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 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
