant des composants d'intelligence artificielle afin d'automatiser et d'optimiser différents processus. Il assurera le développement full stack des applications, du backend au frontend, ainsi que la réalisation des API, la gestion des bases de données et l'authentification. Il participera également à l'intégration de solutions IA reposant notamment sur des API LLM, des mécanismes RAG et des workflows LangChain/LangGraph. La mission comprend le cadrage technique des cas d'usage, la conception d'architectures simples, sécurisées et maintenables, les tests, la documentation, le déploiement en production ainsi que le transfert de compétences vers les équipes internes.

Pour un grand groupe international du transport et de la logistique basé à Marseille, nous recherchons un Data Scientist senior pour renforcer l'équipe Digital Sales (Digital Agency) sur une mission de 3 mois, à raison de 2 jours par semaine sur site. Objectif : développer des modèles analytiques avancés pour optimiser les parcours clients digitaux (Customer Journey Optimization), améliorer la conversion et mesurer la performance des actions marketing et opérationnelles. Missions : Clustering et segmentation comportementale des clients digitaux (K-means, etc.) : identification de micro-segments, d'intentions et de points de friction Systèmes de recommandation (services à valeur ajoutée) Modèles prédictifs appliqués aux parcours : drop-off, intent prediction, scoring Attribution multi-touch (MTA) sur les parcours digitaux : chaînes de Markov (1er et 2e ordre), Shapley Values IA générative / LLM pour analyser les irritants, comprendre les variations et synthétiser les enseignements clés Développement Python avancé : prototypage sous Jupyter puis industrialisation des solutions Restitution des recommandations aux équipes métier pour un pilotage data-driven des parcours clients

Nous recherchons un Architecte IA/MLOps H/F qui conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Il/Elle intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Missions principales Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle

Dans le cadre de projets innovants autour de l'Intelligence Artificielle, nous recherchons plusieurs développeurs Python capables de contribuer au développement, à l'industrialisation et au déploiement de solutions logicielles intégrant des composants IA. Vous intervenez sur la conception, le développement et la maintenance d'applications Python, tout en participant à l'automatisation des processus de développement et au déploiement des solutions sur des environnements cloud. Une forte appétence pour les sujets IA est attendue, avec la volonté de monter rapidement en compétences sur les technologies d'IA générative et les nouveaux usages associés.