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Objectif de la mission Intégrer un consultant junior pour concevoir, développer et industrialiser des API REST robustes et sécurisées, en intégrant systématiquement l'IA dans le cycle de vie du logiciel : conception, développement, tests, documentation (méthode de vibe coding). Missions principales Concevoir, développer et maintenir des API REST pour les applications FTM et les solutions tactiques (exposition de données, services IA, pipelines ML / GenAI / RAG). Intégrer les services IA existants (modèles ML, moteurs GenAI, briques RAG) dans une architecture de microservices ou de services applicatifs. Utiliser des outils d'IA pour assister le développement back-end : génération de code, de tests unitaires et d'intégration, documentation d'API (contrats, spécifications). Collaborer avec les équipes Data Engineering et Data Science pour définir les contrats d'API, optimiser les flux de données et exposer les résultats des modèles. Contribuer à l'amélioration de la chaîne CI/CD et des pratiques DevSecOps (sécurité des API, performance, observabilité, monitoring).

-Réaliser un diagnostic de maturité IA (données, processus, gouvernance). -Identifier et prioriser les cas d'usage bancaires : scoring crédit, détection de fraude, KYC/LCB-FT, automatisation back-office, agents conversationnels clients. -Concevoir et animer des parcours de formation IA adaptés par population : COMEX, métiers (risques, conformité, commercial), DSI. -Encadrer la mise en production de POC (approche "Penser. Prouver. Déployer."). -Assurer la conformité AI Act et exigences du régulateur (BCEAO / ACPR selon zone). mission longue, sur site client + remote, déplacements possibles (Afrique de l'Ouest)

Au sein d'une équipe dédiée à l'intelligence artificielle, vous contribuerez à la conception et à l'industrialisation de solutions d'IA avancées destinées à valoriser les données du système d'information. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des modèles, depuis la collecte, la préparation et l'analyse des données jusqu'au développement, à l'entraînement, au déploiement et au suivi des modèles de machine learning et d'IA générative en production. Vous participerez également à la définition des capacités IA, à la gestion de la donnée et à la conception d'architectures agentiques basées sur les frameworks LangChain, LangGraph et LangSmith. Dans un environnement international, vous collaborerez avec les équipes Data, MLOps, DevOps et métiers afin de garantir des solutions performantes, sécurisées, auditables et répondant aux exigences de production IT.

Contexte : Dans le cadre du développement de son Centre d'Excellence IA, notre client, acteur majeur du secteur de l'assurance, recherche un Machine Learning Engineer spécialisé en IA Conversationnelle, NLP et IA Générative. Vous interviendrez sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions de chatbots et voicebots destinées à améliorer l'expérience client et les parcours métiers (relation client, gestion des sinistres, assistance, etc.). Vous accompagnerez les projets de bout en bout, depuis la compréhension des besoins métiers jusqu'à la mise en production des modèles. Missions : Recueillir et formaliser les besoins métiers ainsi que les parcours conversationnels. Concevoir des architectures de chatbots et voicebots adaptées aux usages. Développer, entraîner, ajuster et évaluer des modèles de Machine Learning et de NLP. Intégrer des briques vocales (ASR, TTS) dans les solutions conversationnelles. Mettre en place des pipelines MLOps pour l'entraînement, le déploiement et le suivi des modèles. Assurer le monitoring des performances, détecter les dérives et optimiser les modèles en continu. Analyser les conversations utilisateurs afin d'améliorer les parcours, les prompts et la qualité des réponses. Collaborer avec les équipes Data, IA, IT et les métiers dans une approche agile.

Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Testeur modèles IA. Tester des modèles d'IA, des systèmes pilotés par l'IA et des applications centrées sur les données - Conception de cas de tests pour les systèmes dynamiques/pilotés par l'IA - Conception de cas de tests spécifiques par niveau (code, data, modèle LLM, pipeline) - Dossier d'évaluation de la précision, de l'explicabilité et du biais du modèle utilisé - Dossier d'évaluation de l'impact éthique de la dérive des données - Cahiers de tests d'IA sur des cas particuliers Python, Langchain Eval, RAGAS, LangFuse, outils de tests (PyTest, TensorFlow, MLFlow, Azure ML etc…) Conception de cas de tests Biais, équité et explicabilité en IA

Nous recherchons un ingénieur en apprentissage automatique orienté IA conversationnelle pour développer et déployer des solutions visant à améliorer l'expérience client dans le secteur de l'assurance. RésuméLe poste de Machine Learning Engineer se concentre sur le développement et le déploiement de solutions d'IA conversationnelle. Responsabilités :Recueillir et formaliser les besoins métiers (parcours vocaux, scénarios de conversation, KPIs). Concevoir les architectures conversationnelles (voicebot, chatbot). Entraîner, adapter et évaluer des modèles NLP. Intégrer des briques voix (ASR / TTS) dans la chaîne conversationnelle. Mettre en place les pipelines MLOps (préparation des données, entraînement, évaluation, CI/CD). Assurer le suivi en run : monitoring qualité, dérive, optimisation continue. Analyser les logs de conversations, identifier les axes d'amélioration. Proposer et implémenter des améliorations de modèles, de prompts, de flux conversationnels. Collaborer étroitement avec les équipes métiers, IT et relation client. Compétences Requises :Minimum 3 ans d'expérience en Machine Learning / NLP. Solide expérience en modèle NLP. Compétences Souhaitables :Expérience avec des systèmes de voix (ASR / TTS). Connaissance des pipelines MLOps. Autres DétailsLocalisation : Paris. Démarrage : ASAP. Durée : >12 mois. Télétravail : 2 jours / semaine.

Vos missions analyser les besoins exprimés par les équipes internes ; identifier les opportunités d'automatisation de tâches ou de processus manuels ; concevoir et développer des outils internes, scripts, composants ou services techniques ; réaliser rapidement des POC, MVP et solutions logicielles exploitables ; mettre en œuvre des workflows de développement assistés par l'IA ; utiliser une approche « Spec-driven » afin de générer du code à partir de spécifications structurées ; garantir la qualité, la cohérence et la maintenabilité des solutions produites ; développer des applications ou fonctionnalités intégrant des composants d'intelligence artificielle ; contribuer progressivement à la structuration d'une capacité de développement IA interne. Environnement techniqueJava ; React JS ; Python ; Kubernetes ; GitHub Copilot, Claude Code ou outils équivalents ; méthodes Spec-driven Development / Open Spec.

Dans le cadre du renforcement d'une plateforme Data & IA stratégique, nous recherchons un Tech Lead DevOps Seniorpour accompagner l'évolution, l'industrialisation et l'exploitation d'une plateforme Cloud de nouvelle génération. Vous intégrerez une équipe Agile composée de Product Owners, Architectes, DevOps, Data Engineers et Data Managers, dans un environnement technique moderne reposant sur AWS, Databricks et les pratiques DevOps les plus avancées. Au-delà de votre expertise technique, vous jouerez un rôle clé dans le pilotage technique de l'équipe, la définition des standards DevOps et l'amélioration continue de la plateforme. Activités DevOpsAdministrer et maintenir la plateforme Data en conditions opérationnelles (MCO). Développer et faire évoluer les composants techniques du socle Data. Participer à la roadmap technique et aux évolutions de la plateforme. Optimiser les performances, la disponibilité et la résilience des services. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de cybersécurité, de conformité et de FinOps. Gérer les accès, les habilitations et les secrets (AWS, Databricks, Okta). Assurer le traitement des incidents de niveau N2/N3. Industrialiser les déploiements et automatiser les processus. Intégrer de nouveaux services et applications au sein de l'écosystème Data. Activités de Tech Lead Coordonner et accompagner l'équipe DevOps au quotidien. Définir et faire respecter les standards techniques et les bonnes pratiques DevOps. Organiser les revues de code et garantir la qualité des développements. Renforcer les pratiques CI/CD et l'automatisation des déploiements. Participer aux choix d'architecture et aux orientations techniques. Accompagner les équipes dans leur montée en compétences. Contribuer à l'amélioration continue des processus et des outils.

Au sein du SOC et en étroite collaboration avec les équipes R&D Cyber, vous contribuez à la conception, l'entraînement et l'évaluation de modèles d'Intelligence Artificielle Générative spécialisés en cybersécurité. Votre mission consiste à développer des modèles souverains capables d'assister les analystes SOC dans l'analyse des alertes, la contextualisation des menaces et l'automatisation des investigations de sécurité. À ce titre, vous serez notamment en charge de : Concevoir et entraîner des modèles de langage spécialisés à partir de LLM open source (Llama, Mistral, Qwen, etc.). Réaliser des opérations de fine-tuning avancées à l'aide de techniques PEFT telles que LoRA et QLoRA. Construire, nettoyer, structurer et enrichir des jeux de données issus de sources cybersécurité (logs, rapports CTI, événements SOC, playbooks, documentation technique). Définir les formats conversationnels et les stratégies de prompting adaptés aux besoins métier. Mettre en œuvre des méthodes d'alignement des modèles afin de limiter les hallucinations et garantir la pertinence des réponses produites. Développer des pipelines d'évaluation et de benchmarking permettant de mesurer objectivement la qualité, la robustesse et la performance des modèles. Réaliser des expérimentations autour des techniques de Reinforcement Learning et Preference Optimization. Collaborer avec les équipes cybersécurité afin d'intégrer les modèles IA dans les processus opérationnels du SOC. Participer à la veille technologique sur les évolutions du marché de l'IA générative et de la cybersécurité.

ContexteDans le cadre d'un partenariat stratégique avec un grand compte suite à la vente de licences, nous recherchons un(e) Chef de Projet Senior pour renforcer les équipes en place. L'environnement est particulièrement dynamique, avec de nombreux projets menés en parallèle et des évolutions fréquentes du périmètre. Une attention particulière est portée aux sujets liés à l'IA et au développement de solutions agentiques (Agentic AI). MissionsRattaché(e) au Directeur de Projet, vous serez responsable du pilotage opérationnel et de la coordination des différentes parties prenantes du programme. À ce titre, vous aurez notamment pour missions : Piloter les projets dans leur globalité (coûts, délais, qualité, risques). Assurer la coordination entre les équipes techniques du client et les équipes MCS. Travailler en étroite collaboration avec le Directeur de Projet MCS. Organiser et animer les comités, ateliers et instances de pilotage. Suivre l'avancement des livrables et sécuriser le delivery. Gérer des budgets significatifs et assurer le reporting associé. Encadrer et coordonner les équipes projet. Accompagner les ajustements de périmètre et les évolutions de besoin dans un contexte agile. Contribuer à l'intégration des usages de l'IA dans les pratiques de gestion de projet. Participer aux réflexions autour des sujets Agentic AI et des nouveaux usages associés.

Nous recherchons un IT Project Manager / Forward Deployed Engineer pour accompagner le déploiement d'une plateforme de développement assisté par IA Générative auprès d'équipes technologiques. Vous interviendrez sur un programme stratégique visant à accélérer l'adoption de l'IA dans les processus de développement logiciel et à accompagner la transformation des pratiques d'ingénierie. Missions principalesAccompagner les équipes dans l'adoption des outils de développement assisté par IA. Définir et diffuser les bonnes pratiques d'utilisation de la plateforme. Concevoir et maintenir des templates, prompts, skills et agents IA. Administrer la plateforme (licences, onboarding, suivi des usages, support de niveau 2). Structurer la gouvernance et contribuer à la feuille de route de la plateforme. Animer les communautés d'utilisateurs et les ateliers de transformation. Participer à l'évolution du Software Delivery Lifecycle. Assurer une veille technologique continue sur les outils d'IA appliqués au développement logiciel. Environnement techniqueIA Générative Outils de développement assisté par IA (Cursor ou équivalent) Prompt Engineering Software Engineering Change Management Process IT Gouvernance de plateformes DevOps / Software Delivery Lifecycle

Nature de la mission Développement d'agents IA intégrés à une plateforme CI/CD Conception de workflows, prompts et automatisations Intégration avec outils existants (outillage de développement) Tests, documentation et amélioration continue Compétences / technos Développement logiciel + intégration API Environnements CI/CD (GitLab, pipelines, outillage dev) IA générative : LLM, agents, RAG Automatisation et orchestration de workflows Bonne culture qualité et industrialisation Démarrage Juillet 2026 Localisation : Bordeaux

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Lead Infrastructure IA sur les Yvelines. Dans le cadre du développement de sa plateforme d'IA générative, un grand groupe recherche un Lead Infrastructure IA pour concevoir, déployer et industrialiser les infrastructures supportant les usages de LLM, RAG et Agents IA. Concevoir l'architecture des plateformes d'IA générative. Définir les modèles d'intégration de l'IA dans le SI (API, applications, outils métiers). Déployer les composants d'infrastructure : AI Gateway, orchestration d'agents, routage multi-fournisseurs, gestion des coûts et des quotas. Intégrer les principaux services IA (AWS Bedrock, Azure OpenAI, OpenAI ou équivalents). Concevoir les plateformes Kubernetes dédiées aux workloads IA. Industrialiser les déploiements via les pipelines CI/CD. Mettre en place l'observabilité, la sécurité et la gouvernance des plateformes IA. Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques. Kubernetes , AWS , LLM / RAG, AI Gateway , OpenAI / Azure OpenAI / AWS Bedrock , CI/CD , APIs Anglais Lieu : 78 ( véhicule conseillé ) + 1 seul jour de remote Durée : 12 mois Dispo : ASAP

Secteur : services aux entreprises / digital workplace Contexte et enjeux : Dans le cadre du déploiement de l'IA agentique au sein de l'organisation, la mission consiste à qualifier, concevoir et industrialiser des agents IA destinés à assister des cas d'usage métier internes (irritants identifiés via une communauté interne, sondages, etc.). Activités principales : - Qualifier avec le Product Manager les cas d'usage à assister par agent IA. - Concevoir les workflows, prompts, règles métier et garde-fous associés aux agents. - Développer ces agents sur le framework interne d'IA agentique de l'entreprise. - Brancher les agents aux outils existants via API, événements et connecteurs. - Tester, évaluer et documenter les agents développés. - Présenter la valeur livrée lors d'une démonstration interne dédiée à l'IA agentique. - Assurer la maintenance et l'évolution des agents publiés. Environnement technique : Framework interne d'IA agentique, intégration API, automatisation et orchestration de workflows, écosystème CI/CD (Jira, GitLab, Artifactory), approches d'IA générative (LLM, agents, RAG). Type de projet : conception et industrialisation d'agents IA en contexte d'amélioration continue, en lien direct avec un Product Manager et des interlocuteurs métier variés. Méthode de travail : prototypage rapide, itérations courtes, démonstrations régulières de la valeur livrée. Livrables attendus : agents IA fonctionnels, documentés, testés et évalués, intégrés aux outils cibles via API/connecteurs, avec maintenance assurée dans la durée.

Au sein de la Direction Data, IA et Innovation de Covéa, le centre d'excellence SMART IA développe des solutions d'IA conversationnelle pour les métiers de l'assurance (relation client, sinistres, assistance, etc.). Nous recherchons un Machine Learning Engineer spécialisé en NLP / IA Générative pour concevoir, entraîner et déployer des voicebots et chatbots de nouvelle génération, de bout en bout (du besoin métier à la mise en production). Mission Cadrage & conception * Recueillir et formaliser les besoins métiers (parcours vocaux, scénarios de conversation, KPIs). * Concevoir les architectures conversationnelles (voicebot, chatbot). Modélisation & entraînement * Entraîner, adapter et évaluer des modèles NLP * Travailler avec les briques voix (ASR / TTS) et les intégrer dans la chaîne conversationnelle. Industrialisation & déploiement * Mettre en place les pipelines MLOps (préparation des données, entraînement, évaluation, CI/CD). * Assurer le suivi en run : monitoring qualité, dérive, optimisation continue. Amélioration continue * Analyser les logs de conversations, identifier les axes d'amélioration. * Proposer et implémenter des améliorations de modèles, de prompts, de flux conversationnels. * Collaborer étroitement avec les équipes métiers, IT et relation client.

La mission Dans le cadre de l'évolution d'une plateforme API d'un modèle centralisé vers un modèle fédéré, avec un double objectif de réduction du Time to Market et des coûts, nous recherchons un(e) Chef de Projet Senior pour piloter l'industrialisation d'outils d'automatisation de la chaîne de delivery API. Plusieurs de ces outils, dont des agents IA, ont déjà été identifiés, prototypés et en grande partie testés. Votre rôle : les faire passer à l'échelle en les intégrant dans le cycle de vie de delivery et l'outillage de la plateforme de développement (Backstage, chaîne CI/CD). Vos responsabilités Piloter l'implémentation d'un portefeuille d'outils d'automatisation : automatisation des proxys API, génération de Swagger, génération de spécifications API, génération de code à partir des specs, automatisation des tests API (agents IA) Construire et maintenir le planning projet (tâches, jalons) sur la base des contributions des équipes Produire les rapports hebdomadaires : faits marquants, risques, plans d'actions et de mitigation Animer les ateliers et réunions projet, rédiger les comptes rendus Assurer une communication claire et structurée vers l'ensemble des parties prenantes, y compris le management Coordonner plusieurs équipes en mode collaboratif, sans lien hiérarchique, avec une posture proactive orientée résultats et délais