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CDI / Portage / Freelance - 2 jours de télétravail / semaine - Nantes - Expérience de 6 ans minimum Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur Data pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. Contexte : Vous rejoignez une équipe dédiée à délivrer les socles techniques permettant aux équipes Data Sciences de concevoir, expérimenter et industrialiser leurs modèles sur GCP. Vos principales missions : Déploiement & architecture Industrialiser les pipelines de données sur l'écosystème GCP Gérer les montées de version des services managés Concevoir des environnements fiables et performants pour les usages ML Développement & data engineering Développer et maintenir des pipelines de données (Python / SQL) Administrer et optimiser les environnements BigQuery Mettre en place les pratiques CI/CD et MLOps Sécurité & gouvernance Gérer les accès et les permissions (IAM) Veiller à la conformité et à la sécurisation des données Communauté & partage Animer la communauté d'experts data Rédiger des guides de bonnes pratiques et de documentation technique Veille technologique Suivre les évolutions de l'écosystème Data / IA Proposer des améliorations techniques pour faire évoluer la plateforme ⚙ Stack technique du projet : - GCP - BigQuery, GCS - Vertex AI, Dataproc, Workflows - Cloud Run, Composer - Python, SQL - MLOps, FinOps - Bitbucker, Artifactory

Dans le cadre de projets d'innovation et de transformation digitale dans le secteur bancaire, nous recherchons un Consultant IA Agentic / IA Générative capable de concevoir et d'industrialiser des solutions basées sur les LLM, les architectures RAG et les systèmes multi-agents. Le consultant interviendra sur l'identification et la mise en œuvre de cas d'usage IA permettant notamment d'automatiser des processus, d'exploiter des données et documents complexes et d'améliorer l'efficacité opérationnelle des équipes métiers. Missions principales Identifier et cadrer des cas d'usage d'IA Générative et Agentic AI avec les équipes métiers. Concevoir des assistants intelligents et des systèmes conversationnels. Concevoir et développer des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation). Développer des agents IA autonomes capables de raisonner, rechercher des informations et exécuter des actions. Concevoir et orchestrer des workflows multi-agents. Intégrer différents modèles de langage : OpenAI, Azure OpenAI, Gemini ou modèles open source. Développer les mécanismes de connexion entre les agents IA, les API, les bases de données et les outils internes. Mettre en place des mécanismes d'évaluation, de monitoring et de sécurisation des solutions IA. Industrialiser les solutions sous forme d'API et de services Cloud. Participer aux pratiques LLMOps / MLOps. Prendre en compte les contraintes de sécurité, confidentialité, gouvernance et conformité liées au secteur bancaire. Accompagner les équipes métiers dans l'adoption des solutions IA.