Dans le cadre d'un nouveau programme, notre client recherche un Ingénieur IA / Intégrateur DevOps expérimenté pour concevoir, déployer et sécuriser les fondations techniques nécessaires à l'exploitation de solutions d'IA générative et agentique à grande échelle. Vos missions - Concevoir l'architecture technique des solutions IA. - Déployer et administrer les environnements cloud et les composants d'infrastructure. - Mettre en place les dispositifs de sécurité, IAM et gestion des secrets. - Industrialiser les pipelines CI/CD et les pratiques Infrastructure as Code. - Intégrer les composants IA : LLM, gateways, orchestrateurs agentiques, APIs et connecteurs. - Déployer les outils de monitoring, supervision et logging. - Garantir la robustesse, la scalabilité, la maîtrise des coûts et la réversibilité de la plateforme. - Participer aux choix d'architecture et aux recommandations d'industrialisation. Compétences clés Cloud & Infrastructure : Azure, AWS ou GCP, Kubernetes, OpenShift. DevOps / DevSecOps : CI/CD, GitOps, Terraform, IaC, automatisation. Sécurité : IAM, gestion des secrets, conformité, traçabilité, réversibilité. Observabilité : monitoring, logs, supervision, exploitation. Plateforme IA : LLMOps, gateways LLM, orchestration agentique, APIs, connecteurs et bases
Consultant AMOA- Amélioration du pilotage opérationnel par les indicateurs et les processus métier Entreprise Contexte Nous recherchons un consultant AMOA afin d'accompagner la mise en usage des indicateurs et des processus métier. L'objectif est de transformer les KPI existants en véritables outils d'analyse, de pilotage et d'amélioration continue. Missions principales : Cadrer un cas pilote de pilotage par les indicateurs. Cartographier les indicateurs et les rattacher aux processus métier. Identifier les points de mesure et formaliser les usages des KPI. Concevoir un modèle opérationnel de traitement des écarts (analyse, décisions, plans d'actions). Élaborer une matrice RACI des responsabilités. Produire les supports d'animation des ateliers et revues d'indicateurs. Construire un kit méthodologique permettant de déployer la démarche sur les autres processus métier. Animer les ateliers avec les équipes métiers et accompagner la conduite du changement.
Contexte mission Dans le cadre de l'accélération sur l'Intelligence Artificielle de notre client, nous recherchons un(e) Data Scientist IA capable de concevoir, développer et industrialiser des modèles avancés de Machine Learning et d'IA générative. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les métiers, les équipes Data et IT afin d'identifier, développer et déployer des solutions innovantes créant de la valeur, tout en respectant les exigences réglementaires et de gouvernance. Principales responsabilités Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et d'IA Générative Réaliser des analyses exploratoires de données et du feature engineering Entraîner, tester, calibrer et optimiser les modèles Développer des solutions basées sur le NLP et les LLM Effectuer des analyses statistiques avancées pour identifier des opportunités business Collaborer avec les équipes métiers pour transformer les besoins en cas d'usage concrets Garantir la robustesse, la performance et l'explicabilité des modèles Participer au suivi et à l'amélioration continue des modèles en production
Contexte de la mission Solution Digibot : développement d'un chatbot pour le périmètre financement & innovation Le but est de faciliter la réalisation d'acte de gestion (ex changement de RIB). Compétences : Compétences essentielles : Angular 17+ ( connaissance) JAVA 21/25 (expertise) Springboot 3.x / 4.x Kafka (connaissance) MongoDB AWS s3 (connaissance) Web Service REST Kubernetes EKS (connaissance) Jenkins (connaissance) Usage IA (mode agent, skills, instructions ... etc) sinon par ailleurs : Python Connaissances et pratique des architectures web et microservices Connaissance et pratique de Gitlab, Jira, Confluence, Jenkins(CI/CD), coding best pratices(Sonar, Artifactory, BDD, review,...), connaissances LLM, agent IA, prompts structurés MCP Pydantic + pydantic-settings HTTPX (calls API/LLM) Appels LLM Anthropic / Mistral /openAI Objectifs et livrables Besoin d'un front qui permette les interactions entre les clients et le chatbot "Actes de Gestion" Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence Angular 17+ Confirmé Kafka Confirmé JAVA 21/25 Expert
Dans le cadre de l'industrialisation de solutions d'IA générative et d'architectures agentiques, nous recherchons un Expert Observabilité IA & Cyber. Vous interviendrez sur la conception, l'implémentation et l'exploitation des mécanismes de supervision, monitoring, évaluation, sécurité et gouvernance de systèmes d'IA générative. Votre objectif sera de garantir la fiabilité, la sécurité, la performance et la traçabilité des agents IA déployés au sein d'un environnement SOC. Vous contribuerez notamment à l'observabilité de bout en bout des workflows IA, à la détection des comportements anormaux, à l'identification des hallucinations et dérives de modèles, ainsi qu'au suivi des performances des agents et des LLM. Vos missionsObservabilité des systèmes IA Définir et mettre en œuvre la stratégie d'observabilité d'une plateforme agentique. Mettre en place le monitoring des agents IA, chaînes de raisonnement et workflows LangChain / LangGraph. Collecter et corréler les métriques techniques, fonctionnelles et métier. Construire des dashboards temps réel permettant de suivre les performances et la qualité des agents. Concevoir les mécanismes de traçabilité des interactions avec les systèmes IA. AI Reliability Engineering Mettre en place des frameworks d'évaluation continue des agents IA. Définir les KPI de qualité et de fiabilité. Garantir le respect des SLA / SLO de la plateforme. Identifier les dérives et contribuer à l'amélioration continue de la qualité des réponses produites. Sécurité & gouvernance des systèmes IA Superviser les risques liés à l'utilisation de l'IA. Définir les mécanismes de gouvernance autour des agents. Détecter les comportements anormaux ou potentiellement dangereux. Participer aux analyses de risques IA. Contrôler les accès, permissions et échanges entre les différents agents et composants. Intégration Observabilité & SOC Intégrer les événements de la plateforme IA dans Splunk. Concevoir les dashboards d'exploitation. Développer les alertes de détection liées aux systèmes IA. Mettre en place des corrélations entre événements cyber et événements IA. Produire les indicateurs de supervision destinés aux équipes opérationnelles. RUN & amélioration continue Assurer le maintien en condition opérationnelle de la plateforme d'observabilité. Investiguer les incidents liés aux agents IA. Identifier les causes racines des défaillances. Optimiser les performances, les coûts et les niveaux de service.
