Trouvez votre prochaine mission.

🎯 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.

Dans le cadre de l'évolution et de la scalabilité d'une plateforme de streaming vidéo à dimension européenne (diffusion web, applications mobiles et TV connectées), nous recherchons deux Platform Engineers / DevOps Seniors. Votre mission consistera à concevoir, opérer et automatiser l'infrastructure cloud hébergeant les applications. Avec une forte culture Developer Experience (DX), vous fournirez aux équipes de développement les outils, pipelines et standards nécessaires pour concevoir, déployer et monitorer leurs services de façon autonome et sécurisée. Missions : Automatisation Cloud & IaC : Concevoir et maintenir l'infrastructure as code via Terraform (conception de modules, gestion d'états multi-environnements, intégration aux workflows CI/CD). Administration Kubernetes : Exploiter et sécuriser les clusters en production (GKE/Scaleway : node pools, upgrades, ingress, TLS, RBAC/OIDC, quotas, réseau et CoreDNS). CI/CD & Packaging : Concevoir et optimiser les pipelines mutualisés sous GitHub Actions (reusable workflows, runners, secrets, rollback) ainsi que les charts Helm partagés et Dockerfiles multi-stage. Observabilité & Performance : Déployer la collecte via OpenTelemetry et la suite VictoriaMetrics (métriques, VictoriaLogs, traces), concevoir les tableaux de bord Grafana / alertes PromQL, et piloter l'autoscaling (HPA/VPA, KEDA) lors des pics d'audience éditoriaux. FinOps : Rendre les coûts visibles et attribuables (tagging, tableaux de bord de showback/chargeback) et activer les leviers d'optimisation budgétaire. Pratiques de Dev assisté par IA : Intégrer et utiliser activement les agents de code IA de pointe (Claude Code, GitHub Copilot) dans les workflows d'ingénierie quotidiens.

Notre client est un acteur tech en forte croissance, dont la fonction Achats est en pleine phase de structuration. La Direction Achats cherche à renforcer son équipe avec un profil senior issu de grands groupes, capable d'apporter méthode, process et pilotage de la performance, tout en introduisant de nouvelles façons de travailler fondées sur l'IA et les agents. Démarrage : ASAP Durée : 6 mois minimum Localisation : Paris, 1 à 2 jours de télétravail par semaine Reporting : Direction Achats, en lien étroit avec le CFO Missions principales Structuration et performance Structurer les process achats et Procure-to-Pay, en lien avec la Finance Définir et déployer un pilotage de la performance achats (KPI, reporting, gouvernance) Exploiter le spend existant (basé sur l'ERP SAP S/4HANA) pour produire des analyses actionnables Optimiser l'usage de l'outil P2P en place, aujourd'hui sous-exploité IA et automatisation Concevoir des agents IA pour automatiser les négociations non critiques Mettre en place un closing par catégorie, avec conditions spécifiques, et un routage vers les acheteurs uniquement en cas de red flags Accompagner l'équipe dans l'adoption de ces nouveaux modes de travail

Contexte de la mission L'équipe MTA (Modélisation et Technologies Avancées) conçoit et industrialise les composants IA utilisés par les métiers. Ses principales missions incluent : Développement des API Développement de chatbots : internes (ex. Jarvis) et externes (assistants métiers). Création d'agents IA : capables d'exécuter des workflows, interagir avec des API, orchestrer des outils, et automatiser des tâches complexes. Intégration avancée des modèles LLM : Mistral, GPT, Claude, etc. Contribution technique aux plateformes transverses : IALAB, IAP, GED/PHX, RPA, etc. Participation aux démonstrations système : sujets chatbots, workflows automatisés, IALAB, etc. Pour soutenir la montée en puissance des usages IA, le client souhaite renforcer l'équipe MTA avec un développeur expérimenté spécialisé en agents IA, orchestration, chatbots avancés et intégrations SI. Objectifs et livrables 1 Développer des agents IA avancés pour les métiers Conception d'agents capables d'appeler des API, déclencher des outils internes, et exécuter des actions complexes. Gestion de scénarios multi-étapes : analyse ® décision ® action ® supervision. Construction de "tooling IA" : actions, connecteurs, permissions, wrappers. Alignement avec les procédures SSI, DPO et gouvernance IA. 2 Conception ou amélioration de chatbots métiers Développement d'assistants IA pour piloter la documentation, les workflows, la qualification documentaire, etc. Implémentation des mécanismes clés : mémoire, récupération d'information, contextualisation. Optimisation UX des interactions : prompts, actions, réponses structurées. Support multi-modèles : Mistral Large, GPT-4o, Claude 3.7, etc. 3 Intégration et orchestration avec le SI Appels sécurisés vers les API internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, etc. Connexion aux outils d'orchestration existants : RPA, IALAB, pipelines documentaires. Mise en place d'exécuteurs d'outils avec gestion fine des autorisations et logs. 4 Industrialisation et fiabilisation Observabilité complète : logs, métriques, traçabilité, monitoring des coûts. Tests unitaires et end-to-end pour chatbots et agents. Contribution aux frameworks internes : libs maisons, conventions IA. Participation aux démos système, PI planning et increments Agile. Développement Python expert : FastAPI, async, architectures modulaires. Très bonnes bases en Node.js/TypeScript pour certains agents front ou services d'intégration. Développement orienté API-first. Bonne pratique des patterns d'architecture cloud : Azure Functions, containers, CI/CD. DévSecOps: You Build It And You Run It. IA et Agents Maîtrise de la conception d'agents IA outillés (ReAct, Agentic Workflow, Toolformer-like). Connaissance des frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel ou équivalents. Forte capacité à modéliser des workflows IA/métiers dans des environnements complexes. Excellente maîtrise des LLM (Mistral, GPT, Claude). 3 Chatbots Conception de flows conversationnels complexes. Intégration de modules mémoire, RAG, reformulation. Optimisation de prompts avancés. Conscience UX conversationnelle : turn-taking, clarifications automatiques. 4 Intégration et Données Appels API REST/GraphQL internes. Interaction avec GED, bases documentaires, data lakes. Utilisation ou construction de {*}connecteurs métier{*}. 5 Qualité, Sécurité et Gouvernance Logs, audit, monitoring : Grafana, Prometheus, Langfuse. Compréhension des contraintes de sécurité des agents : permissions d'actions, filtrage des commandes, sandboxing, conformité interne IA. Forte autonomie et capacité à mener des sujets en transverse. Pédagogie et vulgarisation pour les métiers utilisant les chatbots/agents. Capacité à documenter : guides, API docs, schémas. Esprit produit : proposer, challenger, prioriser, démontrer. Participation active aux rituels Agile et aux démonstrations. 1 Langages et Frameworks Python (FastAPI, async) Node.js/TypeScript Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel 2 Modèles et IA LLM : Mistral, GPT, Claude RAG (Retrieval-Augmented Generation) Mémoire et contextualisation 3 Intégration et Orchestration API : REST, GraphQL Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Connecteurs métier 4 Cloud et DevOps Kafka Azure Functions Containers CI/CD 5 Observabilité et Sécurité Grafana Prometheus Langfuse SSI, DPO, gouvernance IA Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence CI/CD Containers Connecteurs métier SSI, DPO, gouvernance IA KAFKA API : REST, GraphQL LLM : Mistral, GPT, Claude Mémoire et contextualisation Prometheus Python (FastAPI, async) Grafana Langfuse Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel Node.js/TypeScript Azure Functions RAG (Retrieval-Augmented Generation)

ContexteDans le cadre de l'industrialisation des plateformes d'IA Générative et Agentique, nous mettons en place une architecture de référence basée sur le protocole Model Context Protocol (MCP). Cette architecture s'appuie sur : Une MCP Gateway assurant les fonctions de gouvernance, sécurité, routage et observabilité. Des MCP Servers exposant des outils, ressources et prompts aux agents IA. Une intégration avec les plateformes API, IAM, observabilité et DevSecOps. Nous recherchons un expert capable de définir, construire et opérer cette nouvelle couche stratégique.

La mission doit apporter une expertise sur l'intelligence artificielle, en particulier l'IA agentique : LLM, agents, MCP, skills, RAG, prompting et génération de code, au sein de l'équipe. L'équipe explore, prototype et outille les usages de l'IA avec un double objectif : • Mettre l'IA au service de la chaîne d'intégration continue et de l'outillage, GitLab en premier lieu ; • Acculturer largement le train à ces technologies. Le profil recherché est technique tout en étant capable de comprendre les enjeux métier et de vulgariser auprès d'interlocuteurs non techniques. MISSIONS • Réalisation de spikes et de POC autour de l'IA agentique : LLM, agents, RAG, MCP, prompting, génération de code ; • Intégration de l'IA dans la chaîne CI/CD et l'outillage DevSecOps : GitLab, GitLab Duo et DAP notamment, MCPs sur les outils de la chaîne ; • Conception d'enablers et d'outils IA réutilisables par les équipes du train ; • Mise en œuvre et évaluation des briques d'IA du groupe : Google Gemini, Vertex AI, Antigravity, Anthropic, Mistral ; • Conception d'agents et d'assistants IA appliqués au développement et au DevOps ; • Mise en place de RAG et exploitation de bases de connaissances ; • Veille technologique et évaluation des solutions d'IA pertinentes pour le train ; • Prise en compte des enjeux de sécurité et de conformité dans les usages de l'IA – DevSecOps ; • Développement des composants nécessaires : scripts, intégrations, API ; • Acculturation et essaimage auprès du train : formations, démonstrations, ateliers ; • Rédaction et vulgarisation de la documentation associée dans Confluence, à destination de publics techniques et non techniques ; • Accompagnement et support des équipes du train dans l'adoption des usages de l'IA ; • Contribution au partage de connaissance et à la montée en compétence collective.

Nous recherchons pour l'un de nos clients "un(e) Chef de projet PMO Dans le cadre du renforcement du CIO Office et de l'équipe Operations & Finance, le consultant interviendra sur des sujets de gouvernance IT, pilotage de portefeuille, capacity planning et amélioration continue des processus, avec un fort usage de ServiceNow Strategic Portfolio Management. Missions Participer aux instances de gouvernance et assurer le suivi des actions Contribuer au pilotage du portefeuille IT sur un périmètre donné Participer à la task force sur le module ServiceNow Resource Planning Aider à définir la stratégie de déploiement pour IT Operations & Finance Améliorer en continu les processus ITBM Identifier les points de blocage et proposer des optimisations Garantir la qualité et la fiabilité des données de portefeuille Produire des reportings et tableaux de bord de pilotage Suivre les indicateurs liés au portefeuille, à la capacité et à l'avancement des initiatives Accompagner les équipes métiers et IT dans l'adoption des outils et processus Identifier des cas d'usage concrets de l'IA pour améliorer la gouvernance, le reporting et le pilotage

Notre client dans le secteur Assurance recherche un/une Développeur Python/IA Sénior H/F Description de la mission : Vous intégrerez l'une de nos équipes sous la responsabilité de son Lead Développeur IA, en lien avec le Tech Lead IA, référent technique du socle. Mission· Concevoir et développer des solutions d'intelligence artificielle (LLM, Agents, RAG) en Python. · Prendre un use case de la conception à son intégration dans le processus ou l'outil cible : cadrage technique avec le métier, développement, tests, déploiement, suivi. · Reprendre et optimiser les use cases existants : qualité des réponses, performance, coûts, montées de version de modèles. · Développer les nouveaux use cases selon la roadmap de l'équipe en respectant les engagements de planning. · Assurer la qualité et la maintenabilité du code : méthodologie, couverture de tests, documentation, revues de code. · S'inscrire dans les bonnes pratiques de l'équipe (code reviews, guidelines, sécurité des données) et participer à leur promotion. Profil recherchéCompétences techniques requises · Python : 3 ans d'expérience minimum. · Développement : 5 ans d'expérience sur des projets significatifs. · IA / LLM : expérience projet exigée (intégration d'APIs LLM, RAG, agents), avec une intégration réelle dans un processus métier ou un outil exposé à des clients, pas uniquement de la génération de code ou des POC. Compétences appréciées · Fibre DevOps : CI/CD, conteneurisation, déploiement cloud. · Connaissance du Cloud Azure (Container Apps, AI Services) et des frameworks LLM (LangChain, LlamaIndex). Environnement techniquePython, LLM (OpenAI, Anthropic), RAG, Agents, Azure (Container Apps, AI Services), MongoDB, PostgreSQL, GitLab CI/CD, Docker, Claude Code. Compétences / Qualités indispensables : python, IA, LLM Compétences / Qualités qui seraient un + : Claude Code, Azure DevOps, Au service du métierInformations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Les missions sont: 1- Conception et développement d'agents autonomes avec LangGraph : - Architecture des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle). -Intégrtion des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows). -Optimisation les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute). 2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants : -Connection des agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines. -Automatisation de versioning des agents et leur déploiement. 3- Ingénierie des données et features pour les agents : -Construction des pipelines de données pour alimenter les agents -Développement des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques). -Optimisation les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases). 4- Tests et robustesse : -Mise en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes). -Surveillance les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith. -Documentation des limites et cas d'usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques). Compétences souhaitées: Expérience avancée avec LangGraph : -Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs. -Expérience en déploiement d'agents en production. Python et écosystème IA : -Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic. -Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).

Chaque moment compte. Surtout ceux que vous vivez à fond. Bienvenue chez Consort Group. Consort Group, accompagne depuis plus de 30 ans les entreprises dans la valorisation de leurs données et infrastructures. Elle s'appuie sur deux leaders, Consortis et Consortia, et place l'humain et la responsabilité sociétale au cœur de ses valeurs. C'est votre future équipe Créée en 2010, l'agence Ouest rassemble aujourd'hui près de 230 collaborateurs. Elle s'est fortement orientée vers les expertises en intégration applicative et en testing, en s'appuyant sur ses Centres de Services. Le tout dans un esprit de convivialité et de proximité, au service des régions de Nantes, Rennes et Angers. Lead Tech IA H/F C'est votre missionVous êtes passionné·e par l'intelligence artificielle appliquée au développement logiciel ? Ce poste est fait pour vous. En tant que Lead Tech IA Freelance, vous intervenez comme référent technique sur les sujets d'intelligence artificielle appliquée au Software Engineering. Vous accompagnez les équipes dans la conception, l'industrialisation et l'adoption de solutions IA innovantes tout au long du cycle de développement logiciel. Côté build :Concevoir et faire évoluer une chaîne SDLC augmentée par l'IA sur l'ensemble du cycle de vie applicatif Recueillir les usages, besoins et opportunités des équipes produits autour des différentes phases du SDLC Définir l'architecture des agents IA et des solutions associées Développer et mettre en place des agents répondant aux cas d'usage identifiés Réaliser des POC et expérimentations autour des nouvelles solutions IA du marché Participer à l'évaluation et au benchmark des outils d'IA appliqués au Software Engineering Contribuer à la définition des bonnes pratiques d'utilisation de l'IA dans les processus de développement Côté run :Accompagner les équipes produits dans l'adoption des outils et pratiques IA Animer des ateliers, sessions de coaching et présentations techniques Produire et maintenir la documentation, les guides et supports utilisateurs Assurer une veille active sur les assistants de code IA et les architectures agentiques Identifier les opportunités d'amélioration continue de la chaîne SDLC Partager les retours d'expérience et recommandations auprès des parties prenantes C'est votre parcoursVous avez au moins 8 ans d'expérience dans des environnements de développement logiciel et de transformation technologique. Vous aimez explorer les innovations liées à l'IA tout en gardant une approche pragmatique orientée valeur. Vous cherchez un cadre où vos idées comptent et où la technique va de pair avec la collaboration. C'est votre expertiseIntelligence artificielle appliquée au Software Engineering Assistants de code IA (GitHub Copilot, Claude Code, Antigravity...) Architectures agentiques (Agents, Skills, MCP, SDD...) Software Development Life Cycle (SDLC) DevOps et pratiques d'ingénierie logicielle modernes Développement logiciel et automatisation Frameworks SDD (Open GSD, BMAD, Spec-Kit...) Innovation, benchmark et évaluation de solutions technologiques C'est votre manière de faire équipeExcellentes capacités de communication Pédagogie et accompagnement du changement Leadership technique Esprit d'innovation et curiosité technologique Forte capacité d'adaptation dans un environnement en constante évolution Sens du partage et de la transmission des connaissances C'est notre engagementChez Consort Group, vous êtes un·e expert·e qu'on accompagne pour que chaque mission devienne une étape qui compte. Un onboarding attentif et humain Une vraie proximité managériale Des formations accessibles en continu Des engagements concrets : inclusion, égalité, solidarité Un package RH complet : mutuelle, carte TR, CSE, prévoyance Une culture du feedback et des projets qui font sens C'est clairLe process de recrutement : Un premier échange téléphonique avec notre team recrutement Un entretien RH ainsi qu'un échange métier avec un.e ingénieur.e d'affaires Un échange technique avec un.e de nos Un dernier point avec votre futur.e manager ou responsable de mission Et si on se reconnaît : on démarre ensemble C'est bon à savoirLieu : Carquefou (44) Contrat : Freelance Télétravail : 2 jours / semaine TJM : Selon profil et expérience Famille métier : Développement / IA / Software Engineering Ce que vous ferez ici, vous ne le ferez nulle part ailleurs. Ce moment, c'est le vôtre.

Contexte Objectif global : Intégrer L'agent Netskope sur des postes de travail Mac MISSIONS L'agent Netskope est aujourd'hui déployé sur l'ensemble du parc Windows. Il faut maintenant couvrir le périmètre des postes Mac. La mission consiste à définir le paramétrage technique de l'agent Netskope sur poste Mac pour qu'il s'intègre à l'infrastructure existante, de tester l'application des politiques existantes et leurs fonctionnements et enfin de réaliser un pilote et de proposer un principe pour le déploiement. Le livrable est : Paramétrage de l'agent, principe de déploiement et réalisation d'un pilote Définition du profil Mise en application de la Politique de Sécurité Contrôle de la Politique de Sécurité, notamment par des Contrôles Périodiques de Niveau 1 Valide et instruit les dérogations contrevenant à la Politique de Sécurité Maintien en Conditions Opérationnelles des Infrastructures de Sécurité (supervision, prise en charge et résolution des incidents/problèmes, installation et configuration) Participation aux audits (internes / externes) Mise en applications des recommandations d'audit et des demandes de remise en conformité Rédaction de guides et standards de sécurité Donne son avis pour l'implémentation des solutions de sécurité Proposition de solutions innovantes pour améliorer la sécurité, la qualité, les performances et les coûts d'exploitation Assure la veille technologique

Localisation : Nanterre Démarrage : 9 novembre 2026 Fin de mission : 31 décembre 2027 Présence sur site : 3 jours par semaine Télétravail : 2 jours par semaine TJM : 500 € HT / jour Synthèse de la missionNous recherchons un Expert DevSecOps / LLMOps Senior pour accompagner l'industrialisation, la sécurisation et l'exploitation de plateformes d'intelligence artificielle générative. Vous interviendrez sur la conception et l'évolution des architectures DevSecOps, LLMOps et d'IA agentique, avec pour objectifs d'automatiser les déploiements, de renforcer la sécurité et l'observabilité, et de garantir la performance et la fiabilité des plateformes en production. Missions principalesConcevoir et faire évoluer les architectures DevSecOps, LLMOps et IA agentique. Industrialiser les plateformes d'IA générative et automatiser leur déploiement. Développer et maintenir les chaînes CI/CD et les infrastructures as code. Mettre en œuvre les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance des systèmes d'IA. Assurer l'observabilité, le support expert de niveaux 2 et 3 et le maintien en conditions opérationnelles. Optimiser les performances, la disponibilité, la qualité de service et les coûts d'exploitation. Accompagner les équipes techniques dans l'adoption des bonnes pratiques. Produire et maintenir la documentation technique. Conditions de la missionTJM : 500 € HT / jour Localisation : Nanterre Organisation : 3 jours sur site et 2 jours en télétravail par semaine Période : du 9 novembre 2026 au 31 décembre 2027

Description and Location Profil recherché : Expert DevSecOps / LLMOps Senior Expérience sur GitLab CI/CD, Kubernetes et Terraform Expertise en industrialisation de plateformes d'IA générative Solides compétences en sécurité, observabilité et exploitation Capacité à accompagner les équipes et à partager les bonnes pratiques Rôle : Contribuer à l'industrialisation, la sécurisation et l'exploitation des plateformes d'IA générative du Portail Multi-IAG et accompagner leur évolution vers des architectures LLMOps et IA Agentique. Missions : Concevoir et faire évoluer les architectures DevSecOps, LLMOps et IA Agentique. Industrialiser les plateformes d'IA générative et automatiser leur déploiement. Mettre en œuvre les pratiques de sécurité, conformité et observabilité. Assurer le support expert N2/N3 et le maintien en conditions opérationnelles. Optimiser les performances, la qualité de service et les coûts d'exploitation. Accompagner les équipes et contribuer à la documentation technique. Compétences clés GitLab CI/CD & DevSecOps ++++ Kubernetes / OpenShift / Docker / Helm +++ Terraform & Infrastructure as Code +++ Google Cloud Platform +++ Python / Bash +++ LLMOps & IA Générative +++ Observabilité (Grafana, OpenTelemetry, Langfuse) +++ Sécurité LLM & Gouvernance +++ API REST / OpenAPI +++