Contexte Dans le cadre du programme IA4IT, le client recherche un profil confirmé pour accompagner les équipes dans la construction des premiers composants techniques et des cas d'usage à forte valeur ajoutée. Le consultant interviendra au sein d'une équipe pluridisciplinaire IA, sur la conception, le développement et l'intégration de solutions agentiques innovantes. Rôle et responsabilités Concevoir et développer des workflows agentiques et des composants réutilisables. Réaliser l'intégration de la plateforme avec les outils et services du SI : APIs, services internes et outils collaboratifs. Développer des agents IA, des prompts outillés, des connecteurs et des services d'orchestration. Mettre en œuvre des intégrations avec Jira, Confluence, Git, plateformes ITSM et autres services métiers. Participer aux travaux autour des protocoles et standards émergents de type MCP lorsque cela est pertinent. Réaliser les tests, le monitoring et l'industrialisation des composants développés. Produire les livrables techniques associés : documentation, guides d'usage, démonstrateurs, preuves de valeur et retours d'expérience. Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques et aux démonstrations auprès des parties prenantes. Livrables attendus Composants techniques et fonctionnalités développés. Agents IA et workflows opérationnels. Connecteurs et intégrations SI. Prototypes, démonstrateurs fonctionnels et preuves de valeur. Jeux de tests, documentation technique et exemples d'usage. Supports de démonstration et accompagnement des équipes.
ContexteDans le cadre de la transformation de la Credit Chain front to back, l'équipe est en charge des projets et de la maintenance des outils loan servicing. Intervention sur la chaîne DevOps liée à LoanIQ, Spirit, Utina et des interfaces de comptabilité, risque et paiement associées. MissionsGestion du déploiement et de la montée en charge (scaling) des applications sur les clusters Kubernetes. Automatisation : conception et maintenance des pipelines CI/CD pour automatisation des livraisons logicielles. Release & Support : accompagnement des développeurs dans leurs cycles de mise en production et assurer le support technique lié aux déploiements. Sécurité : pilotage de l'intégration des scanners de sécurité au sein des pipelines pour mise en place de la qualité du code et des conteneurs. Observabilité : usage des outils de monitoring et de logs pour assurer la stabilité et la performance des microservices. Compétences techniquesExpertise avancée sur Docker et Kubernetes (déploiement, scaling, service mesh). Maîtrise des pipelines CI/CD (Jenkins, GitLab CI ou équivalent). Expérience en Infrastructure as Code (Terraform, Ansible ou Helm). Expérience pratique des environnements Cloud et des architectures hybrides. Compréhension approfondie de l'orchestration de microservices et des API Gateways. Maîtrise des outils de monitoring et de gestion de logs (ex : OpenSearch, Dynatrace, Prometheus, Grafana). Bonne compréhension des environnements Java/Spring Boot pour faciliter l'expérience développeur. Expérience dans l'utilisation d'assistants de code ou de LLM pour automatiser l'écriture de scripts d'infrastructure, la documentation ou le troubleshooting.
Dans le cadre du renforcement de nos équipes Quality Control, nous recherchons un(e) QA/QC autonome, capable de prendre en charge un sujet de bout en bout et d'être force de proposition sur les stratégies et pratiques de tests. Stratégie et patrimoine de tests Participer à la définition de la stratégie de tests des projets Analyser les besoins métiers, User Stories et spécifications fonctionnelles Identifier les risques qualité et proposer les niveaux de couverture adaptés Concevoir, maintenir et faire évoluer le patrimoine de tests (plans de tests, cas de tests, campagnes de tests, scénarios de non-régression) Garantir la traçabilité entre les exigences fonctionnelles et les assets de tests Exécution des tests Réaliser les tests fonctionnels et d'intégration Concevoir et exécuter des tests API Identifier, qualifier et suivre les anomalies Participer aux activités de validation des livraisons et aux décisions Go / No-Go Produire les rapports de tests et recommandations qualité Automatisation des tests Concevoir et développer des tests automatisés End-to-End Maintenir et faire évoluer les frameworks d'automatisation Optimiser les campagnes de non-régression automatisées Contribuer à l'amélioration continue des pratiques d'automatisation Atouts supplémentaires — Validation de solutions IA Participer à la qualification de solutions basées sur l'IA générative Définir et maintenir les jeux de données de validation Concevoir des scénarios de tests pour LLM, solutions RAG et Agents IA Évaluer la pertinence et la cohérence des réponses générées Participer aux activités de validation liées aux hallucinations, à la qualité des résultats et à la robustesse des solutions IA Amélioration continue Être force de proposition dans l'évolution des pratiques QC Identifier les axes d'amélioration des processus, outils et méthodologies de tests Participer à la veille technologique (automatisation, qualité logicielle, IA) Contribuer à l'industrialisation des pratiques de test et à la montée en maturité de l'équipe QC Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques qualité
Contexte Mission réalisée dans le cadre du chantier IA4IT, rattaché à un programme de modernisation du système d'information. L'entreprise cliente souhaite structurer et industrialiser ses usages d'IA générative et de systèmes agentiques. Le besoin porte sur la définition et la mise en œuvre des architectures techniques permettant la construction d'agents IA et de solutions agentiques robustes, sécurisées et industrialisables. Les enjeux principaux concernent l'intégration de la plateforme IA au sein du SI existant, la gouvernance des usages IA et le passage à l'échelle des cas d'usage, dans un environnement combinant innovation rapide, contraintes d'industrialisation et exigences de sécurité d'entreprise. Rôle et responsabilités principales Définir les architectures de référence pour les solutions agentiques et les usages IA de l'entreprise. Concevoir les modèles d'intégration entre la plateforme IA et le système d'information. Accompagner la mise en œuvre de workflows agentiques complexes et de mécanismes d'orchestration multi-agents. Définir les standards de développement, de test, d'observabilité et de gouvernance des agents IA. Identifier les technologies, frameworks et composants les plus pertinents pour répondre aux besoins métiers. Superviser et challenger les développements réalisés par les équipes produit et les partenaires. Concevoir et évaluer les patterns d'intégration avec GitHub, Jira, Confluence, ITSM, bases documentaires, APIs et services métiers. Participer aux travaux autour des protocoles d'interopérabilité (MCP, A2A, ou standards émergents équivalents). Livrables attendus Architectures de référence et dossiers d'architecture. Frameworks, patterns et composants réutilisables. Standards de développement, de test et de gouvernance IA. Patterns d'intégration avec le système d'information. Cas d'usage industrialisables et trajectoire de passage à l'échelle. Guides d'architecture et recommandations techniques. Dossiers de décision technologique (ADR). Méthodologies de développement et d'exploitation des agents IA. Supports de démonstration et accompagnement des parties prenantes.
ContexteAu sein du Data Office de Coface, le consultant intervient dans un contexte international pour développer et industrialiser des solutions autour de la Data Management, Data Quality, Data Governance et de l'IA générative. Missions 1. Data Management, Data Governance & Data QualityConcevoir, développer et maintenir des applications et services Python destinés à automatiser les processus de Data Governance et Data Quality. Développer des mécanismes de contrôle de la qualité des données, de détection d'anomalies et de monitoring. Industrialiser les traitements de collecte, d'analyse et de reporting liés à la qualité des données. Développer des APIs REST et services MCP permettant d'interconnecter les outils du Data Office, Data Marketplace, catalogues de données, plateformes data et outils BI. Automatiser et optimiser les processus de gestion des données. Contribuer à la mise en place de solutions robustes, maintenables et conformes aux standards d'architecture et de sécurité du Groupe. 2. IA Générative & Agentic AIConcevoir et développer des assistants IA spécialisés pour les besoins du Data Office. Développer des solutions de Text-to-SQL permettant d'interroger des bases de données en langage naturel. Concevoir des architectures Agentic AI basées sur des LLM, avec mécanismes d'orchestration, raisonnement et accès aux différentes sources d'information. Développer des connecteurs et intégrations via le Model Context Protocol (MCP). Mettre en œuvre des architectures de type RAG et intégrer différentes sources de données et de connaissances. Participer à l'industrialisation et au déploiement des solutions IA en environnement de production. Veiller au respect des exigences de sécurité, gouvernance, architecture et exploitation. Contribuer aux initiatives IA existantes du Data Office, notamment : l'agent Jira permettant d'évaluer la qualité des tickets entrants et d'anticiper leur criticité ; l'agent de requêtage de bases de données en Text-to-SQL. 3. Industrialisation & accompagnementProduire du code, packages Python, APIs et services documentés, testés et maintenables. Mettre en place les pipelines d'intégration et de déploiement nécessaires à l'industrialisation des solutions. Rédiger la documentation technique et d'exploitation ainsi que les procédures de déploiement. Participer aux phases de tests, mise en production et maintien en conditions opérationnelles. Assurer un reporting régulier sur l'avancement, les risques, les dépendances et les arbitrages nécessaires. Communiquer efficacement les résultats et sujets techniques auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.
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
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
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 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
