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Contexte : Dans le cadre du développement de solutions autour de l'IA (LLM, agents IA, industrialisation des modèles), notre client renforce ses équipes et recherche un PM IA pour piloter des produits innovants à forte valeur métier. Cette mission se réalise auprès des équipes comptabilité et finance du groupe. 🎯 Missions Recueillir, challenger et prioriser les besoins métiers autour des cas d'usage IA (LLM, agents intelligents) Définir la vision produit et construire la roadmap en lien avec les équipes techniques et data Rédiger les user stories et piloter le backlog (Agile / Scrum) Suivre le delivery des équipes (Data, ML Engineer, Data Engineer) et garantir la valeur délivrée Assurer la coordination entre équipes techniques, métiers et parties prenantes Suivre la performance des solutions IA mises en place et piloter leur amélioration continue Accompagner l'industrialisation des produits IA (MLOps, passage à l'échelle)

Au sein d'une équipe IA Engineering Agentic (Manager, Lead Tech + 4 devs), tu interviens sur un projet stratégique de génération automatisée de contenu pour l'animation d'un site e-commerce . L'objectif : concevoir un système agentique de génération de briefs d'animation commerciale. Tes missions Développer des solutions d'extraction basées sur les LLM (sources non standardisées, fichiers Sheets) Automatiser le mapping de données multi-sources (manipulation, typage, formatage pour templates dynamiques) Déployer la solution sur GCP et l'intégrer à l'écosystème Google Concevoir les outils de pilotage et d'évaluation Stack & compétences attendues Indispensables : workflows multi-agents (protocoles A2A/ACUI), Google Cloud Platform (Vertex AI / Agent Platform, Cloud Run), parsing de données non structurées (PDF, images, tableaux). Appréciés : ADK / LangChain / LangGraph, FastAPI & Pydantic, bases vectorielles (embeddings, indexation), optimisation des coûts IA, évaluation LLM (QA, LLM-as-a-Judge), Python (Pandas, NumPy).

Nous recherchons pour l'un de nos clients un(e) Ingénieur IA – Google Cloud Platform (H/F). Pour le département IT Operations & Finance, nous recherchons un profil disposant d'une forte expertise en ingénierie IA afin de concevoir des agents IA, mettre en place des échanges agent à agent, et les intégrer dans un environnement Google Cloud Platform. L'objectif est de passer d'une preuve de concept à des solutions fiables, sécurisées et industrialisées, grâce à une approche mêlant développement Python, API, orchestration d'agents, observabilité et CI/CD. Missions principales Concevoir et développer des agents IA pour certains cas d'usage métiers. Développer des API et services Python asynchrones avec FastAPI. Conteneuriser les applications et les déployer sur Cloud Run. Mettre en place des serveurs MCP pour exposer de manière sécurisée des outils et données internes aux agents. Développer des workflows d'agents à l'aide du framework Concevoir des mécanismes de communication agent à agent basés sur des événements et/ou du RPC. Définir les schémas de messages, le routage, les mécanismes de retry et la gestion d'état. Intégrer les solutions avec Vertex AI ou un équivalent pour les appels modèles, les filtres de sécurité et les évaluations. Mettre en place l'observabilité : logs, traces, métriques, monitoring. Définir des guardrails de sécurité : DLP, gestion des secrets, IAM. Documenter l'architecture, les procédures d'exploitation et assurer la passation à l'équipe. Accompagner l'équipe métier dans l'adoption de cas d'usage liés à l'IA générative.

Bonjour, Nous recherchons un IT Data & integration manager Informations clés📍 Localisation : Nantes (2 jours sur site / semaine) 🏠 Télétravail : jusqu'à 80 % (4 jours / semaine) 📅 Démarrage : 17/08/2026 📆 Fin de mission : 31/12/2026 (mission renouvelable) 💰 TJM maximum : 460 € ContexteDans le cadre du renforcement d'une équipe Data, nous recherchons un Data Engineer expérimenté pour concevoir, faire évoluer et fiabiliser une plateforme data dédiée au reporting, aux indicateurs métiers, aux usages IA et à la mise en place d'une couche sémantique unifiée. MissionsConcevoir, développer et maintenir les pipelines ETL / ELT. Intégrer des données issues de sources hétérogènes. Concevoir les modèles de données, Data Warehouses et Datamarts. Garantir la qualité, la cohérence et la gouvernance des données. Développer la couche sémantique et faciliter les usages BI. Optimiser les performances des traitements et des flux. Produire les livrables techniques et la documentation. Compétences indispensablesPython (expert) SQL avancé Informatica IDMC (forte expertise requise) Data Warehouse / Datamart Modélisation décisionnelle ETL / ELT Google Cloud Platform (BigQuery, GCS) Environnement techniqueCloud : GCP (BigQuery, GCS) Data : Informatica IDMC, Python, SQL BI : MicroStrategy, Qlik, Looker Studio DevOps : Git, GitHub, Jenkins, Terraform Outils : Jira, Confluence Bonus : Dataiku, Vertex AI

Date de démarrage : ASAP Date de fin : 25/06/2027 (Mission de longue durée) Localisation : Massy (Rythme : 2 jours par semaine sur site) Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 510 € HT Contexte et Mission : Au sein de l'Analytics Factory, entité transverse qui conçoit et développe les services analytiques à forte valeur ajoutée pour soutenir la prise de décision stratégique, vous serez le moteur technique de la transformation digitale des points de vente physiques. Votre objectif principal consistera à concevoir, développer et déployer en production des modèles de Computer Vision innovants. Vous rejoindrez un projet d'envergure phare : le Monitoring Temps Réel de l'Étagère, visant à transformer les rayons physiques en flux de données exploitables pour optimiser l'excellence opérationnelle et l'expérience client. Livrables et Enjeux clés :Développer des solutions capables de comprendre parfaitement la disponibilité, la conformité des rayons et les mouvements des stocks via l'analyse d'images. Relever des défis de détection d'objets et de reconnaissance de produits à très grande échelle. Assurer l'industrialisation et le déploiement de ces modèles dans un environnement de production en temps réel. Compétences Techniques et Expertises Requises : Incontournables (Must have) :Langage : Maîtrise experte de Python. Cloud & MLOps : Expérience significative sur l'écosystème GCP (Google Cloud Platform) et l'utilisation de Vertex AI pour le cycle de vie des modèles. Algorithmes : Solides compétences en Deep Learning appliquées à la vision par ordinateur. Souhaitées (Nice to have) :Modèles de pointe : Connaissance et manipulation de modèles récents tels que YOLO, SAM (Segment Anything), DINOv2 pour le feature extraction ou équivalents. Recherche d'images : Expérience avec les bases de données vectorielles (Vector Databases) pour le matching et l'indexation de produits à grande échelle. Frameworks & Outils : Pratique courante de PyTorch, TensorFlow, OpenCV et des environnements conteneurisés (Kubernetes).

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Engineer Senior pour contribuer à la construction et à l'évolution de sa plateforme de données. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : de l'ingestion des flux jusqu'à leur exploitation par les équipes Analytics, BI et IA. Vous serez garant de la qualité, de l'intégrité, de l'exactitude et de la cohérence des données afin de permettre la création d'indicateurs fiables, de tableaux de bord performants et l'alimentation de cas d'usage Data Science et IA. Votre mission consistera également à concevoir une architecture de données robuste ainsi qu'une couche sémantique unifiée facilitant la compréhension et l'exploitation des données par les utilisateurs métiers. Vos missions Data Engineering & Pipelines Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL/ELT). Assurer la collecte, l'intégration et la transformation de données provenant de sources hétérogènes. Optimiser les performances et la fiabilité des flux de données. Garantir la qualité et la cohérence des données tout au long des traitements. Modélisation Data Analytics & IA Concevoir les modèles de données adaptés aux usages analytiques et décisionnels. Mettre en place et optimiser des architectures de type : Data Warehouse /Datamarts/Schémas en étoile Accompagner les besoins liés aux projets IA et à la valorisation des données. Couche sémantique & Business Intelligence Construire et maintenir une couche sémantique assurant des définitions métiers communes et cohérentes. Collaborer avec les équipes métiers pour structurer les indicateurs et KPIs. Participer à la valorisation de la donnée à travers des outils de datavisualisation. Industrialisation & DevOps Participer à l'automatisation des déploiements et à la mise en place des bonnes pratiques CI/CD. Contribuer à l'amélioration continue de l'écosystème Data.

Vous intervenez au sein d'un programme stratégique majeur visant à optimiser les moteurs de recommandation client d'un grand groupe aérien international. Le projet « Offer Display Recommender » a pour objectif d'améliorer la personnalisation et la pertinence des offres grâce à l'adoption de technologies avancées, notamment : Apprentissage par renforcement (RL) Modèles de recommandation nouvelle génération Approches expérimentales et data‑driven Le Data Scientist senior jouera un rôle clé dans la conception, l'expérimentation, la modélisation et la mise en production des solutions. Objectifs & responsabilitésModélisation & Data ScienceConcevoir, entraîner et optimiser des modèles de recommandation avancés. Proposer, challenger et prioriser les solutions data à tester. Appliquer des techniques de modélisation Data Science de niveau expert. Expérimenter des approches RL, bandits, ranking models, embeddings, etc. Communication & pilotage scientifiquePrésenter en anglais les travaux de modélisation aux stakeholders (produit, business, tech). Challenger les orientations stratégiques du projet. Vulgariser les choix algorithmiques et leurs impacts business. Mise en production & industrialisationContribuer à la mise en production des modèles dans un environnement Cloud (GCP). Participer à l'optimisation des pipelines ML et à la fiabilité des modèles. Collaborer avec les équipes MLOps, Data Engineering et Produit.

Architecture & Software Engineering GEN AI PYTHON 500 e par j : Participer activement à la conception et au développement de la librairie centrale en Python. Garantir la maintenabilité et la robustesse de la base de code selon des standards rigoureux (clean code, tests unitaires/d'intégration, CI/CD, design patterns). Industrialisation Gen AI : Assurer le passage à l'échelle et la mise en production de solutions de Gen AI et RAG multi-agents, avec une attention particulière portée à la stabilité, au monitoring, aux performances et à la résilience des modèles en environnement réel. MLOps sur GCP : Développer et maintenir des pipelines de validation et de déploiement de bout en bout sur l'écosystème GCP, en particulier avec Vertex AI. Niveau d'expérience : Senior Compétences techniques indispensables : Expertise Python : Maîtrise avancée de Python, avec une forte sensibilité à l'architecture logicielle et aux contraintes de production (qualité, tests, performance). Expertise GenAI & RAG en Production : Expérience concrète et réussie dans la conception et le déploiement opérationnel en production de systèmes de Gen AI (RAG, Vision RAG, parsing avancé, chunking intelligent, orchestration de LLMs). Cloud GCP & Vertex AI : Solide expérience de l'écosystème GCP et plus particulièrement de Vertex AI. Le candidat doit être autonome pour développer et maintenir des pipelines MLOps robustes sur cette plateforme. 500 e par j

Notre client dans le secteur Luxe recherche un/une AI Engineer x2 H/F Description de la mission : Le client est un acteur majeur du secteur Luxe & Cosmétique. Field IQ est la plateforme stratégique dédiée à l'exécution opérationnelle et à l'intelligence terrain. Afin de rendre cette plateforme toujours plus intelligente et autonome, nous développons une nouvelle génération de capacités d'intelligence artificielle reposant sur les Large Language Models (LLM) et des architectures d'IA agentique (Agentic AI). Ce poste est au cœur de la transformation de la prise de décision opérationnelle grâce à des systèmes autonomes pilotés par l'IA. Mission principaleEn tant qu'Ingénieur en IA Agentique, vous concevez, développez et optimisez des systèmes d'agents intelligents capables de planifier, raisonner, interagir avec les systèmes d'entreprise et exécuter de manière autonome des processus métiers complexes. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les Solution Architects, Data Engineers et Product Teams afin de construire des agents IA qui améliorent la productivité et automatisent les processus métiers de la plateforme Field IQ. Principales responsabilitésConception de systèmes agentiquesConcevoir et développer des architectures autonomes et multi-agents capables de : planifier des actions, raisonner, gérer la mémoire, orchestrer des tâches complexes. Développement LLM & RAGIntégrer des modèles de fondation (OpenAI, Anthropic, Gemini ainsi que des modèles open source) aux données de Field IQ via des pipelines avancés de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Développement d'outils et d'actionsConcevoir des outils, connecteurs et intégrations API permettant aux agents IA d'interagir de manière sécurisée avec les systèmes d'entreprise, les bases de données et les services externes. Évaluation et optimisation des agentsMettre en place des frameworks d'évaluation afin de mesurer : la précision, la latence, les coûts, la sécurité, la fiabilité. Réduire les hallucinations des modèles et améliorer en continu les performances des agents. Ingénierie de la plateforme IADévelopper des composants réutilisables pour les agents : prompts, stratégies de mémoire, patterns d'orchestration, afin d'accélérer le développement des applications IA sur la plateforme. Veille technologiqueAssurer une veille permanente sur les avancées des LLM, des modèles de raisonnement, de l'IA agentique et des meilleures pratiques en ingénierie de l'IA. Profil recherchéFormationMaster ou Doctorat en Intelligence Artificielle, Machine Learning, Informatique, Data Science ou domaine équivalent. ExpérienceMinimum 2 ans d'expérience pratique dans le développement d'applications basées sur les LLM et de solutions d'IA agentique. Compétences techniquesExcellente maîtrise de Python. Expérience avec des frameworks de développement d'agents tels que : LangGraph, LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen. Solide compréhension : des LLM, des architectures Transformer, du Prompt Engineering avancé, des sorties structurées (Structured Outputs), des mécanismes de Function Calling / Tool Calling. Expérience dans la conception et l'implémentation de pipelines RAG. Maîtrise des bases de données vectorielles telles que : Pinecone, Qdrant, ChromaDB, Vertex AI Vector Search. Expérience de l'intégration d'applications IA avec : des API REST, des systèmes d'entreprise, des services Cloud. Une bonne connaissance de Google Cloud Platform (GCP) est fortement appréciée, notamment : Vertex AI, Cloud Run, BigQuery, Cloud Storage, IAM. Solides compétences en développement logiciel : développement d'API, tests, Git, CI/CD, développement d'applications prêtes pour la production. Qualités personnellesForte appétence pour l'innovation et les technologies d'IA émergentes. Excellent esprit d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à vulgariser des concepts complexes d'intelligence artificielle auprès d'interlocuteurs techniques et métiers. Esprit proactif avec un fort sens des responsabilités et de l'autonomie. Esprit d'équipe, curiosité, apprentissage continu et orientation vers la création de valeur pour le métier. Compétences / Qualités indispensables : Python, LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini, modèles open source), LangGraph / LangChain / LlamaIndex / CrewAI / AutoGen, RAG (Retrieval-Augmented Generation), Bases de données vectorielles (Pinecone, Qdrant, ChromaDB, Vertex AI Vector Search), Prompt Engineering avancé (Function Calling, Structured Outputs), Développement d'API REST et intégration de systèmes, Google Cloud Platform (Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Cloud Storage), Anglais Compétences / Qualités qui seraient un + : Connaissance du groupe / du retail Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Contexte de la mission Nous recherchons pour l'un de nos clients, acteur majeur du secteur bancaire, un AI Engineer expérimenté pour intervenir sur des projets d'intelligence artificielle à forts enjeux techniques et métiers. La mission s'inscrit dans un environnement IT exigeant, structuré autour de projets IA nécessitant la conception, l'industrialisation, le déploiement et l'exploitation de solutions robustes, scalables et sécurisées. Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des produits IA, depuis les phases de cadrage et de preuve de concept jusqu'à la mise en production et au maintien en conditions opérationnelles. Missions principales En tant qu'AI Engineer / MLOps, vous serez en charge de concevoir, industrialiser et opérer des solutions d'IA fiables, performantes et responsables. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Architecture et industrialisation IA / MLOps Concevoir les architectures techniques des produits IA en collaboration avec les Data Scientists et les équipes IT. Identifier les technologies, design patterns et architectures adaptés aux besoins : services temps réel, traitements batch, architectures cloud, solutions distribuées. Participer à la validation des choix d'architecture technique. Mettre en œuvre, maintenir et améliorer les pipelines CI/CD pour automatiser la livraison des modèles, du code et de l'infrastructure. Industrialiser les modèles IA afin de garantir leur passage à l'échelle, leur supervision et leur maintien en production. Déploiement et exploitation Contribuer au déploiement des applications IA en production. Gérer les infrastructures de déploiement, notamment autour de Kubernetes et de services cloud managés. Optimiser l'usage des ressources techniques, notamment dans des environnements nécessitant des capacités de calcul importantes. Participer au maintien en conditions opérationnelles des solutions déployées. Produire et maintenir la documentation technique associée. Sécurité et robustesse des solutions IA Intégrer les principes de sécurité “by design” dans les applications IA. Contribuer à la protection des modèles et des données contre les risques spécifiques aux environnements IA. Prendre en compte les enjeux de sécurité liés aux modèles, aux pipelines et aux données manipulées. IA générative et LLM Participer au déploiement d'applications basées sur des LLM. Intervenir sur des architectures de type RAG. Industrialiser le cycle de vie des composants GenAI : prompts, bases vectorielles, fine-tuning, monitoring. Contribuer à l'identification et à la gestion des risques associés aux usages IA générative.

DevOps Nantes • Kubernetes, Kafka, PostgreSQL, MongoDb • Microsoft Azure (hosting et service PaaS), UNIX, Gitlab, Gitlab CI • Administration systèmes et réseaux • Keycloak • La connaissance du développement en Java (Java, RxJava, Vert.x, Quarkus, Maven) • La connaissance de l'administration de base de données est un plus • Assurer le déploiement et la surveillance des composants sous la responsabilité de l'équipe • Participer activement à l'amélioration/maintien du bon niveau de service en production • Mettre en place les outils de monitoring/alerting nécessaires • S'assurer que toutes les bonnes pratiques en matière de delivery / sécurité sont correctement implémentées et respectées • Mettre en place les flux de CI / CD conjointement avec le reste de l'équipe • Mettre en place le monitoring nécessaire à la supervision du fonctionnement de la production • Suivre et alerter sur l'obsolescence des composants de son domaine d'expertise. • Aider le Team Leader à prioriser les sujets techniques. • Etre à l'initiative de l'amélioration continue des composants de son périmètre et met en place des roadmaps techniques si nécessaire. • Assurer le support et l'analyse des problèmes remontés sur les différents environnements utilisés par l'équipe et les clients • Aider l'équipe de développement à faire les bons choix techniques en vue de faciliter les déploiements et la gestion des configurations • Kubernetes, Kafka, PostgreSQL, MongoDb • Microsoft Azure (hosting et service PaaS), UNIX, Gitlab, Gitlab CI • Administration systèmes et réseaux • Keycloak • La connaissance du développement en Java (Java, RxJava, Vert.x, Quarkus, Maven) • La connaissance de l'administration de base de données est un plus Qualifications : PostgreSQL, Apache Kafka, Kubernetes,

Contexte de la mission Dans le cadre d'un programme de transformation SAP de grande envergure chez un acteur majeur du secteur technologique, nous recherchons un consultant SAP expert sur les processus Source-to-Pay (S2P) et Record-to-Report (R2R), en environnement SAP S/4HANA Public Cloud. La mission couvre notamment la gestion des intégrations avec des solutions externes (Concur, Ariba, Kyriba, Vertex) et la migration depuis Oracle PeopleSoft. Missions principales – Analyser et challenger les besoins métier et les propositions de l'intégrateur SAP pour garantir les meilleures pratiques S/4HANA Public Cloud – Collaborer avec les parties prenantes IS, IT et métier pour recueillir les exigences et optimiser les processus financiers – Participer aux revues de configuration et valider les spécifications détaillées (QA) – Piloter les flux d'intégration depuis les spécifications fonctionnelles jusqu'au suivi de mise en œuvre – Gérer la transformation PeopleSoft → S/4HANA : migration des données, tests et basculement – Superviser l'intégration avec les systèmes externes (Concur, Ariba, Kyriba, Vertex) – Définir et exécuter des scénarios de tests fonctionnels et d'intégration – Garantir la conformité IFRS et la préparation aux audits – Assurer la communication projet (PV, plans d'action, rapports flash) Livrables attendus – Validation du fichier de conception générale (Fit-to-Standard) – Schéma directeur fonctionnel et technique lié aux intégrations – Cartographie des interfaces et stratégie d'intégration – Spécifications de conception fonctionnelle détaillées – Stratégie et plan de conversion de données – Support pour les tests unitaires, d'intégration et le basculement – Documentation et kit de transfert de connaissances

Vos missions Développement Full Stack & IA Concevoir et développer des applications IA natives en production Développer des API et services backend robustes en Python Construire des interfaces utilisateurs modernes pour les outils internes IA Mettre en place des architectures RAG avancées Développer des systèmes multi-agents et workflows autonomes Connecter les LLM du marché aux systèmes métiers internes Participer à la conception de WE-OS, le socle IA commun du groupe AI Engineering Développer des agents spécialisés capables d'exécuter des tâches complexes Intégrer et orchestrer différents modèles IA (Claude, Gemini, Vertex AI...) Mettre en place des bases vectorielles et pipelines de contextualisation Travailler sur la qualité des réponses générées et leur pertinence métier Qualité & Industrialisation Concevoir une architecture logicielle maintenable et scalable Mettre en place les bonnes pratiques de tests automatisés Participer aux pipelines CI/CD Assurer l'observabilité et le monitoring des applications Garantir la conformité des développements en production Développement assisté par IA Utiliser quotidiennement les outils de génération de code modernes Challenger et sécuriser le code généré automatiquement Participer à la définition des meilleures pratiques d'AI Assisted Coding Contribuer à l'amélioration continue des processus de développement Stack technique Backend Python FastAPI APIs REST SQL Frontend JavaScript / TypeScript React Next.js AI Engineering LLMs RAG Agents IA Vector Databases MCP Prompt Engineering Cloud & DevOps Google Cloud Platform Vertex AI BigQuery Cloud Run Docker GitLab CI/CD Terraform AI Assisted Coding Claude Code Cursor Gemini Codex