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Partenariats & écosystème plateformes •Cartographier l’écosystème et identifier les bons interlocuteurs chez les éditeurs / intégrateurs. •Préparer, conduire et restituer les workshops partenaires (AWS, Microsoft, MuleSoft, Snowflake, etc.). •Évaluer les offres (agents frameA. Partenariats & écosystème plateformes •Cartographier l’écosystème et identifier les bons interlocuteurs chez les éditeurs / intégrateurs. •Préparer, conduire et restituer les workshops partenaires (AWS, Microsoft, MuleSoft, Snowflake, etc.). •Évaluer les offres (agents frameworks, orchestration, outils d’observabilité, sécurité, gouvernance, intégration SI). B. Discovery & use cases Agentic AI (génériques + aéronautique) •Animer des ateliers de discovery (métier, IT, sécurité, data, ops) pour : oDéfinir des use cases transverses (support, IT ops, knowledge assistant, dev productivity, workflow automation, etc.) ; oDéfinir des use cases aéronautiques (ex. maintenance, supply chain, engineering, flight ops, qualité, conformité, MRO, documentation technique). •Formaliser chaque use case : objectifs, périmètre, acteurs, triggers, tâches agentiques, dépendances, données, risques, critères de succès. •Prioriser via une grille valeur/risque/effort (quick wins vs “strategic bets”). C. Recommandations plateformes, architectures, trajectoire •Proposer des patterns d’architecture Agentic AI (RAG, tool-use, multi-agent vs single-agent, event-driven workflows, human-in-the-loop). •Recommander des plateformes / briques (cloud, iPaaS, API management, vector DB, orchestration, MLOps/LLMOps). •Définir la trajectoire : MVP → industrialisation, critères de passage en prod, exigences non fonctionnelles.

La l'équipe RAD-LAD (Reconnaissance Automatique de Documents et Lecture Automatique de Documents) a pour objectif de savoir reconnaître le maximum de documents clients possible et d'en extraire le maximum de données possibles pour aider le conseiller au quotidien. L'équipe souhaite élargir son panel de documents reconnus et moderniser les technologies utilisées (LLM notamment). * Tester différents LLM peu importe le provider (aws, gcp, azure) * Préparer les jeux de données * Définir les conditions de succès et d’échec et paramétrer les outils de benchmark (IA tools par exemple) afin de comparer les résultats attendus * Faire des développements sur les produits de la squaq (Java / Python)

Intégrer et consommer des flux Kafka/Redpanda (producers, consumers, gestion des topics, monitoring). Modéliser, transformer et stocker les données dans MongoDB . Concevoir, optimiser et industrialiser des workflows n8n déclenchés par les événements Kafka. Intégrer des LLM on-prem et Azure dans les workflows (analyse, classification, enrichissement, transformation de données). Mettre en place les bonnes pratiques d’industrialisation : CICD des workflows Observabilité / logs / supervision Gestion des erreurs, retries, robustesse Sécurité et gestion des secrets Participer à la mise en production et à l’évolution de l’architecture globale. Travailler en lien direct avec les équipes Data, DevOps, Ops et responsables métiers.

1) Description du poste Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation Data B2B, un grand groupe télécom déploie un nouvel espace de données sur la plateforme Google Cloud (BigQuery / Vertex AI), selon une approche Greenfield (reconstruction complète des produits data, sans migration directe du legacy). Le Lead Data Engineer interviendra au sein de la Core Team , équipe transverse chargée de concevoir le socle technique et les données de référence (RCU, Tables Pivots) permettant aux équipes métiers de développer leurs cas d’usage. Missions principales : Architecture & Build Data Concevoir et développer les pipelines ELT pour le Référentiel Client Unique (RCU) et les objets métiers via le framework interne basé sur DBT. Rôle de Scrum Master de la Core Team Garantir l’application du cadre Scrum, l’efficacité de l’équipe et l’amélioration continue. Gouvernance Data Native Appliquer la règle “No documentation, no code” et automatiser l’alimentation du Data Catalog via le code. Pilotage de l’architecture Data Superviser la modélisation data (modèle logique → physique), arbitrer entre besoins métiers et performance/cost BigQuery. Mentoring & Transfert de compétences Former et accompagner les Data Engineers internes via pair-programming, revues de pipelines et ateliers techniques. Livrables & jalons : Pipelines d’ingestion RCU et contrats (DBT, Git, Airflow) Modèles BigQuery optimisés (Star Schema, nested tables) Catalogue de données et dashboards de qualité de données Macro-modélisation RCU 360 Documentation des bonnes pratiques techniques Jalons critiques : MVP RCU et gouvernance data – Fin avril 2026

Pour une application à destination des agents circulation, un gestionnaire d'infrastructure cherche à renforcer son équipe de conception pour les phases de conception et de testing. La prestation est axée autour de la conception fonctionnelle et technique, de la modélisation des données, et des tests de réception des travaux de développement réalisés par l’équipe de développement du projet (méthode agile), développé principalement en technologie JAVA/JavaScript et SQL pour la BDD. Ces projets, nécessitent de mettre en œuvre des technologies Web de temps immédiat. ACTIVITES PRINCIPALES : ▪ Participer au cadrage des besoins, à l’élaboration des US (Users Stories) ou des SFG/SFD (Spécification Fonctionnelles Générales ou Détaillées) et leur priorisation ▪ Participer à la déclinaison technique des US fonctionnels ▪ Participer à l’organisation et l’animation des comités et cérémonies agiles ▪ Gérer le backlog (centralisation de la prise en compte des retours et des nouveaux besoins, planification des cadrages, définition des périmètres de chaque sprint), ▪ Réaliser la qualification fonctionnelle des livraisons des sprints et participer à la coordination du dispositif de qualification ▪ Gérer les retours utilisateurs (relation avec l’assistance utilisateur, accompagnement métier, validation de la prise en compte par le niveau 3 (CDS) des remontées utilisateurs), ▪ Assurer la mise à jour de la documentation et des répertoires fonctionnels sur le périmètre de l’activité Résultats attendus et/ou livrables avec échéancier si besoin • Users Stories sous forme de présentation Powerpoint pour l’élaboration, puis saisie dans JIRA pour le suivi. • Spécification Fonctionnelles Générale et/ou Détaillées en fonction du besoin. • Cahier de Tests pour l’élaboration et le partage, saisies dans JIRA pour la traçabilité, via le module XRAY, • Bilan de recette issus de la réalisation des campagnes de tests tracées dans JIRA et X-RAY • Modèle Conceptuel de Données (MCD) • Jeux de données (MOCK)

Vous interviendrez en tant que développeur.euse IA dans le cadre du déploiement de projets IA stratégiques. Vous travaillerez en étroite collaboration avec le Tech Lead et le chef de projet IA pour apporter expertise technique et vision projet. Votre rôle Développement et implémentation IA · Développer des solutions IA et data en environnements de pré-production et de production · Implémenter des cas d’usage IA variés (NLP, assistants intelligents, RAG, classification, résumé, extraction) · Mettre en œuvre des pipelines IA de bout en bout (ingestion des données, traitement, modèles, évaluation) en intégrant des mécanismes de contrôle et d’amélioration continue · Faire évoluer et optimiser les solutions existantes Architecture IA, arbitrages et sécurisation technique · Contribuer aux choix d’architecture IA et data · Sélectionner, évaluer et intégrer des modèles (open source ou via API) en tenant compte des enjeux de coûts, sécurité, souveraineté et pérennité · Concevoir et industrialiser des architectures RAG (indexation, retrieval, génération, évaluation) · Participer aux arbitrages techniques et à la priorisation des sujets · Structurer, expliquer et documenter les choix techniques Coordination technique et collaboration · Travailler en étroite collaboration avec le tech lead, les développeurs et data scientists · Assurer une coordination technique fluide avec le chef de projets IA · Expliquer les sujets techniques à des profils non techniques · Contribuer à la capitalisation des connaissances via la documentation technique et les outils collaboratifs (Confluence)

Garantir la disponibilité des plateforme Splunk, vitale à l'entrepris Réaliser l'intégration de logs et les méthodologie d'implémentation sur splunk : Syslog / HEC / UF ... ainsi que l'implémentation du modèle CIM pour les sources de logs. Remonter les KPI et les avancement de la collecte. Communiquer avec les équipes pour prendre leur besoins en compte et s'assurer que l'équipe traite correctement l'intégration des logs à l'état de l'art. Participer à l'implémentation de nouvelles sources de logs ainsi qu'à sa documentation. Améliorer et maintenir la supervision de l'infrastructure Effectuer les actions d'administration sur l'ensemble des composants Splunk: Installation, Configuration, Maintenance, Mise à jour, Documentation Définir et déployer les stratégies de collectes: par technologie ou sur mesures Répondre aux besoins et incidents des utilisateurs (infrastructure et métier) Veiller au bon usage de la plateforme et accompagner les utilisateurs Mener des POC dans le cadre de l'amélioration continue Assurer le contact avec l'éditeur dans le cadre de Cases ou ODS

Nous recherchons notre futur Architecte AD/Entra ID , un rôle clé au carrefour de la technique, du conseil et de l’avant-vente. Dans ce contexte, les missions qui pourraient t’être confiées : Conseiller et accompagner nos clients stratégiques dans la modernisation et la sécurisation de leurs infrastructures. Concevoir des architectures systèmes et d’identité robustes et sécurisées : modèle en tiers, remédiation post-audit, gestion des accès privilégiés. Superviser l’intégration des solutions dans les SI clients, en garantissant cohérence, performance et sécurité. Participer activement aux projets critiques : migration, durcissement ou refonte des environnements AD, Entra et hybride. Assurer une veille continue sur les innovations du marché et les bonnes pratiques de sécurisation autour de l’identité. Apporter ton expertise technique sur la résolution d’incidents majeurs et la remédiation d’environnements sensibles. Accompagner et faire monter en compétence les équipes sur les sujets infrastructures, identités et gouvernance.

Au sein de l'équipe Assets IA, vous intégrez le projet phare du moment : la conception et le maintien en production d'une solution d'IA Générative souveraine (type "ChatGPT interne") destinée à assister plus de 100 000 collaborateurs au quotidien. Vos Missions En collaboration directe avec le Tech Lead et le Product Owner, vous êtes le garant opérationnel de la sortie des nouvelles fonctionnalités. Votre rôle est hybride entre pilotage et "faire" : Spécification Technique & Fonctionnelle : Traduire la roadmap en spécifications claires pour les développeurs et l'équipe UX/UI. Pilotage Agile (Scrum) : Animer les rituels d'une équipe de 5 experts (stand-up, planning, rétro) et suivre la vélocité. Stratégie de Recette (QA) : C'est un point clé. Vous pilotez et réalisez les phases de tests pour garantir que l'IA répond aux exigences de qualité avant le déploiement massif. Documentation : Assurer la pérennité du projet via une documentation technique et utilisateur rigoureuse.

Data Architect ETL, Spark, Kafka; BI, dashboards; SQL/NoSQL, Data Lake, Data Warehouse, BPMN - Maîtrise des formalismes de modélisation (BPMN, modèles conceptuels et logiques de données) - Réalise les études de cadrage pour l’architecture Data en s’appuyant sur une expertise des technologies clés - Stockage (SQL/NoSQL, Data Lake, Data Warehouse) - Traitement (ETL, Spark, Kafka) - Restitution (BI, dashboards) - Exploration et référentiels (catalogues, gouvernance) Télétravail : 3 jours max par semaine

🚨 Opportunité – Product Owner Data / IA – LCB/LAB 🚨 Nous recherchons un Product Owner issu de la Data Science souhaitant évoluer vers un rôle PO, pour piloter l’implémentation d’un nouveau moteur de détection LCB/LAB intégrant des briques d’Intelligence Artificielle. 🎯 Au cœur de la mission : Backtesting et modèles prédictifs Modélisation du risque par alertes Développement d’un agent conversationnel LLM pour l’aide au traitement des alertes Visualisation des données via base graphe (Neo4j) 👉 Mission à forte valeur ajoutée, mêlant Data, IA, produit et enjeux réglementaires.

Orcan intelligence recherche pour l’un de ses clients dans la finance, un AI Product manager pour une mission avec un fort enjeu stratégique. Vos missions : Priorisation & Roadmap : Analyser les POCs existants, définir les indicateurs de succès et sélectionner les Use Cases à industrialiser en priorité. Stratégie de Données : Piloter la conception et la mise en place de la base de données dédiée à l'IA (structuration, choix des sources, vision Vector DB / RAG). Conception de Solutions : Designer des workflows d'automatisation avancés intégrant des technologies LLM et ALLM (Agentic LLM) pour automatiser des tâches complexes. Aide à la Décision : Préparer les dossiers d'arbitrage pour la Direction (coûts, gains de productivité, faisabilité) afin de lever les derniers verrous de validation. Pilotage du Delivery : Faire le pont avec les équipes techniques (Data Engineers / AI Devs) pour s'assurer que le produit livré répond parfaitement aux besoins des Opérations.

Pour le compte d'un grand groupe du secteur financier, au sein de la DSI Finance, nous recherchons un expert technique pour rejoindre l'équipe en charge des solutions de planification financière. Le Contexte Vous intégrez une équipe mature sur l'environnement ANAPLAN. Le socle est existant, l'enjeu est d'assurer sa pérennité et de développer les nouvelles fonctionnalités demandées par le contrôle de gestion et la direction financière. Vos Missions En tant que Model Builder confirmé, vous ne ferez pas que de l'exécution. Votre rôle s'articule autour de trois axes : Analyse & Conception : Recevoir les demandes d'évolutions des métiers de la Finance. Il ne s'agit pas de dire "oui" à tout, mais d'étudier la faisabilité, de challenger le besoin pour garantir la performance du modèle, et de proposer la solution technique la plus propre. Développement (Build) : Paramétrer et construire les nouveaux modules dans Anaplan (listes, modules, calculs, dashboards) en respectant les "Best Practices" de l'éditeur (DISCO). Maintien en Condition Opérationnelle (Run) : Assurer la maintenance corrective, la mise à jour de la documentation technique et garantir que l'application reste performante et auditable au quotidien.

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Développeur Java Angular" pour un client dans le secteur bancaire Description 🤖 Le Contexte : L’Industrialisation de l’IA Générative Au sein de la IA Gen Factory , nous passons du stade de l'expérimentation à celui de l'industrialisation. Notre mission est de transformer les processus métiers du Groupe en intégrant l’IA générative au cœur de nos applications. Nous recherchons un Développeur Fullstack confirmé , capable non seulement de coder, mais aussi d'agir en véritable partenaire des métiers. Vous devrez investiguer leurs besoins, identifier les opportunités d'accélération opérationnelle et proposer des solutions innovantes basées sur les Large Language Models (LLM) en toute autonomie. 🎯 Vos Missions : Concevoir, Livrer et Optimiser Votre rôle couvre l'ensemble du cycle de vie des produits IA, de l'idéation à la mise en production. 1. Conception & Architecture : Définir l’architecture logicielle (Front Angular, Back Java/Spring Boot, services LLM). Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques. Estimer les charges et organiser votre backlog en autonomie. 2. Implémentation & Ingénierie IA : Développer les composants applicatifs et orchestrer les appels API LLM. Mettre en place des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) . Gérer les embeddings, les bases de données vectorielles (Vector Stores) et la recherche sémantique. Maîtriser le Prompt Engineering , les Guardrails et les systèmes d'évaluations automatiques de prompts. 3. DevOps & Performance : Automatiser la CI/CD (GitLab, Jenkins, OpenShift). Superviser la performance des modèles en production. Optimisation critique : Maîtriser les coûts et la latence des appels LLM. Assurer la sécurité et la conformité (OAuth2, RGPD, Data Masking).

Poste IA Native Software engineer Localisation Hauts de Seine TT: 2 jours Dans un contexte de forte accélération de l’innovation digitale, nous recherchons un AI-Native Software Engineer capable d’accompagner la transformation des pratiques de développement et d’intégrer l’IA générative au cœur des usages technologiques. Rattaché(e) à la direction Innovation & Stratégie Digitale, le/la prestataire interviendra en tant que référent technique et coach IA, avec une approche résolument orientée delivery, qualité et montée en compétence des équipes. Missions principales Agir comme coach technique des équipes de développement, en diffusant les bonnes pratiques liées à l’IA générative et aux approches AI-Native Accompagner la montée en compétence des équipes via l’intégration d’assistants IA (ex. Copilot, Claude Code) pour accélérer le développement, la revue de code et la documentation Concevoir, développer et maintenir des applications performantes et scalables (Java / Spring Boot, React ou Angular, Node.js), enrichies par des assistants IA intégrés au cycle de vie du développement Mettre en œuvre des automatisations avancées (tests, CI/CD, observabilité, monitoring) afin d’optimiser la productivité et la fiabilité des livraisons Contribuer à des architectures modernes orientées APIs et Cloud (PaaS / IaaS), incluant infrastructure as code (Terraform) Garantir la qualité, la sécurité et la robustesse des développements, en veillant au respect des standards techniques, des bonnes pratiques de sécurité et des contraintes de l’environnement SI Collaborer étroitement avec les équipes produit, design et architecture, dans une logique agile et transverse Accompagner les équipes sur l’ensemble du cycle de vie des solutions, de la conception technique assistée par IA jusqu’au monitoring en production

Bonjour, Pour l’un de mes clients, je recherche un(e) consultant(e) pour la mission suivante : Mission : ML Ops / ML Engineer – Lille ou Paris Déployer et gérer des applications de machine learning en production Collecter, nettoyer et orchestrer les données Créer des outils pour automatiser la mise en production Développer le monitoring et intégrer les applications ML dans les produits Compétences principales : MLOps et machine learning IA générative / LLMOps Python, API et webapp simples Docker et CI/CD SQL et gestion de données Anglais courant et travail en équipe Profil recherché : Confirmé/senior, expérience sur LLM et industrialisation de modèles Basé sur Lille idéalement ou Paris Si vous êtes intéressé(e) et que votre profil correspond, merci d’envoyer votre CV à jour. Je reviendrai vers vous rapidement pour échanger.