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Vos missions : En tant qu'architecte : • Collaborer avec les équipes techniques et les parties prenantes pour définir les stratégies d'architecture et les meilleures pratiques • Concevoir et développer des architectures de solutions robustes et évolutives en réponse aux besoins métier et technologiques de nos clients • Assurer la cohérence et la qualité des solutions proposées en termes d'architecture, de sécurité, de performance et de scalabilité • Fournir un leadership technique et mentorat aux membres de l'équipe Vos missions autour de l'IA Générative : • Aider nos clients à intégrer des solutions de GenAI dans leur SI (Cloud & OnPremise) • Vulgariser les concepts autour de la GenAI et participer à la réalisation de POC notamment via la mise en place de RAG • Contribuer à la veille technologique pour rester au fait des divers nouveautés dans le domaine Référence de l'offre : t0j67xq21r

Dans le cadre du développement de son pôle Intelligence Artificielle, notre client recherche un Tech Lead Machine Learning / IA capable de garantir l'excellence technique des solutions IA développées et industrialisées. Véritable référent technique, vous définirez les standards d'architecture et de développement, piloterez les choix technologiques et accompagnerez les équipes Data Science, Data Engineering et Software dans la conception et la mise en production de solutions IA robustes, scalables et sécurisées. Vous interviendrez sur des projets innovants autour de l'IA Générative, des LLM et des architectures MLOps dans un environnement Cloud. Vos missionsArchitecture & Engineering IADéfinir les standards d'architecture Machine Learning et IA. Concevoir des architectures robustes, évolutives et sécurisées. Concevoir et valider les pipelines ML de bout en bout : Data ingestion Entraînement Validation Déploiement Monitoring Garantir la qualité technique des solutions mises en production. Industrialiser les modèles IA via les meilleures pratiques MLOps. Leadership techniqueÊtre le référent technique du pôle IA. Encadrer les équipes Data Science, Data Engineering et Software Engineering. Diffuser les bonnes pratiques de développement. Réaliser des revues de code et audits techniques. Accompagner la montée en compétence des équipes. Choix technologiquesDéfinir les standards techniques de la plateforme IA. Superviser les choix des frameworks et outils : Frameworks Machine Learning Outils MLOps Cloud Azure / Google Cloud Garantir la cohérence globale de l'écosystème technique. Gouvernance & QualitéAuditer les solutions IA sur les aspects : Performance Robustesse Scalabilité Sécurité Maintenabilité Coûts (FinOps) Définir les standards de gouvernance des modèles et des données. Assurer le suivi de la qualité des modèles en production. Contribution produitParticiper aux phases de cadrage des projets IA. Contribuer à la roadmap technologique IA. Collaborer étroitement avec : Product Owner IA Data Scientists Data Engineers Développeurs Software Innovation & VeilleAssurer une veille permanente sur les innovations autour de : IA Générative LLM RAG Agents IA MLOps Cloud Architectures Data Compétences techniques recherchéesIntelligence ArtificielleMachine Learning Deep Learning IA Générative Large Language Models (LLM) Prompt Engineering RAG (Retrieval-Augmented Generation) Évaluation de modèles Systèmes agentiques (Agents IA) DéveloppementPython (expert) Programmation orientée objet Développement logiciel MLOps / DevOpsGit Docker Kubernetes CI/CD MLflow CloudMicrosoft Azure Google Cloud Platform (GCP) InfrastructureTerraform Infrastructure as Code (IaC) ArchitectureAPI REST Microservices Architectures distribuées Architectures scalables Déploiement de modèles en production Exploitation des modèlesMonitoring des modèles IA Optimisation des performances Scalabilité Gouvernance des données Sécurité des modèles Compétences comportementalesLeadership technique reconnu. Excellentes capacités de communication. Esprit de mentoring et de transmission. Forte capacité à structurer des standards de développement. Sens de l'innovation. Esprit d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à prendre des décisions techniques structurantes. Orientation résultats et qualité.

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

Dans le cadre du développement de solutions intégrant l'Intelligence Artificielle, l'équipe souhaite renforcer ses capacités de développement afin de concevoir, développer et industrialiser des applications basées sur les modèles de langage. Vous aurez la charge de : • Concevoir et développer des applications intégrant des modèles de langage (LLM). • Développer des architectures RAG adaptées aux besoins métiers. • Concevoir et développer des agents IA. • Participer à l'ensemble du cycle de développement, de la conception jusqu'à la mise en production. • Développer les composants backend et frontend des applications. • Intégrer les solutions IA aux applications existantes. • Participer aux revues de code et aux choix techniques. • Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité des développements. • Collaborer avec les équipes Produit, Architecture et Plateforme. Référence de l'offre : ih6ctza5hr

Contexte Participation à la mis en place de 2 plateformes IAGen on premise pour un client du Secteur Public (MISTRAL AI Studio et Stack OSSClient). 3j/semaine minimum sur site client (région toulousaine). Description Assister un architecte d'entreprise sur tous les projets d'IAGen de la DSI : - Suivre tous les projets, participer aux prises de décision, capitaliser les choix (cas d'usage/solution) - Analyser les solutions choisies, comparer (RETEX) : - LLM - RAG - Prompts, skills - MCP - Créer une bibliothèque de composants, MCP, Prompts, Skills pour la DSI - Documenter les savoir-faire dans le cadre d'architecture de la DSI (Architecture de référence, Exigences non fonctionnelles, Patterns/Anti-Patterns) - Participer aux développements/expérimentations internes au département d'architecture - Suivre la mise en place de l'infrastructure IAGen on premise

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.

Contexte Dans le cadre d'un programme de transformation IA à l'échelle d'un grand groupe, une plateforme agentique est en cours de construction pour répondre aux besoins de l'ensemble des métiers. Nous recherchons un(e) Architecte GenAI pour concevoir techniquement les agents de cette plateforme, au sein d'une équipe d'architectes déjà constituée. Le poste est transverse et couvre plusieurs domaines métiers. Mission Concevoir, mettre en œuvre et faire évoluer les assets GenAI sur un écosystème hybride GCP / Microsoft, en garantissant leur cohérence technique, leur sécurité, leur performance et leur passage à l'échelle. Responsabilités Concevoir les architectures GenAI : RAG, agents et systèmes multi-agents Définir les architectures applicatives et les chaînes LLMOps pour les environnements DEV, UAT et PROD Garantir la robustesse des solutions : interfaces, mécanismes de fallback, latence, fiabilité et sécurité Définir les modèles d'interaction, d'ingestion et de stockage vectoriel, et optimiser l'usage des modèles et des tokens Intégrer les principes de gouvernance IA, de sécurité des données et de prévention des attaques spécifiques aux LLM Mettre en place l'évaluation continue, l'observabilité et le suivi des performances, des coûts et des usages Accompagner les équipes de développement et produire les spécifications, diagrammes d'architecture et standards techniques

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