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Contexte Dans le cadre du développement d'un produit, nous recherchons un Tech Lead Data / GenAI pour assurer la coordination technique transverse et accélérer la livraison de nouveaux composants et Enablers GenAI. La mission porte notamment sur la mise en place de solutions permettant l'ingestion et l'exploitation de rapports, documents et données structurées ou non structurées, provenant de sources publiques et internes. Le Tech Lead travaillera en proximité avec les équipes Data Science et les différentes parties prenantes du projet afin de définir les choix techniques, industrialiser les solutions et garantir leur intégration dans l'écosystème existant. Missions Assurer le lead technique et la coordination transverse des différents sujets Data / GenAI. Concevoir et développer des Enablers techniques GenAI permettant d'accélérer la livraison du produit. Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion de données et de documents structurés / non structurés. Développer les composants nécessaires en Python et intégrer des outils d'ingestion adaptés. Concevoir et orchestrer les workflows Data et traitements associés. Déployer et exploiter les solutions sur Google Cloud Platform. Mettre en place et maintenir l'Infrastructure as Code avec Terraform. Définir et maintenir les pipelines CI/CD. Concevoir des interfaces ou outils de visualisation permettant d'exposer les données et résultats. Participer à la conception de pipelines RAG et composants LLM. Collaborer étroitement avec les Data Scientists pour industrialiser leurs travaux. Garantir la qualité, la maintenabilité, la sécurité et l'observabilité des composants développés. Identifier les points de blocage, proposer les choix d'architecture appropriés et accompagner leur résolution. Communiquer de manière claire sur les avancées, risques et décisions techniques.

Consultant AI Engineer intervenant sur le développement de solutions d'IA générative, avec une expertise en Python, RAG et intégration applicative dans un environnement Dataiku. Missions principales : Développer des assistants conversationnels et solutions d'IA générative. Concevoir et faire évoluer des applications basées sur le RAG. Développer des connecteurs d'intégration. Assurer l'interface entre le frontend et le backend par Dataiku via APIs Participer aux POC et à l'industrialisation des cas d'usage IA. ( ML, ..) Développer et maintenir les IHM dédiées aux assistants conversationnels et solutions RAG Documenter les développements et assurer la qualité du code.

- Pilotage technique & industrialisation : instruire les arbitrages Build interne / Build-Operate-Transfer (BOT), piloter les prestataires et garantir le transfert de compétences. - Référent IA & architecture : définir les standards techniques, concevoir les architectures IA, encadrer les développements et garantir la qualité des solutions. - Intégration au SI : coordonner l'intégration des solutions IA, des sources de données RAG, APIs, agents et connecteurs avec les équipes internes, notamment MuleSoft. - RUN & performance : piloter le RUN du Hub IA, les SLA, le monitoring, les incidents et le suivi FinOps des coûts d'inférence. - Gouvernance & conformité : contribuer à la roadmap technique IA, aux choix de modèles LLM (approche Azure-first) et garantir la conformité RGPD, AI Act et souveraineté. - Leadership & structuration : encadrer techniquement l'AI Engineer et les prestataires, participer au recrutement et à la structuration de l'IA Factory. Compétences techniques indispensables: - IA générative : RAG en production, agents IA, tool-calling, LLM multi-fournisseurs. - Azure OpenAI, Azure AI Search, Azure Cloud, IaC et CI/CD. - LLMOps, évaluations (evals), monitoring et cycle de vie des composants IA. - Architecture de solutions IA et APIs, intégration SI, Git et gestion des dépendances. - Culture RUN / exploitation IT : SLA, incidents, fiabilité et maintenabilité. - Sécurité, RGPD et AI Act.

Grand groupe international recherche un ingénieur infrastructure passionné par les nouvelles technologies afin de participer à la transformation des équipes d'exploitation autour de l'intelligence artificielle. L'objectif n'est pas de développer des applications métier en IA mais de concevoir des assistants techniques, automatiser les opérations d'exploitation et expérimenter de nouveaux usages de l'IA appliqués aux infrastructures. Le poste mêle activités d'ingénierie système, automatisation, DevSecOps et R&D autour des agents IA. Missions : Concevoir et industrialiser des plateformes Linux. Développer des automatisations d'exploitation. Participer à l'évolution des outils GitLab CI/CD, Ansible, SaltStack et des plateformes Kubernetes. Concevoir des assistants IA destinés aux équipes Infrastructure. Développer des workflows multi-agents pour automatiser certaines opérations techniques. Expérimenter des solutions IA locales et sécurisées (LLM on-premise). Participer aux sujets d'observabilité, monitoring et automatisation. Collaborer avec les équipes Infrastructure, Sécurité, DevSecOps et Observabilité. Réaliser une veille technologique active sur les usages de l'IA dans les infrastructures.

Dans le cadre d'un projet stratégique au sein d'un acteur majeur du secteur des paiements, nous recherchons un Senior Python Engineer spécialisé en Intelligence Artificielle Générative (LLM). Vous interviendrez au sein d'une équipe dédiée au développement d'une plateforme IA générative en environnement on-premise. Le rôle est fortement orienté développement logiciel et architecture applicative : nous recherchons un profil capable de concevoir, développer et industrialiser des applications IA en production. Vos principales responsabilités : Concevoir et développer des applications backend Python intégrant des modèles de langage (LLM). Développer des APIs robustes avec FastAPI (ou frameworks équivalents). Concevoir des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) performantes. Mettre en œuvre les mécanismes d'ingestion documentaire, chunking, embeddings et recherche sémantique. Intégrer et orchestrer différents modèles LLM (GPT, Mistral, Claude ou équivalents). Développer des composants exploitables en production avec une approche qualité logicielle. Participer aux choix d'architecture technique et aux bonnes pratiques de développement. Mettre en place les pratiques de qualité : tests, revue de code, Clean Code, documentation technique. Compétences attendues Techniques Python confirmé (développement applicatif backend) FastAPI / Flask / Django Développement d'API REST Architecture backend et microservices LLM : GPT, Mistral, Claude, OpenAI API, Anthropic API RAG (Retrieval-Augmented Generation) LangChain, LlamaIndex ou frameworks équivalents Embeddings et recherche sémantique Bases vectorielles : Qdrant, Pinecone, Weaviate, Chroma ou équivalent PostgreSQL / bases de données relationnelles Docker CI/CD Tests automatisés Git et pratiques de revue de code Savoir-être Esprit d'analyse et capacité à résoudre des problématiques complexes Autonomie et force de proposition Sens de la qualité logicielle Capacité à travailler dans un environnement exigeant Bon relationnel avec les équipes techniques et métiers Curiosité technologique et veille active sur les évolutions IA

Chez ATLANSE, nous accompagnons nos clients dans la conception d'infrastructures résilientes, l'amélioration de la performance de leur production applicative, l'optimisation et le développement de leurs environnements de travail ainsi que l'exploitation et la valorisation des données. Pour cela, nous nous appuyons sur nos consultants confirmés et experts ou à fort potentiel, reconnus pour leurs compétences techniques, leur compréhension métier et leurs pratiques éprouvées. Vous interviendrez en tant que développeur.euse IA dans le cadre du déploiement de projets IA stratégiques. Vous travaillerez en étroite collaboration avec le Tech Lead et le chef de projet IA pour apporter expertise technique et vision projet. Votre rôle Développement et implémentation IA · Développer des solutions IA et data en environnements de pré-production et de production · Implémenter des cas d'usage IA variés (NLP, assistants intelligents, RAG, classification, résumé, extraction) · Mettre en œuvre des pipelines IA de bout en bout (ingestion des données, traitement, modèles, évaluation) en intégrant des mécanismes de contrôle et d'amélioration continue · Faire évoluer et optimiser les solutions existantes Architecture IA, arbitrages et sécurisation technique · Contribuer aux choix d'architecture IA et data · Sélectionner, évaluer et intégrer des modèles (open source ou via API) en tenant compte des enjeux de coûts, sécurité, souveraineté et pérennité · Concevoir et industrialiser des architectures RAG (indexation, retrieval, génération, évaluation) · Participer aux arbitrages techniques et à la priorisation des sujets · Structurer, expliquer et documenter les choix techniques Coordination technique et collaboration · Travailler en étroite collaboration avec le tech lead, les développeurs et data scientists · Assurer une coordination technique fluide avec le chef de projets IA · Expliquer les sujets techniques à des profils non techniques · Contribuer à la capitalisation des connaissances via la documentation technique et les outils collaboratifs (Confluence)

Notre client recherche un Business Analyst spécialisé en IA pour rejoindre l'équipe en charge de la plateforme Data Intelligence au sein de la Direction Transformation et Innovation. L'objectif est de renforcer l'analyse métier sur l'ensemble du cycle de livraison, depuis la compréhension des problématiques métier jusqu'à la validation des fonctionnalités de la plateforme et à la mesure de leur valeur. Le Business Analyst constituera l'interface opérationnelle quotidienne entre les Business Units et l'équipe de développement. En collaboration avec le Product Owner ou le responsable produit désigné, il aura notamment pour responsabilités de : Structurer les besoins ; Enrichir et affiner continuellement le backlog produit ; Accompagner la livraison du MVP et des versions suivantes ; Traduire les besoins métier en exigences fonctionnelles claires ; Faciliter la validation des solutions par les utilisateurs. 2.1. Identification des besoins métier et des cas d'usageLe Business Analyst devra : Organiser et animer des entretiens et ateliers avec les parties prenantes métier afin de comprendre leurs objectifs, processus actuels, problématiques et besoins en information ; Cartographier les processus actuels et cibles ; Identifier les utilisateurs et les principaux scénarios d'utilisation ; Déterminer les situations dans lesquelles l'IA peut apporter une valeur concrète, notamment en évaluant lorsqu'une solution de recherche ou d'automatisation plus simple pourrait être suffisante ; Documenter chaque cas d'usage, notamment son périmètre, ses bénéfices attendus, ses hypothèses, ses contraintes et ses critères de succès ; Identifier les besoins communs à plusieurs Business Units pouvant être couverts par des fonctionnalités réutilisables de la plateforme. 2.2. Recueil des exigences et spécifications fonctionnellesLe Business Analyst devra : Traduire les besoins métier en exigences claires, structurées et testables à destination des développeurs ; Décrire les comportements fonctionnels, règles métier, besoins en données, parcours utilisateurs et résultats attendus ; Rédiger les epics, features et user stories avec leurs critères d'acceptation ; Fournir des exemples pertinents et, lorsque cela est utile, des diagrammes de processus ou des maquettes d'écran ; Décomposer les demandes globales en incréments pouvant être développés et validés ; Recueillir les exigences non fonctionnelles auprès des parties prenantes concernées, notamment en matière de performance, ergonomie, disponibilité, droits d'accès, confidentialité, auditabilité et traçabilité ; Revoir les exigences avec les utilisateurs métier et les équipes techniques ; Lever les ambiguïtés ; Maintenir la traçabilité entre les objectifs métier, les éléments du backlog, les décisions prises et les tests d'acceptation. 2.3. Gestion du backlog produit et delivery AgileLe Business Analyst devra : Créer, enrichir, organiser et affiner continuellement le backlog produit ; Maintenir à jour les user stories, critères d'acceptation, dépendances et questions ouvertes ; Accompagner le Product Owner dans la priorisation du backlog selon la valeur métier, l'urgence, les risques, les dépendances et l'effort de réalisation ; Clarifier le périmètre du MVP et le contenu des releases proposées, tout en laissant les décisions de priorisation au Product Owner ; Préparer et animer les sessions de refinement du backlog ; Contribuer aux sprint plannings, sprint reviews et rétrospectives ; S'assurer que les développeurs disposent de suffisamment de détails fonctionnels pour estimer et implémenter les user stories ; Rester disponible pendant les sprints afin de répondre aux questions fonctionnelles ; Évaluer l'impact des évolutions de besoins ; Organiser rapidement les prises de décision avec les parties prenantes métier. 2.4. Exigences IA et DataLe Business Analyst devra : Identifier avec les responsables métier et les responsables Data les documents et données nécessaires à chaque cas d'usage ; Définir les métadonnées pertinentes, la terminologie métier, la couverture des sources, leur fraîcheur, les exigences de qualité et les règles d'accès ; Spécifier le comportement attendu pour la recherche documentaire, l'extraction d'informations et les assistants IA ; Définir notamment le périmètre de recherche, le format des réponses, les citations des sources, la gestion des informations manquantes ou contradictoires et les besoins de revue humaine ; Construire avec les experts métier des questions métier représentatives, des documents d'exemple et les résultats attendus ; Définir des critères d'acceptation mesurables portant notamment sur la pertinence, l'exactitude, l'exhaustivité et l'attribution des sources ; Identifier également les réponses inappropriées ou non supportées ; Collaborer avec les développeurs et les ingénieurs IA afin d'évaluer la faisabilité des solutions ; Expliquer les limitations des solutions IA ; Valider les prototypes ; Transformer les résultats des évaluations en décisions fonctionnelles et en améliorations du backlog ; Orienter les problématiques de sécurité ou de conformité vers les équipes responsables. 2.5. Tests et recette métierLe Business Analyst devra : Définir les scénarios de tests fonctionnels ; Accompagner les phases de recette utilisateur (UAT) ; Assurer le lien entre les tests, les user stories et les critères d'acceptation ; Préparer des données de test représentatives avec les responsables métier ; Coordonner les testeurs métier ; Recenser et qualifier les anomalies et retours utilisateurs ; Vérifier que les fonctionnalités livrées répondent bien aux processus métier attendus ; Intégrer des cas de test spécifiques à l'IA, notamment : Les questions auxquelles le système ne doit pas répondre ; Les insuffisances de couverture des sources ; Les accès non autorisés à certains documents ; Suivre les actions correctives dans le backlog ; Documenter la validation métier avec le Product Owner et les responsables métier concernés avant chaque mise en production. 2.6. Adoption et coordination des parties prenantesLe Business Analyst devra : Assurer une communication claire entre les Business Units, le Product Owner et l'équipe de delivery ; Rendre visibles les dépendances, changements de périmètre et décisions ; Préparer la documentation fonctionnelle ; Élaborer les guides utilisateurs et supports de démonstration ; Accompagner les actions de formation et d'onboarding relatives à la plateforme et à ses applications métier ; Collecter les retours utilisateurs ; Suivre les indicateurs définis, notamment : Le temps nécessaire à la réalisation des tâches ; La qualité des réponses ; Le niveau d'utilisation ; La satisfaction des utilisateurs ; Proposer des améliorations et les intégrer au backlog.

Contexte d'utilisation chez Limagrain Compétences attendues Niveau RAG end-to-end Retrievers & embeddings Assistants scientifiques, juridiques et métiers sur corpus internes. Optimiser la récupération de sources fiables. Ingestion, parsing, OCR, structure, chunking, embeddings, indexation, retrieval, reranking, génération et citations. Indispensa ble Dense/sparse/hybride, metadata filters, multi query, parent-child, contextual retrieval, vector stores et évaluation du retrieval. Indispensa ble Analyse documentaire Exploiter PDF, Word, PowerPoint, Layout-aware parsing, OCR, extraction Indispensa Référentiel de compétences - Tech Lead GenAI Limagrain - Septembre 2026 Référentiel de compétences - Tech Lead GenAI Limagrain - Septembre 2026 Technologies / savoir-faire Contexte d'utilisation chez Limagrain Compétences attendues Niveau tableaux, scans et dossiers complexes. tables/images, métadonnées, déduplication, classification et validation. ble VLM & VQA Analyser images, figures, schémas, parcelles, maladies, rapports et documents multimodaux. Vision-language models, visual question answering, grounding, OCR multimodal, évaluation et limites. Avancé Gestion du contexte Maîtriser qualité, coût et mémoire des agents. Context engineering, fenêtres, compression, résumé, mémoire court/long terme, cache, provenance et isolation. Indispensa ble Single-agent Automatiser une tâche métier avec outils et garde-fous. ReAct/tool calling, structured outputs, validation, retries, human-in-the-loop et permissions. Indispensa ble Multi-agent Décomposer les workflows complexes entre agents spécialisés. Supervisor, router, planner-executor, handoffs, shared state, parallélisme, consensus et contrôle des boucles. Avancé LangChain / LlamaIndex Assembler modèles, retrievers, tools et chaînes RAG. Intégrations, loaders, chains, agents, structured output et composants remplaçables. Avancé LangGraph Orchestration stateful et durable de workflows agentiques. Graphes, état, checkpoints, streaming, interruptions, human-in-the-loop et reprise. Avancé LangSmith Tracing, debugging, datasets, évaluations et monitoring.

Missions : Définir et arbitrer les choix d'architecture des solutions IA (LLM, Agents, RAG) pour l'ensemble de l'équipe Porter la roadmap technique aux côtés de Maël et en garantir la cohérence à moyen terme Encadrer techniquement l'équipe de développeurs IA : répartition des sujets, code reviews, standards de qualité, montée en compétences Être le point d'entrée technique sur les sujets complexes, les arbitrages et les blocages de l'équipe Garantir la qualité, la maintenabilité et la scalabilité du code (standards, tests, documentation, revues) Superviser la reprise et l'optimisation des use-cases existants Piloter le cadrage technique des nouveaux use-cases et sécuriser les engagements de timing de la roadmap Représenter l'équipe IA auprès des interlocuteurs métier des filiales sur les sujets techniques

Dans le cadre d'une démarche d'innovation et de transformation des pratiques métiers, notre Client du secteur bancaire basé à Paris recherche un profil expérimenté en ingénierie IA. La mission consiste à concevoir, prototyper et expérimenter des solutions basées sur des architectures d'IA générative et agentique, à destination de fonctions réglementaires et juridiques (notamment compliance et legal). L'objectif est de développer des preuves de concept (POC) exploitant des cas d'usage existants ou à identifier en collaboration avec les équipes métiers, en s'appuyant sur des approches LLM modernes. Ces POC devront être construits dans un cadre de développement structuré afin de permettre, lorsque pertinent, une trajectoire d'industrialisation.

Nous recherchons un Consultant Senior Power BI / GenAI pour intervenir sur des sujets BI à forte orientation métier. Le besoin porte sur deux dimensions : une expertise solide de Power BI pour concevoir des dashboards décisionnels, travailler sur DAX, Power Query et la modélisation des données, ainsi qu'une expérience concrète de l'IA générative en contexte professionnel. Le consultant devra comprendre les besoins des équipes métiers, transformer les données en informations exploitables et identifier des usages pertinents de la GenAI. L'objectif est d'aller au-delà de l'utilisation théorique des outils et de pouvoir contribuer à des solutions réellement exploitables par les utilisateurs. La mission est basée à Saint-Priest, proche de Lyon, en 100 % présentiel. Démarrage ASAP pour une durée initiale de 6 mois, avec possibilité d'extension.

Au sein de la direction Produit et Technologies, vous rejoindrez une équipe transversale dédiée à l'intelligence artificielle et contribuerez au développement de solutions pour les offres d'information. Votre mission couvrira notamment l'IA générative, les architectures de grands modèles de langage, les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG), le traitement automatique du langage et la transcription audio. Vous développerez et exposerez des services métiers par API, notamment pour la transcription, la classification d'articles et de commentaires, la création de titres optimisés pour le référencement et la contextualisation. Vous concevrez des architectures LLM et des solutions RAG reposant sur des modèles d'embeddings et des bases vectorielles. Vous assurerez aussi le déploiement en production avec Docker, Kubernetes et des pipelines d'intégration et de déploiement continus. Enfin, vous suivrez et évaluerez la qualité des modèles avec MLflow, notamment au moyen de jeux de données de référence, d'évaluations automatisées et du suivi de l'évolution des prompts.

Participez à la construction d'une plateforme d'IA générative. Notre client développe une plateforme d'agents intelligents (RAG) sur Google Cloud Platform. Elle permettra aux équipes métiers de créer et personnaliser leurs propres assistants IA. Nous recherchons un(e) Architecte Solution pour structurer cette ambition. Votre mission : Vous faites évoluer et maintenez l'architecture agentique existante (sécurité, routage vers les services d'IA du marché) et intégrez de nouveaux agents Vous accompagnez les directions métier dans leurs choix d'architecture et la mise en place de leurs systèmes agentiques Vous partagez votre expertise sur les patterns (RAG, orchestration, tools) et les protocoles (MCP, A2A…) Vous assurez une veille sur les frameworks d'agents IA (LangGraph, Spring AI, FastMCP, ADK…) et sur les familles de modèles (LLM, SLM, VLM) Vous concevez des architectures robustes et scalables, et participez à l'optimisation des coûts et à la sécurité du SI Vous êtes force de proposition sur les briques techniques du marché

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

développeur IA générative et agentique - Nantes Prestation en développement IA générative et agentique pour concevoir, développer et industrialiser des agents IA répondant à des cas d'usage métiers et techniques. La mission se déroule dans les locaux du client avec 3j sur site (Nantes) Missions : Concevoir et développer des agents IA et workflows agentiques, simples ou complexes. Mettre en œuvre des solutions utilisant des LLM et des architectures RAG. Définir prompts, règles métier, orchestration et garde-fous. Intégrer les agents aux systèmes existants via API, événements et connecteurs. Tester et évaluer la qualité et la robustesse des solutions. Industrialiser et déployer les composants dans des environnements CI/CD et Kubernetes. Documenter les solutions et produire des templates réutilisables. La mission nécessite de Expérience de solutions IA allant du prototype jusqu'à l'industrialisation et qui a mis en oeuvre les technologies suivantes : Solide expérience en développement logiciel et particulier avec les langages Python et Java Expérience pratique des LLM, agents IA et RAG. Développement et intégration d'API. Automatisation et orchestration de workflows. Connaissance des modèles Open Source et leur déploiement (vLLM, Hugging Face, ...) Bonne maîtrise des environnements CI/CD. LangChain / LangGraph ou frameworks équivalents. Kubernetes / Docker / Conteneurisation. GitLab, Artifactory, Jira.