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Au sein de la Direction Data, IA et Innovation de Covéa, le centre d'excellence SMART IA développe des solutions d'IA conversationnelle pour les métiers de l'assurance (relation client, sinistres, assistance, etc.). Nous recherchons un Machine Learning Engineer spécialisé en NLP / IA Générative pour concevoir, entraîner et déployer des voicebots et chatbots de nouvelle génération, de bout en bout (du besoin métier à la mise en production). Mission Cadrage & conception * Recueillir et formaliser les besoins métiers (parcours vocaux, scénarios de conversation, KPIs). * Concevoir les architectures conversationnelles (voicebot, chatbot). Modélisation & entraînement * Entraîner, adapter et évaluer des modèles NLP * Travailler avec les briques voix (ASR / TTS) et les intégrer dans la chaîne conversationnelle. Industrialisation & déploiement * Mettre en place les pipelines MLOps (préparation des données, entraînement, évaluation, CI/CD). * Assurer le suivi en run : monitoring qualité, dérive, optimisation continue. Amélioration continue * Analyser les logs de conversations, identifier les axes d'amélioration. * Proposer et implémenter des améliorations de modèles, de prompts, de flux conversationnels. * Collaborer étroitement avec les équipes métiers, IT et relation client.

Data Engineer – Gestion d'ActifsNotre client, un acteur mondial majeur de la gestion d'actifs, recherche un Data Engineer expérimenté pour rejoindre son département Investment Accounting & Administration au sein de l'activité Investment Management. Il s'agit d'une opportunité stratégique de contribuer au développement et à l'évolution d'une plateforme de données cloud au cœur des opérations d'investissement, de l'analytique et du reporting. Le candidat retenu participera à la conception, au développement et à l'optimisation d'un hub de données d'entreprise complexe, permettant aux équipes d'investissement d'exploiter pleinement les données Bloomberg ainsi que d'autres sources de données financières. En collaboration avec des équipes internationales, vous développerez des solutions de données évolutives qui soutiennent la prise de décision et la création de valeur à partir des données. Principales ResponsabilitésConcevoir, développer et maintenir des pipelines de données et des produits data cloud robustes au service d'opérations d'investissement critiques et d'applications analytiques à grande échelle. Renforcer et étendre les capacités de la plateforme de données de l'entreprise à l'aide de technologies modernes de Data Engineering. Collaborer étroitement avec les équipes d'investissement et les parties prenantes métiers afin de comprendre leurs besoins et fournir des solutions adaptées. Développer des solutions performantes basées sur Databricks, Spark, Delta Lake et les technologies cloud natives. Promouvoir les meilleures pratiques en matière de développement et de gouvernance des données : qualité de code, CI/CD, tests automatisés et fiabilité des plateformes. Contribuer à l'adoption de technologies innovantes, notamment l'Intelligence Artificielle, les Large Language Models (LLM) et les outils d'analyse avancée. Assurer une veille technologique continue afin d'accompagner l'évolution de la plateforme et des capacités de l'équipe. Compétences et Expérience RequisesMinimum 5 ans d'expérience en Data Engineering, dont au moins 5 ans sur Databricks dans la conception et le développement de pipelines de données. Solide expérience du cloud, idéalement Microsoft Azure ; une expérience sur AWS ou GCP sera également considérée. Maîtrise de Python, PySpark, SparkSQL et/ou Scala. Expérience dans la mise en place et l'orchestration de pipelines Big Data avec des outils tels qu'Azure Data Factory, Airflow, dbt ou équivalents. Expertise de Spark, particulièrement Databricks Spark et Delta Lake. Expérience dans l'implémentation de solutions Big Data dans un environnement cloud, incluant les Data Lakes et architectures Lakehouse. Excellentes compétences SQL avec la capacité de développer et d'optimiser des requêtes complexes sur de très grands volumes de données. Maîtrise de GitHub, du contrôle de version et des processus de déploiement CI/CD. Expérience des technologies d'IA, des LLM, de Databricks Genie ou d'outils similaires. Compétences SouhaitéesExpérience en architecture de bases de données et en modélisation de données (modèles conceptuels, logiques et physiques). Expérience préalable dans la gestion d'actifs, l'asset management, l'investissement ou un environnement de services financiers. Qualités PersonnellesExcellentes capacités d'analyse et de résolution de problèmes. Forte capacité d'apprentissage et adaptation rapide aux nouvelles technologies. Aisance relationnelle et aptitude à collaborer avec des équipes et parties prenantes internationales. Cette opportunité offre la possibilité de rejoindre une équipe Data en forte croissance et de contribuer à une plateforme stratégique au cœur des activités d'un leader mondial de la gestion d'actifs.

Dans le cadre de l'accélération de sa trajectoire Intelligence Artificielle, notre client, acteur majeur du secteur de l'assurance, recherche un(e) Consultant(e) Senior Transformation IA afin d'accompagner les métiers dans l'identification, la qualification et l'adoption de nouveaux usages IA. Le consultant interviendra au cœur de la démarche IA du Groupe afin de structurer la communauté IA, développer les usages, assurer une veille active sur les innovations du marché et accompagner les directions métiers dans la mise en œuvre de cas d'usage à valeur ajoutée. Vos missions : Au sein du programme IA, vous serez en charge de : Animation et développement de la communauté IAAnimer la communauté IA interne auprès des métiers et fonctions supports ; Organiser des ateliers d'acculturation et de partage de bonnes pratiques ; Accompagner la montée en maturité des collaborateurs sur les usages IA générative ; Identifier et accompagner des ambassadeurs IA au sein des directions métiers. Veille IA et innovation : Réaliser une veille sur les usages, solutions et tendances IA du marché ; Identifier les innovations pertinentes pour les métiers de l'assurance ; Réaliser des benchmarks de solutions IA et éditeurs ; Proposer des opportunités d'expérimentation. Identification et priorisation des cas d'usage IA : Accompagner les métiers dans l'identification des opportunités IA ; Animer des ateliers de créativité et d'idéation ; Qualifier les cas d'usage selon : valeur métier, faisabilité, données disponibles, coûts, risques réglementaires ; Construire et maintenir un backlog priorisé des initiatives IA. Accompagnement au déploiement : Proposer des démarches pragmatiques d'adoption IA ; Accompagner les métiers dans le passage de l'idée au pilote ; Définir des feuilles de route IA ; Identifier les leviers permettant d'accélérer l'appropriation des usages IA.

Contexte de la mission Au sein de l'international Digital Factory, nous amorçons une transformation profonde de nos processus de delivery pour passer d'un modèle traditionnel à une "Agentic Factory". L'objectif est d'intégrer massivement l'IA agentique au cœur du cycle de vie de nos applications pour atteindre trois objectifs industriels : une documentation technique nativement auto-mise à jour, une couverture de tests automatisés proche de 100%, et un saut historique en matière de productivité et de qualité logicielle. Le premier jalon critique de cette transformation sera l'application immédiate de ces méthodes sur un cas concret et urgent : la reprise en main, la cartographie et la rétro-documentation flash d'une application stratégique complexe en phase de transition RH. Nous recherchons un Architecte IA Senior / Ingénieur IA capable de concevoir cette vision cible tout en délivrant des résultats opérationnels dès ses premiers jours. Missions principales 1. Phase 1 : Sauvetage Tactique et Reverse-Engineering (Urgence Immédiate) Déployer et configurer des environnements d'IA agentique pour le code (type Cursor Enterprise, Claude Code, ou équivalents sécurisés) pour indexer 100% des repositories d'une application stratégique en transition. Automatiser la création de cartographies de dépendances, de schémas d'architecture dynamiques (Mermaid/UML) et de fiches de sûreté technique. Mettre en place un pipeline d'ingestion (LLM/RAG) pour traiter, structurer et rendre interrogeables les sessions de transfert de compétences (transcriptions vidéo, wikis, tickets). 2. Phase 2 : Initialisation de l'Agentic Factory (Moyen Terme) Zéro Dette de Documentation : Concevoir et implémenter les workflows IA permettant de générer et de mettre à jour la documentation technique de manière totalement autonome à chaque commit/pull-request. Qualité Totale (Objectif 100% Tests) : Déployer des agents IA spécialisés dans la génération autonome de plans de tests, de tests unitaires et de bout en bout pour couvrir l'intégralité du patrimoine applicatif. Accélération des Devs : Accompagner et outiller nos hubs de développement (Inde, Mexique) dans l'adoption des agents de codage pour maximiser la vélocité et élever les standards de qualité du code. 3. Phase 3 : Gouvernance et Architecture Cible Définir la stack technologique de la future plateforme d'ingénierie assistée par IA de la Digital Factory. Évaluer, maquetter et arbitrer la solution industrielle cible en fonction de nos assets d'entreprise et des contraintes de sécurité (Scénarios : Databricks, Dataiku, LLM souverains ou outils managés Cloud).

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d'une plateforme Data, nous recherchons un(e) Data Scientist Senior spécialisé(e) en Intelligence Artificielle et IA Générative pour concevoir et industrialiser des solutions innovantes basées sur les modèles de langage (LLM), les agents IA et les technologies de Machine Learning. Le consultant interviendra sur des sujets à forte valeur ajoutée autour de l'exploitation intelligente des données, de l'automatisation des usages métiers et du développement d'assistants intelligents. Missions principales Concevoir, développer et optimiser des modèles d'Intelligence Artificielle, incluant Machine Learning, Deep Learning et IA Générative. Développer des agents IA autonomes répondant à des besoins métiers spécifiques. Concevoir des solutions basées sur les LLM, les architectures RAG et les systèmes conversationnels. Développer des fonctionnalités d'exploration intelligente des données et d'interrogation en langage naturel. Industrialiser les modèles IA et contribuer à leur mise en production (approche MLOps). Mettre en place des mécanismes d'évaluation, de monitoring et d'amélioration continue des modèles. Définir les bonnes pratiques de développement, de gouvernance et d'exploitation des solutions IA. Effectuer une veille technologique active sur les évolutions IA, LLM et IA générative. Le consultant interviendra notamment sur le développement de solutions autour de : Data Visualization et génération d'insights automatisés. Data Quality et détection d'anomalies. Cartographie et données géospatiales. Analyse de séries temporelles (Time Series). Speech-to-Text / Text-to-Speech. Recherche intelligente et exploration de grands volumes de données. Assistants conversationnels métiers et agents IA. Profil recherché Formation supérieure en Data Science, Intelligence Artificielle, Mathématiques appliquées ou domaine équivalent. Expérience significative en Data Science et développement de solutions IA. Solide expertise en Machine Learning, Deep Learning et IA Générative. Expérience pratique dans la conception de solutions utilisant des LLM et agents IA. Capacité à comprendre les enjeux métiers et à les traduire en solutions technologiques innovantes.

🔎 Recherche Tech Lead – Agentic AI / IA générative (H/F) 📍 IDF – déplacements ponctuels à prévoir 🚫 Hors sous-traitance ESN | 🇫🇷 Profils résidents en France uniquement Un grand groupe bancaire international, acteur majeur des Securities Services, recherche un Tech Lead Agentic AI pour piloter la mise en place d'une architecture IA-first dans un contexte de transformation cloud-native. Vos missions : ✅ Définir l'architecture des services agentiques IA (LLM, RAG) ✅ Piloter l'intégration CI/CD/MLOps des composants IA ✅ Définir la stratégie de test et de qualité des agents ✅ Encadrer techniquement plusieurs squads ✅ Être l'interface technique avec Architecture, Risk et Product Owners Votre profil : 🔹 Solide expérience Tech Lead / Architecte en environnement Agile 🔹 Maîtrise de Python, Kafka, Elasticsearch, cloud (AWS/Azure/GCP) 🔹 Expérience sur des architectures Agentic AI / LLM / RAG 🔹 Bonnes pratiques MLOps / DevOps 🔹 Anglais courant obligatoire 📩 Seules les candidatures reçues à l'adresse seront traitées. #TechLead #AgenticAI #LLM #RAG #MLOps #ITJobs #BankingIT #SecuritiesServices #Freelance

Nous recherchons un API Automation Project Manager senior pour piloter un programme d'automatisation des processus de développement API au sein d'un environnement international. MissionVous serez en charge de piloter la mise en œuvre de solutions d'automatisation intégrées à la chaîne de développement et de coordonner les différents intervenants afin d'assurer la livraison des projets dans le respect des objectifs, des délais et de la qualité. Vous interviendrez notamment sur : Le pilotage de projets d'automatisation autour des API. La coordination des équipes techniques et des parties prenantes. Le suivi du planning, des risques, des livrables et des indicateurs projet. L'intégration d'outils d'automatisation dans les environnements CI/CD. L'accompagnement des initiatives autour de l'IA générative et des agents IA appliqués aux API.

Dans le cadre de l'industrialisation de solutions d'IA générative et d'architectures agentiques, nous recherchons un Expert Observabilité IA & Cyber. Vous interviendrez sur la conception, l'implémentation et l'exploitation des mécanismes de supervision, monitoring, évaluation, sécurité et gouvernance de systèmes d'IA générative. Votre objectif sera de garantir la fiabilité, la sécurité, la performance et la traçabilité des agents IA déployés au sein d'un environnement SOC. Vous contribuerez notamment à l'observabilité de bout en bout des workflows IA, à la détection des comportements anormaux, à l'identification des hallucinations et dérives de modèles, ainsi qu'au suivi des performances des agents et des LLM. Vos missionsObservabilité des systèmes IA Définir et mettre en œuvre la stratégie d'observabilité d'une plateforme agentique. Mettre en place le monitoring des agents IA, chaînes de raisonnement et workflows LangChain / LangGraph. Collecter et corréler les métriques techniques, fonctionnelles et métier. Construire des dashboards temps réel permettant de suivre les performances et la qualité des agents. Concevoir les mécanismes de traçabilité des interactions avec les systèmes IA. AI Reliability Engineering Mettre en place des frameworks d'évaluation continue des agents IA. Définir les KPI de qualité et de fiabilité. Garantir le respect des SLA / SLO de la plateforme. Identifier les dérives et contribuer à l'amélioration continue de la qualité des réponses produites. Sécurité & gouvernance des systèmes IA Superviser les risques liés à l'utilisation de l'IA. Définir les mécanismes de gouvernance autour des agents. Détecter les comportements anormaux ou potentiellement dangereux. Participer aux analyses de risques IA. Contrôler les accès, permissions et échanges entre les différents agents et composants. Intégration Observabilité & SOC Intégrer les événements de la plateforme IA dans Splunk. Concevoir les dashboards d'exploitation. Développer les alertes de détection liées aux systèmes IA. Mettre en place des corrélations entre événements cyber et événements IA. Produire les indicateurs de supervision destinés aux équipes opérationnelles. RUN & amélioration continue Assurer le maintien en condition opérationnelle de la plateforme d'observabilité. Investiguer les incidents liés aux agents IA. Identifier les causes racines des défaillances. Optimiser les performances, les coûts et les niveaux de service.

Contexte du poste : Dans le cadre de son expansion et de sa transformation digitale, notre client cherche à renforcer sa capacité à intégrer l'Intelligence Artificielle (IA) dans ses opérations quotidiennes. Basée en France mais opérant à l'échelle européenne, notre département technologique est en pleine croissance, avec une équipe dynamique composée de talents en IA, data science et transformation numérique. Ce poste de PMO / Community Coordinator s'inscrit dans une volonté de créer une communauté de pratique dédiée à l'IA, visant à aligner les objectifs techniques et commerciaux. Missions : - Coordonner et soutenir les opérations quotidiennes de la Communauté de Pratique IA. - Planifier et animer des rituels communautaires, ateliers, et sessions de partage de connaissances. - Aligner les parties prenantes techniques et commerciales sur les priorités, les calendriers, et les résultats escomptés. - Surveiller les progrès des initiatives et proposer des actions correctives. - Créer des supports de communication clairs et engageants pour différents publics. - Contribuer à une culture collaborative et inclusive favorisant l'adoption de l'IA.

Au sein du Pôle Architecture Logicielle & IA (DSI), le Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Il intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Périmètre et rattachement Rattachement : Direction des Systèmes d'Information / Architecture Logicielle & IA Interactions clés : DSMC (cadrage valeur, priorisation des cas d'usage), Architectes SI et Logiciel / équipe infra / Cloud, équipe Data, équipes projets DSI, prestataires IA, RSSI, Conformité / Juridique (interfaces), Groupe (Design Authority IA, ITD DataLab Missions principales Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle Responsabilités clés Validation des choix techniques IA (outils, modèles, architectures). Définition des standards MLOps & observabilité IA. Contribution aux livrables structurants : Reporting sur l'avancement et la maturité IA du SI Compétences techniques (hard skills) Indispensables Python, Git, CI/CD (GitLabCI) Cloud (priorité Azure) Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings) MLOps (versioning, pipelines, monitoring) Intégration SI / APIs Agent IA Appréciées (non bloquantes) Snowflake Airflow Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité) Compétences comportementales (soft skills) Leadership technique, pédagogie et capacité à influencer. Culture produit et sens de la valeur métier. Rigueur, documentation et standards d'ingénierie. Orientation sécurité et conformité. Communication claire avec équipes techniques et métiers. Profil & qualifications Bac+5 (école d'ingénieur, master en informatique/data/IA) ou équivalent. Expérience : 5–8+ ans en data/ML/Cloud, dont 2–3+ ans en MLOps/architecture. Expérience concrète en industrialisation de solutions IA Bonne compréhension des enjeux DSI et Groupe Certifications (appréciées) : Cloud Architect (AWS/Azure/GCP), AzureML Langues : Français, anglais technique. Localisation : obligatoirement sur Toulouse

Au sein du CERT (Computer Emergency Response Team) , vous serez rattaché(e) au pôle Anticipation. Le CERT est en charge de la détection, de la prévention et de la réponse aux incidents de sécurité sur le périmètre des réseaux opérateurs et des systèmes d'information. En rejoignant l'équipe Anticipation, vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire spécialisée autour de trois activités : Cyber Threat Intelligence (CTI) – Veille et analyse des menaces cyber Vulnerability Operations Center (VOC) – Gestion et suivi des vulnérabilités Développement – Outillage et automatisation au service de la sécurité Objectifs et livrables Mission principale : Threat Hunting IA Votre mission consistera à mener une activité de Threat Hunting continu centrée sur les usages de l'Intelligence Artificielle , afin d'identifier, cartographier et sécuriser l'ensemble des déploiements IA sur notre périmètre. Objectifs et responsabilités Inventaire automatisé des usages IA Concevoir et mettre en œuvre un processus d'inventaire automatisé des usages de l'IA à travers l'ensemble du SI. Détecter les infrastructures consommant des modèles IA (API, services managés, déploiements on-premise). Identifier les cas de Shadow IA (usages non référencés ou non approuvés). Évaluation des risques liés aux modèles IA Évaluer les risques associés aux usages des modèles IA selon plusieurs axes : Exposition : surface d'attaque, accessibilité des endpoints, données exposées. Type de modèle : LLM, modèles de classification, modèles génératifs, etc. Guardrails : vérifier la présence et l'efficacité des mécanismes de protection (filtrage des entrées/sorties, limitations d'usage, politiques de sécurité). Détection et monitoring Identifier et modéliser les schémas de logs pertinents à destination du SOC pour la supervision des usages IA. Définir des règles de détection adaptées aux menaces spécifiques à l'IA (exfiltration de données, abus d'API, comportements anormaux). Tests de sécurité des modèles IA Réaliser des tests de robustesse des modèles à l'aide de l'outil Giskard (biais, hallucinations, fuites de données). Mener des campagnes de pentest orientées Prompt Injection (injection directe, injection indirecte, jailbreak) pour évaluer la résistance des modèles déployés. Sécurité Cloud et Shadow IA (Wiz) Analyser et interpréter les findings remontés par la plateforme Wiz. Configurer Wiz pour identifier et cartographier le Shadow IA sur l'ensemble du périmètre cloud de Bouygues Telecom. Proposer des remédiations et des recommandations de durcissement. Profil recherché Formation supérieure en cybersécurité, informatique ou domaine connexe. Expérience en Threat Hunting, CTI ou analyse SOC/CERT. Connaissance des architectures IA/ML et des risques associés (OWASP Top 10 for LLM). Maîtrise des outils de sécurité cloud (Wiz ou équivalent). Familiarité avec les outils de test de modèles IA (Giskard, frameworks de red teaming IA). Compétences en scripting et automatisation (Python, API REST). Capacité d'analyse, rigueur et esprit d'équipe. Compétences demandées Compétences Niveau de compétence Pentest Confirmé Threat Hunting Expert Analyste CERT Confirmé Analyste SOC Confirmé Intelligence Artificielle Expert

Contexte : Dans le cadre du développement de son Centre d'Excellence IA, notre client, acteur majeur du secteur de l'assurance, recherche un Machine Learning Engineer spécialisé en IA Conversationnelle, NLP et IA Générative. Vous interviendrez sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions de chatbots et voicebots destinées à améliorer l'expérience client et les parcours métiers (relation client, gestion des sinistres, assistance, etc.). Vous accompagnerez les projets de bout en bout, depuis la compréhension des besoins métiers jusqu'à la mise en production des modèles. Missions : Recueillir et formaliser les besoins métiers ainsi que les parcours conversationnels. Concevoir des architectures de chatbots et voicebots adaptées aux usages. Développer, entraîner, ajuster et évaluer des modèles de Machine Learning et de NLP. Intégrer des briques vocales (ASR, TTS) dans les solutions conversationnelles. Mettre en place des pipelines MLOps pour l'entraînement, le déploiement et le suivi des modèles. Assurer le monitoring des performances, détecter les dérives et optimiser les modèles en continu. Analyser les conversations utilisateurs afin d'améliorer les parcours, les prompts et la qualité des réponses. Collaborer avec les équipes Data, IA, IT et les métiers dans une approche agile.

Contexte Le client intègre des technologies d'Intelligence Artificielle Générative au sein de son SOC afin d'automatiser l'analyse de menaces, de contextualiser les alertes de sécurité et d'assister les analystes. L'objectif est de concevoir des modèles de langage (LLM/SLM) souverains et ultra-spécialisés en cybersécurité. Le/la consultant(e) travaillera en collaboration directe avec l'équipe R&D Cyber et l'équipe SOC, dans un environnement de recherche et développement agile. Rôle et responsabilités principales Fine-tuning de LLM open-source (Llama, Mistral, Qwen…) sur des données de cybersécurité (logs, rapports CTI, playbooks) Mise en œuvre de techniques d'apprentissage par renforcement pour limiter les hallucinations et sécuriser les réponses générées Définition et application des formats de prompt et de conversation pour l'entraînement des modèles • Structuration et formatage des datasets d'entraînement textuels Mise en place de pipelines d'évaluation et de benchmarking pour mesurer la performance des modèles "Cyber" face aux standards du marché Vulgarisation des concepts IA auprès de profils cybersécurité (analystes SOC, RSSI) Collaboration directe avec l'équipe R&D Cyber et l'équipe SOC Livrables attendus Modèles LLM/SLM fine-tunés et spécialisés en cybersécurité Datasets d'entraînement structurés et formatés (ChatML, Alpaca) Pipelines d'évaluation et de benchmarking (interne et standards du marché) Rapports de performance comparative des modèles

Mission Dans le cadre du lancement d'une nouvelle plateforme d'IA Agentique (conception, hébergement, orchestration, sécurisation et exécution d'agents IA autonomes en architecture multi-agents), le Tech Lead Migration accompagnera les projets agentiques existants dans leur migration vers cette plateforme. À ce titre, il/elle interviendra sur : La rédaction des guidelines de migration à destination des équipes projets (Confluence) L'analyse des incidents et anomalies rencontrés lors des migrations (Jira / ServiceNow) La planification et le suivi des tâches de support à la migration (Jira) L'élaboration de propositions de solutions techniques Le développement de composants CI/CD ou de code d'appui aux projets si nécessaire Environnement technique : GCP / GKE · GitLab CI / ArgoCD · Dynatrace · Kong / Apigee · LLM (Mistral, Google, autres)

Nous recherchons pour l'un de nos clients un(e) Ingénieur IA – Google Cloud Platform (H/F). Pour le département IT Operations & Finance, nous recherchons un profil disposant d'une forte expertise en ingénierie IA afin de concevoir des agents IA, mettre en place des échanges agent à agent, et les intégrer dans un environnement Google Cloud Platform. L'objectif est de passer d'une preuve de concept à des solutions fiables, sécurisées et industrialisées, grâce à une approche mêlant développement Python, API, orchestration d'agents, observabilité et CI/CD. Missions principales Concevoir et développer des agents IA pour certains cas d'usage métiers. Développer des API et services Python asynchrones avec FastAPI. Conteneuriser les applications et les déployer sur Cloud Run. Mettre en place des serveurs MCP pour exposer de manière sécurisée des outils et données internes aux agents. Développer des workflows d'agents à l'aide du framework Concevoir des mécanismes de communication agent à agent basés sur des événements et/ou du RPC. Définir les schémas de messages, le routage, les mécanismes de retry et la gestion d'état. Intégrer les solutions avec Vertex AI ou un équivalent pour les appels modèles, les filtres de sécurité et les évaluations. Mettre en place l'observabilité : logs, traces, métriques, monitoring. Définir des guardrails de sécurité : DLP, gestion des secrets, IAM. Documenter l'architecture, les procédures d'exploitation et assurer la passation à l'équipe. Accompagner l'équipe métier dans l'adoption de cas d'usage liés à l'IA générative.