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.
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.
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
