Contexte du posteLe Centre d'Excellence Opérationnelle AI recherche un AI Développeur au profil Data Scientist, orienté davantage vers l'exploration et la valorisation de la donnée que vers la modélisation mathématique avancée, pour concevoir des solutions d'IA appliquées et accompagner les équipes techniques dans leur mise en œuvre opérationnelle. Missions principalesExplorer, nettoyer et préparer les données nécessaires aux cas d'usage AI (data wrangling, feature engineering) Concevoir et évaluer des modèles d'IA/ML adaptés aux besoins métiers, en s'appuyant prioritairement sur des modèles et outils existants plutôt que sur du développement mathématique poussé Expérimenter des solutions à base d'IA générative (prompt engineering, RAG, fine-tuning léger) pour répondre à des cas d'usage métiers concrets Réaliser des preuves de concept (POC) et accompagner leur passage à l'échelle avec les développeurs Python Analyser et interpréter les résultats des modèles, produire des restitutions compréhensibles pour les métiers Collaborer avec les développeurs Python AI pour l'industrialisation des modèles et pipelines Contribuer à la démarche de qualité et de fiabilité des données utilisées dans les cas d'usage AI Profil recherchéFormation : Bac+5, formation data science, statistiques appliquées ou informatique Expérience : 3 à 6 ans d'expérience en data science ou en développement de solutions IA, avec une orientation pratique/applicative plutôt que théorique/mathématique Compétences techniques : Bonne maîtrise de Python pour la data science (Pandas, scikit-learn, Jupyter) Connaissance des principes fondamentaux du machine learning (sans nécessiter une expertise mathématique/statistique poussée) Expérience avec les outils d'IA générative (LLM, RAG, prompt engineering) et leur application à des cas d'usage métiers Capacité à manipuler et interroger des bases de données (SQL) Notions de visualisation de données (Power BI, Tableau, matplotlib/plotly) Connaissances de base en MLOps pour collaborer efficacement avec les développeurs Compétences comportementales : Sens pratique et orientation résultats/valeur métier Bonne capacité de vulgarisation auprès de publics non techniques Curiosité et appétence pour l'expérimentation autour de l'IA générative Esprit collaboratif, notamment avec les profils développeurs et architectes Anglais obligatoire
Dans le cadre de la définition de sa stratégie technique IA, un grand compte recherche un Architecte IA pour cadrer les choix structurants et urbaniser l'intégration des solutions d'intelligence artificielle dans son système d'information. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La définition de l'architecture cible des solutions IA : choix des modèles (propriétaires, open-weight, hébergement), patterns d'intégration (RAG, agents, fine-tuning), urbanisation dans le SI existant ▪ L'élaboration des schémas d'intégration et d'urbanisation ▪ Les arbitrages entre performance, coût, sécurité et réversibilité ▪ La définition des standards et patterns réutilisables pour les équipes de développement ▪ L'évaluation des solutions du marché et des nouveaux modèles (build vs buy) ▪ Le cadrage des exigences non fonctionnelles : scalabilité, traçabilité, souveraineté des données ▪ L'accompagnement des équipes projet dans la déclinaison des choix d'architecture ▪ La rédaction des dossiers d'architecture et la présentation en comité
Contexte de la mission • Intervention sur un programme IA déjà déployé en environnement de production • Audit et validation des choix d'architecture réalisés sur plusieurs cas d'usage IA • Collaboration avec des équipes internationales intervenant sur les projets • Enjeu d'industrialisation et de sécurisation des solutions existantes Votre rôle au quotidien • Analyser l'architecture IA actuelle et identifier les points d'amélioration • Challenger les orientations techniques et les choix technologiques retenus • Évaluer les risques liés à la sécurité, la gouvernance et la gestion des données • Accompagner les équipes dans la définition des meilleures pratiques et recommandations Environnement technique • Microsoft AI Foundry et Azure OpenAI • Copilot Studio au cœur des réflexions d'évolution de la plateforme • Technologies IA générative, LLM et approche RAG • Écosystème Low Code / No Code à évaluer et challenger
Dans le cadre de la sécurisation de ses systèmes d'IA générative, un grand compte recherche un AI Red Teamer pour tester la robustesse de ses applications basées sur les LLM face aux attaques et détournements. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conduite de tests offensifs sur les applications IA : prompt injection, jailbreak, extraction de données sensibles, contournement des garde-fous ▪ L'évaluation de la robustesse des systèmes agentiques : détournement d'outils, escalade de privilèges via les agents ▪ L'analyse des risques de fuite de données à travers les modèles et les architectures RAG ▪ La documentation des vulnérabilités identifiées et la formulation de recommandations de remédiation ▪ La contribution à la définition des garde-fous : filtres, validation des entrées/sorties, supervision ▪ La mise en place de campagnes de tests récurrentes et l'outillage associé ▪ La veille sur les nouvelles techniques d'attaque des systèmes IA
Dans le cadre du développement des cas d'usage IA d'un grand compte, nous recherchons un Data Engineer pour construire et industrialiser les pipelines de données qui alimentent les modèles de machine learning et les applications d'IA générative. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception et le développement de pipelines ETL/ELT depuis des sources hétérogènes (APIs, bases relationnelles, flux événementiels), en batch ou temps réel ▪ La préparation et la mise à disposition des données pour l'entraînement des modèles et les architectures RAG (ingestion documentaire, chunking, vectorisation) ▪ L'alimentation et l'administration des bases vectorielles ▪ L'industrialisation de la chaîne complète — collecte, stockage, diffusion — avec sécurité et disponibilité garanties ▪ L'optimisation des performances et des coûts des traitements ▪ La documentation des pipelines et la contribution aux standards de l'équipe
Au sein d'un contexte de développement IA, notre client va recherche deux profils de développeurs Python, disposant de compétences en CI/CD et ayant des notions ou une pratique junior de l'IA mais avec avant tout une posture et capacité à apprendre le développement IA. La pratique de développement ou d'hébergement sur l'un des trois cloud provider publics est un gros plus pour ces profils. Description MUST : Développement logiciel Python MUST : Autonomie et capacité de montée en compétences CI/CD Jenkins Déploiement de solutions cloud Github Copilot BONUS : Réalisation de pipeline data / IA BONUS : Mise en place de chaîne IA Gen ( RAG, LLMAsAJudge, prompting, agentique,...) BONUS : Data science et Machine learning Livrables Code consolidé et testé. Documentation. Compétences Développement Python Connaissance ou pratique des principes du développement IA et de ses outils Utilisation d'un cloud provider.
Le Centre d'Excellence Opérationnelle AI recherche 2 Développeurs Python orientés AI pour concevoir, développer et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle (modèles ML, pipelines de données, applications GenAI) au service des cas d'usage métiers du groupe. Missions principalesDévelopper des composants logiciels en Python pour l'intégration et l'industrialisation de modèles d'IA (ML classique et IA générative) Concevoir et maintenir des pipelines de données et des pipelines MLOps (entraînement, versioning, déploiement, monitoring des modèles) Développer des API et services exposant les fonctionnalités AI aux applications métiers Implémenter des solutions à base de LLM (RAG, agents, fine-tuning léger, prompt engineering) selon les cas d'usage Participer à la mise en place des bonnes pratiques de développement (tests, CI/CD, code review, qualité de code) Collaborer étroitement avec les data scientists, l'architecte AI et le Product Owner pour transformer les besoins en solutions techniques robustes Contribuer à la documentation technique et au partage de connaissances au sein du Centre d'Excellence Profil recherchéFormation : Bac+5, école d'ingénieur ou équivalent, spécialisation informatique/data appréciée Expérience : 3 à 7 ans d'expérience en développement Python, avec une expérience significative sur des projets à composante IA/ML Compétences techniques : Excellente maîtrise de Python et de son écosystème (Pandas, NumPy, FastAPI/Flask, etc.) Expérience avec les frameworks ML/DL (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow) et/ou les frameworks GenAI (LangChain, LlamaIndex, Hugging Face) Bonne connaissance des pratiques MLOps (MLflow, Docker, Kubernetes, CI/CD) Expérience des architectures RAG et des API LLM (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, modèles open source) Maîtrise de SQL et des environnements cloud (Azure/AWS/GCP) Connaissance des principes de développement propre (tests unitaires, versioning Git, revue de code) Compétences comportementales : Goût prononcé pour l'expérimentation technique et l'IA appliquée Autonomie et capacité à travailler en mode itératif Esprit d'équipe et bonne communication avec les profils data science et architecture Curiosité technologique et appétence pour la veille Anglais obligatoire
Dans le cadre du déploiement de ses solutions d'IA générative, un grand compte recherche un AI Security Engineer pour concevoir et mettre en œuvre les dispositifs de sécurité protégeant ses applications basées sur les LLM et ses systèmes agentiques. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La définition de l'architecture de sécurité des solutions IA : segmentation, contrôle des flux, isolation des environnements d'inférence ▪ La conception et la mise en œuvre des garde-fous (guardrails) : filtrage des entrées et sorties, détection des prompts malveillants, contrôle des contenus générés ▪ La sécurisation des architectures RAG : contrôle d'accès aux bases documentaires, cloisonnement des données par population d'utilisateurs ▪ La sécurisation des systèmes agentiques : périmètre d'action des agents, contrôle des appels d'outils, validation humaine des actions sensibles ▪ La gestion des identités, des secrets et des habilitations dans les chaînes IA ▪ La définition des exigences de sécurité applicables aux projets IA et l'accompagnement des équipes de développement (approche Security by Design) ▪ La contribution aux revues de sécurité des cas d'usage avant mise en production
Au sein de la Direction de la Sécurité des Systèmes d'Information d'un grand groupe financier international, vous rejoignez une équipe Cyber d'une vingtaine de collaborateurs. Cette équipe accompagne les directions métiers et les équipes IT dans la sécurisation des projets et l'intégration des bonnes pratiques de sécurité. Dans un contexte d'automatisation, plusieurs cas d'usage d'intelligence artificielle ont été identifiés et priorisés. Un premier projet est déjà en production et d'autres sont en cours de développement. Vous prenez en charge la conception, le développement et la mise en production des applications permettant d'automatiser les activités de l'équipe Cyber. Missions principales Analyser les besoins et participer au cadrage technique avec les équipes Cyber Concevoir des architectures applicatives simples, robustes et maintenables Développer des applications Full Stack en Python (backend) et Angular (frontend) Concevoir et maintenir des API REST, des bases de données et des mécanismes d'authentification Intégrer des composants d'intelligence artificielle : API LLM, pipelines RAG, embeddings, bases vectorielles, agents IA via LangChain ou LangGraph Assurer les tests, la documentation technique et les procédures de mise en production Contribuer à l'amélioration continue des applications selon les retours des utilisateurs Assurer le transfert de compétences et la documentation nécessaire à la reprise en exploitation par les équipes internes
Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Scientist expérimenté pour intervenir sur un projet stratégique d'IA Générative à forte valeur métier. Tu reprendras des travaux déjà engagés autour d'une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses à des sollicitations clients, avec un fort enjeu de pertinence, de performance et d'industrialisation. Tes missions principales : Reprendre et poursuivre les travaux Data Science déjà engagés Concevoir, évaluer et optimiser des solutions basées sur des Large Language Models (LLM) Améliorer les mécanismes de Retrieval-Augmented Generation (RAG) Travailler sur la pertinence et la qualité des réponses générées Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en production Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps Industrialiser le versioning, le monitoring et le déploiement des modèles Analyser les performances et identifier les axes d'amélioration Collaborer avec les développeurs, Product Owners, architectes et équipes Data Participer aux rituels Agile de l'équipe Assurer une veille active sur les évolutions en IA Générative, NLP et Machine Learning Documenter les développements et architectures réalisés
Contexte :Dans le cadre de plusieurs projets stratégiques autour de la Data et de l'Intelligence Artificielle, notre client recherche un Data Scientist confirmé pour reprendre, faire évoluer et industrialiser des projets et modèles existants. Dans un environnement en pleine transformation, le consultant contribuera également à la construction d'une nouvelle stack technique basée notamment sur MLflow, Airflow et Kubernetes. Missions principales :Reprendre rapidement la compréhension des projets, modèles et codes existants. Concevoir, développer et optimiser des solutions de Machine Learning. Intervenir sur des sujets LLM, IA générative et RAG. Faire évoluer les solutions existantes afin de les intégrer à la nouvelle stack technique. Participer à l'industrialisation et au déploiement des modèles. Contribuer à la mise en place et à l'amélioration des pratiques MLOps / LLMOps. Veiller à la documentation, la maintenabilité et la qualité des solutions livrées. Participer notamment à un projet d'IA visant à générer des pré-réponses aux e-mails des utilisateurs. Livrables attendus :Modèles et solutions ML/LLM développés et optimisés. Solutions industrialisées et déployées sur la nouvelle stack. Pipelines et processus MLOps / LLMOps opérationnels. Documentation technique et fonctionnelle des solutions. Code maintenable et réutilisable. Évolution des projets existants conformément aux besoins du client.
