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Contexte de la mission # Enjeux Intégrer une équipe d'exploitation afin de garantir le bon fonctionnement du provisonning OSS Fixe Exploiter une application au coeur de la vie des clients Fixe Contribuer à l'automatisation des processus Garantir le partage de connaissance # Soft skills Proactivité, curiosité, esprit d'analyse, engagement Le candidat doit être réactif et doté de bonnes capacités d'adaptation, d'analyse, de rédaction. Il fait preuve de pédagogie et d'une bonne aptitude à la conduite de réunion. Objectifs et livrables # Compétence Ce poste requiert de bonnes connaissances des systèmes informatiques orientés services et de leur exploitation Posséder des compétences en BPMN (Business Process Modeling Notation) et Camunda Mettre en place l'automatisation de process sous Camunda Mettre en place une supervision automatisée sous Kibana Développer l'automatisation des tests de performance et fonctionnels sous Jenkins / Scala Contribuer à l'analyse et à la résolution d'incidents

Contexte de la missionLa mission consiste à appuyer le client dans la réalisation de ses projets métiers et SI, qu'ils s'inscrivent dans le développement de ses activités ou dans une démarche de transformation. Le consultant interviendra sur les phases de cadrage fonctionnel, études de faisabilité, sourcing de solutions, assistance à la passation de marchés, pilotage, architecture fonctionnelle, intégration, développement, recette, déploiement et conduite du changement. Missions principales· Recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers auprès des parties prenantes. · Préparer et animer des ateliers de cadrage, de conception et de validation fonctionnelle. · Rédiger les expressions de besoin, spécifications fonctionnelles, user stories, matrices d'exigences et cahiers de tests. · Contribuer à la coordination entre les équipes métiers, SI, intégrateurs et prestataires. · Participer à la recette fonctionnelle, au suivi des anomalies et à la validation des livrables. · Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des solutions déployées et contribuer à la conduite du changement. · Produire les supports fonctionnels nécessaires au pilotage, à la formation et au déploiement.

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.

Contexte / Objectifs : Le pôle Retail Regulatory Credit Risk and Scoring Model Validation effectue des revues contradictoires sur les modèles, leurs évolutions et leurs suivis, dans le cadre IRB, ICAAP et d'octroi. Le périmètre des revues comprend toutes les catégories d'exposition Retail sur tous les types de crédits (prêts Immobiliers, Prêts personnels et revolving...). Les travaux de validation comportent : · La revue de toutes les dimensions de risque de modèle (données, méthodologie, performance, monitoring, utilisation et documentation) · La rédaction d'un rapport de validation et la présentation des conclusions en comité de validation. · Le suivis des préconisations visant à améliorer les modèles, · Une veille réglementaire et méthodologique.

Pour un acteur majeur du monde de l'interbancaire et du paiement, vous intégrez nos équipes de développement pour participer à un projet mené en mode Agile. Dans le cadre d'un projet en relation avec des partenaires du domaine financier, la société démarre un projet de création et maintien d'applications haute performance back-end avec Python, bases de données et les outils standard de Python, ainsi que une expérience significative sur des sujets de haute performance et/ou forte volumétrie. Une première expérience de construction avec IA/IA générative est requise. En fonction de la feuille de route des livraisons : - Participer à la phase de conception en lien avec les équipes techniques et fonctionnelles - Développer et tester les modules - Assurer le support aux incidents - Participer à l'intégration continue / au déploiement - Reporting fiable de l'avancement des travaux et du suivi des anomalies à la direction de la DED - Contribuer à l'amélioration / la maintenance de l'infrastructure de développement Intégration au sein d'une équipe de 7 personnes dont 1 tech lead.

Dans le cadre d'un programme de modernisation SI et plus précisément du chantier IA4IT, nous recherchons un Consultant Expert Architecte IA Agentique et Tech Lead Plateforme IA pour accompagner la conception, la structuration et l'industrialisation des usages d'IA générative et des systèmes agentiques. Le consultant sera responsable de la définition et de la mise en œuvre des architectures techniques permettant la construction d'agents IA et de solutions agentiques robustes, sécurisées et industrialisables. Il interviendra sur la définition des architectures de référence pour les solutions agentiques, la conception des modèles d'intégration entre la plateforme IA et le système d'information, ainsi que sur la mise en œuvre de workflows agentiques complexes et de mécanismes d'orchestration multi agents, notamment avec LangGraph. Il définira également les standards de développement, de test, d'observabilité et de gouvernance des agents IA, tout en travaillant sur les protocoles d'interopérabilité tels que MCP, A2A ou tout autre standard émergent. Le consultant accompagnera l'industrialisation des solutions depuis les preuves de valeur jusqu'aux déploiements en production, et jouera un rôle de Tech Lead Architecture MCP auprès des équipes techniques.

Le consultant Data sera Rattaché(e) au chef de projet de l'équipe, ce sera un contributeur fonctionnel essentiel dans le cycle de vie de la donnée. Le consultant sera au cœur du nouveau modèle DATA décliné chez LE CLIENT Les missions principales incluront : Analyse & Exploration de Données : Explorer et analyser les données d'Assurance-Vie pour répondre aux besoins d'études des directions métiers et extraire des insights exploitables des rapports et tableaux de bord décisionnels interactifs pour le suivi de l'activité (notamment via Tableau et Business Objects). Préparation & Traitement des Données : Préparer, nettoyer et agréger les jeux de données nécessaires aux analyses et à l'alimentation des DataMarts métiers (via Dataiku et SQL). Modélisation & Indicateurs (KPIs) : Traduire les besoins fonctionnels en indicateurs clés, et participer à la conception des modèles de données analytiques (modélisation dimensionnelle). Recette & Qualification Fonctionnelle : Garantir la qualité, la fiabilité et la cohérence des données restituées, rédiger le plan de test et mener à bien les phases de qualification fonctionnelle.

Nous recherchons un Forward Deployed Engineer doté d'une solide expertise technique et d'une forte sensibilité business afin d'accompagner les clients stratégiques de notre partenaire, principalement des startups innovantes dans le domaine de l'IA. Vous collaborerez avec certaines des startups IA les plus prometteuses au monde, en les accompagnant tout au long du cycle de vie de leurs projets : idéation, développement, mise en production, montée en charge (scalabilité). Votre objectif sera d'accélérer la création de valeur générée grâce à notre la plateforme. Vous travaillerez sur les cas d'usage les plus innovants développés avec leurAPI et jouerez un rôle essentiel dans la remontée de retours produits et de feedbacks sur les modèles d'IA auprès des équipes internes. Vous collaborerez étroitement avec les équipes : Commerciales, Solutions Engineering, Recherche appliquée Produits et serez rattaché au Startups Solutions Architecture Lead. Vos missions Accompagner les clients comme partenaire technique privilégié afin de déployer les solutions de notre partenaire en production et accélérer leur passage de l'idée au déploiement industriel. Conseiller de manière proactive les clients afin de maximiser l'impact métier de leurs applications. Traduire les besoins clients en documentation fonctionnelle claire (PRD, workflows, critères de succès) destinée aux équipes internes. Collaborer avec les équipes Produit, Engineering et Solutions pour définir le périmètre des développements, prioriser les demandes et respecter les échéances. Gérer et prioriser les backlogs de plusieurs projets clients simultanément. Planifier les projets et communiquer leur avancement au travers de plans projets, tableaux de suivi et présentations. Garantir les phases de tests et de validation de bout en bout avant toute mise en production chez les clients.

Au sein d'un projet applicatif complexe, la mission consiste à faire évoluer le modèle fonctionnel et logique d'une application de grande envergure reposant sur un référentiel métier riche (plus de 400 objets). Le consultant interviendra à l'interface entre les métiers et les équipes de développement pour analyser les besoins, faire évoluer les diagrammes de classes, formaliser les règles de gestion, définir les services métiers, leurs interfaces et leur orchestration au sein des processus. Le profil recherché combine une forte compréhension fonctionnelle et une solide culture technique de développement, avec une bonne maîtrise de la modélisation UML (diagrammes de classes et de séquences) et des architectures SOA orientées services. Il ne s'agit pas d'un architecte technique ou d'un urbaniste, mais d'un concepteur fonctionnel expérimenté capable de traduire les besoins métier en modèles et traitements cohérents avec l'existant.

🚀 Nous recrutons 3 Data Designer / Data Modeler (H/F) – Paris Dans le cadre de projets data stratégiques, nous recherchons un(e) Data Designer / Data Modeler pour intervenir au cœur de la transformation data de nos clients. 🎯 Vos missions : Concevoir les modèles de données (conceptuel, logique, physique) Recueillir les besoins métiers et structurer la donnée Participer à la mise en place de Data Warehouse / Data Lake / Lakehouse Garantir la qualité, la cohérence et la performance des données Collaborer avec les équipes Data Engineering, BI et Data 🧠 Votre profil : Expérience en modélisation de données (UML, Merise, dimensionnelle, Data Vault) Maîtrise de SQL et des bases de données Connaissance des outils de modélisation (PowerDesigner, ERwin…) Environnement cloud (Azure, AWS ou GCP) apprécié Bonne capacité à interfacer métier et technique 📍 Localisation : Paris (hybride) 📅 Démarrage : ASAP

Le poste vise à recruter un Data Scientist expérimenté capable de concevoir et industrialiser des solutions d'IA générative à forte valeur ajoutée métier. L'enjeu principal est de développer des workflows LLM complexes et de les déployer en production dans un cadre industriel structuré. Le candidat devra faire le pont entre les équipes métier et IT, en traduisant les besoins fonctionnels en solutions techniques performantes. Une expertise solide en IA générative, en développement d'API, en évaluation de modèles et en bonnes pratiques de software engineering est attendue, ainsi qu'une capacité à travailler en mode Agile au sein d'une squad dédiée. Développement Python orienté production (architecture, packaging, bonnes pratiques) Développement d'API (REST/GraphQL, frameworks comme FastAPI/Flask) Développement d'API (REST/GraphQL, FastAPI/Flask) Développement Python orienté production (architecture, packaging, tests) Travail en équipe / collaboration en squad Agile Modélisation ML classique (supervisé, non supervisé) Préparation et gestion de données (feature engineering, qualité des données) Tests & qualité de code (unitaires, intégration, linting, typage) CI/CD pour services d'IA (GitHub Actions, GitLab CI, bonnes pratiques MLOps) Conteneurisation & déploiement (Docker, orchestration type Kubernetes) Utilisation de services cloud IA (Azure OpenAI, AWS Bedrock, GCP AI Platform) Préparation & gestion de données (feature engineering, qualité, ETL) Tests & qualité de code (unitaires, intégration, linters, type hints) CI/CD pour services d'IA (GitLab CI, GitHub Actions avec pratiques MLOps) Conteneurisation & déploiement (Docker, Kubernetes ou équivalents) Utilisation de services cloud IA (Azure OpenAI, AWS/GCP managed IA services, Bedrock) Tests & qualité de code (unitaires, intégration, linting, typing) CI/CD pour services d'IA (GitLab CI, GitHub Actions, pipelines MLOps) Utilisation de services cloud IA (Azure OpenAI, AWS Bedrock, GCP AI) Conception de workflows LLM complexes (orchestration, agents, tools) RAG / retrieval augmenté & bases de vecteurs (Faiss, Pinecone, etc.) Évaluation spécifique des LLM (benchmarks, human eval, red‑teaming) Monitoring / observabilité des modèles et services LLM en production Outils d'orchestration LLM (LangChain, LlamaIndex ou équivalents) RAG / retrieval augmenté & vector DB (Faiss, Pinecone, embeddings en production) Évaluation spécifique LLM (benchmarks, human eval, red-teaming, metrics LLM) Monitoring / observabilité des modèles & services IA (drift, qualité des réponses, alerting) Conception de workflows LLM complexes (orchestration, agents, outils) RAG / retrieval augmenté & vector DB (mise en production) Monitoring / observabilité des modèles et services IA en production Analyse et modélisation de problèmes complexes dans un contexte LLM Pensée systémique appliquée à des workflows IA end‑to‑end Rigueur scientifique & esprit critique pour l'évaluation des LLM Vulgarisation & pédagogie vers métiers et IT Recueil et reformulation des besoins métier en spécifications techniques pour IA générative

Contexte / Objectifs : La Direction des Risques du client est à la recherche d'un accompagnement technique pour la réalisation d'études quantitatives et de travaux de modélisation sur les modèles de notation interne et les modèles de provisionnement. Le périmètre des travaux concerne : Le suivi de la revue de validation : Un dossier a été transmis à la validation Groupe concernant la réponse au plan de remédiation des modèles internes du client (Mission BCE) le 30/06/2026. La mission consiste à répondre aux questions des interlocuteurs de la validation et de faire les analyses complémentaires. L'optimisation du modèle de provisionnement notamment sur la méthodologie des chaines de Markov, vérification des hypothèses et proposition d'optimisation le cas échéant La prestation consiste à : Réaliser des études quantitatives · Analyse de l'existant, des contraintes réglementaires et des constats du superviseur et de la validation interne · Définition des travaux et analyses à mener · Réalisation des analyses · Documentation des travaux Améliorer les modèles existants · Analyse de l'existant, des contraintes réglementaires et des constats du superviseur et de la validation interne · Identification des options méthodologiques pertinentes · Réalisation des travaux de modélisation · Documentation des travaux Accompagnement du processus de validation et d'inspection des modèles et des méthodologies · Appui méthodologique (en particulier PD/LGD et chaines de Markov) · Documentation des réponses à apporter au superviseur et à la validation interne

1. Contexte de la missionLa mission consiste à appuyer notre client dans la réalisation de ses projets métiers, qu'ils s'inscrivent dans le développement de ses activités ou dans la perspective de sa transformation dans les projets informatiques : cadrage fonctionnel, études de faisabilité, sourcing de solutions, assistance à la passation de marchés, pilotage, architecture, intégration, développement, recette, déploiement et conduite du changement. 2. Objectifs de la mission· Analyser les besoins métiers et les traduire en orientations fonctionnelles cohérentes avec le système d'information cible. · Cartographier les processus existants, identifier les écarts et proposer des scénarios d'évolution fonctionnelle. · Accompagner les équipes métiers et SI dans la structuration des trajectoires fonctionnelles et la priorisation des impacts. · Produire des supports d'aide à la décision permettant de sécuriser les choix de solutions et les arbitrages projet. 3. Activités principales· Animer des ateliers métiers afin de recueillir, qualifier et formaliser les besoins fonctionnels. · Réaliser la cartographie des processus, des flux, des référentiels et des interactions applicatives. · Évaluer les impacts métier, organisationnels et fonctionnels des évolutions envisagées. · Construire des scénarios cibles et des trajectoires de transformation fonctionnelle. · Contribuer aux études de faisabilité, au sourcing de solutions et à la préparation des dossiers de consultation. · Assurer l'articulation entre les besoins métiers, les exigences fonctionnelles et les contraintes du système d'information. · Formaliser les recommandations fonctionnelles et les présenter aux parties prenantes. 4. Livrables attendus· Cartographies de processus métiers et fonctionnels. · Analyses d'écarts et matrices d'impact. · Scénarios fonctionnels cibles et trajectoires associées. · Supports d'ateliers, comptes rendus et synthèses de décision. · Recommandations fonctionnelles argumentées. · Contributions aux expressions de besoin, cahiers des charges ou dossiers de consultation.

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.

Contexte : Dans le cadre du développement de solutions autour de l'IA (LLM, agents IA, industrialisation des modèles), notre client renforce ses équipes et recherche un PM IA pour piloter des produits innovants à forte valeur métier. Cette mission se réalise auprès des équipes comptabilité et finance du groupe. 🎯 Missions Recueillir, challenger et prioriser les besoins métiers autour des cas d'usage IA (LLM, agents intelligents) Définir la vision produit et construire la roadmap en lien avec les équipes techniques et data Rédiger les user stories et piloter le backlog (Agile / Scrum) Suivre le delivery des équipes (Data, ML Engineer, Data Engineer) et garantir la valeur délivrée Assurer la coordination entre équipes techniques, métiers et parties prenantes Suivre la performance des solutions IA mises en place et piloter leur amélioration continue Accompagner l'industrialisation des produits IA (MLOps, passage à l'échelle)

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.