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Les expertises attendues pour réaliser cette prestation sont listées ci-après : • Sécurité opérationnelle sur Microsoft 365, Azure Cognitive Services, Copilot, Fabric, Power Platform, Azure ML • Maîtrise des outils de DevSecOps : CI/CD sécurisés, IaC (Terraform, Bicep), Sentinel, Defender for Cloud, Purview • Expertise sur la sécurisation des tenants Azure, souscriptions, RBAC, MFA, Conditional Access, Privileged Identity Management • Expérience terrain sur le design et le déploiement de contrôles de sécurité dans des environnements AI hybrides • Connaissance des risques spécifiques liés aux LLM et aux services GenAI (prompt injection, data leakage, model poisoning) • Références : missions pour des groupes bancaires et industriels sur la sécurisation de plateformes GenAI Microsoft • Compétences complémentaires : scripting (PowerShell, Python), analyse de logs, automatisation de contrôles de sécurité

Consultant CyberSOC analyste SPLUNK confirmé pour assurer me MCO de l'activité sécurité. - Analyser, investiguer et traiter les incidents de sécurité. - Assurer les tâches de remédiation - Participer à l’amélioration continue et l’optimisation : outils, règles de détection, scripting d'automatisation ; - Mise en place des projets d'amélioration de l'outil Splunk, pour améliorer ou optimiser la couverture de détection (RBA, Machine Learning ToolKit) - Assurer une veille sur les menaces et les vulnérabilités - Exécuter du « Threat Hunting » régulier - Produire des rapports réguliers pour valorisation des activités lors des comités de gouvernance - Maintenir les bases de connaissances (confluence, git et sharepoint) Niveau de compétence attendu SPLUNK N3 Anglais Courant

CONTEXTE Afin de renforcer son pôle data pipeline et analytics (collecte & analyse des données, en particulier des données non structurées), notre entité Search & Sémantique recherche un directeur de projet F/H. L'équipe Search & Sémantique c'est?: - Une entité de 75 personnes et une expertise de 15 ans de développement, - Des projets dans des secteurs fonctionnels variés (santé, culture, énergie, etc.), - Une expertise dans la valorisation de l'information non structurée?: moteurs de recherche, applications innovantes de Traitement du Langage Naturel, Machine Learning, IA. Vous souhaitez participer au développement d'une entité aux projets variés et en plein développement?? CE QUE L'ON VOUS PROPOSE Opérationnellement vous superviserez des projets réalisés en mode forfaitaire, dans nos locaux, visant à collecter, normaliser, enrichir et analyser de la donnée, avec une spécialité dans le traitement de la donnée non structurée (donnée textuelle issue de documents). L'objectif est d'extraire les informations présentes dans les contenus documentaires et de les analyser comme les données structurées, élargissant le périmètre d'analyse puisqu'une large majorité de la donnée existe sous format non structuré. A ce titre, vos missions sont les suivantes?: - Assurer la réussite des projets sous votre responsabilité - Assurer la relation client - Piloter et manager les équipes - Organiser le partage de connaissances - Développer l'activité

Bonjour, Pour le compte de notre client nous recherchons un Data Scientist 👽. Contexte Notre client a misé sur une plateforme Big Data sur Microsoft Azure pour centraliser ses flux data, stocker des pétaoctets de données dans des Data Lakes et industrialiser des cas d’usage IA stratégiques. La Data Science joue un rôle clé, notamment dans les projets de maintenance prédictive, d’information voyageurs et d’optimisation opérationnelle. Missions principales Développer des modèles de Machine Learning et d’IA sur des volumes massifs de données stockées sur Azure (Data Lake, Data Factory, Databricks). Construire des features temporelles , utiliser des séries temporelles ou des méthodes statistiques avancées pour modéliser des phénomènes (ex : retards, maintenance). Analyser les données météorologiques, de trafic, IoT, capteurs ou autres sources pour créer des prédictions (ex : retards, pannes) ou des systèmes d’alerte. Industrialiser les pipelines d’entrainement et d’inférence sur Azure (notamment via Azure Databricks, Azure ML, etc.). Monitorer les performances des modèles, mettre en place des métriques qualité, des alertes, des feedback loops. Collaborer avec les équipes infrastructure / Data Engineering pour garantir la scalabilité et la gouvernance des flux data. Accompagner les équipes métier (opération, maintenance, transport, marketing) dans l’exploitation des modèles prédictifs. Documenter les modèles, écrire des rapports, créer des visualisations et restituer les résultats de manière pédagogique. Cloud Azure : Data Lake, Data Factory, Databricks. Big Data : Spark (Scala ou Python) pour traitement distribué. Langages : Python (pandas, scikit-learn, ML frameworks), SQL / T-SQL. Machine Learning / IA : régression, classification, séries temporelles, modèles statistiques, ou algorithmes supervisés / non supervisés. Data Engineering / Pipeline : connaissance des pipelines ETL/ELT, ingestion de données, feature engineering. MLOps : pipelines de déploiement, scoring, orchestration, monitoring, versioning des modèles. Gouvernance des données : qualité, sécurité, catalogage. Architecture des données : conception de schémas, datalakes, modélisation. Compétences transverses Esprit analytique et méthodique . Capacité à vulgariser des concepts complexes auprès des équipes métier. Autonomie, rigueur, curiosité et force de proposition. Aisance relationnelle et collaboration interdisciplinaire (Data, produit, exploitation). Capacité à prioriser et structurer le travail sur des sujets long terme. Profil recherché Formation : Bac+5 (informatique, data, maths, statistique, IA…). Expérience : minimum 3 à 6 ans en data science / machine learning, idéalement sur des environnements cloud / Big Data. Langues : bon niveau d’anglais technique. Atout : expérience antérieure dans le transport, l’IoT, la maintenance, ou de lourdes infrastructures data.

Dans un contexte de scale et de renforcement de la roadmap , tu rejoins l’équipe Platform pour concevoir et faire évoluer une Media API stratégique. L’objectif : unifier l’accès aux caméras, flux vidéo/images et transformations média , dans un environnement IoT + serverless , sécurisé et scalable. Media API & Serverless Concevoir et développer une Media API pour interagir avec des caméras (IoT / Edge). Implémenter une architecture API Gateway on top of AWS Step Functions . Créer des endpoints manquants qui ne sont pas couverts par les APIs existantes. Unifier l’accès : caméras images flux vidéo transformations média (processing, déclenchements, workflows) Architecture & Platform Participer aux choix d’architecture cloud (patterns serverless, event-driven). Garantir scalabilité, sécurité et résilience des services. Travailler main dans la main avec les équipes Cloud, Data/ML, Produit et IoT . Sécurité & fiabilité Implémenter une approche Security by design : IAM / permissions secrets management politiques réseau Contribuer à la mise en place de : monitoring & observabilité runbooks gestion des incidents Automatisation Infrastructure as Code (Terraform ou CDK). CI/CD unifié et industrialisé. Participation à l’amélioration continue de la platform.

Ce rôle de Data Scientist est une nouvelle création de poste, avec un démarrage envisagé en janvier 2026 . Le Data Scientist rejoindra l'équipe pour travailler sur des projets d'analyse de données, d'apprentissage automatique (Machine Learning - ML), de collecte de données et de développement d'applications/solutions. Les principales responsabilités incluent : L'analyse approfondie de la donnée. La récolte et le traitement des jeux de données. Le développement et l'implémentation de modèles de Machine Learning. Le déploiement des solutions développées.

Contexte du projet : Viveris intervient auprès de ses clients dans le cadre de la mise en oeuvre et de l'évolution de plateformes Data à fort enjeu stratégique. Dans ce cadre, nous recherchons un Data Architect qui interviendra en interface avec les directions métiers, les équipes de transformation et d'ingénierie. L'objectif de ce poste consiste à définir, cadrer et accompagner l'architecture Data des projets, depuis l'identification des besoins jusqu'à la mise en oeuvre des solutions, en garantissant l'alignement avec la politique Data et les standards technologiques du Groupe. Responsabilités : * Réaliser les études de cadrage de l'architecture Data en s'appuyant sur une expertise des technologies clés de la plateforme Data (stockage, traitement, restitution, exploration, référentiels, ML / IA) ; * Définir et mettre en oeuvre les architectures Data en maîtrisant les formalismes de modélisation (BPMN, modèles conceptuels et logiques de données) ; * Projeter, décliner et accompagner la politique générale de la donnée sur son périmètre (directions métiers, entités) ; * Intervenir dès l'identification des besoins métiers afin d'accompagner les équipes projets et de développement dans la déclinaison des patterns d'architecture Data ; * Maintenir la roadmap des services Data et accompagner les projets dans la mise en oeuvre de leurs produits selon les meilleures pratiques ; * Collaborer avec les architectes d'entreprise et techniques afin d'assurer la cohérence globale et l'alignement avec les standards technologiques (Cloud, conteneurisation, API Management).

Les expertises attendues pour réaliser cette prestation sont listées ci-après : • Sécurité opérationnelle sur Microsoft 365, Azure Cognitive Services, Copilot, Fabric, Power Platform, Azure ML • Maîtrise des outils de DevSecOps : CI/CD sécurisés, IaC (Terraform, Bicep), Sentinel, Defender for Cloud, Purview • Expertise sur la sécurisation des tenants Azure, souscriptions, RBAC, MFA, Conditional Access, Privileged Identity Management • Expérience terrain sur le design et le déploiement de contrôles de sécurité dans des environnements AI hybrides • Connaissance des risques spécifiques liés aux LLM et aux services GenAI (prompt injection, data leakage, model poisoning) • Références : missions pour des groupes bancaires et industriels sur la sécurisation de plateformes GenAI Microsoft • Compétences complémentaires : scripting (PowerShell, Python), analyse de logs, automatisation de contrôles de sécurité

Contexte du projet : Viveris intervient auprès de ses clients dans le cadre de la mise en oeuvre et de l'évolution de plateformes Data à fort enjeu stratégique. Dans ce cadre, nous recherchons un Data Architect qui interviendra en interface avec les directions métiers, les équipes de transformation et d'ingénierie. L'objectif de ce poste consiste à définir, cadrer et accompagner l'architecture Data des projets, depuis l'identification des besoins jusqu'à la mise en oeuvre des solutions, en garantissant l'alignement avec la politique Data et les standards technologiques du Groupe. Responsabilités : Réaliser les études de cadrage de l'architecture Data en s'appuyant sur une expertise des technologies clés de la plateforme Data (stockage, traitement, restitution, exploration, référentiels, ML / IA). Définir et mettre en oeuvre les architectures Data en maîtrisant les formalismes de modélisation (BPMN, modèles conceptuels et logiques de données). Projeter, décliner et accompagner la politique générale de la donnée sur son périmètre (directions métiers, entités). Intervenir dès l'identification des besoins métiers afin d'accompagner les équipes projets et de développement dans la déclinaison des patterns d'architecture Data. Maintenir la roadmap des services Data et accompagner les projets dans la mise en oeuvre de leurs produits selon les meilleures pratiques. Collaborer avec les architectes d'entreprise et techniques afin d'assurer la cohérence globale et l'alignement avec les standards technologiques (Cloud, conteneurisation, API Management).

Les principaux livrables attendus sont : - Référentiel des bonnes pratiques - Méthodes de Feature Engineering et de validation des données. - Compte-rendus des différents ateliers et réunions - Modèles et pipelines CI/CD - Livrables attendus dans le cadre de l’assurance qualité - Matrice des risques et plan de mitigation En tant qu’ingénieur(e) IA / MLOps, vos principales missions sont de : • Gérer le portefeuille de cas d’usage d’IA (ML/deeplearning, IA Gen, agentique) pour un ou plusieurs départements. • Être le référent IA auprès de vos différents interlocuteurs : chef de projets, développeurs, architectes, métiers, partenaires internes et externes. • Accompagner les directions dans le cadrage de leurs cas d’usage et traduire les besoins métiers en spécifications techniques. • Contribuer à la modélisation de votre portefeuille de cas d’usage. S’assurer que les modèles développés respectent les standards de performance, robustesse, explicabilité et conformité. Garantir que les modèles / cas d’usage développés soient parfaitement industrialisables. o Mettre en place les bonnes pratiques, méthodes de Feature Engineering et de validation des données. o Challenger les approches proposées par les Data Scientists. • Piloter l’industrialisation et le déploiement des modèles IA o Définir et appliquer le cadre ML Ops du groupe : reproductibilité, versioning, automatisation des tests, gouvernance des modèles o Concevoir des architectures IA modulaires, en évaluant en amont ce qui a déjà été développé et en favorisant la mutualisation plutôt que le redéveloppement systématique. Travailler en collaboration étroite avec les autres directions IA pour harmoniser les choix technologiques et accélérer l’industrialisation. o Construire et implémenter les pipelines, CI/CD, monitoring. o S’assurer de la conformité avec les normes internes techniques et réglementaires (cadre normatif / IA act / RGPD). • Garantir la qualité et la conformité o Structurer et diffuser les bonnes pratiques : organisation du code / worflow Git, qualité et tests, ML Ops et reproductibilité (tracking, versioning, CI/CD, orchestration, infra as code, …), sécurité, gouvernance et réutilisabilité, « definition of done », règles d’usage de GitHub Copilot o Auditer et valider les modèles / cas d’usage développés. o Garantir la qualité et la conformité des livrables avant mise en production. o Etablir la traçabilité : documentation, métadonnées, suivi des performances. o Être le point de contact technique privilégié pour les instances de validation. • Encadrer et accompagner les juniors et les collaborateurs dans le domaine de l’IA. o Organiser la montée en compétence progressive et objectivée des juniors. • Jouer un rôle de pédagogue vis-à-vis des métiers pour vulgariser les concepts, les choix technologiques et assurer leur adhésion. • Assurer une veille technologique active sur les outils, frameworks, et paradigmes IA. Proposer de nouvelles solutions / architectures adaptées aux besoins métiers. Usage Interne / Internal Use Anticiper les évolutions des réglementations et intégrer les enjeux de responsabilité de l’IA.

Ingénieur IA Ouvert en full remote + Déplacement ponctuel Mission principale Concevoir et déployer des systèmes IA en utilisant des modèles existants (LLM, NLP, vision), sans entraînement lourd, mais avec une forte expertise en prompt engineering, context engineering et intégration métier. Responsabilités clés Créer des prompts optimisés et des contextes enrichis pour améliorer la pertinence des réponses IA. Concevoir des workflows IA (LangChain, LiteLLM, VLLM) pour orchestrer les interactions. Intégrer les solutions IA dans les processus métiers (API, microservices). Évaluer la performance des systèmes IA (qualité, robustesse, biais). Mettre en place des mécanismes de récupération contextuelle (RAG) et gestion des données. Compétences techniques Prompt Engineering avancé : structuration, optimisation, tests : Context Engineering : gestion des contextes longs, segmentation, injection dynamique. Python et frameworks IA (havstack-ai, langchain/langgraph, LiteLLM, VLLM). Machine Learning : compréhension des modèles, métriques, limitations. Connaissance des LLM et des techniques RAG (Retrieval Augmented Generation). • UX pour IA (interaction homme-machine). Soft skills attendus Créativité, curiosité, collaboration pluridisciplinaire, rigueur dans validation et documentation. Ouvert en full remote + Déplacement ponctuel

Contexte : La mission interviendra en appui d’une équipe projet pluridisciplinaire (métier conformité, gestion de projets, informatique, data science) en charge de mener à bien le développement interne d’une nouvelle solution informatique performante et innovante, intégrant notamment des fonctionnalités de machine Learning et d’intelligence artificielle en ligne avec les attentes du régulateur et les standards de place les plus performants. Prestations attendues : - Elaboration de nouveaux modèles de données adaptés à la Conformité, et notamment la révision de l’approche en matière de scoring, de segmentation de la clientèle, et des seuils de déclenchement des alertes sur opérations atypiques. - Réduction des alertes non pertinentes et l’optimisation des analyses et investigations - Sélection et la validation de variables pertinentes (features engineering) pour améliorer la performance des modèles de détection - Utilisation combinée de modèles de machine learning supervisés et non supervisés pour optimiser la détection des comportements suspects et réduire les faux positifs - Choix techniques et stratégiques adaptés aux enjeux et au contexte opérationnel du groupe BRED (typologie clients, offre produits et services, entités multiples…) - Accompagnement des différentes étapes des projets informatiques de la Conformité (études & cadrage, recette, suivi comités) dans le respect des échéances imposées - Contribution à la rédaction des livrables projets (expression de besoin métier, cahiers des charges, procédures) Expérience exigée dans la Lutte Contre le Blanchiment d'argent et le Financement du Terrorisme (LCB-FT)

Nous recherchons un Expert Genesys capable de concevoir, intégrer et optimiser des solutions de centre de contacts (Genesys Cloud / PureConnect / Enterprise), avec une forte orientation IA / GenAI : chatbots, NLP, assistants virtuels, routage prédictif, automatisation intelligente. Missions principales Concevoir et optimiser les parcours clients, flux IVR, routage omnicanal et workflows automatisés. Intégrer Genesys avec la téléphonie, les CRM et les plateformes d’IA (Google, Azure, IBM Watson…). Déployer et améliorer des chatbots, assistants virtuels, algorithmes de ML et solutions de routage prédictif. Piloter des initiatives d’innovation IA (nouveaux modules, fonctionnalités, automatisations). Suivre les KPI, analyser les performances et optimiser les modèles IA. Accompagner plusieurs pays dans la transformation des centres de contacts. Assurer formation, documentation et transfert de compétences aux équipes locales. Garantir conformité, sécurité et standards globaux.

En tant que Tech Lead Python & IA, vous avez la responsabilité de porter la vision technique découlant de la stratégie business, de s'assurer de sa mise en œuvre dans le respect des meilleures pratiques de qualité, de sécurité, de maintenabilité et de scalabilité. Vous encadrez une équipe agile composée de DevOps, développeurs backend et ML Engineers qui travaillent au développement et au déploiement d'applications métiers pour couvrir le parcours du réassureur augmenté, en utilisant l'IA, et plus particulièrement la GenAI. Vos missions : Définir la stratégie technique, alignée sur la stratégie business, et être capable de la défendre auprès de toutes les parties prenantes Être le garant de la qualité, de la sécurité, de la maintenabilité et de la scalabilité des applications développées Encadrer, accompagner et être le référent de l'équipe technique Appliquer et diffuser les bonnes pratiques de développement et de DevOps Assurer la veille technique et être force de proposition pour rester à l'état de l'art Collaborer efficacement avec les départements métiers, développer l'acculturation aux nouvelles technologies que vous utilisez pour maximiser leur adoption à travers la conduite du changement

Dans le cadre d’un vaste programme de transformation du service client à l’échelle internationale, l’organisation souhaite renforcer ses capacités en matière d’automatisation intelligente et d’expérience omnicanale. Le prestataire interviendra en tant qu’expert Genesys pour accompagner les différentes entités dans la modernisation de leurs centres de contact, en intégrant des fonctionnalités avancées basées sur l’IA et le machine learning. L’objectif est de concevoir des parcours clients plus fluides, d’optimiser le routage des interactions, de réduire les temps de traitement et d’accroître la qualité de service tout en garantissant une cohérence globale entre les pays. La mission s’inscrit dans un contexte multiculturel exigeant, avec un fort niveau d’innovation et une volonté d’industrialiser l’usage de l’IA dans les interactions clients.

La mission proposée sera d’accompagner les métiers dans la cadre du projet de sortie du progiciel SAS vers le progiciel DATAIKU. Dans ce cadre, les activités principales sont : • Accompagner les utilisateurs dans la prise en main de Dataiku et le déploiement des solutions pour leurs cas d’usage. Cela passe par la compréhension de leurs besoins et contraintes opérationnelles, l’étude des solutions potentielles basées sur le progiciel, et l’aide et support à la réalisation. • Appliquer et diffuser les bonnes pratiques Dataiku ainsi que du processus MLOPS. • Assurer le Support et RUN post déploiement : surveillance, maintenance et optimisation des traitements DATAIKU. Dans le cadre de cette mission, il y a de fortes exigences sur : • Le sens de service. • La pédagogie pour accompagner efficacement les utilisateurs SAS. • L’échange et la communication avec le reste de l’équipe SOD/IA Factory ainsi que les différents interlocuteurs sur ce sujet. A savoir, l’architecte SOD/SAS, l’architecte technique SOD, les architectes DATA ainsi que les interlocuteurs CAGIP. Le critère d’expérience doit s’appliquer à tous ces éléments pour garantir l’adéquation du profil à la demande. Expertise DATAIKU DSS avec certifications : • Core Designer • Advanced Designer • ML Practitioner • MLOps Practitioner • Developer • Generative AI Practitioner