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Contexte Accompagner Coaching sécurité dans les projets MISSIONS En responsabilités : - Pilotage de projets : ○ Définir les objectifs, le périmètre, le planning et le budget des projets Sécurité IA en collaboration avec les parties prenantes. ○ Gérer le cycle de vie des projets de bout en bout : planification, exécution, suivi, contrôle et clôture. ○ Coordonner les différentes équipes projet au sein de DIS (développeurs IA, experts cybersécurité, responsables métiers) et s'assurer de la bonne répartition des tâches et des livrables. ○ Identifier, suivre et gérer les risques, les problèmes et les dépendances des projets. ○ Organiser et animer les réunions de projet, rédiger les comptes-rendus et assurer la communication régulière de l'avancement et la restitution/reporting au comité de direction - Coordination Sécurité IA : ○ Collaborer avec les équipes travaillant sur IA : IA4Sec, sécurité IA, tech IA et Data Science/machine learning. ○ Coordonner les chantiers/ travaux/projets IA4Sec et Sécurité IA. ○ participer aux projets métier IA pour recueillir les besoins sécurité ○ Assurer le coaching sécurité des projets IA et la conformité des solutions - Gestion des parties prenantes : ○ Communiquer efficacement avec les équipes techniques internes DIS et externes , les intervenants sécurité Lod1 et loD2, et les autres départements concernés par la sécurité IA. ○ Faire remonter les informations clés et les alertes aux instances de décision. ○ Participer à la sensibilisation et à la formation des équipes sur les enjeux de la sécurité IA. Compétences en Sécurité de l'IA (IA Security) : ○ Compréhension des principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle et du Machine Learning (types de modèles, processus de développement). ○ Connaissance des vulnérabilités/menace et des risques spécifiques à l'IA : ○ Connaissance des techniques et approches pour sécuriser les modèles IA et les données associées (ex: apprentissage fédéré, anonymisation outillée, techniques de défense adverses). ○ Familiarité avec les cadres et guides de sécurité IA émergents (ex: MITRE ATLAS, OWASP Top 10 for LLMs).

Description: CONTEXTE ET ENJEUX Assurer la continuité architecturale (en binôme avec l’architecte Data Leading) et technique du projet Modernisation Analytics (mise en œuvre d’un Lakehouse en mode hybride Cloud Public et Cloud Privé), en accompagnant les équipes techniques dans la conception, l’implémentation, la documentation et l’alignement avec les exigences transverses (réseau, sécurité, stockage, etc.). MISSIONS PRINCIPALES Au sein de l'équipe Data Architecture, les activités suivantes : Conception et architecture : Analyser les besoins métier et concevoir des architectures data adaptées aux enjeux du groupe financier Définir et maintenir les référentiels d'architecture data (relationnelle et NoSQL) sur environnements hybrides multicloud Concevoir et implémenter des patterns de traitement de données (batch, streaming, event-driven) sur infrastructures hétérogènes Appliquer les principes de réversibilité dans la conception des solutions Challenger les propositions techniques tant sur les aspects infrastructure que sur la modélisation et les use cases métier Plateforme hybride et migration : Concevoir des architectures hybrides intégrant OnPrem (OpenStack, VMware, Baremetal) et Cloud (GCP priorité, AWS) Architecturer la plateforme data sur services établis et solutions containerisées Kubernetes Anticiper et planifier les migrations futures vers OpenShift avec une vision long terme Gérer l'intégration avec le catalogue de bases de données existantes (Vertica, Teradata, Oracle, PostgreSQL…) Collaboration et leadership technique : Travailler en étroite coordination avec l'Architecte Data Leading pour définir la vision et les objectifs architecturaux Contribuer activement à la stratégie d'architecture data du groupe Innovation et Intelligence Artificielle : Accompagner les équipes dans l'intégration de solutions ML/IA et d'IA Générative Évaluer et challenger les propositions techniques des équipes métier Orienter le choix des technologies selon les use cases et le catalogue disponible Documentation et communication : Rédiger des documents d'architecture technique (DAT) et spécifications Créer des diagrammes d'architecture clairs et précis Animer des réunions techniques et présenter les solutions aux parties prenantes Définir et communiquer les standards et bonnes pratiques architecturales Assurer la formation et le mentoring des équipes techniques Formation et expérience : Formation Bac+5 (École d'ingénieur ou Master universitaire) en informatique/data Minimum 10 ans d'expérience en architecture data dans un environnement financier ou similaire Expérience pratique confirmée dans la construction de pipelines, manipulation de données, optimisation de bases de données et conception d'use cases métier Compétences techniques indispensables : Expertise en modélisation de données (relationnelle et NoSQL) et challenger des modèles existants Maîtrise de SQL avancé et Python pour l'analyse et l’automatisation Connaissance approfondie des environnements hybrides : OnPrem (OpenStack, VMware, Baremetal) et multicloud (GCP priorité, AWS) Expertise GCP pour la construction de plateformes data avec services natifs Maîtrise des technologies containerisées (Kubernetes, migration OpenShift) Maîtrise de l'Infrastructure as Code (Terraform, Ansible) et pratiques CI/CD Expertise des patterns de traitement de données : batch, streaming, event-driven Connaissance solide des concepts ML/IA et IA Générative Maîtrise de l'implémentation de workloads analytiques et opérationnels Expérience avec le catalogue de bases de données enterprise et open source Expérience avec des orchestrateurs Data (KESTRA, AirFlow) Compétences comportementales : Capacité à challenger les propositions techniques en s'appuyant sur son expérience et la compréhension du contexte Vision long terme et capacité d'anticipation des évolutions technologiques Aptitude à concevoir avec les principes de réversibilité Collaboration efficace et capacité de travail en binôme avec l'Architecte Data Leading Communication (réunions, documentation technique, diagrammes) Maîtrise d'outils de réalisation de diagrammes (Draw.io, Excalidraw, Lucidchart) Adaptabilité aux contraintes et vision interne de l’entreprise Langue : Anglais opérationnel (documentation technique, échanges internationaux) CONDITIONS Localisation : Montpellier (priorisée), Paris Déplacements : Occasionnels selon les besoins projets

Contexte Dans le cadre du renforcement de sa Data Factory Groupe, notre client recherche un Service Owner Data pour piloter et faire évoluer plusieurs services stratégiques autour de la Data et de l’IA. Le périmètre couvre notamment : Dataiku DSS Braincube L’objectif est de renforcer la gouvernance, l’exploitation, la résilience et l’adoption de ces plateformes à l’échelle groupe. Objectif du poste Assurer le pilotage opérationnel, la gouvernance et l’amélioration continue des services Data & IA, tout en garantissant leur performance, leur sécurité et leur alignement avec les besoins métiers. Missions Maintenir les standards et garantir la qualité de service Définir et suivre les SLAs et KPIs Piloter les incidents, changements et demandes Garantir la résilience et la disponibilité des plateformes Structurer la roadmap technologique des services Identifier les axes d’amélioration continue Planifier les évolutions et gérer les obsolescences Suivre les usages et la conformité des licences Assurer l’interface avec les équipes techniques, métiers et partenaires Piloter les activités internationales liées au service Accompagner les équipes dans l’exploitation des plateformes Participer à la structuration de l’offre de service et des formations Contrôler la sécurité des données et des accès Contribuer aux sujets RGPD, RBAC, IAM et logging Garantir les bonnes pratiques d’exploitation et de gouvernance Produire une documentation claire et vulgarisée Assurer le transfert de connaissances et l’accompagnement utilisateur Environnement technique Dataiku DSS Braincube AWS (EKS, EC2, S3…) Snowflake MLOps / Data Science / Machine Learning IA Générative ServiceNow RBAC / IAM / SSO / logging

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).

Vous rejoindrez l’équipe Data Platform en tant que Data Engineer . Vous serez responsable de la conception, de l’optimisation et de la maintenance des pipelines et infrastructures de données afin de garantir un traitement et un stockage scalables. Vos missions incluent la conception d’architectures de données, l’optimisation des flux de données et la facilitation de leur accessibilité pour des usages analytiques et de machine learning. Vous collaborerez étroitement avec les équipes d’ingénierie, data science et produit afin d’assurer la qualité, la sécurité et l’intégration des données dans l’écosystème cloud. Vos responsabilités au quotidien : Définir et analyser les structures de données Concevoir, développer et gérer des pipelines ETL (Extract, Transform, Load) pour collecter, transformer et charger les données dans des data warehouses ou data lakes Concevoir et administrer des solutions de stockage (data warehouse type Amazon Redshift, data lakes sur AWS S3 avec Databricks, bases NoSQL) Collaborer avec les data scientists, analystes et équipes métier pour comprendre les besoins en données Garantir la fiabilité en production (monitoring, alerting, interventions si nécessaire) Expérimenter de nouvelles technologies data et bonnes pratiques afin d’améliorer l’infrastructure et l’efficacité des workflows

En tant que Senior Ingénieur Snowflake, vous serez responsable de : Conception & Architecture Concevoir, modéliser et optimiser les architectures Data Warehouse / Data Lakehouse sous Snowflake. Définir la stratégie d’ingestion, de transformation et de stockage des données. Concevoir des pipelines data performants et sécurisés. Développement & Industrialisation Développer des flux de données (ETL/ELT) avec Snowflake, SQL, Python et outils d’intégration (DBT, Fivetran, Airflow…). Optimiser les performances des warehouses, requêtes SQL et processus de calcul. Mettre en place des environnements CI/CD pour les projets data. Sécurité & Gouvernance Implémenter les bonnes pratiques de sécurité : gestion des rôles, RBAC, chiffrement, monitoring, FinOps. Gérer la qualité des données, le catalogage et la gouvernance. Support & Collaboration Collaborer avec les équipes Data, IT, BI et Métier pour comprendre les besoins. Fournir support, documentation et bonnes pratiques. Participer à la veille technologique autour de la Data & du Cloud. Compétences techniques recherchées Indispensables Maîtrise de Snowflake (warehouses, compute, storage, performance, sécurité). Excellente maîtrise du SQL avancé. Expérience sur un cloud public (AWS, Azure ou GCP). Connaissance des architectures Data (DWH, Lakehouse, MPP, data pipelines). Appréciées DBT, Airflow, Fivetran, Matillion ou équivalents. Python pour la manipulation et l’automatisation. Outils BI (Power BI, Tableau, Looker…). Pratiques DevOps : Git, CI/CD, Terraform. Connaissances en IA / Machine Learning (bonus).

Objectif de la mission et Prestations demandées. En responsabilités : - Pilotage de projets : # Définir les objectifs, le périmètre, le planning et le budget des projets Sécurité IA en collaboration avec les parties prenantes. # Gérer le cycle de vie des projets de bout en bout : planification, exécution, suivi, contrôle et clôture. # Coordonner les différentes équipes projet au sein de DIS (développeurs IA, experts cybersécurité, responsables métiers) et s'assurer de la bonne répartition des tâches et des livrables. # Identifier, suivre et gérer les risques, les problèmes et les dépendances des projets. # Organiser et animer les réunions de projet, rédiger les comptes-rendus et assurer la communication régulière de l'avancement et la restitution/reporting au comité de direction - Coordination Sécurité IA : # Collaborer avec les équipes travaillant sur IA : IA4Sec, sécurité IA, tech IA et Data Science/machine learning. # Coordonner les chantiers/ travaux/projets IA4Sec et Sécurité IA. # participer aux projets métier IA pour recueillir les besoins sécurité # Assurer le coaching sécurité des projets IA et la conformité des solutions - Gestion des parties prenantes : # Communiquer efficacement avec les équipes techniques internes DIS et externes (BPCE-SA /TES, BPCE-SA Data & IA, BPCE-SI,…), les intervenants sécurité LOD1 et LOD2, et les autres départements concernés par la sécurité IA. # Faire remonter les informations clés et les alertes aux instances de décision. # Participer à la sensibilisation et à la formation des équipes sur les enjeux de la sécurité IA.

RÉSUMÉ EXPRESS Expert MLOps & GCP pour accompagner une équipe technique sur des use cases IA stratégiques au niveau Groupe dans le secteur de l'assurance : digitalisation documentaire via OCR, bot de service client et plateforme agentique. Il maîtrise la stack GCP (Vertex AI, BigQuery, Kubernetes), les architectures LLMs et Agentic RAG, et apporte un vrai builder mindset et une force de proposition. Disponibilité immédiate obligatoire. Expérience assurance ou finance appréciée / Anglais B2. MISSIONS PRINCIPALES Implémentation des Use Cases IA Contribuer à la digitalisation documentaire via OCR Développer et maintenir le bot de service client pour le suivi en agence Participer à la construction de la plateforme agentique dédiée à l'assurance Architecture & MLOps GCP Concevoir et opérer les pipelines ML sur GCP (Vertex AI, BigQuery, Kubernetes) Gérer l'infrastructure as code via Terraform, maintenir les pipelines CI/CD sur GitHub Appliquer les pratiques FinOps et Clean Code dans un environnement cloud de production LLMs & RAG Implémenter des architectures Agentic RAG adaptées aux cas d'usage métier Mettre en place les mécanismes d'évaluation RAG pour garantir la qualité et la fiabilité des réponses Assurer une veille active sur l'évolution des LLMs et des patterns d'architecture agentique Collaboration & Force de Proposition Travailler en binôme avec le Tech Lead et contribuer aux décisions d'architecture Être force de proposition sur les choix technologiques et les patterns d'implémentation Évoluer dans une équipe pluridisciplinaire (Data Scientists, MLOps, Développeurs, PO) avec un fort accent sur l'innovation IA et Cloud

Expert Cybersécurité des IA / Gen-IA Senior (H/F) 📋 Contexte de la mission Au sein du département de la sécurité globale d'un grand groupe bancaire d'envergure internationale, vous rejoignez l'entité ISR/IDP (Information & Data Protection) . Ce service est responsable de la cybersécurité des données stratégiques exploitées à travers les technologies de pointe : Cloud, Big Data, Blockchain et, de manière très intensive, l'Intelligence Artificielle. Dans un contexte de forte accélération de la transition vers l'IA générative (Gen-IA), l'entité fixe les objectifs stratégiques de maîtrise des risques, encadre les initiatives des différents pôles métiers et garantit la cohérence globale du niveau de sécurité. L'objectif principal de cette mission est d'apporter une expertise de premier ordre pour sécuriser le socle technique, définir les standards de sécurité applicables aux usages d'IA, et accompagner les Centres de Compétences en France comme à l'international. 🎯 Vos principales responsabilités Gouvernance & Analyse de Risques : Produire les livrables documentaires de sécurité réglementaires (analyses de risques détaillées, blueprints , politiques, standards de sécurité, matrices d'architecture DAT, DAH, LLD, HLD). Assistance Sécurité Opérationnelle : Accompagner les centres de compétences et les Business Units/Service Units dans le design et le déploiement de contrôles de sécurité adaptés aux technologies d'IA hybrides. Sécurisation technologique fine : Définir et implémenter les exigences de sécurité liées aux usages des frameworks du marché (LangChain, ASDK, Garak) et aux services cloud (Microsoft 365, Azure Cognitive Services, Copilot, Azure ML, Fabric, Power Platform, Bedrock, Foundry). Sécurisation des environnements Microsoft : Assurer la protection renforcée des tenants Azure, des souscriptions, et gérer les configurations RBAC, MFA, l'accès conditionnel et le Privileged Identity Management (PIM). DevSecOps & Code Review : Effectuer les revues de sécurité du code des composants logiciels d'IA développés en interne. Intégrer la sécurité au sein des pipelines CI/CD et des scripts d'Infrastructure as Code (Terraform, Bicep). Surveillance & Automatisation : Automatiser les contrôles de sécurité et analyser les logs via des scripts (Python, PowerShell) et des outils de sécurité opérationnelle comme Microsoft Sentinel, Defender for Cloud et Microsoft Purview. 👤 Profil recherché Nous recherchons un Expert en Cybersécurité (H/F) de haut niveau (Level 4), spécialisé dans la protection des architectures d'Intelligence Artificielle et de la Gen-IA. Pour réussir dans cette mission, vous devez justifier d'une expérience significative et éprouvée dans la sécurisation opérationnelle des écosystèmes Cloud, notamment Microsoft Azure et Microsoft 365 . Vous possédez une maîtrise approfondie des outils de sécurité de l'environnement Azure tels que Sentinel, Defender for Cloud, Purview , ainsi que des mécanismes d'identité complexes (RBAC, MFA, Accès Conditionnel, PIM). Votre valeur ajoutée repose sur votre parfaite compréhension des risques spécifiques liés aux LLM et aux architectures d'IA générative (comme le prompt injection , le data leakage ou le model poisoning ). Vous maîtrisez l'état de l'art et les frameworks de référence en la matière, notamment l' OWASP Top 10 LLM, MITRE ATLAS et le NIST AI , et vous savez comment ces menaces évoluent dans le cadre de cas d'usages basés sur du code agentique (ex: LangGraph ). Autonome, rigoureux et doté d'une excellente capacité de synthèse rédactionnelle, vous savez traduire des risques techniques en exigences fonctionnelles exploitables dans des User Stories sous Jira.

Socle technique – Data Science & IA Maîtrise de Python et SQL/BigQuery ; packaging, gestion des dépendances, clean code Maîtrise des algorithmes de ML : classification, régression, clustering, deep learning Connaissance des frameworks ML : Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch Compétences avancées en GenAI : LLM, RAG, fine-tuning, prompt engineering, évaluation et déploiement de modèles génératifs Connaissance des concepts clés : Generative AI, agents, assistants, hallucinations, biais, limites des modèles Expertise en agents intelligents : conception de workflows multi-agents, frameworks (ADK, Gemini Enterprise…) Maîtrise des méthodes d'évaluation des agents et pipelines RAG (RAGAS, Langfuse, LLM as a judge) Développement back-end & intégration Conception et développement d'API REST/JSON, architecture orientée objet Développement d'applications GenAI : intégration agents/RAG, gestion de prompts et templates, itération Tests automatisés, revue de code, observabilité (logs, métriques, traces), gestion des erreurs Industrialisation & DevOps Maîtrise des pratiques DevOps/MLOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, Git Mise en place et maintenance de pipelines (tests, qualité, déploiement) et gestion des environnements (dev/recette/prod) Architectures Cloud (GCP, AWS, Azure) et outils MLOps associés Monitoring et optimisation des performances de solutions IA en production Collaboration & méthodes Capacité à cadrer un besoin, proposer une solution technique et estimer une charge Travail en mode Agile, interaction avec les parties prenantes produit Anglais courant (lecture de documentation, échanges techniques)

Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) en Intelligence Artificielle / IA Scientist passionné(e) par les problématiques d’IA avancée et capable de concevoir des solutions robustes, innovantes et industrialisées. Vous rejoindrez une équipe intervenant sur des sujets à forte valeur ajoutée mêlant IA générative, vision par ordinateur, séries temporelles et architectures intelligentes complexes, avec une forte dimension recherche appliquée et production. Vos missions : 🎯 Vous intervenez sur la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle à forte valeur ajoutée. Vous participez à l’ensemble du cycle de vie des modèles IA : Exploration et compréhension des données, Conception d’architectures, Entraînement et optimisation des modèles, Évaluation et validation, Déploiement, Monitoring des performances en production. Vous serez amené(e) à travailler sur des problématiques variées couvrant notamment : Le traitement de séries temporelles, La vision par ordinateur, Les systèmes d’IA générative, Des architectures hybrides combinant modèles IA, outils métier et flux décisionnels complexes. Compétences Techniques : ⚙️ Solides compétences en Data Science, Machine Learning et Deep Learning, avec une capacité à concevoir, entraîner, évaluer et industrialiser des modèles IA en environnement réel. Bonne maîtrise des fondamentaux du Machine Learning (optimisation, biais/variance, généralisation, régularisation, validation croisée, métriques, robustesse et explicabilité). Bonne compréhension des architectures modernes (Transformers, attention, modèles séquentiels, multimodaux et architectures hybrides). Maîtrise des approches de representation learning (self-supervised, contrastive learning, transfer learning, fine-tuning, distillation, retrieval-based systems). Bonne compréhension des enjeux liés aux données (qualité, bruit, déséquilibre, data drift, domain adaptation). Capacité à concevoir des protocoles d’évaluation robustes et adaptés aux contraintes de production. Compréhension des systèmes avancés d’IA générative et agentique (multi-agents, tool calling, orchestration, grounding, alignement, hallucinations, sécurité). Forte appétence pour la recherche et l’innovation en intelligence artificielle, notamment sur les modèles génératifs et multimodaux. Compétences transverses : 🌐 Contribution aux choix techniques, aux décisions d’architecture et à la définition des standards IA/Data de l’entreprise. Interaction régulière avec les équipes métier, produit, data et infrastructure. Capacité à traduire un besoin métier complexe en solution IA pertinente et industrialisable. Esprit analytique permettant d’évaluer et challenger différentes approches algorithmiques et architectures neuronales. Capacité à proposer des solutions argumentées en tenant compte des contraintes de performance, coût, maintenabilité et scalabilité. Capacité à structurer des problématiques complexes en étapes claires et priorisées. Leadership technique, autonomie et sens du travail en équipe. Veille active sur les avancées en intelligence artificielle.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 2 jours de télétravail / semaine - Toulouse - Au moins 5 ans d’expérience Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Tech Lead IA pour intervenir au sein de notre structure, dans notre Centre d’Expertise d’intelligence artificielle. Contexte : Vous êtes à l’aise avec les modèles de Machine Learning et de Deep Learning… mais surtout, vous savez pourquoi vous les utilisez, comment les évaluer et comment les faire tenir en production ? On devrait se parler. Vous intervenez comme référent technique sur vos sujets IA, avec une vraie responsabilité sur la partie projet et architecture. L’objectif n’est pas seulement de “faire des modèles”, mais de concevoir des solutions IA robustes, utiles et exploitables dans la durée. Voici un aperçu détaillé de vos missions : Concevoir, entraîner et déployer des modèles en environnement réel Définir des protocoles d’évaluation rigoureux, alignés sur les enjeux métier Anticiper les problématiques de biais, variance, déséquilibre de données, bruit, dérive Mettre en place du monitoring et optimiser performance & coûts Contribuer activement aux choix d’architecture Découper les problématiques complexes en étapes priorisées et actionnables

Nous recherchons, pour l’un de nos clients grands comptes dans le secteur bancaire, situé à Paris dans le 14ᵉ arrondissement, un profil doté d’une expertise en sécurité afin d’intervenir sur les sujets suivants : Evolution et maintien de la documentation existante Intégration des nouvelles menaces liées aux IA (ML/LLM), et définition de mesures de sécurité applicatives Participation à la rédaction des exigences de sécurité IA pour les nouveaux projets intégrant des LLM Identification et implémentation de nouvelles mesures de sécurité applicatives appliquées au pipeline de développement (CICD) Accompagnement sur les projets stratégiques La prestation s’assurera de l’application du référentiel sécurité dans les développements sur les projets majeurs et pourra fournir des conseils sur les choix d’architectures applicatives. Conseils sécurité applicative Analyse sécurité de l’architecture applicative Contrôles sécurité (audit de code, pentest en phase de dev, …) Aide à la sécurisation durant les phases de développement. Accompagnement des équipes études et développements dans le choix de technologie ou framework Compréhension des besoins des équipes ETU/DEV et la stratégie IT Participation aux réflexions et aux choix de nouvelles technologies applicatives (framework, API gateway, SSO, etc.) •Participation à la définition des configurations des différents frameworks ou outils. Contrôle de leurs bonnes mises en oeuvre. Maintien et évolution des outils d’analyse de code (SAST) et des librairies (SCA), et d’analyse dynamique (DAST) La prestation aura la charge du pilotage des outils d’analyse de code (Coverity), d’audit des librairies (Black duck), et du DAST (Insight App Sec). Définition et amélioration des processus d’intégration de l’outil aux processus de développement Configuration fonctionnelle des outils ; Promotion de l’outil et accompagnement des équipes études dans l’appropriation de l’outil ; Définition et amélioration des politiques d’analyse de code Accompagnement des équipes études dans l’analyse des résultats ; Conseil des équipes études sur les mesures correctives à mettre en oeuvre ; Suivi des recommandations d’audits sur le périmètre des équipes études et développement Analyse/challenge des nouvelles recommandations issues de tests d’intrusion; Construction des plans d’action afférents avec les équipes IT ; Pilotage du traitement des recommandations sécurité ; Reporting. Construction, animation et suivi du plan de sensibilisation « Sécurité dans les développements » Plan de sensibilisation sécurité sur le périmètre étude et développement. Participation au choix des méthodes de sensibilisation (workshop, CTF…) et réalisation de ce plan une fois validé par le Responsable Sécurité Informatique. Développement des frameworks ainsi qu’à la réalisation des audits de type boite blanche ou encore proposer des corrections de vulnérabilité directement dans le code. La prestation devra disposer des expertises suivantes : Concepts et implémentation d’OpenID et Oauth, Analyse et de compréhension du code Contexte international : francophone et anglophone

Contexte La prestation vise à accompagner le développement et la performance de l’entreprise par la gestion optimisée des contrats logiciels. Elle s’inscrit dans un contexte de transformation du Vendor Management Office (VMO) vers une approche « VMO augmenté », intégrant des processus outillés et automatisés par l’intelligence artificielle tout en sécurisant le fonctionnement opérationnel (run). Missions Construire des engagements contractuels pertinents avec les éditeurs de logiciels. Maîtriser les dépenses de logiciels : consolider les prévisions, piloter les dépenses, gérer les plans d’optimisation et de productivité. Gérer les impacts des carve in/outs (Horse, Ampère, etc.). Assurer le support de l’équipe Vendor Management Office et veiller au respect de sa commitologie. Piloter les projets de transformation du service. Mener les activités opérationnelles tout en mettant en œuvre la transformation du VMO et de ses activités. Livrables Standardisation des pratiques (templates, checklists, référentiel contractuel). Documents regroupant les clauses spécifiques pour tous les contrats logiciels, facilitant leur optimisation. Livrables associés à la gouvernance des contrats logiciels (Onepagers, Monitoring Tools, Cockpit, etc.). Synthèse des budgets logiciels, suivi des dépenses et gains de productivité. Plans d’action proposés. Présentations et comptes rendus de réunions. Rapports de gouvernance des carve in / out. Documentation process SAM. Documentation des activités améliorées avec l’IA. Savoir-faire du prestataire Capacité à coordonner des sujets complexes liés à la gestion contractuelle des logiciels. Connaissance des méthodes de travail en VMO, notamment en matière de gouvernance et de process. Sécurisation des environnements IT complexes sous contraintes (budget, risques, délais) en structurant la gouvernance Vendor/Contract Management. Génération de gains mesurables via l’optimisation des contrats, licences et processus, y compris en mode crise et face aux éditeurs. Capacité à assurer la conformité lors des carve in/out. Domaines d’expertise Soutien aux équipes internes pour la préparation et la conduite de négociations stratégiques avec les éditeurs. Optimisation des processus de Software Asset Management et maîtrise des leviers d’optimisation des coûts logiciels. Certification SAFE. Connaissance des concepts de ML, Generative AI, RAG, Corpus, LLM, agent, assistant, prompt, hallucination, AI model. Connaissance des exigences RGPD et des aspects éthiques liés à l’IA. Gestion de projets de transition et de transformation. Gestion du changement et de la performance des systèmes VMO. Expertise des modèles de licensing et politiques contractuelles des éditeurs majeurs (Microsoft, SAP, Oracle, etc.). Analyse, consolidation et exploitation de données budgétaires, contractuelles et de consommation logicielle dans un contexte FinOps ou SAM. Bonne compréhension des enjeux IS/IT et des technologies digitales en lien avec les modèles de consommation logicielle. Connaissance des impacts IS/IT liés aux carve in / out.

Le périmètre cible comprend environ 20 pays (zone EMEA principalement), avec un pilote France prévu en octobre 2026 et des waves de déploiement jusqu'en 2028. Taches : La rédaction et maintenance des spécifications technico-fonctionnelles d'intégration (interfaces, flux, règles de gestion, user stories), incluant la lecture critique des mappings et l'arbitrage d'options d'architecture. • L’anticipation des risques techniques et de la cartographie des dépendances entre composants (ERP, middleware interne, partenaires), avec plans de mitigation associés. • La préparation, le pilotage des tests d'intégration (SIT) et le suivi des anomalies. • La résolution des blocages techniques (flux Finance, interfaces, formats d'échanges, contraintes ERP/SIRH) en challengeant les solutions des éditeurs et des équipes de développement. • La coordination inter-équipes (métiers, équipes IT, équipes Dev internes en Inde, Amadeus et son intégrateur SAP) afin de sécuriser la convergence entre choix fonctionnels et contraintes techniques (performance, sécurité, dette, scalabilité). • La préparation et coordination des jalons techniques avec un reporting clair et actionnable. Les livrables sont : • Spécifications technico-fonctionnelles d’intégration/ user stories (par phase / wave) • Documentation des interfaces, flux, mapping de données, règles de gestion • Plan de coordination inter-équipes (cadence, participants, circuits de décision, jalons) • Compte-rendu et décisions d’arbitrage (comités techniques / ateliers d’intégration) • Matrice de suivi des dépendances (Finance/ERP, RH/SIRH, sécurité, partenaires externes) et points de blocage • Plan d’actions et relances structurées (actions, responsables, échéances) • Plan de tests (scénarios, données, critères d’entrée/sortie) • Procès-verbal / bilan de recette d’intégration (par phase / wave) • Procès-verbal de conformité avant jalon de déploiement • Documentation finale & transfert • Documentation d’intégration et d’exploitation / maintenance Savoir-faire du prestataire / périmètre distinct • Expertise confirmée de minimum 10 ans d'expérience sur des projets d'intégration complexes en environnement grand compte. • Compétence antérieure en développement applicatif garantissant une compréhension opérationnelle des contraintes de développement. • Expertise en gestion de projets informatiques complexes avec de nombreuses intégrations. • Maitrise de l’anglais professionnel courant (échanges quotidiens avec les équipes offshore en Inde, communications avec Amadeus, documentation technique). • Expérience confirmée en AMOE / consulting IT sur des projets de déploiement de solution SaaS (idéalement en contexte multi-pays). • Expérience en intégration de systèmes (ERP, SIRH, middleware, API / flux de données). • Expérience en environnement grand compte / écosystème SI étendu (multiples parties prenantes et dépendances) Savoir-faire nécessaire à la réalisation de la prestation / domaines d’expertise • Expertise hybride avec ancrage technique fort : capacité à comprendre, lire et challenger les développements (specs API, IDoc, RFC, mappings, scripts d'intégration) pour valider les choix techniques, et anticiper les risques techniques liés aux choix d'architecture, aux dépendances éditeur/sous-traitant et aux calendriers de développement • Capacité à rédiger et maintenir des spécifications technico fonctionnelles d’intégration (interfaces, flux, règles de gestion) et à traduire des besoins métier en exigences techniques exploitables • Maîtrise des sujets d’intégration : API REST, flux de données, middleware / connecteurs, synchronisation de référentiels (RH/finance) • Compréhension des environnements ERP & SIRH et notions SAP (niveau fonctionnel minimum sur FI/HR ou connecteurs) • Connaissance en Sécurité & conformité : RGPD (DPA/DPIA), SSO/gestion des accès, exigences de protection des données dans un contexte SaaS • Capacité à challenger les options proposées par les partenaires (éditeur/intégrateurs/cabinet) et à proposer des solutions pragmatiques en cas de blocage • Expérience dans l’écosystème Travel & Expense (process, acteurs, contraintes, intégrations SI) serait appréciée • Connaissance des concepts de ML, de Generative AI, de RAG, de Corpus, de LLM, d’agent, d’assistant, de prompt, d’hallucination, d’AI model… • Savoir formuler des requêtes efficaces pour interagir avec les IA génératives et obtenir les résultats souhaités • Usage critique de l’IA en prenant en compte ses limites et ses biais. • Connaissance des exigences RGPD et des aspects éthiques en lien avec l’IA.