Le Centre d'Excellence Opérationnelle AI recherche un Architecte Technique AI senior pour concevoir et garantir la cohérence des architectures techniques supportant les solutions d'intelligence artificielle du groupe, en capitalisant sur une expertise approfondie en architecture d'entreprise/technique et une montée en compétence solide sur les technologies AI. Missions principalesConcevoir les architectures cibles des plateformes et solutions AI (infrastructure, données, MLOps, intégration applicative) Définir les standards, patterns et bonnes pratiques d'architecture pour l'ensemble des cas d'usage AI du groupe Garantir l'alignement des architectures AI avec l'architecture d'entreprise existante et les référentiels techniques du groupe Évaluer et sélectionner les briques technologiques (frameworks ML/GenAI, plateformes cloud, outils MLOps, solutions LLM/RAG) Assurer la cohérence entre exigences de performance, de scalabilité, de sécurité et de conformité réglementaire (RGPD, AI Act, exigences bancaires) Piloter les revues d'architecture et accompagner les équipes de développement dans l'implémentation Anticiper les risques techniques (dette technique, obsolescence, dépendances) et proposer des plans de remédiation Assurer une veille technologique active sur l'écosystème IA (LLM, agents, MLOps, IA générative) Profil recherchéFormation : Bac+5, école d'ingénieur ou équivalent Expérience : 15 ans d'expérience minimum en architecture technique/logicielle, avec une expertise confirmée sur des environnements complexes et à forts enjeux (idéalement secteur bancaire/finance ou grands comptes), complétée par une expérience significative et opérationnelle sur des projets AI/ML Compétences techniques : Expertise en architecture technique et applicative (architectures distribuées, microservices, intégration de systèmes) Bonne maîtrise des architectures data et des plateformes cloud (Azure, AWS ou GCP) Connaissance solide des enjeux techniques de l'IA : cycle de vie des modèles, MLOps, architectures RAG, gestion des LLM, sécurisation des flux d'IA Compréhension des exigences réglementaires spécifiques à l'IA en environnement bancaire (AI Act, gouvernance des modèles, explicabilité) Capacité à challenger et vulgariser des choix d'architecture auprès de publics variés (techniques et décisionnaires) Compétences comportementales : Leadership technique et capacité à faire adhérer les équipes à une vision d'architecture Esprit de synthèse et pédagogie Rigueur méthodologique et sens du compromis technique Posture de référent, capacité à structurer et à arbitrer Certifications appréciées : TOGAF, certifications cloud (Azure/AWS Solutions Architect), certifications AI/ML ANGLAIS OBLIGATOIRE
CDI - 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
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
Pour un grand acteur des services financiers, nous recherchons un(e) Tech Lead Agentic AI / AI Architect pour piloter une transformation AI-First stratégique au sein d'un environnement Securities Services / Fund Administration. 🎯 Objectif : définir l'architecture cible et orchestrer de bout en bout la transformation Agentic AI, de la conception des agents LLM jusqu'à leur industrialisation, leur sécurisation et leur déploiement à grande échelle. 🚀 Vos missions ✔️ Définir l'architecture de référence des solutions Agentic AI : LLM, RAG, tool calling, memory stores et Vector DB ✔️ Concevoir des architectures microservices & event-driven avec FastAPI, gRPC, Kafka et Elasticsearch ✔️ Construire des frameworks agentiques avec LangChain, CrewAI ou des orchestrateurs custom ✔️ Définir la roadmap AI / Cloud et piloter les releases technologiques de bout en bout ✔️ Industrialiser les modèles via CI/CD & MLOps : GitLab CI, Jenkins, ArgoCD, Docker, Kubernetes/Helm, MLflow ✔️ Mettre en place l'observabilité des agents : latence, consommation de tokens, hallucinations et model drift ✔️ Définir les stratégies de tests et de Responsible AI : prompt injection, biais, data leakage, explainability ✔️ Optimiser les performances des workflows LLM et des infrastructures Kafka / Elasticsearch ✔️ Piloter techniquement 3 à 5 squads pluridisciplinaires et accompagner les ingénieurs ✔️ Assurer l'alignement entre Architecture, Product, Risk, Security et partenaires IA externes
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.
