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Contexte : Dans le cadre de projets autour du progiciel FC SUMMIT, la mission porte sur la rédaction de spécifications techniques générales, les développements et le paramétrage de la solution, ainsi que la mise en place d'un agent IA. Elle comprend également le suivi de production et la gestion des incidents afin de sécuriser les arrêtés et les traitements batch. Missions principales : Rédiger les spécifications techniques générales. Réaliser les développements et le paramétrage du progiciel SUMMIT. Participer à la mise en place d'un agent IA. Assurer le suivi de production et gérer les incidents. Compléter et suivre les procédures de sécurisation des arrêtés et des batchs. Mener les investigations nécessaires à la résolution des incidents. Répondre aux sollicitations des équipes. Livrables attendus : Spécifications techniques générales. Développements et paramétrages SUMMIT. Procédures de sécurisation et de suivi de production. Analyses et résolutions des incidents. Contributions à la mise en place de l'agent IA.

Informations sur la missionLocalisation : Saint-Ouen Rythme : 3 jours de présence sur site / 2 jours de télétravail TJM : 590 € HT / jour Date de démarrage : ASAP (Dès que possible) Date de fin : 31/01/2027 Résumé de la missionDans le cadre du lancement d'un assistant agentique innovant destiné à réduire la charge administrative des Project Managers (gestion multi-agents connectée à ServiceNow, Microsoft 365, etc. via le protocole MCP), nous recherchons un(e) AI Engineer expérimenté(e). Vous intégrerez l'équipe technique pour concevoir, développer et mettre en production les fonctionnalités applicatives, les agents IA et les flux automatisés de la plateforme. Missions & Responsabilités principalesDéveloppement & Orchestration : Concevoir et développer des agents IA autonomes et des architectures multi-agents s'appuyant sur un orchestrateur central. Intégration Cloud & IA : Exploiter la plateforme Google Cloud Platform (GCP) et Vertex AI (Gemini, endpoints, pipelines). Connectivité & MCP : Implémenter, intégrer et assurer la gouvernance des connecteurs basés sur le Model Context Protocol (MCP). Fiabilité & Industrialisation : Mettre en œuvre le Prompt Engineering, évaluer la fiabilité des réponses IA, assurer l'observabilité/monitoring (Cloud Logging) et porter les solutions jusqu'en production.

Dans le cadre du développement de plateformes Data et de nouveaux usages liés à l'Intelligence Artificielle et à l'IA agentique, nous recherchons un Architecte Cybersécurité Cloud, Data & IA Senior capable de concevoir et sécuriser des architectures complexes dans un environnement Cloud AWS. Le consultant interviendra en transverse avec les équipes Architecture, Cybersécurité, Cloud, Data et IA. Missions principalesConcevoir les architectures de sécurité des plateformes Data, IA, GenAI et IA agentique. Sécuriser les flux de données de bout en bout : ingestion, stockage, traitement, exposition et consommation. Définir les modèles IAM / RBAC / Zero Trust et appliquer les principes de moindre privilège. Sécuriser les identités humaines, techniques et celles des agents IA. Définir les mécanismes de chiffrement et de protection des données : KMS, PKI, certificats et gestion des secrets. Sécuriser les environnements AWS : S3, Lambda, API, bases de données et composants Data. Sécuriser les accès des agents IA aux outils, API et données. Prendre en compte les risques spécifiques GenAI / LLM / RAG : prompt injection, fuite ou exfiltration de données, accès non autorisés et actions autonomes. Définir les guardrails et mécanismes de contrôle des modèles IA. Intégrer la sécurité dans les architectures et pipelines Terraform / IaC / CI/CD. Réaliser des analyses de risques et challenger les architectures techniques. Produire les standards et dossiers d'architecture sécurité. Accompagner les équipes Cloud, Data et IA dans la mise en œuvre des recommandations.

Envie d'un nouveau challenge... CELAD vous attend ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Développeur Python / Angular – IA H/F pour intervenir chez un de nos clients. Contexte : Dans le cadre du renforcement d'une équipe projet, vous interviendrez sur le développement d'assistants conversationnels augmentés par l'intelligence artificielle et d'agents IA capables de répondre aux questions et aux intentions des utilisateurs. Vous participerez à la construction et à l'évolution de ces solutions, depuis leur développement jusqu'à leur maintien en conditions opérationnelles, en tenant compte des besoins métiers et des exigences de qualité de service. Votre mission : Au sein de l'équipe, vous interviendrez sur les activités suivantes : - Concevoir et développer des services en Python et Angular, à partir des spécifications fonctionnelles et des besoins identifiés. - Contribuer au développement d'assistants conversationnels et d'agents IA, en participant à la mise en œuvre de fonctionnalités basées sur l'intelligence artificielle générative et l'IA agentique. - Participer au BUILD et au RUN afin d'assurer aussi bien la création et l'évolution des applications que leur bon fonctionnement en production. - Réaliser les analyses techniques et fonctionnelles nécessaires à la mise en œuvre des évolutions demandées. - Tester et documenter les développements dans le respect des normes et méthodes en vigueur. - Participer aux phases de grooming technique pour préparer et préciser les travaux à réaliser. - Contribuer aux choix techniques et aux solutions permettant de répondre aux besoins métiers, tout en veillant à la qualité et à la disponibilité des applications

Contexte de la mission : Dans le cadre de l'intégration de solutions d'intelligence artificielle agentique au sein de l'environnement Microsoft 365, nous recherchons un Solution Architect capable de piloter la conception, le prototypage, le déploiement et l'optimisation d'agents intelligents basés sur Microsoft Power Platform et Copilot Studio. L'objectif est de concevoir et qualifier des agents IA capables notamment d'automatiser des tâches complexes, d'interagir avec les utilisateurs via des interfaces conversationnelles et d'apporter des fonctionnalités avancées telles que l'analyse documentaire, la génération de rapports ou l'assistance contextuelle. La mission couvre également les enjeux d'intégration, de sécurité, d'architecture et de passage à l'échelle, dans un environnement Microsoft comprenant des composants Office / Microsoft 365 et des systèmes On-Premise. Missions principales Le consultant interviendra notamment sur : - Concevoir les architectures techniques et solution des agents IA intégrés à Power Apps, Power Automate et Copilot Studio. - Modéliser et configurer des agents IA / Copilots et leurs interactions avec l'écosystème Microsoft. - Concevoir et développer des POC / MVP permettant de démontrer rapidement la valeur et la faisabilité des solutions. - Évaluer et mettre en œuvre les intégrations avec Teams, SharePoint, Outlook et les autres services Microsoft. - Intégrer des API internes, connecteurs Power Platform et modèles LLM, notamment dans des environnements On-Premise. - Définir les mécanismes d'authentification, de gestion des accès et de protection des données. - Prendre en compte les exigences de sécurité, conformité et gouvernance dans les architectures proposées. - Accompagner le déploiement et la montée en charge des solutions en anticipant les problématiques de scalabilité, maintenance, mises à jour et licences. - Identifier les composants complémentaires nécessaires au passage à l'échelle : backend de gestion, configuration, authentification, suivi des usages, gestion des licences, etc. - Réaliser le cadrage technique et l'estimation des charges associés à ces composants. - Échanger avec Microsoft / l'éditeur sur les sujets techniques, de configuration, d'intégration et de faisabilité. - Contribuer au packaging et à l'industrialisation des solutions, du MVP jusqu'au déploiement à l'échelle auprès des utilisateurs métiers. Environnement technique : - Microsoft Power Platform - Power Apps - Power Automate - Copilot Studio - Power Virtual Agents - Microsoft 365 - Teams / SharePoint / Outlook - APIs / Connecteurs - LLM / IA générative et agentique - Environnements Cloud et On-Premise - Sécurité, IAM et gouvernance

Contexte Dans le cadre du chantier IA4IT, mission au sein d'une équipe pluridisciplinaire dédiée à l'IA, pour un grand compte du secteur assurance (client anonymisé). L'objectif est de concevoir, déployer et sécuriser les fondations techniques nécessaires à l'exploitation de solutions d'IA générative et agentique à grande échelle. Le consultant contribuera à la construction et à l'industrialisation du socle technique de la plateforme IA. Les enjeux principaux portent sur la robustesse, la scalabilité, la traçabilité, la maîtrise des coûts et la réversibilité de la plateforme, dans un contexte d'exploitation industrielle durable. Rôle et responsabilités principales Conception et mise en œuvre de l'architecture technique des solutions IA. Déploiement et configuration des environnements cloud, des services d'infrastructure et des composants nécessaires à l'exploitation des cas d'usage IA. Mise en place des dispositifs de sécurité, de gestion des identités (IAM), de gestion des secrets et de conformité associés aux cas d'usage IA. Construction et industrialisation des chaînes de déploiement CI/CD ainsi que des pratiques Infrastructure as Code (IaC). Intégration des briques IA : modèles, gateways LLM, orchestrateurs agentiques, APIs, connecteurs et bases documentaires. Mise en œuvre des outils d'observabilité, de supervision, de monitoring, de logging et de suivi des performances. Garantie de la robustesse, de la scalabilité, de la traçabilité, de la maîtrise des coûts et de la réversibilité de la plateforme. Contribution aux choix d'architecture et aux recommandations permettant une exploitation industrielle durable. Livrables attendus Architecture technique détaillée de la plateforme. Schémas d'intégration et d'urbanisation. Socle technique déployé et opérationnel. Pipelines CI/CD industrialisés. Documentation d'exploitation et procédures opérationnelles. Recommandations d'industrialisation, de sécurisation et de montée en charge. Dossiers de supervision, d'observabilité et de maîtrise des coûts.

Nous recherchons un AI Engineer confirmé pour rejoindre une équipe technique chargée du lancement et du développement d'une solution innovante d'assistance agentique destinée aux responsables de projets IT. Ce projet s'inscrit dans une stratégie de transformation digitale au sein d'un grand groupe du secteur du luxe, reposant sur une architecture multi-agents sophistiquée et des technologies d'IA générative de pointe. Vous intervenez dans la conception, le développement et la mise en production d'une plateforme multi-agents orchestrée, capable de router intelligemment les demandes vers des agents spécialisés (intégrations ServiceNow, Microsoft 365, OneProfile). Chaque agent est connecté à son système via le Model Context Protocol (MCP), permettant une gouvernance et une extensibilité robustes. Votre mission consiste à transformer des cas d'usage métier complexes en solutions techniques fiables, scalables et observables. L'environnement technique s'appuie sur Google Cloud Platform (GCP) et Vertex AI (Gemini) comme socle d'IA générative, combinés à des frameworks d'orchestration d'agents (Google ADK, LangChain, LangGraph). Vous travaillez en équipe agile, en étroite collaboration avec des architectes, des data scientists et des product managers, dans une méthodologie itérative visant la livraison rapide de fonctionnalités à forte valeur ajoutée. Les défis clés incluent la conception d'architectures agentic performantes et sûres, l'intégration transparente de multiples connecteurs MCP, l'optimisation du prompt engineering pour garantir la fiabilité des réponses IA, et la mise en place d'une observabilité et d'un monitoring robustes (Cloud Logging, New Relic) en production. Responsabilités : - Concevoir et développer des agents IA spécialisés utilisant Google ADK, LangChain et LangGraph, avec orchestration multi-agents - Implémenter l'intégration et la gouvernance des connecteurs MCP vers les systèmes métier (ServiceNow, Microsoft 365, OneProfile) - Optimiser le prompt engineering et évaluer la fiabilité et la cohérence des réponses générées par les modèles Gemini - Déployer et mettre en production des solutions d'IA générative sur Vertex AI, en assurant performance et scalabilité - Configurer l'observabilité et le monitoring des pipelines IA en utilisant Cloud Logging et autres outils (New Relic) - Contribuer à l'architecture technique globale et participer aux revues de code et aux décisions d'infrastructure - Documenter les solutions et les patterns d'implémentation pour assurer la maintenabilité et la continuité - Collaborer avec les équipes produit et métier pour transformer les besoins en spécifications techniques détaillées Télétravail : 2 jours par semaine Localisation : Saint-Ouen

Contexte de la missionDans le cadre de l'accélération de sa stratégie en Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Architecte Senior IA Générative pour piloter la vision technologique autour des solutions de GenAI, identifier les innovations du marché et définir les orientations architecturales des plateformes d'IA. En tant qu'expert(e) de référence, vous interviendrez sur les technologies d'IA générative, les Large Language Models (LLM), les architectures agentiques et les plateformes Cloud IA, avec une expertise particulière sur l'écosystème Google Cloud AI : Gemini, Vertex AI, AI Search et RAG Engine. Vous accompagnerez les équipes dans les décisions stratégiques liées à l'adoption, à l'industrialisation et à l'évolution des solutions d'IA générative. Missions principales1. Vision et stratégie technologiqueDéfinir la vision technologique et les orientations stratégiques en matière d'IA générative. Assurer une veille permanente sur les innovations et les évolutions du marché. Analyser et comparer les solutions des principaux acteurs : Google, OpenAI, Anthropic, Microsoft, Mistral, IBM, etc. Élaborer des recommandations et des dossiers de choix technologiques. Contribuer à la définition des feuilles de route des plateformes IA. 2. Architecture et expertise IA générativeConcevoir des architectures de référence pour les solutions d'IA générative. Définir les standards d'architecture autour des LLM, du RAG, du GraphRAG, de l'Agentic AI, des systèmes multi-agents et du Knowledge Retrieval. Valider les choix techniques et challenger les architectures proposées. Accompagner les équipes sur les problématiques complexes d'architecture, d'intégration et d'industrialisation. 3. Expertise Google Cloud AIApporter une expertise approfondie sur l'écosystème Google : Gemini et Vertex AI ; Vertex AI Search et Vertex AI Agent Builder ; Vertex AI RAG Engine ; Agent Development Kit (ADK) ; BigQuery AI et Vector Search. Évaluer les capacités, les limites et les cas d'usage des différentes solutions. Définir les bonnes pratiques d'intégration, de déploiement et d'industrialisation des solutions GenAI. 4. Leadership technique et innovationChallenger les architectures et les solutions proposées par les fournisseurs et les intégrateurs. Piloter des benchmarks techniques et des comparatifs de solutions. Encadrer les expérimentations, les Proofs of Concept (POC) et les études d'opportunité. Accompagner la montée en compétences des équipes sur les technologies d'IA générative. Promouvoir les bonnes pratiques en matière de sécurité, de gouvernance et d'IA responsable. Profil recherchéVous justifiez d'une expérience significative en architecture IA et en IA générative, avec une capacité à intervenir à la fois sur les orientations stratégiques et sur les choix techniques complexes. Vous disposez d'une solide expertise sur les architectures LLM, les solutions RAG et les architectures agentiques, ainsi que d'une bonne maîtrise des environnements Cloud et des enjeux d'industrialisation. Compétences techniques recherchéesIA générative et LLM Large Language Models (LLM) et Foundation Models. RAG, GraphRAG et systèmes de recherche augmentée. Agentic AI et architectures multi-agents. Prompt Engineering, Model Evaluation et Fine-Tuning. Guardrails, Responsible AI et gouvernance des modèles. LLMOps et AgentOps. Google Cloud AI Gemini et Vertex AI. Vertex AI Search et Vertex AI Agent Builder. Vertex AI RAG Engine et Agent Development Kit (ADK). BigQuery AI et Vector Search. Architecture et développement Architectures Cloud Native, microservices et API. Kubernetes. Python. LangChain, LangGraph et LlamaIndex. CI/CD et pratiques DevSecOps. Data et Knowledge Management Bases de données vectorielles et embeddings. Moteurs de recherche. Knowledge Graphs. Gouvernance, qualité et sécurité des données. Environnement techniqueGenAI, LLM, RAG, GraphRAG, Agentic AI, Multi-Agent Systems, Gemini, Google Vertex AI, Vertex AI Search, Vertex AI Agent Builder, Vertex AI RAG Engine, ADK, BigQuery AI, Vector Search, Python, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Kubernetes, Cloud Native, API, Microservices, LLMOps, AgentOps, CI/CD, DevSecOps.

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle, un acteur majeur du secteur bancaire recherche un AI Engineer spécialisé en IA générative et agentique. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et le déploiement de solutions IA, notamment autour des LLM et des systèmes multi-agents. Il travaillera en étroite collaboration avec les équipes Produit, Data, IT et Sécurité afin de garantir la performance, la fiabilité et la conformité des solutions développées. Livrables Conception et développement de solutions d'IA générative et agentique adaptées aux besoins métiers. Intégration, configuration et optimisation des LLM, notamment Mistral. Développement de systèmes multi-agents et de pipelines techniques. Mise en place de mécanismes d'évaluation, de monitoring et de contrôle des hallucinations et biais. Industrialisation et déploiement sécurisé des solutions IA en collaboration avec les équipes DevOps. Rédaction de la documentation technique et suivi des évolutions des solutions développées.

Au sein d'un laboratoire d'innovation dédié à l'intelligence artificielle, tu concevras et développeras des Proof of Concept autour des agents autonomes et des modèles de langage (LLM), appliqués aux données d'infrastructures IT afin d'améliorer la supervision, l'automatisation et la résolution proactive des incidents. Tu mettras en place des environnements d'expérimentation Docker et Kubernetes intégrés aux chaînes CI/CD, automatiseras la collecte et le traitement des données issues des logs, de la CMDB et du monitoring, et développeras en Python des agents IA avec LangChain, LangGraph ou des frameworks équivalents. En collaboration avec les data scientists et les ingénieurs IA, tu assureras leur intégration au système d'information via des API, services et bases de données, en respectant les exigences de sécurité et de conformité. Tu produiras également la documentation technique et les spécifications nécessaires à l'industrialisation des POC, tout en assurant une veille technologique dans un environnement agile et international nécessitant un anglais professionnel.

Développement d'outils cybersécurité : contribuer à la conception et à l'évolution des outillages internes (Data Lake Cyber, Agent IA dédié à la revue des flux, etc). Sécurisation de la chaîne CI/CD : développer des points de contrôle automatisés, intégrer des outils de détection et de scan de secrets, intégration de la sécurité dans les agents IA des développeurs et guider les équipes techniques dans la sécurisation de leurs pipelines de déploiement. Sécurisation des projets IA : participer à la définition et à l'application des exigences de sécurité pour l'ensemble des initiatives d'intelligence artificielle de l'entreprise. Sécurité de l'infrastructure Cloud GCP : challenger, maintenir et optimiser le niveau de sécurité sur l'environnement Google Cloud Platform (VM, cluster GKE et architectures Serverless).

Nous recherchons un profil hybride combinant une expertise des solutions AVAYA et Genesys avec de fortes compétences en analyse métier. Le consultant devra être capable d'accompagner les équipes business dans la définition et l'évolution des processus liés au Contact Center, tout en assurant l'interface avec les équipes techniques. Missions description: - Réaliser l'inventaire de l'existant : lignes téléphoniques, VDN, queues, skills, groupes agents, horaires, règles de routage, débordements, priorités et scénarios spécifiques. - Identifier le nombre d'agents par compétence, les agents dédiés, les groupes d'agents, les équipes et les organisations existantes. - Cartographier les parcours actuels et les règles métier associées : qualification, orientation, transfert, escalade, callback, fermeture, débordement vers autre équipe ou autre solution. - Définir les éléments nécessaires à la configuration Genesys Cloud : divisions, teams, queues, skills, routing rules, wrap-up codes, rôles et permissions. - Challenger les besoins métiers afin d'identifier les parcours non couverts, les contraintes locales, les exceptions opérationnelles et les risques de régression. - Aligner les besoins de reporting et d'hypervision avec la configuration cible : indicateurs, exports, dashboards, wallboards, supervision temps réel. - Produire une documentation claire et exploitable par l'intégrateur pour lancer la configuration.C27

Les équipes IT & Operations (ITO) de la banque d'investissement conçoivent, développent, maintiennent et sécurisent les systèmes d'information et les applications nécessaires aux activités de la banque. Présente à l'échelle internationale, l'organisation accompagne les entreprises dans leur développement en leur proposant des solutions de conseil stratégique, de financement et de services bancaires transactionnels. Elle joue également un rôle d'intermédiaire entre les entreprises et les investisseurs institutionnels, en s'appuyant sur une expertise sectorielle reconnue et des équipes réparties dans plusieurs régions du monde. Objectif de la mission Dans le cadre du développement de ses activités en intelligence artificielle, la division AI de la plateforme Banking souhaite renforcer son équipe de Data Scientists. L'équipe intervient dans la conception et l'intégration de solutions d'IA innovantes au sein des applications métiers, notamment pour automatiser l'extraction et le traitement de données issues de documents complexes (états financiers, dossiers de crédit, etc.) et de systèmes d'information internes. Principales responsabilités Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des projets de Data Science et d'intelligence artificielle, avec pour principales missions : Conception de solutions agentiques : définir et développer des architectures basées sur des agents IA afin de simplifier et d'accélérer des processus métiers complexes. Collaboration avec les équipes métiers : identifier les besoins, proposer des solutions adaptées et favoriser leur adoption afin de maximiser leur valeur ajoutée. Extraction intelligente de données : concevoir et optimiser des pipelines agentiques permettant d'extraire des informations pertinentes à partir de documents variés et de systèmes internes. Évaluation et observabilité : mettre en place des mécanismes d'évaluation, de suivi et d'observabilité pour mesurer la fiabilité et les performances des pipelines agentiques. Déploiement de modèles d'IA : installer et exécuter des LLM et autres modèles sur des infrastructures GPU dans un environnement de développement. Optimisation continue : améliorer les performances, la précision et la robustesse des solutions d'extraction de données selon une approche itérative et incrémentale. Qualité et tests : concevoir et mettre en œuvre des stratégies de tests afin de garantir la qualité des développements et la fiabilité des solutions. Industrialisation des solutions : appliquer les meilleures pratiques de développement informatique et collaborer avec les architectes ainsi qu'avec les équipes de production pour assurer le passage à l'échelle. Responsabilité technique et transfert de compétences : assurer le suivi technique des cas d'usage métiers, accompagner les équipes et contribuer à la mise en production des solutions développées. Environnement technique Frameworks et outils IA : FastAPI, Google ADK, LangGraph, DSPy, Arize Phoenix. Tests et qualité : Pytest. Infrastructure et déploiement : Kubernetes, Jenkins, vLLM, GPU.

Vos missions principalesMaintien en Condition Opérationnelle (MCO) : Assurer la supervision, l'optimisation, la mise à jour et la sécurisation de l'architecture Zabbix (serveurs, proxys, agents, bases de données). Gestion des Incidents et Problèmes (N3) : Diagnostiquer et résoudre les incidents complexes liés à la remontée d'alertes, aux performances de la plateforme ou aux faux positifs. Amélioration Continue & Automatisation : Concevoir et intégrer de nouveaux templates de supervision, automatiser le déploiement des agents (via Ansible, Puppet, etc.) et industrialiser l'intégration avec nos outils de ticketing (ITSM / Jira / ServiceNow). Optimisation des Alertes : Affiner la stratégie d'alerte (réduction du bruit, corrélation d'événements, astreintes) pour garantir une réactivité optimale des équipes d'exploitation. Documentation & Accompagnement : Rédiger la documentation technique, former les équipes de niveau 1 et 2, et partager les bonnes pratiques.

🎯 Contexte de la mission Dans le cadre du développement de projets Data & IA pour l'industrie, nous recherchons un(e) Data Scientist / AI Engineer Senior pour intervenir sur plusieurs cas d'usage d'intelligence artificielle industrielle. Le consultant intégrera une équipe spécialisée en Data Science, AI Engineering et IA pour l'industrie, intervenant sur différents projets en fonction des priorités métiers. La mission sera réalisée en collaboration étroite avec les experts métier, équipes produit et partenaires technologiques. Les problématiques adressées pourront notamment concerner : Séries temporelles industrielles : détection d'anomalies, qualification d'alertes, réduction des faux positifs, prévision de variables procédé ou production. Maintenance et fiabilité : aide à la décision à partir des historiques équipements et maintenance, identification des modes de défaillance, optimisation des plans de maintenance. Données industrielles non structurées : extraction d'informations structurées depuis des rapports, journaux de maintenance et documents techniques. Optimisation de la production et des procédés : estimation de quantités, automatisation de la surveillance, priorisation d'opportunités ou d'interventions. IA agentique appliquée aux données industrielles : agents outillés et assistants IA combinant données, modèles et connaissances métier, avec des résultats traçables. 🛠️ Missions principales Cadrer les cas d'usage avec les équipes métier et produit : traduction du besoin en problématique Data/IA, définition des hypothèses, métriques métier et critères de succès. Explorer et qualifier les données : séries temporelles, données de maintenance, documents et données de production. Construire des jeux d'évaluation en collaboration avec les experts métier. Concevoir, développer et comparer différents modèles par rapport à des baselines métier solides. Travailler sur des modèles de Machine Learning, méthodes statistiques, modèles de fondation pour séries temporelles et agents LLM. Concevoir des briques GenAI / IA Agentique lorsque pertinent : RAG, extraction structurée, recherche sur cas historiques, agents outillés. Industrialiser les solutions : pipelines reproductibles, packaging, APIs, déploiement et supervision en production. Assurer le cycle de vie des modèles : suivi des performances, détection de dérive, réentraînement et documentation. Restituer les résultats, limites et recommandations aux équipes métier et au management. Contribuer aux décisions go / no-go sur les différents cas d'usage. 📦 Livrables Notes de cadrage et protocoles d'évaluation. Définition des métriques, baselines et jeux de données. Rapports d'exploration et benchmarks avec recommandations. Code versionné et testé. Modèles, agents et composants API déployables. Documentation des modèles. Indicateurs de suivi des solutions en production. 👤 Expérience recherchée 5 ans minimum d'expérience en Data Science / AI Engineering. Au moins 2 ans d'expérience sur des projets industriels. Expérience de modèles déployés et maintenus en production. Capacité à intervenir sur des problématiques Data Science et AI Engineering de bout en bout. 💻 Compétences techniquesExpertise Python et écosystème scientifique / ML : Pandas NumPy Scikit-learn PyTorch Modélisation de séries temporelles industrielles : Détection d'anomalies Analyse multivariée Prévision Données capteurs bruitées et irrégulières Conception d'évaluations rigoureuses : Métriques métier Baselines Arbitrage faux positifs / faux négatifs Reproductibilité des benchmarks Industrialisation de solutions ML de bout en bout : MLOps MLflow ou équivalent CI/CD Git / GitHub Packaging Supervision Maîtrise GenAI et systèmes agentiques RAG Sorties structurées Appels d'outils Orchestration d'agents Évaluation et traçabilité des LLM Plateformes Cloud et Data : Databricks Azure et/ou AWS SQL APIs / FastAPI Docker Nice to have Maintenance prédictive / conditionnelle Fiabilité et modes de défaillance RCA / Root Cause Analysis Opérations de production industrielle Oil & Gas Systèmes de données industrielles : PI / Historians Inmation SAP PM Cognite Data Fusion IA documentaire / Computer Vision : P&ID Plans techniques Usage critique de l'IA dans les pratiques de développement, avec maintien de la compréhension et de la responsabilité technique. 🤝 Compétences comportementales Profil Data Scientist / AI Engineer Forte orientation métier et capacité à relier la performance du modèle à la décision métier. Capacité à travailler avec des experts terrain : maintenance, fiabilité, production. Aptitude à vulgariser les résultats et les limites auprès d'interlocuteurs non techniques. Rigueur scientifique et esprit critique. Capacité à challenger les choix techniques et à exprimer un désaccord de manière constructive. Autonomie et organisation. Capacité à travailler dans un environnement Agile – Scrum / Kanban. Esprit d'équipe et partage de connaissances. Français courant. Anglais professionnel.