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Dans le cadre du développement d'une plateforme dédiée à l'Intelligence Artificielle, l'équipe souhaite renforcer ses capacités afin de concevoir et industrialiser les fondations techniques permettant le développement d'applications basées sur les modèles de langage (LLM). Vous aurez la charge de : • Concevoir et développer les composants de la plateforme IA. • Concevoir des architectures RAG performantes et évolutives. • Développer et intégrer des agents IA. • Déployer les modèles IA dans des environnements de production. • Mettre en place les pipelines CI/CD associés aux solutions IA. • Garantir la sécurité, la performance et l'observabilité des services développés. • Collaborer avec les équipes Cloud, DevOps et Développement afin de faire évoluer la plateforme. • Participer aux choix d'architecture et aux bonnes pratiques de développement. Référence de l'offre : zhgpqm746d

Vous interviendrez au sein d'une Direction Informatique structurée, avec un vrai poids donné à l'innovation. Vos missions À partir d'un besoin métier ou d'un dossier fonctionnel, définir l'architecture technique, la documenter et accompagner la mise en œuvre des composants nécessaires. Garantir que les architectures proposées respectent les guidelines et standards internes (stack technologique, sécurité, scalabilité, coûts). Être en support hands-on aux équipes projets durant les phases de développement MVP et les releases : conception, dotation, résolution de problèmes techniques. Intégrer une réflexion sur l'usage pertinent de l'IA générative (LLM, RAG, agents) dans les choix d'architecture, avec un regard critique sur ses limites, ses biais et les enjeux RGPD.

Au sein d'une équipe dédiée à la cybersécurité, le consultant interviendra sur la conception, le développement et la mise en production de solutions applicatives intégrant des composants d'intelligence artificielle afin d'automatiser et d'optimiser différents processus. Il assurera le développement full stack des applications, du backend au frontend, ainsi que la réalisation des API, la gestion des bases de données et l'authentification. Il participera également à l'intégration de solutions IA reposant notamment sur des API LLM, des mécanismes RAG et des workflows LangChain/LangGraph. La mission comprend le cadrage technique des cas d'usage, la conception d'architectures simples, sécurisées et maintenables, les tests, la documentation, le déploiement en production ainsi que le transfert de compétences vers les équipes internes.

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

Consultant MLOps intervenant sur l'industrialisation, le déploiement et l'exploitation de solutions d'IA générative, avec une forte expertise en Python, CI/CD, Kubernetes et Dataiku dans un environnement Dataiku. Missions principales : Industrialiser et déployer des solutions d'IA et de Machine Learning. Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD. Automatiser les déploiements, les tests et la supervision des modèles. Assurer le maintien en conditions opérationnels des plateformes IA. Contribuer à l'intégration de solutions d'IA générative et de RAG. Garantir la performance, la sécurité et la fiabilité des environnements. Rédiger la documentation technique et les bonnes pratiques.

Dans le cadre de l'accélération de l'intelligence artificielle au sein d'un grand groupe bancaire, nous recherchons un AI Engineer confirmé pour transformer des opportunités Gen-AI en solutions concrètes, robustes et mesurables, intégrées aux processus métiers dans un environnement exigeant (sécurité, conformité, données sensibles). Le consultant interviendra de bout en bout, du cadrage métier jusqu'à l'industrialisation des solutions en production. Il sera notamment amené à : ▪ Concevoir des architectures IA end-to-end et sélectionner les modèles adaptés aux cas d'usage ▪ Arbitrer entre performance, coût et robustesse ▪ Concevoir et développer des solutions basées sur les LLM et les agents IA (RAG, orchestration multi-agents) ▪ Industrialiser à l'échelle : mise en production de solutions robustes (CI/CD, monitoring, auditabilité) ▪ Structurer les outils de pilotage et optimiser les coûts ▪ Intégrer les solutions IA aux processus et outils métiers existants

Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme data et de la montée en charge de ses projets IA, un grand compte recherche un Data Architect pour concevoir une architecture data performante, condition pour que les projets d'analyse, de BI et d'IA puissent passer à l'échelle. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception de l'architecture data cible : Data Warehouse, Lakehouse, modélisation normalisée (étoile, flocon, Data Vault) ▪ Le cadrage des migrations cloud des actifs data ▪ La définition des patterns d'alimentation des cas d'usage IA : feature stores, pipelines RAG, gouvernance des données d'entraînement ▪ La définition des standards de modélisation, de sécurité et de gouvernance des données ▪ L'accompagnement des équipes data engineering dans la mise en œuvre ▪ Les arbitrages techniques et la rédaction des dossiers d'architecture

Dans le cadre du développement de ses solutions de traitement du langage, un grand compte recherche un NLP/LLM Scientist pour concevoir, adapter et évaluer des modèles de langage sur ses cas d'usage métier. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ L'étude et la sélection des modèles de langage adaptés aux cas d'usage (modèles propriétaires vs open-weight) ▪ Le fine-tuning et l'adaptation de modèles open-weight sur des corpus métier ▪ La conception et l'optimisation des stratégies de prompting et d'augmentation par récupération (RAG) ▪ L'évaluation rigoureuse des modèles : conception de jeux d'évaluation, métriques par tâche, analyse des erreurs, calibration ▪ Le traitement de problématiques NLP classiques : classification, extraction d'entités, résumé, similarité sémantique ▪ La veille scientifique sur les nouveaux modèles et techniques ▪ La documentation méthodologique et la restitution des travaux

Entité : mon client (grand groupe, secteur énergie / services) Site : Province, hybride (à préciser) Rôle : MLOps Senior TJM max : 500 euros Date de démarrage : 01/10/2026 Date de fin : 30/09/2028 Profil recherché : Consultant MLOps intervenant sur l'industrialisation, le déploiement et l'exploitation de solutions d'IA générative, avec une forte expertise en Python, CI/CD, Kubernetes et Dataiku dans un environnement Dataiku. Missions principales : Industrialiser et déployer des solutions d'IA et de Machine Learning. Mettre en place et maintenir les pipelines CI/CD. Automatiser les déploiements, les tests et la supervision des modèles. Assurer le maintien en conditions opérationnelles des plateformes IA. Contribuer à l'intégration de solutions d'IA générative et de RAG. Garantir la performance, la sécurité et la fiabilité des environnements. Rédiger la documentation technique et les bonnes pratiques. Compétences indispensables : Dataiku Python MLOps et industrialisation des modèles IA GitLab CI/CD Kubernetes / OpenShift Docker Supervision : Grafana, ELK, Dynatrace Connaissance des architectures RAG et IA générative Compétences souhaitées : Terraform Bases vectorielles (PGVector, ChromaDB, Qdrant) Environnement Cloud / MultiCloud Expérience sur des projets de chatbot ou d'IA générative

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 du développement d'une équipe dédiée à l'IA, nous recherchons un AI Field Delivery Engineer pour contribuer à la conception et au déploiement de solutions d'intelligence artificielle directement au sein de projets concrets. Missions : • Concevoir et implémenter des pipelines RAG : stratégies de recherche, chunking, re-ranking et recherche hybride. • Participer aux choix d'architecture liés au stockage, aux bases vectorielles et aux systèmes de recherche. • Concevoir des architectures agentiques : tool calling, workflows multi-étapes, gestion du contexte et intégration de mécanismes human-in-the-loop. • Développer des frameworks et environnements d'évaluation (eval harnesses) en collaboration avec les profils LLMOps. • Concevoir et optimiser des prompts : prompting structuré, few-shot learning et patterns adaptés aux différents cas d'usage. • Développer des composants TypeScript réutilisables destinés à alimenter une bibliothèque commune de composants IA. • Participer au lancement et à la réalisation de cas d'usage IA aux côtés des équipes engineering et produit. • Transformer les solutions développées dans le cadre des projets en patterns et composants réutilisables pour les autres équipes. • Contribuer à la mise en production de solutions IA et à l'amélioration continue de leur fiabilité et de leur qualité. Référence de l'offre : d2367mjkml

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

Data Scientist confirmé(e) pour reprendre et poursuivre un projet d'IA Générative à fort impact : le développement d'une solution capable de générer des pré-réponses aux e-mails des adhérents (demandes, réclamations, actes de gestion). Vos missions : Reprise et continuité d'un projet IA Générative existant Conception, entraînement et optimisation de LLM (Gemini/Vertex AI, Mistral) Optimisation d'un pipeline RAG en production (PGVector) Mise en œuvre de bonnes pratiques MLOps/LLMOps (CI/CD IA, monitoring, industrialisation) Déploiement sur environnement Cloud (Cloud Run) Collaboration étroite avec les équipes techniques, Product Owners et architectes Profil recherché : 5 ans d'expérience minimum en Data Science, dont une expérience significative en IA Générative/NLP Python avancé (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Hugging Face) Langchain/Langgraph, MLOps/LLMOps en production, PGVector Expérience Gemini/Vertex AI et/ou Mistral appréciée Autonomie, capacité à reprendre un existant rapidement, esprit d'analyse Une première expérience secteur assurance/mutuelle est un plus Poste basé en environnement sécurisé, méthodologie Agile, documentation en français.

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