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Votre mission Vous serez un acteur clé de l'industrialisation des solutions d'Intelligence Artificielle chez notre client. À l'interface entre les équipes Data Science, Infrastructure et Développement, vous assurerez le déploiement, l'automatisation, la surveillance et la gouvernance des modèles d'IA en production. Principales responsabilités Industrialiser les modèles de Machine Learning et d'IA générative Concevoir et maintenir les pipelines MLOps Mettre en place les processus CI/CD pour les modèles Assurer le déploiement et la supervision des modèles en production Gérer le versioning des modèles et des données Mettre en œuvre les outils de monitoring de performance et de détection de dérive Collaborer avec les équipes Data Science et Data Engineering Garantir la conformité, la sécurité et la résilience des plateformes IA

Au sein d'une équipe dédiée à l'intelligence artificielle, vous contribuerez à la conception et à l'industrialisation de solutions d'IA avancées destinées à valoriser les données du système d'information. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des modèles, depuis la collecte, la préparation et l'analyse des données jusqu'au développement, à l'entraînement, au déploiement et au suivi des modèles de machine learning et d'IA générative en production. Vous participerez également à la définition des capacités IA, à la gestion de la donnée et à la conception d'architectures agentiques basées sur les frameworks LangChain, LangGraph et LangSmith. Dans un environnement international, vous collaborerez avec les équipes Data, MLOps, DevOps et métiers afin de garantir des solutions performantes, sécurisées, auditables et répondant aux exigences de production IT.

Cette mission consiste à accompagner une équipe IT dans le suivi et l'industrialisation de projets de Machine Learning en intervenant sur l'intégration, le déploiement et l'optimisation de modèles algorithmiques. Le consultant contribuera à la structuration de projets ML/DL, à la mise en place de bonnes pratiques de développement Python, à l'intégration de conteneurs Docker, à l'administration des environnements de développement, ainsi qu'à la définition des chaînes CI/CD et des architectures Cloud. Il participera également aux échanges avec des interlocuteurs francophones et anglophones, apportera son expertise technique sur les technologies Big Data et MLOps et contribuera à la réussite des projets de transformation data et intelligence artificielle.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Expert Openshift AI (H/F) à Gémenos, France. Contexte : Dans le cadre de l'exploitation, de l'évolution et de l'industrialisation d'une plateforme IA basée sur OpenShift AI, nous recherchons un expert technique capable d'intervenir sur les activités de RUN, d'automatisation et de transformation de la plateforme. Le consultant rejoindra une équipe en place et jouera également un rôle clé dans l'accompagnement des équipes d'exploitation et du Service. Les missions attendues par le Expert Openshift AI (H/F) : Exploitation & Administration OpenShift AI • Administration et maintien en conditions opérationnelles des plateformes OpenShift AI. • Supervision de l'environnement Kubernetes/OpenShift. • Gestion des workloads, namespaces, quotas et déploiements. • Gestion des certificats, accès et configurations de la plateforme. Infrastructure & Plateforme • Administration des clusters OpenShift sur infrastructures VMware et BareMetal. • Gestion des ressources GPU. • Administration du stockage et de la persistance des données. • Gestion des composants réseau OpenShift (Ingress, Network Policies, exposition des services). OpenShift AI & MLOps • Administration des Data Science Projects et Workbenches. • Gestion des services de Model Serving (ModelMesh). • Gestion et optimisation des ressources GPU pour les usages IA. • Accompagnement des équipes Data Science et IA. Automatisation & Industrialisation • Mise en œuvre des pratiques GitOps et CI/CD. • Déploiement d'applications via Helm. • Administration d'ArgoCD et des pipelines Tekton. • Automatisation • Participation aux projets de transformation et d'industrialisation de la plateforme. Formation & Accompagnement • Formation des équipes en charge du RUN. • Accompagnement et montée en compétence du Service. • Documentation Profil recherché • Expert OpenShift / Kubernetes confirmé. • Expérience significative sur OpenShift AI et les environnements MLOps. • Bonne compréhension des architectures IA et des environnements GPU. • Expérience en automatisation, industrialisation et CI/CD. • Capacité à accompagner et former des équipes. • Aisance dans les environnements de transformation et d'amélioration continue. Conditions • Démarrage : ASAP • Mission longue durée • Localisation : Gémenos (13) • Présence sur site : 3 jours/semaine minimum

Dans le cadre de l'exploitation, de l'évolution et de l'industrialisation d'une plateforme IA basée sur OpenShift AI, un expert technique est recherché pour intervenir sur les activités de RUN, d'automatisation et de transformation. Intégré à une équipe existante, il jouera un rôle clé dans la mise en œuvre d'une feuille de route de transformation (issue d'un audit/cadrage préalable), l'accompagnement et la formation des équipes d'exploitation, ainsi que la montée en compétence du Service Owner. Objectifs et livrables : • Assurer l'administration, le maintien en conditions opérationnelles (MCO) et la supervision des plateformes OpenShift AI / Kubernetes (workloads, namespaces, quotas, certificats, accès, patching, montées de version). • Traiter et suivre les incidents et les demandes de support. • Gérer l'infrastructure et la plateforme : clusters sur VMware et BareMetal, stockage (ODF), ressources GPU (NVIDIA, MIG Profiles), et réseaux (Ingress, Network Policies, exposition des services). • Administrer la brique OpenShift AI & MLOps : Data Science Projects, Workbenches, Model Serving (ModelMesh), pipelines ML et accompagnement des équipes Data Science. • Mettre en œuvre les actions d'automatisation, d'industrialisation, de GitOps et de CI/CD (Helm, ArgoCD, Tekton). • Accompagner la mise en œuvre de la roadmap de transformation et d'industrialisation de la plateforme. • Rédiger la documentation des procédures et des bonnes pratiques. • Former les équipes du RUN, accompagner le Service Owner et assurer le transfert complet de compétences. Compétences requises : • Expertise confirmée sur OpenShift et Kubernetes. • Expérience significative et indispensable sur OpenShift AI. • Solides compétences MLOps, architectures IA et gestion/optimisation des GPU (NVIDIA GPU Operator, MIG Profiles). • Maîtrise des composants MLOps : ModelMesh, Kubeflow / RHODS Pipelines, vLLM (apprécié). • Maîtrise des pratiques et outils d'automatisation, d'industrialisation et CI/CD : GitOps, ArgoCD, Helm, Tekton. • Compétences en observabilité : Prometheus, Grafana, Alertmanager, Loki / Elastic. • Compétences en sécurité, gouvernance et gestion d'infrastructure : RBAC, OpenShift ACS, ACM (Advanced Cluster Management), Quay Enterprise, VMware, BareMetal, OpenShift Data Foundation (ODF).

Au sein du Pôle Architecture Logicielle & IA (DSI), le Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA 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 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). Périmètre et rattachement : Rattachement : Direction des Systèmes d'Information / Architecture Logicielle & IA Interactions clés : DSMC (cadrage valeur, priorisation des cas d'usage), Architectes SI et Logiciel / équipe infra / Cloud, équipe Data, équipes projets DSI, prestataires IA, RSSI, Conformité / Juridique (interfaces), Groupe (Design Authority IA, ITD DataLab 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 Responsabilités clés : Validation des choix techniques IA (outils, modèles, architectures). Définition des standards MLOps & observabilité IA. Contribution aux livrables structurants : Reporting sur l'avancement et la maturité IA du SI

Assurer l'administration et le maintien en conditions opérationnelles des plateformes OpenShift AI. Gérer les incidents, le support, le patching, les montées de version et la supervision Kubernetes/OpenShift. Administrer les clusters OpenShift (VMware, BareMetal), les ressources GPU, le stockage et les composants réseau. Administrer les services OpenShift AI (ModelMesh, Data Science Projects, Workbenches, pipelines ML). Déployer et industrialiser les environnements via GitOps, ArgoCD, Helm et Tekton. Automatiser les opérations récurrentes et contribuer aux projets de transformation de la plateforme. Former, accompagner et assurer le transfert de compétences auprès des équipes RUN et du Service Owner. Documenter les procédures et les bonnes pratiques.

Contexte Dans le cadre de son programme de modernisation IT (Cloud, Observabilité, IA et réurbanisation du SI), Le client engage une réflexion structurée autour des sujets IA for IT et IA for Ops. L'objectif est de définir une vision pragmatique et opérationnelle permettant d'exploiter les capacités d'intelligence artificielle pour améliorer l'exploitation, la supervision, la résolution d'incidents et l'efficacité des opérations IT. En parallèle,le client poursuit la transformation de son dispositif d'observabilité avec notamment : La migration Dynatrace Gen II vers Gen III ; La transition des logs ELK vers Dynatrace ; La montée en maturité des pratiques de monitoring et d'observabilité. Objectifs de la mission Le consultant interviendra comme référent senior afin de : 1. Cadrer la stratégie IA for Ops Définir la vision cible IA for Ops. Identifier les cas d'usage prioritaires et à forte valeur métier. Formaliser une trajectoire réaliste et progressive. Définir les indicateurs de succès (KPIs). Construire une roadmap de déploiement. 2. Accompagner les parties prenantes Mener des ateliers et interviews avec les équipes techniques et métiers. Recueillir et synthétiser les besoins. Animer les réflexions stratégiques. Faciliter la prise de décision. Produire des recommandations pragmatiques et actionnables. 3. Contribuer à l'évolution de l'observabilité Apporter une expertise avancée sur Dynatrace. Conseiller les équipes dans la migration Gen II vers Gen III. Accompagner la bascule des usages de logs ELK vers Dynatrace. Participer à l'identification des prérequis techniques nécessaires aux futurs cas d'usage IA Ops. Livrables attendus Vision cible IA for Ops. Cartographie des cas d'usage prioritaires. Analyse de l'existant et des écarts. Recommandations stratégiques et opérationnelles. Définition des KPIs. Roadmap de mise en œuvre. Dossier de synthèse exécutif à destination du management. Recommandations relatives aux plateformes d'observabilité.

Dans le cadre de l'accélération de sa stratégie Data & IA, un grand groupe français renforce son équipe afin de développer et industrialiser de nouveaux produits d'intelligence artificielle. Vous intégrerez une DSI engagée dans une transformation ambitieuse des usages métiers grâce à l'IA, avec un fort niveau d'innovation autour de l'IA générative, de l'agentique et du Machine Learning. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir, développer et déployer des solutions d'IA Générative et des systèmes agentiques. Développer des modèles de Machine Learning et Deep Learning répondant aux besoins métiers. Industrialiser les solutions IA en appliquant les bonnes pratiques DevOps et MLOps. Optimiser les déploiements sur Google Cloud Platform et Kubernetes afin de garantir performance, fiabilité et maîtrise des coûts. Développer de nouvelles fonctionnalités pour un portail interne dédié à l'IA. Accompagner les Data Scientists et les équipes de développement dans l'utilisation de l'écosystème GCP. Participer à l'évolution des standards, frameworks et bonnes pratiques autour de la plateforme Data & IA.

En tant qu'Ingénieur ML au sein de l'équipe ML Platform, vous mettrez à profit votre solide expérience en industrialisation, votre maîtrise de Python et votre expertise pratique de l'entraînement de modèles. Votre rôle sera de faciliter le travail quotidien du ML Lab sur (leur "neocloud" de choix) et d'assurer la liaison avec l'outillage MLOps (principalement sur AWS), en étroite collaboration avec un ingénieur DevOps dédié. Responsabilités ClésFavoriser l'expérimentation rapide : Créer et maintenir les outils permettant aux chercheurs d'itérer rapidement sur de nouvelles approches ML. Gérer des expériences de recherche à grande échelle : Concevoir et superviser des cycles d'entraînement massifs sur l'infrastructure , en implémentant le suivi des expériences (experiment tracking) et la reproductibilité. Faciliter la collaboration externe : Permettre une collaboration sécurisée avec des partenaires académiques et l'accès aux ressources open-source tout en respectant les protocoles de sécurité. Optimisation des performances et des ressources : Profiler et optimiser les pipelines d'entraînement ; gérer efficacement les ressources GPU. Développement d'outils de recherche : Développer des bibliothèques et utilitaires spécifiques aux domaines du Lab (nouvelles architectures, techniques d'entraînement, frameworks d'évaluation). Transfert de connaissances : Partager les enseignements issus de la recherche expérimentale avec l'ensemble de l'équipe ML Platform et les chercheurs

En tant qu'Architecte AI, vous serez chargé(e) de : • Participer à la définition des architectures IA de référence : structurer les composants fonctionnels et techniques des systèmes Agentic AI, définir les standards d'architecture, les patterns d'orchestration et les principes d'industrialisation des solutions IA du Groupe. • Contribuer à la construction d'un Agentic AI Blueprint : formaliser les concepts clés des agents IA (goal management, memory, planning, reflection, tools orchestration), les principes de design (modularity, composability, security by design) et les architectures de référence pour les projets IA du Groupe. •

At CGI, you will play a pivotal role in enabling the deployment and operation of advanced AI systems that support critical national security outcomes. Working within our Space, Defence and Intelligence business unit, you will help design and deliver secure, scalable machine learning platforms that power innovation across mission-critical environments. We combine deep sector expertise with emerging technologies and collaborative delivery to create impactful solutions, giving you the opportunity to take ownership of complex challenges, contribute creative ideas, and grow within a supportive, expert-led community. The Space, Defence and Intelligence business unit in CGI is a true IT Systems Integrator. We work, build, and operate bespoke, technically complex, mission-critical systems which help our clients keep us all safe and secure. We bring innovation to our clients using proven and emerging technologies, agile delivery processes and our deep expertise across the breadth of space, defence, intelligence, aerospace and maritime, all underpinned by our end-to-end cyber capability. We work collaboratively with global technology companies, cutting edge SMEs and academia to deliver the optimal solution for each client. CGI was recognised in the Sunday Times Best Places to Work List 2025 and has been named a UK 'Best Employer' by the Financial Times. We offer a competitive salary, excellent pension, private healthcare, plus a share scheme (3.5% + 3.5% matching) which makes you a CGI Partner not just an employee. We are committed to inclusivity, building a genuinely diverse community of tech talent and inspiring everyone to pursue careers in our sector, including our Armed Forces, and are proud to hold a Gold Award in recognition of our support of the Armed Forces Corporate Covenant. Join us and you'll be part of an open, friendly community of experts. We'll train and support you in taking your career wherever you want it to go. Due to the secure nature of the programme, you will need to hold UK Security Clearance or be eligible to go through this clearance. This position will be based on site near Gloucester 5 days a week.

Contexte : Dans le cadre du développement de solutions autour de l'IA (LLM, agents IA, industrialisation des modèles), notre client renforce ses équipes et recherche un PM IA pour piloter des produits innovants à forte valeur métier. Cette mission se réalise auprès des équipes comptabilité et finance du groupe. 🎯 Missions Recueillir, challenger et prioriser les besoins métiers autour des cas d'usage IA (LLM, agents intelligents) Définir la vision produit et construire la roadmap en lien avec les équipes techniques et data Rédiger les user stories et piloter le backlog (Agile / Scrum) Suivre le delivery des équipes (Data, ML Engineer, Data Engineer) et garantir la valeur délivrée Assurer la coordination entre équipes techniques, métiers et parties prenantes Suivre la performance des solutions IA mises en place et piloter leur amélioration continue Accompagner l'industrialisation des produits IA (MLOps, passage à l'échelle)

Missions IA Générative & Agentic AI Concevoir et développer des solutions IA, automatisations métier et systèmes conversationnels avancés. Développer des architectures RAG robustes et sécurisées. Construire des workflows multi-agents pour automatiser des processus métier complexes. Intégrer et orchestrer des modèles de langage (OpenAI, Azure OpenAI, modèles open source). Concevoir des solutions exploitant les capacités de raisonnement, de recherche documentaire et d'exécution d'actions. Engineering & Industrialisation Industrialiser les solutions IA sous forme d'API et de services cloud. Développer des composants réutilisables permettant d'accélérer le delivery des produits IA. Mettre en place les pratiques MLOps et LLMOps nécessaires à l'exploitation des solutions. Assurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des applications IA en production. Participer à la définition des standards techniques de la plateforme IA. Data Science & Machine Learning Concevoir et maintenir des modèles de Machine Learning lorsque les cas d'usage le nécessitent. Réaliser des analyses exploratoires et expérimentations avancées. Évaluer et optimiser les performances des modèles prédictifs. Mettre en oeuvre les approches d'explicabilité et d'IA responsable. Collaborer avec les métiers sur les problématiques de risque, fraude, marketing ou recouvrement. Monitoring & Evaluation Définir les métriques de performance des systèmes IA. Mettre en place les mécanismes de monitoring et d'observabilité. Suivre les dérives des modèles et des systèmes RAG. Évaluer la qualité des réponses générées (RAGAS, LLM-as-a-Judge, évaluations métier). Garantir la conformité et la traçabilité des solutions déployées.

Dans le cadre du développement de nos solutions Data & IA, nous recherchons un(e) MLOps Engineer expérimenté(e) pour accompagner l'industrialisation et le déploiement de modèles de Machine Learning à grande échelle. Vous interviendrez au sein d'une équipe pluridisciplinaire composée de Data Engineers, Data Scientists, DevOps Engineers et Product Owners. Vos principales missions : ➭ Concevoir, développer et maintenir les pipelines MLOps de bout en bout. ➭ Automatiser le déploiement, les tests et le monitoring des modèles de Machine Learning. ➭ Mettre en place et optimiser les workflows CI/CD dédiés aux projets IA. ➭ Assurer la gestion du cycle de vie des modèles (versioning, déploiement, surveillance et retraining). ➭ Collaborer étroitement avec les équipes Data Science pour faciliter la mise en production des modèles. ➭ Garantir la fiabilité, la performance et la sécurité des plateformes de Machine Learning. ➭ Participer à l'amélioration continue de l'architecture cloud et des bonnes pratiques MLOps. ➭ Mettre en œuvre les solutions de monitoring des performances des modèles et de détection de dérive des données.

Le consultant interviendra au sein d'une équipe IT d'un grand groupe bancaire pour le compte de la CEGC. La mission portera sur le suivi de POC Machine Learning et la proposition de solution d'intégration / industrialisation des modèles algorithmiques développés par les équipes Risques CEGC : • Accompagnement des équipes • Préconisations de bonnes pratiques de développement Python orienté ML • Structuration de projet de type ML/DL • Intégration de containers Docker • Relais technique envers les interlocuteurs (francophone / anglophone) • Participation aux projets suivant les sollicitations • Gestion de l'environnement de DEV (Serveurs, BDD, etc.) • Préconisations CI/CD • Préconisations Cloud (AWS, Azure) - langage Python - pratiques Machine Learning / Deep Learning. - web service - Cloud - Docker Rôle clé au sein des entités IT de la CEGC. Expertise technique, rigueur et sens de l'engagement et du service sont des atouts indispensables pour ce poste.