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Orcan Intelligence recherche pour l'un de ses clients un AI Consultant - Copilot & ChatGPT. Voici les missions: Travaux de prompting et de création d’agents sur Copilot (web et M365) et ChatGPT. Support quotidien dans la structuration de l’offre AI Commodities. Suivi du reporting d’usage et de l’inventaire des agents. Accompagnement des équipes métiers dans l’adoption des solutions. Animation de la communauté d’utilisateurs. Assistance aux utilisateurs sur les sujets de prompting et de construction d’agents. Relecture et validation des prompts destinés à la galerie interne (qualité, consommation, alignement aux guidelines). Relecture et validation des agents avant publication (qualité, consommation, alignement aux guidelines). Construction et maintenance des intégrations/connexions entre Copilot et d’autres applications internes.

Data Scientist IA GEN, Python, Machine Learning, Prompt engineering, MLOPS Nantes (2 jours TT) - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Notre client attend de la candidature que vous proposerez : - qu'elle soit autonome sur l'IA Gen (prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails) - qu'elle dispose d'une expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur) Enfin qu'elle ait : - Une base solide en Python pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Une Connaissance de SQL - De Solides connaissances de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Une Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch

Nous recherchons pour le compte de notre client dans le secteur de l'assurance, un Expert Senior Google Workspace, Data & IA capable d'assurer l'interface entre l'expertise technique et les enjeux métiers sur l'ensemble de l'écosystème Google Workspace et ses extensions Data & IA. Le profil recherché est un consultant hybride à haute valeur ajoutée, capable d'administrer l'environnement collaboratif, d'analyser la donnée d'usage (BigQuery/Looker), de développer des solutions d'automatisation (AppSheet) et de porter la vision fonctionnelle (RSE, Adoption, IA) auprès des directions métiers. Description des missions : Volet Data & Analystics (Expertise Looker et BigQuery) Business Intelligence (Looker) : Conception et maintenance de modèles LookML complexes Élaboration de dashboards de pilotage stratégique pour mesurer l'adoption des outils et la performance des processus métiers. Data Analysis (BigQuery) : Exploitation avancée des données (logs d'audit GWS, données métiers) via requêtage SQL optimisé. Structuration des tables et gestion des coûts de stockage/calcul. Pilotage RSE & Usages : Définition et mise en place d'indicateurs de suivi sur l'infobésité et l'hyperconnexion, en support de la politique de Qualité de Vie au Travail (QVT) et de Sobriété Numérique. Volet IA Générative (Gemini) & Innovation : Centre d'Expertise IA : Contribution majeure à la structuration du Centre d'Expertise. Rôle de référent technique et fonctionnel sur la solution Gemini. Acculturation & Animation : Pilotage de la communauté d'ambassadeurs IA. Organisation de webinars, rédaction de guides de bonnes pratiques et identification de cas d'usage à forte valeur ajoutée. Intégration Métier : Déploiement opérationnel de solutions IA (assistance rédactionnelle, synthèse documentaire, assistants virtuels) adaptées aux besoins spécifiques des métiers. Volet Google Workspace : Technique & Fonctionnel : Expertise Admin & Sécurité : Administration avancée de la console Google Workspace. Audit et optimisation des configurations de sécurité (DLP, Context-Aware Access) en collaboration avec les équipes Cyber. Automatisation des Processus : Développement d'applications métiers via AppSheet (Low-code) et Google Apps Script pour la digitalisation des tâches manuelles et le remplacement de fichiers Excel complexes. Transition Office vers Google : Accompagnement technique et méthodologique pour la migration des utilisateurs et de leurs outils (Excel/VBA) vers l'écosystème Google (Sheets/Apps Script/BigQuery). Posture AMOA/PO : Assistance au Product Owner dans la définition de la roadmap produit, la rédaction de User Stories et la conduite du changement.

Les missions du poste Dans le cadre d'un projet international stratégique, nous recherchons un(e) Ingénieur IA & Produits pour contribuer au développement de solutions d'IA avancées dédiées à l'enrichissement de contenus et de produits à forte valeur ajoutée. L'architecture technique et les problématiques seront alignées avec celles déjà déployées par l'équipe française, avec une forte dimension Prompt Engineering avancé et évaluation des performances. Vous interviendrez au croisement de la recherche appliquée, de l'ingénierie IA et de la logique produit. Vos missions - Prompt Engineering avancé - Concevoir et optimiser des stratégies de prompting complexes - Développer des chaînes de prompts robustes et industrialisables - Adapter les prompts selon les cas d'usage métier - Gérer la variabilité et la stabilité des outputs - Evaluation & métriques - Concevoir des pipelines d'évaluation des prompts - Définir des métriques de qualité (pertinence, factualité, robustesse) - Mettre en place des benchmarks comparatifs - Optimiser les performances selon précision / latence / coûts - Développement & mise en production - Concevoir des solutions intégrant LLM, Deep Learning et architectures agentiques - Développer des workflows multi-agents - Implémenter des modèles NLP (classification, extraction, enrichissement) - Industrialiser les solutions en environnement produit

Solution Architecte expérimenté avec une double compétence Python/IA et maîtrise du vibe coding, capable de concevoir des architectures innovantes tout en accompagnant une équipe de développeurs dans un contexte agile et international. 1. Description de la mission Dans le cadre des projets IT Innovation, il s'agira d'intégrer et de renforcer l'équipe, en tant que Solution Architecte et Tech Lead IA Python . Vous serez en charge des spécifications, conceptions architecturales et réalisations des différents modules nécessaires à la mise en production des solutions IA. Cette équipe travaille en mode agile en proximité avec les métiers Products & Innovation ainsi que les équipes métier et IT des autres filières du client. En tant que Tech Lead, vous aurez la responsabilité de développer les solutions tout en accompagnant et en montant en compétences les développeurs Python/IA de l'équipe . Vous jouerez un rôle clé dans l 'architecture des solutions IA, l'intégration des LLMs et technologies ML/DL, et dans la mise en place des meilleures pratiques de développement assisté par IA. Expert reconnu en vibe coding , vous maîtrisez parfaitement l'utilisation des outils d 'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer le développement tout en garantissant la qualité architecturale et la maintenabilité du code. Vous êtes capable de former et guider l'équipe dans l'adoption de ces nouvelles méthodes de travail. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire . Résultats attendus (Livrables) • Participation active aux workshops avec les équipes IT/métiers du client et contribution aux décisions architecturales • Conception et design d'architectures de solutions IA scalables et robustes (LLMs, ML/DL, data pipelines) • Prise en charge des modules critiques du projet : Architecture, Conception, Développement, Tests, mise en production • Accompagnement et mentorat des développeurs Python/IA de l'équipe (code reviews, pair programming, transfert de compétences) • Formation et coaching de l'équipe sur les techniques de vibe coding et utilisation optimale des outils IA • Création d'une bibliothèque de prompts réutilisables et de best practices pour le développement assisté par IA • Définition et mise en place des standards de développement Python et des best practices IA • Échanges et communications techniques avec les autres membres de l'équipe et les parties prenantes • Documentation architecturale complète (ADR - Architecture Decision Records, diagrammes, patterns, choix techniques) • Documentation des best practices techniques et méthodologiques détaillée • Mise en place et automatisation des tests (pytest, unittest, tests d'intégration, tests de modèles IA) • Contribution à la stratégie MLOps et à l'industrialisation des solutions IA • Optimisation des performances et des coûts des solutions IA (latence, throughput, coûts API) • Veille technologique et recommandations sur les évolutions techniques de la stack Python et IA • Évaluation et benchmark des nouveaux outils, frameworks et modèles IA pour améliorer la productivité • Animation de sessions de partage de connaissances sur l'IA et le vibe coding

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences demandées : - Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

Axone by Synapse, cabinet de conseil IT innovant, recherche pour l’un de ses clients pour une mission de longue durée un Expert Claude Code / AI DevOps H/F . Dans le cadre d’un programme transverse visant à industrialiser l’usage des outils de génération de code basés sur LLM (Claude Code, GPT, Gemini), vous interviendrez comme référent expert. Ce besoin s’inscrit dans un programme stratégique de construction d’un cloud souverain unifié au sein du client, impliquant plusieurs entités et une refonte complète des environnements existants. Votre rôle sera d’optimiser leur usage dans des environnements DevOps complexes et multi-équipes. Vous accompagnerez plusieurs équipes techniques (Kubernetes, stockage, IAM, provisioning) afin d’accélérer leur productivité et améliorer la qualité des développements via une configuration avancée et contextualisée des outils d’IA. Objectif et livrable: Définir les bonnes pratiques d’utilisation de Claude Code et outils équivalents Concevoir et structurer les fichiers de configuration (prompt engineering, arborescences, règles) Produire un guide/documentation de référence Accompagner les équipes (workshops, onboarding, coaching) Industrialiser les usages IA dans le cycle de développement Compétences attendues: Expertise avancée en DevOps (CI/CD, automatisation, pipelines) Maîtrise des environnements Cloud (Azure, GCP ou AWS) Expérience concrète avec LLM (Claude, GPT, Gemini) et prompt engineering Capacité à structurer/configurer des environnements IA (contextes, fichiers, règles) Solide expérience en développement logiciel (multi-langages) Connaissance Kubernetes et architectures distribuées Expérience en industrialisation et scaling d’outils

🔍 Nous recherchons un(e) Expert(e) Microsoft 365 Copilot pour piloter son déploiement à grande échelle et maximiser son adoption au sein des équipes métiers, dans un contexte de transformation digitale et IA. 🎯 Vos missions principales ✅ Déploiement & conduite du changement Piloter le rollout de Copilot (phases, planning, adoption) Ajuster la stratégie selon les retours utilisateurs & KPI Accélérer l’appropriation par les métiers ✅ Use cases & expertise IA Identifier et prioriser des cas d’usage à forte valeur Promouvoir l’usage de Copilot (productivité, innovation) Être le référent sur Copilot & le prompt engineering ✅ Agents, formation & gouvernance Concevoir des agents via Copilot Studio Animer formations, ateliers & communauté (champions) Définir les bonnes pratiques, règles d’usage & sécurité Suivre la performance (usage, ROI, satisfaction) et accompagner les utilisateurs

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences demandées : - Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

Dans le cadre du développement d’une plateforme stratégique dédiée à l’intelligence artificielle, nous recherchons un développeur expérimenté pour intervenir sur la conception, l’évolution et l’industrialisation d’une plateforme agentique. Cette plateforme constitue un socle central permettant de concevoir, orchestrer et sécuriser des agents IA à destination des métiers. Elle intègre des composants tels qu’un registre d’agents, des mécanismes d’orchestration, des standards de gouvernance ainsi que des outils de conformité et de sécurité. Au sein d’un train plateforme, vous interviendrez sur : La conception et le développement de solutions autour des agents IA (frameworks agentiques, workflows, orchestration) L’intégration de modèles de GenAI (LLM, RAG, prompt engineering) La structuration et l’industrialisation des pipelines techniques (CI/CD, automatisation, infrastructure as code) La cohérence technique entre plusieurs équipes (data, IA, plateforme) L’évolution de l’architecture produit en lien avec les enjeux métiers et technologiques Vous jouerez un rôle clé dans la construction d’une plateforme robuste, scalable et sécurisée, en lien étroit avec les équipes d’ingénierie et les parties prenantes.

My client, a leading name in FS, are looking for a Gen AI Engineer with hands-on implementation of Gen AI solutions required on a contract basis for 6 months plus extensions, with 2 days per week in London. Our client is looking at a pay rate of £700 per day inside IR35. Role & Responsibilities Working with business and technology stakeholders and contributing hands-on to the delivery of Gen AI-enabled application development across the EMEA region. Key Responsibilities Hands-on implementation of Gen AI solutions based on approved designs and architectural standards Develop, fine-tune and optimise LLMs and Gen AI models for production use Build, maintain and enhance prompt engineering strategies and retrieval-augmented generation (RAG) pipelines Collaborate with architects, cloud teams and business stakeholders to ensure secure, scalable and robust deployments Conduct unit and integration testing, troubleshoot issues and support smooth releases into production Maintain accurate documentation for code, processes and configurations Monitor, analyse and improve model performance post-deployment Partner with Cloud teams to enable secure and maintainable Gen AI solutions aligned with enterprise architecture standards Monitor the evolving AI landscape and identify relevant applications for the organisation Guide development teams through solution implementation, testing and deployment Provide guidance and mentorship to other team members Required Skills Experience delivering architectural or Gen AI solutions within a multi-entity, multi-regional financial services environment Proven experience working with senior stakeholders across business and technology functions Experience architecting and delivering Gen AI solutions across cloud platforms (Microsoft Azure, AWS, OCI, etc.) Strong expertise in developing Gen AI solutions in Python using frameworks such as LangChain, LangGraph, Microsoft Agents SDK or similar Experience with CI/CD pipelines and MLOps practices for AI solutions Hands-on experience in model development and fine-tuning Deep expertise in prompt engineering and RAG solution design Performance monitoring and optimisation of AI models Experience developing and deploying APIs using API Gateway Familiarity with Azure cloud services for LLM deployments including App Service, Azure Functions and Logic Apps Experience with Azure AI and data services including Azure OpenAI, Azure Cognitive Services, Azure AI Search, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake, Microsoft Purview, Power Platform and Microsoft Graph Expertise in LLM integration patterns such as MCP and A2A Experience designing solutions integrating on-premise and cloud systems within regulated environments Experience using GitHub Copilot or similar AI-assisted development tools

Data Scientist/IA Gen/Machine Learning / Deep Learning - Nantes Compétences et expériences demandées : Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. Connaissance de SQL Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe Objectifs et livrables Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen Prompt engineering Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences demandées Compétences Niveau de compétence machine learning Confirmé python Confirmé IA générative Confirmé

Compétences indispensables : Maîtrise des fondamentaux du Machine Learning : compréhension des concepts clés, des algorithmes et des méthodes d'évaluation o Excellente maîtrise de Python o Maîtrise des principales bibliothèques d’IA et de data science (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn) o Maîtrise des tâches de pré-traitement des données textuelles (parsing, expressions régulières, enrichissement (POS Tagging, dependency parsing), normalisation via lemmatisation ou stemming, correction orthographique) o Bonne compréhension des architectures de réseaux de neurones (notamment les RNN, LSTM, GRU), de transformer et du fonctionnement des LLM o Solide expérience dans la conception et l’implémentation de systèmes d’IA générative avancés basés sur des LLM o Maîtrise des architectures RAG et de leurs principaux composants (techniques de chunking, embeddings, indexation vectorielle, retrieval, reranking) o Maîtrise du prompt engineering avancé o Maîtrise des techniques et métriques d’évaluation NLP et LLM et des systèmes RAG o Maîtrise de l’analyse de factualité, robustesse et hallucinations des modèles o Maîtrise du déploiement de modèles IA dans des environnements cloud o Capacité à accompagner techniquement des datascientists o Capacité à restituer et communiquer efficacement les résultats des travaux menés en datascience et IA o Capacité à travailler en équipe o Gitlab : Connaissances de versionning et de partage de code (add, commit, push, pull, …) Compétences nécessaires : Maîtrise des services AWS utilisés pour les projets IA Générative (SageMaker, Bedrock, OpenSearch, S3) o Maîtrise de frameworks dédiés aux applications LLM (LangChain, LlamaIndex) o Expérience dans la conception de workflows LLM complexes (agents, orchestration de chaînes de prompts, tool use / function calling) o Maîtrise des techniques de fine-tuning de modèles (PEFT, LoRA, QLoRA) o Réalisation de projets dans l’environnement Dataïku o Gestion de la donnée dans un contexte réglementaire RGPD/AI Act o MLOps : expérience avec des outils et des pratiques pour automatiser le cycle de vie du ML, y compris l'intégration continue, le déploiement continu et la surveillance des modèles o Appétence à l’innovation et à la veille technologique : capacité à rester à jour avec les dernières avancées en IA o Proactivité et dynamisme o Aisance et rigueur rédactionnelle