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Gestion fonctionnelle et maintenance des outils de la Squad : - Recueil des besoins utilisateurs, traduction en spécifications techniques. - Coordination avec les développeurs. Pilotage de projets liés aux offres de la Squad : - Plateforme Big Data (Cloudera), outils open source (TensorFlow, Jupyter Lab). - Portail de services, librairies Python, accès aux données du SI. Animation d’ateliers avec les utilisateurs : - Recueil des besoins, transformation en user stories documentées. Analyse des risques métiers : - Collaboration avec les équipes SSI, conformité et juridique. - Intégration des exigences RGPD, gouvernance des données, sécurité bancaire. Tests fonctionnels : - Conception, exécution et suivi des campagnes de tests (outil XRAY). - Analyse des anomalies et documentation. Support utilisateur : - Préparation de supports de formation et documentation. - Assistance fonctionnelle pour améliorer l’expérience utilisateur. Amélioration continue : - Collecte des feedbacks utilisateurs, étude des usages. - Alignement sur les objectifs métiers. Suivi Agile : - Gestion du backlog dans Jira, priorisation avec le Product Owner.

Nous recherchons un(e) expert(e) en Support Fonctionnel avec une expertise IA/LLM pour rejoindre l'équipe. Cette mission combine un support applicatif traditionnel avec une connaissance spécialisée des systèmes d'IA, afin de garantir le bon fonctionnement de nos applications métier critiques. Support applicatif & stabilité Être le point de contact principal pour les incidents applicatifs et les questions fonctionnelles Surveiller et maintenir les applications fonctionnelles via Dynatrace, Grafana, Prometheus, etc. Garantir un temps d'indisponibilité minimal et une productivité maximale pour les utilisateurs métier Traiter les demandes utilisateurs (accès, onboarding, résolution d'incidents) dans le respect des processus ITIL Rédiger et maintenir à jour les documentations Assurer la communication auprès des parties prenantes (informations, nouvelles fonctionnalités, suppressions, incidents, etc.) Collaborer avec les Product Owners et les équipes de développement pour garantir une intégration fluide Piloter les activités de gouvernance entre les équipes techniques et métier

Dans le cadre des projets portés par le groupe, vous intervenez comme Data Engineer expérimenté afin de contribuer à la conception, l’industrialisation et la maintenance de solutions data innovantes. Vous participez à la définition des solutions applicatives, au développement des traitements data, à leur intégration technique, ainsi qu’à leur suivi en production. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL / ELT pour des données structurées et non structurées. Préparer des datasets exploitables pour des usages d’exploration, d’analyse avancée, de data science ou de machine learning. Participer à l’industrialisation de modèles statistiques ou de machine learning. Mettre en œuvre les chaînes d’intégration, de déploiement et de suivi des solutions en production dans une logique DataOps / MLOps . Versionner les données, les modèles et le code. Monitorer la performance, la qualité et les coûts des traitements. Contribuer à l’amélioration continue des produits et solutions de la squad. Participer aux phases d’intégration, de recette technique et de mise en production. Surveiller les processus existants, identifier les axes d’amélioration et fiabiliser les traitements. Documenter les systèmes, les pipelines, les modèles et les processus mis en œuvre. Collaborer avec les membres de la squad, les équipes techniques, les utilisateurs et les parties prenantes métier.

Dans le cadre d’une transformation ambitieuse autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Directeur de projets IA chargé d’assurer la coordination opérationnelle d’un centre d’expertise IA transverse. Véritable facilitateur et orchestrateur , le poste s’inscrit au cœur d’une gouvernance structurée et multi-niveaux, en lien étroit avec les équipes métiers, les directions IT et les instances de pilotage. Le Directeur de projets IA intervient comme point central de synchronisation entre les projets IA et les ressources expertes mobilisées (Data Engineers, Data Scientists, AI Engineers, ML Engineers, équipes Infrastructure & Production, Chefs de Projet). Missions principales Coordonner les équipes pluridisciplinaires mobilisées sur les projets IA prioritaires. Assurer l’alignement des expertises et des ressources avec les jalons projets. Piloter les affectations et ajuster les priorités en temps réel selon les besoins. Identifier, anticiper et lever les points de blocage techniques ou organisationnels. Garantir la bonne préparation des déploiements en lien avec les équipes de production et d’infrastructure. Préparer les supports et dossiers d’arbitrage à destination des comités de gouvernance. Traduire les orientations stratégiques en plans d’actions opérationnels. Maintenir et mettre à jour la feuille de route des projets IA. Structurer les revues techniques et le suivi des indicateurs de performance. Favoriser la capitalisation des bonnes pratiques, des méthodes et des retours d’expérience. Assurer la fluidité entre les besoins métiers et les contraintes techniques. Ce rôle requiert une forte capacité à coordonner sans lien hiérarchique direct , en embarquant des équipes issues de différentes directions autour d’objectifs communs.

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

Contexte Développement de solutions agentique pour soutenir le programme IA et nos ambitions sur des sujets structurants : automatisation des process, parcours de vente, augmentation des fonctions commerciales, ... Parmis les principaux chantiers identifiés : Worflow AI et Agentic AI pour les process Assistants et agents sur les parcours de nos espaces clients et vente pour nos assurés Bases de connaissances, RAG Factory, ... Socle et process LLMOps et evaluation de performance, ... Description Leadership technique, conception des solutions, encadrement des équipes de développement IA, arbitrage technique, revue de code et qualité

Contexte Une organisation internationale de premier plan accélère sa transformation digitale et l’adoption de l’Intelligence Artificielle au sein de plusieurs domaines métiers. Dans ce cadre, elle renforce ses capacités de delivery IA afin de passer de cas d’usage expérimentaux à des solutions robustes, industrialisées et déployées en production. Vous rejoindrez une équipe transverse dédiée à l’innovation et à la transformation, intervenant auprès de plusieurs équipes métiers et IT, avec un fort accent sur l’industrialisation, la gouvernance et la création de valeur long terme. Responsabilités Concevoir et déployer des solutions IA de bout en bout, depuis l’expression du besoin métier jusqu’à la mise en production Traduire les exigences fonctionnelles en architectures techniques scalables, sécurisées et maintenables Développer des cas d’usage IA tels que l’intelligence documentaire, les assistants conversationnels, l’automatisation et la génération de contenu Mettre en œuvre des solutions d’IA générative (LLM, RAG, workflows à base d’agents) intégrées aux systèmes internes Accompagner l’industrialisation via des pipelines CI/CD, des pratiques MLOps, le monitoring et l’optimisation des modèles Garantir la conformité avec les exigences de protection des données, de sécurité et les principes d’IA responsable Profil recherché Solide expérience dans le développement et le déploiement de solutions IA / machine learning en environnement de production Excellente base en ingénierie logicielle, APIs et architectures microservices Expérience pratique des solutions d’IA générative, LLM et du prompt engineering Bonne compréhension des plateformes cloud et des pratiques d’industrialisation IA (CI/CD, MLOps) Capacité à évoluer dans des environnements complexes, internationaux et multi‑parties prenantes Excellentes compétences en communication, avec une aptitude à faire le lien entre enjeux métiers et techniques

Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Consultant Computer Vision Mission Les missions principales sont - Développer, entraîner et tester des algorithmes de deep learning partant en production. - Contribuer à la stack d'outils MLOps de l'équipe pour garantir sa viabilité sur le long terme et améliorer la productivité de l'équipe Compétences requises - Une formation en Software Engineering, en apprentissage automatique, en vision par ordinateur ou dans un domaine similaire. - 4 ans ou plus d'expérience professionnelle en Machine Learning / Deep Learning. - Techniquement : o D’une très bonne connaissance de Python et des bonnes pratiques en développement logiciel. o D'une expérience en SW engineering (culture archi / design, qualité / testing / CI/CD). o D'une expérience en Deep learning et / ou en computer vision o Une connaissance de l'imagerie satellite (et en particulier du SAR) est un plus. - En terme de méthodologie de travail : d’une expérience en environnement agile, sans pour autant en défendre une application dogmatique - En terme de soft skills : o D'une capacité à partager et défendre une vision technique, faire preuve de pédagogie, mentoring. o D’une posture user-centric, en pensant avant tout aux besoins des utilisateurs. D'ouverture d’esprit, communication, et travail en équipe

Contexte de la mission Vous intervenez au sein d’une Squad dédiée à la mise en place et à l’exploitation des outils Data Science et MLOps utilisés par les équipes Data (Data Scientists, Data Engineers) d’un grand groupe bancaire (réseau de 39 entités). Le périmètre couvre : Une plateforme Big Data basée sur Cloudera Des outils open source Data Science : JupyterLab, TensorFlow, librairies Python Un portail de services facilitant l’accès aux ressources Data Des services associés (accès aux données SI, environnements de travail, composants MLOps) Vous êtes un point central entre les utilisateurs métiers Data et les équipes techniques. Missions principales 1. Analyse fonctionnelle & cadrage Recueillir et analyser les besoins des utilisateurs (Data Scientists, Data Engineers) Animer des ateliers de cadrage et de conception Traduire les besoins en spécifications fonctionnelles et user stories Maintenir une documentation claire et exploitable 2. Pilotage de projets Data / MLOps Piloter les projets liés aux plateformes Data et outils IA Coordonner les équipes techniques et les parties prenantes Assurer le suivi des livraisons et des dépendances Contribuer à la roadmap produit avec le Product Owner 3. Gestion du backlog & Agile Rédiger et prioriser les user stories dans Jira Gérer le backlog produit et suivre son avancement Participer aux rituels Agile (daily, sprint planning, reviews) 4. Tests & qualité Concevoir et exécuter les campagnes de tests fonctionnels Rédiger les plans de tests et scénarios de recette (XRAY) Identifier, analyser et suivre les anomalies Garantir la qualité des livraisons 5. Gestion des risques & conformité Analyser les risques métiers liés aux solutions Data Travailler avec les équipes SSI, conformité et juridique Intégrer les contraintes réglementaires : RGPD, gouvernance des données Assurer la conformité des usages Data (sécurité, confidentialité, éthique) 6. Accompagnement des utilisateurs Produire la documentation fonctionnelle et supports de formation Assurer l’assistance fonctionnelle aux utilisateurs (Caisses Régionales) Accompagner les migrations et la conduite du changement 7. Amélioration continue Collecter les feedbacks utilisateurs Analyser les usages et proposer des optimisations Contribuer à l’évolution des plateformes et services Environnement technique Big Data : Cloudera, Hadoop ecosystem Data Science : Python, TensorFlow, JupyterLab Requêtage : SQL / HQL Outils : Jira, XRAY Méthodologie : Agile Contexte : SI bancaire, plateformes Data & MLOps Accès aux données Accès à des données à caractère personnel via plateforme ZEUS (en production) Respect strict des règles de sécurité, confidentialité et conformité

Opportunité -| un(e) ML Engineer / MLOps Engineer – Projet Data & IA en production Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data & IA dédiée à la personnalisation de l’expérience utilisateur , nous recherchons un(e) ML Engineer confirmé(e) pour intervenir sur des projets à fort impact, en environnement cloud et production. Vos missions Concevoir, développer et maintenir des pipelines ML robustes et scalables Industrialiser les modèles développés avec les équipes Data Science Déployer les modèles en production et accompagner les A/B tests Mettre en place le monitoring des performances et le contrôle qualité des modèles Exposer les modèles via des API REST Structurer et optimiser le stockage et la circulation des données Développer et maintenir les workflows CI/CD Garantir la stabilité, la sécurité et l’évolutivité des environnements Collaborer avec les équipes Data, Produit et Tech dans un cadre Agile 🛠️ Environnement technique Python / SQL Google Cloud Platform Vertex AI BigQuery Cloud Run Airflow FastAPI / Flask Terraform GitLab CI/CD TensorFlow / Scikit-learn 👤 Profil recherché Minimum 3 ans d’expérience en environnement Data / Machine Learning Expérience confirmée en mise en production de modèles ML Très bonne maîtrise de Python, SQL et des architectures data Solide expérience sur GCP Connaissances MLOps / industrialisation / infrastructure as code Aisance en communication avec des interlocuteurs techniques et métiers Français courant indispensable

📌 Informations Clés Contrat / Mission : Prestation de services (Freelance) Localisation : Paris (Format hybride : sur site + quelques jours de télétravail) Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 450 € HT Date de démarrage : ASAP Date de fin : 31/12/2026 (Mission long terme) 🚀 Contexte et Mission Intégré(e) au sein d’une équipe IA internationale axée "produit", vous participerez au cycle de vie complet des systèmes d'intelligence artificielle à grande échelle : de la donnée brute au déploiement en production, jusqu'à la mesure de l'impact métier. Votre rôle consistera à concevoir, construire et optimiser des systèmes intelligents et composés pour répondre à des problématiques concrètes liées au secteur du voyage d'affaires (classement, recommandation, expériences LLM orientées clients). Principales responsabilités : Développement IA : Concevoir et implémenter des solutions basées sur l'apprentissage automatique, le deep learning et l'IA générative (classement, chatbots, reconnaissance d'intention, systèmes agentiques, NLQ). End-to-End Delivery : Gérer l'ingénierie des fonctionnalités, le pipeline de données, la modélisation, ainsi que l'évaluation (en ligne/hors ligne) et le monitoring des modèles. Analyse & Data : Manipuler de grands ensembles de données réelles (structurées et non structurées) pour extraire des insights exploitables. Collaboration & Communication : Vulgariser des concepts de Data Science complexes pour les restituer de manière simple à la direction et aux partenaires métiers, au sein d'une équipe multisite et multiculturelle.

Contexte Développement de solutions agentique pour soutenir le programme IA et nos ambitions sur des sujets structurants : automatisation des process, parcours de vente, augmentation des fonctions commerciales, ... Parmis les principaux chantiers identifiés : Worflow AI et Agentic AI pour les process Assistants et agents sur les parcours de nos espaces clients et vente pour nos assurés Bases de connaissances, RAG Factory, ... Socle et process LLMOps et evaluation de performance, ... Description Intégration des modèles IA dans des solutions applicatives, Développement de prototype, démonstrateurs, pilotes. Industrialisation et optimisation pour la production, développement d'APIs et services ML

Informations Clés : Intitulé du poste : System Architect Gen AI – Expert Cloud Hybride (GCP / Microsoft) Département : Direction de la Data / Pôle Architecture IA Localisation : Paris (75) Rythme de travail : Mode hybride (Présentiel obligatoire 3 jours par semaine minimum) Date de démarrage : ASAP (Urgent) Durée de la mission : Visibilité jusqu'au 31/12/2026 Budget / Tarif : 650 € - 680 € HT / jour (Selon expérience) Objectif de la mission : Sous la supervision du Lead System Architect AI, votre rôle principal sera de concevoir, de mettre en œuvre et de faire évoluer les assets d'Intelligence Artificielle Générative (Gen AI) sur une plateforme hybride GCP/Microsoft. Vous serez le garant de la cohérence technique, de la scalabilité, de la robustesse et de la sécurité des solutions d'IA Générative, tout en agissant comme référent d'excellence sur les architectures LLM. 🛠️ Missions Principales & Responsabilités Architecture Gen AI & LLMOps : Conception d'architectures découplées, scalables et sécurisées (RAG, Agents autonomes). Définition de l'architecture applicative des environnements LLM (DEV, UAT, PROD) et intégration des pipelines CI/CD via les pratiques LLMOps. Solutions "Développeur Augmenté" : Piloter et mettre en œuvre des solutions et outils d'augmentation de la productivité des développeurs par l'IA. Conception d'Architectures Robustes : Garantir la tolérance aux pannes, rédiger les contrats d'interface, développer les processus de fallback et gérer les exigences non fonctionnelles (optimisation de la latence, sécurité, fiabilité). Modèles d'Interaction et d'Ingestion : Analyser les besoins métiers, créer les modèles conceptuels pour le stockage vectoriel, optimiser la consommation des tokens LLM et mettre en place des mécanismes d'évaluation continue des modèles. Gouvernance et Dette Technique : Assurer la mise en application des principes de gouvernance de l'IA au sein du groupe et piloter activement la réduction de la dette technique. Compétences Techniques Requises : 1. Expertises Cloud Écosystèmes IA (Multi-Modèles) Environnement Google Cloud (GCP) : Agent Platform (ex-Vertex AI), BigQuery Data Agents, Gemini. Environnement Microsoft : Copilot, Copilot Studio, WorkIQ, M365 Copilot Agents. Développement & Frameworks : Python, SQL, ADK. Protocoles : A2A, MCP. 2. Architectures Cognitives & LLMOps Avancés Orchestration & Function Calling : Expérience prouvée dans le découplage de la logique métier pour faire interagir dynamiquement les agents avec le Système d'Information (code modulaire en Python, Go, etc.). Conception pour Forts Volumes : Gestion des bases de données vectorielles à l'échelle ( Vector Search ), stratégies avancées de mise en cache sémantique (réduction des coûts et de la latence) et maîtrise des architectures multi-agents (planification, réflexion). Sécurité appliquée à la Gen AI : Maîtrise des stratégies de prévention des attaques (ex: Prompt Injection , Data Poisoning ) et implémentation de filtrages stricts (OLS/RLS sémantique) pour le cloisonnement des données. Observabilité & Monitoring : Traçabilité fine des prompts, monitoring des coûts par token et diffusion des logs applicatifs vers les couches de Sécurité du SI (SIEM). Livrables Attendus : Diagrammes d'architecture cibles et cartographies techniques. Dossiers de spécifications techniques des pipelines LLMOps. Documentation des exigences et formalisation des décisions d'architecture. Supports techniques et évangélisation auprès des équipes de développement.