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Au sein du domaine Data & IA, vous rejoindrez une équipe dédiée aux plateformes GenAI et participerez au déploiement, à l'industrialisation et à l'exploitation d'une plateforme GPUaaS et LLMaaS On-Premise. L'objectif est de mettre à disposition des entités du groupe des solutions IA agentiques, souveraines, sécurisées et hautement disponibles. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie de la plateforme, de sa conception jusqu'à son maintien en conditions opérationnelles en production. Vos missionsIndustrialiser et automatiser le déploiement de plateformes IA dans des environnements On-Premise sécurisés. Contribuer à l'évolution de l'architecture de la plateforme. Participer à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, de conformité et de gouvernance. Documenter les offres et services et accompagner leur mise en production. Réaliser des présentations et démonstrations des solutions développées. Assurer le MCO/MCS des plateformes IA en production. Participer à la résolution des incidents et au maintien de la disponibilité et de la sécurité des plateformes. Collaborer au sein d'une équipe Agile / Dev Team. Participer aux daily meetings, ateliers de co-construction et rituels de la squad. Prendre en charge les éléments de backlog définis avec la Product Owner. Contribuer à la roadmap de la plateforme. Participer aux astreintes techniques du pôle. Compétences techniques recherchées GPU / IA / MLOpsExpérience avec des plateformes ou infrastructures GPU. Connaissance de solutions d'orchestration GPU : , Slurm, Volcano, ClearML, KAI Scheduler, etc. Bonne compréhension des architectures IA / Machine Learning. Connaissance de frameworks tels que PyTorch, TensorFlow, Transformers. Expérience MLOps / AI Platform / ML Platform appréciée. Une expérience GenAI / LLM constitue un plus. Kubernetes / ConteneurisationKubernetes / OpenShift. Docker. Expérience significative en environnement de production. Une certification CKA / CKAD ou OpenShift constitue un plus. InfrastructureExpérience en environnement On-Premise. Infrastructure distribuée, sécurisée et hautement disponible. Connaissances Cloud : AWS, GCP, Azure, Scaleway, etc. DevOps / AutomatisationGitLab CI/CD. Jenkins. Infrastructure as Code / automatisation. Python et Bash. Go constitue un plus. Kestra constitue un plus. Supervision / ObservabilitéPrometheus. Grafana. ELK Stack. Dynatrace. Outils / MéthodologiesJira / Wiki / outils Atlassian. Méthodes Agiles. Expérience du fonctionnement en équipe produit / plateforme.

Nous recherchons un(e) Data Engineer confirmé(e) / Senior, disposant d'une solide expérience sur Google Cloud Platform (GCP), pour rejoindre une nouvelle équipe dédiée aux données clients et marketing. L'équipe intervient sur différents systèmes sources, sur une plateforme Data centralisant et valorisant les données, ainsi que sur un service dédié à la personnalisation des parcours et expériences clients. L'objectif du projet est de construire une plateforme permettant de fournir aux modèles de Machine Learning des données de personnalisation fiables, pertinentes et facilement exploitables. Dans un premier temps, vous interviendrez sur l'amélioration et la fiabilisation des données provenant de différentes sources de tracking et de données commerciales. Vous participerez ensuite au développement de la plateforme Data centrale du projet. Vos missionsConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables. Collecter, transformer et intégrer des données provenant de différentes sources. Participer à la conception et à l'évolution de la Data Platform. Contribuer au développement d'un service de contexte et personnalisation client. Préparer et enrichir les données destinées aux modèles de Machine Learning. Garantir la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données. Participer à la conception des architectures et flux Data. Mettre en place des contrôles et bonnes pratiques de Data Quality. Collaborer avec les équipes Data, ML, Marketing et les équipes techniques. Participer aux tests, à la documentation et au déploiement des solutions. Contribuer à l'amélioration continue de l'architecture et des processus Data.

🌟 Quel sera ton poste ? 🌟 💼 Poste : SRE DevOps IA/MLOps Junior H/F 📍 Lieu : Paris (75) 🏠 Télétravail : Flexible 📝 Contrat : Freelance 💸 TJM : 450€-480€ 👉 Contexte client : Tu rejoins un acteur majeur du numérique engagé dans le développement et l'industrialisation de solutions innovantes basées sur l'Intelligence Artificielle et le Machine Learning. Dans un contexte de forte accélération des usages IA, l'enjeu est de construire, fiabiliser et automatiser les plateformes techniques supportant l'entraînement, le déploiement et l'exploitation des modèles d'intelligence artificielle. Les équipes travaillent sur des environnements critiques nécessitant une forte disponibilité, une observabilité avancée et une industrialisation des processus afin d'accompagner les projets IA à grande échelle. En tant que SRE DevOps IA/MLOps Junior, tu interviens à l'interface entre les équipes Data, IA et Exploitation afin de garantir la performance, la résilience et l'automatisation des plateformes supportant les solutions de Machine Learning et d'IA générative. Tu auras pour missions de : Concevoir, déployer et maintenir les infrastructures nécessaires aux plateformes IA et Machine Learning. Participer à l'industrialisation des environnements MLOps et IA Ops. Automatiser les déploiements, l'exploitation et la supervision des services. Mettre en œuvre les bonnes pratiques Site Reliability Engineering (SRE) afin d'améliorer la fiabilité et la résilience des plateformes. Participer à l'optimisation des environnements d'entraînement et d'inférence des modèles IA. Déployer et maintenir les solutions de monitoring, d'observabilité et d'alerting. Accompagner les équipes Data Science et IA dans l'industrialisation des pipelines de développement et de déploiement. Participer à la gestion des incidents, à l'amélioration continue et à l'automatisation des processus d'exploitation. Contribuer à la mise en place et à l'exploitation de solutions d'IA générative telles que Claude. Rédiger et maintenir la documentation technique et les procédures d'exploitation. 🧰 Stack technique : DevOps & Automatisation : Git, CI/CD, Ansible, Terraform. Conteneurisation & Orchestration : Docker, Kubernetes. Observabilité : Prometheus, Grafana, ELK, Monitoring & Alerting. IA / Machine Learning : MLOps, IA Ops, plateformes d'entraînement, de déploiement et d'exploitation de modèles IA/ML, IA générative (Claude). Systèmes : Linux. Scripting : Python, Bash.

emagine recherche pour l'un de ses clients grand compte un consultant spécialisé en données XML avec des compétences sur Python et en intelligence artificielle. Lieu : Saint-Ouen-Sur-Seine Durée : 6 mois Démarrage : ASAP Télétravail : 2 J / semaine Résumé : Ce poste de Développeur Python / Ingénieur IA implique la transformation et le traitement de données XML à l'aide de compétences avancées en intelligence artificielle et machine learning, visant à améliorer les processus de traitement automatisé au sein de l'organisation. Responsabilités : Tester le modèle de transformation sur des cas d'utilisation communs. Adapter et itérer les prompts pour optimiser les résultats. Faire évoluer le modèle pour traiter des cas supplémentaires. Définir le modèle final de transformation. Mettre en place des pipelines de transformation automatisés. Définir des jeux de tests pour couvrir les cas nominaux. Gérer les erreurs afin de garantir l'intégrité des données. Adapter la chaîne d'intégration avec le nouveau processus. Must Haves : Très bonne expérience avec le traitement XML. Excellente maîtrise des langages de transformation (XSLT, XQuery, XPath). Expérience en parsing et validation avec Schema XSD, DTD, RelaxNG. Très bonne expérience en intelligence artificielle & machine learning. Expérience avec des frameworks ML tels que TensorFlow, PyTorch, et Scikit-learn. Bonne connaissance des modèles AI comme Transformers, BERT, GPT. Très bonne expérience en développement avec Python. Maîtrise des bibliothèques XML-Python : lxml, ElementTree, Beautiful Soup. Nice to Haves : Expérience dans l'analyse de structures documentaires complexes. Connaissance de la conception de pipelines de transformation automatisés. Autres détails : Contexte : Travail sur des données récupérées via API. Environnement technique : Utilisation de modèles d'amélioration via un tagging existant.

Rejoignez une équipe IA au sein d'un grand groupe du secteur bancaire et financier, intervenant sur des applications d'intelligence artificielle et des workflows IA critiques pour la relation client et les entrées en relation. Vous contribuerez à des projets porteurs combinant machine learning, IA générative et orchestration cloud sur une infrastructure Azure moderne. Vous intervenez sur un périmètre fonctionnel riche couvrant les entrées en relation, la lutte anti-fraude, la gestion de portefeuille, la conformité réglementaire, les chatbots clients et prospects, ainsi que la satisfaction et la gestion des incidents. L'environnement technique repose sur Azure, Databricks, Terraform et Python, avec une forte composante IA générative et Copilot. Vous participez à l'ensemble du cycle de vie des projets : du cadrage et de l'étude d'impacts à la conception de solutions, en passant par l'idéation, le développement, les tests et le suivi en production. Vous concevez et proposez des solutions IA/ML innovantes pour résoudre les points de douleur métier, en intégrant dès la phase de conception les enjeux de sécurité des données et de gouvernance infrastrukturelle. Vous travaillez dans un environnement Agile/Scrum avec une forte culture de qualité et de fiabilité. Vos responsabilités incluent la mise en place de tests unitaires et de non-régression automatisés, la préparation et l'exécution de tests d'intégration et de charge, ainsi que la mise en place de guardrails et de tests continus pour les applications d'IA générative. Responsabilités : - Participer aux cadrages des projets : étude d'impacts, conception architecturale de solutions, chiffrage et planification - Proposer et développer des solutions IA/ML répondant aux besoins métier spécifiques des domaines couverts - Concevoir et implémenter une infrastructure cloud native sur Azure avec approche Infrastructure as Code (Terraform, Ansible) - Développer des APIs REST et intégrations de workflows avec Databricks et services Azure - Mettre en place des stratégies complètes de test : tests unitaires, non-régression automatisée, tests préprod et continus - Implémenter des guardrails et mécanismes de contrôle qualité pour les applications d'IA générative et Copilot - Assurer la préparation et l'exécution des phases de tests IT, intégration, charge et déploiement en production - Rédiger et maintenir la documentation technique des modèles, de l'infrastructure et des évolutions - Conduire l'analyse et la résolution d'incidents en production de manière réactive et méthodique - Communiquer de façon claire et structurée avec tous les stakeholders (métier, IT, conformité, architecture, marketing) - Intégrer les enjeux de sécurité des données et de conformité réglementaire dès les phases amont

À propos de SparrowSparrow est une plateforme d'IA et d'Analytics entièrement développée et exploitée en interne. Notre équipe développe un environnement technologique de pointe s'appuyant sur les dernières technologies open source, afin de proposer des solutions robustes et capables de monter en charge. En intégrant des technologies de Machine Learning (ML), d'Intelligence Artificielle (IA), d'IA générative (GenAI) et d'IA agentique, Sparrow permet aux équipes métiers et aux analystes d'innover et de créer de la valeur à partir des données dans l'ensemble de l'organisation. Notre mission est de fournir une plateforme fluide permettant d'accélérer la prise de décision grâce à l'IA. Elle permet notamment à des agents autonomes d'exécuter des tâches, de raisonner sur des jeux de données complexes et d'interagir dynamiquement avec les systèmes de l'entreprise, tout en garantissant scalabilité, sécurité, conformité et facilité d'utilisation. À propos du poste – Platform EngineerEn tant que Platform Engineer au sein de l'équipe Sparrow de BNP Paribas Personal Finance, vous serez au cœur de la mission visant à accélérer l'utilisation du Machine Learning et la valorisation des données à grande échelle. Vous participerez à la construction et à la maintenance d'une plateforme ML & Data robuste, permettant aux Data Scientists et Data Analysts de se concentrer sur leur priorité : exploiter la valeur des données. Vous travaillerez au sein d'une Squad multidisciplinaire comprenant notamment un Product Owner, un Lead, des développeurs Front-end/Back-end et des DevOps. Vous serez notamment chargé(e) de : Concevoir, implémenter et maintenir le backend cloud de Sparrow, orchestré par des opérateurs Kubernetes développés en Golang. Utiliser des outils et bibliothèques open source standards : Argo, MLflow, VS Code, etc. Faire évoluer l'architecture de la plateforme afin de répondre aux nouveaux besoins en Machine Learning, analyse et traitement de données. Maintenir et améliorer les pipelines CI/CD, les workflows de développement et les pratiques de sécurité. Participer à la gestion des incidents et au support de la plateforme, afin de garantir sa haute disponibilité et sa fiabilité. Impact auprès des différentes parties prenantesPour les Data Scientists et Data Analysts : vous contribuerez à créer un environnement efficace et simple d'utilisation afin d'accélérer leur travail et de leur permettre de se concentrer sur la création de valeur plutôt que sur les problématiques d'infrastructure. Pour les équipes Engineering : vous fournirez des capacités de plateforme robustes ainsi que des bonnes pratiques permettant de développer efficacement des fonctionnalités à grande échelle. Pour les métiers : vous assurerez une haute disponibilité des composants et ressources, notamment des modèles utilisés en production. Pour l'organisation : vous contribuerez au maintien d'un haut niveau de sécurité et d'efficacité opérationnelle. Ce poste se situe donc à l'intersection du Cloud Computing, de l'infrastructure Machine Learning et du Software Engineering. Stack techniqueLangages : Golang ; Python est un plus Infrastructure : Kubernetes (IKS), Cert Manager, HashiCorp Vault, Full TLS Conteneurisation : Docker, BuildKit OS : Linux CI/CD : GitLab, GitLab CI, Artifactory Déploiement : ArgoCD, Helm, Kustomize Cache : Redis Sentinel Observabilité / Monitoring : Elasticsearch, Grafana, Beats, Kibana, APM, Prometheus Stockage : MinIO, Block Storage Automatisation : Ansible Profil recherchéCompétences et expériences requisesExpérience significative en tant que Software Engineer ou Cloud Engineer ; le poste correspond à un niveau intermédiaire. Forte attention portée à la qualité et aux processus d'ingénierie logicielle. L'équipe exploite elle-même les solutions qu'elle développe et accorde une importance particulière à leur fiabilité. Expérience en Golang ; Python constitue un plus. Bonne maîtrise de Kubernetes On-Premise, l'ensemble des services et workloads fonctionnant sur Kubernetes au sein de plusieurs clusters. Bonnes capacités de communication écrite et orale. Niveau d'anglais correct, à l'écrit comme à l'oral. Orientation utilisateur et solution. Bonnes capacités analytiques et organisationnelles. Compétences appréciéesExpérience sur des sujets liés au Machine Learning ou à l'Intelligence Artificielle. Expérience avec les technologies Cloud. Conditions de travailLe poste est basé dans un environnement Flex Office à Levallois-Perret ou Mérignac. Le télétravail régulier fait partie intégrante du mode de fonctionnement de l'équipe.

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 d'un programme stratégique de transformation autour des processus KYC (Know Your Customer), nous recherchons un Développeur IA / Python Senior H/F pour rejoindre une équipe internationale et contribuer à la conception de solutions innovantes basées sur l'Intelligence Artificielle Générative. Vos missionsDévelopper et optimiser des solutions IA et Machine Learning répondant à des enjeux métiers complexes Concevoir et intégrer des architectures basées sur les LLM, le RAG et les agents IA Développer des API et microservices permettant l'industrialisation des solutions Participer à la mise en place de pipelines MLOps et de bonnes pratiques CI/CD Collaborer étroitement avec les équipes Data Science, Architecture et Métier Garantir la qualité, la robustesse et la performance des développements Contribuer à la veille technologique et au partage des bonnes pratiques autour de l'IA générative

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

Vos missionsDévelopper et optimiser des solutions d'IA et de Machine Learning Concevoir et intégrer des applications basées sur les LLM, le RAG et les Agents IA Participer à la mise en production des modèles via APIs et microservices Collaborer avec les équipes métiers, Data Science et Architecture Contribuer aux pratiques MLOps, à l'automatisation des tests et à l'industrialisation des développements Produire la documentation technique et partager les bonnes pratiques __________ Forte expérience en IA générative (LLM) Maîtrise de RAG, Prompt Engineering, AI Agents Utilisation avancée de GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT Expérience avec LangChain et Hugging Face Développement d'API (FastAPI, Flask) Connaissances MLOps, CI/CD, Docker, Kubernetes Très bon niveau d'anglais Idéalement expérience banque / KYC / compliance

🕒 Démarrage : ASAP ⏳ Durée : 36 mois, renouvelable 12 mois 🌐 Langues : Français courant + Anglais professionnel ContexteDans le cadre du développement d'une plateforme technologique globale, une équipe dédiée à l'AI Foundation développe les capacités permettant aux équipes Data et Machine Learning de construire, évaluer et mettre en production des solutions d'intelligence artificielle à grande échelle. Le périmètre couvre notamment : une plateforme MLOps pour développer, entraîner et déployer des modèles ; une plateforme de labellisation et d'annotation de données ; des services d'évaluation permettant de mesurer la qualité, la robustesse, la sécurité et les biais des modèles et applications IA. Le contexte implique des déploiements importants et une adoption à grande échelle auprès de plusieurs Business Units. MissionNous recherchons un Product Owner / Product Manager capable de porter la vision produit, structurer la roadmap et accompagner l'adoption de la plateforme auprès d'une large communauté d'utilisateurs. Product Vision & StrategyDéfinir et porter la vision et la roadmap produit ; Comprendre les besoins des Data Scientists, ML Engineers et équipes Produit ; Organiser la discovery : interviews, analyse des usages, veille marché et technologique ; Identifier et prioriser les opportunités produit ; Participer aux arbitrages Build / Buy / Open Source avec les équipes Architecture et Achats ; Définir les indicateurs de succès et piloter le produit par la donnée ; Définir le modèle de service : offre, SLA, coûts et modalités d'utilisation ; Favoriser l'adoption du produit à travers l'onboarding, la documentation et l'animation d'une communauté utilisateurs. Product DeliveryDéfinir, prioriser et maintenir le backlog produit ; Rédiger les User Stories et critères d'acceptation ; Animer les cérémonies Agile avec l'équipe ; Garantir la qualité des fonctionnalités livrées avec les équipes techniques ; Participer à la définition de la stratégie de tests, des tests d'acceptation et du suivi de la performance ; Assurer la communication auprès des utilisateurs et parties prenantes ; Maintenir une documentation fonctionnelle complète et à jour.

Développeur Java / DevOps – Projets IA (H/F)Type de contrat : CDI Expérience : 1 an minimum Secteur : Industriel Prise de poste : Dès que possible ContexteDans le cadre de sa transformation numérique, un groupe industriel multi-sites souhaite renforcer son équipe technique avec un développeur capable d'intervenir sur trois axes complémentaires : le développement Java, l'industrialisation DevOps et l'intégration de solutions d'intelligence artificielle. Ce poste est avant tout opérationnel : vous concevez, développez, testez et déployez des applications destinées aux équipes métiers et industrielles. Vous contribuez également à transformer des cas d'usage IA en solutions fiables et exploitables en production. Vos missionsDéveloppement Java / BackendDévelopper et maintenir des applications backend en Java 17+ et Spring Boot. Concevoir et faire évoluer des API REST, des services métiers et leurs interactions avec les bases de données. Écrire des tests et participer aux revues de code. Améliorer la qualité, la sécurité et les performances des applications. Documenter les développements et contribuer aux choix techniques de l'équipe. DevOps et industrialisationConstruire et améliorer les pipelines CI/CD sous GitLab. Conteneuriser les applications avec Docker et Docker Compose. Automatiser les phases de build, de test, de déploiement et de supervision. Contribuer à la fiabilité des environnements : logs, monitoring, alerting et résolution d'incidents. Accompagner les mises en production sur les différents sites du groupe. Intelligence artificielleParticiper à l'identification et au prototypage de cas d'usage IA à valeur métier. Intégrer des modèles ou des services d'IA dans les applications et les processus existants. Développer des solutions d'automatisation, d'assistance aux utilisateurs, d'analyse ou de recherche augmentée. Préparer et exploiter les données nécessaires, notamment à l'aide de Python. Industrialiser les prototypes : tests, versioning, déploiement, supervision, sécurité et maîtrise des coûts. Assurer une veille active sur les outils IA/ML, les LLM et leurs usages en environnement industriel. Environnement techniqueJava 17+, Spring Boot, Spring Security, JPA/Hibernate, GitLab CI/CD, Docker, Docker Compose, Maven/Gradle, API REST, PostgreSQL, Python, IA/ML, LLM et monitoring.