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Contexte :Dans le cadre d'un programme majeur de refonte et de modernisation du SI, nous recherchons un Expert Fonctionnel / Business Analyst Senior disposant d'une forte sensibilité technique et d'une appétence pour les usages de l'IA. Le programme vise à moderniser un système d'information historique reposant notamment sur un environnement AS400, avec une architecture cible intégrant des technologies modernes et des modules Pega. Le projet est mené en Agile et s'appuie également sur une plateforme agentique comme accélérateur des développements. Vos missions :Au sein de l'équipe projet, vous interviendrez notamment sur : L'analyse et la validation des solutions fonctionnelles et techniques à mettre en œuvre. Le challenge des solutions proposées et leur validation en collaboration avec les équipes projet. La rédaction et la maintenance des spécifications fonctionnelles et de la documentation détaillée. L'analyse du fonctionnement du SI existant et sa retranscription dans l'architecture cible. Le dialogue avec les architectes, développeurs et Product Owners. La participation active aux cérémonies et à la démarche Agile. La contribution à l'amélioration continue et à la priorisation des travaux par la valeur. L'utilisation et l'exploration de nouveaux cas d'usage IA dans le cadre du développement.

Merci de contacter Sumi Delplanque via LinkedIn directment/msg privé. Je vous répond immédiatement Nous recherchons un développeur Python expérimenté pour rejoindre une équipe dynamique dédiée au développement de solutions exploitant des LLM avec un fort accent sur l'IA générative. Le candidat idéal doit posséder une solide expérience dans le développement backend, ainsi qu'une compréhension approfondie des technologies d'IA générative, avec une expérience concrète dans le développement d'agents LLM. Responsabilités Principales :Développer et maintenir des solutions backend robustes en Python. Collaborer avec les équipes d'intégration et de développement pour mettre en œuvre de nouveaux cas d'usage LLM. Assurer la qualité du code et la conformité avec les meilleures pratiques. Intégrer des SDK et frameworks LLM dans les applications existantes. Participer à l'architecture et à la conception d'agents pour l'analyse de requêtes utilisateur. Exigences Clés :Maîtrise avancée de Python. Expérience significative en développement backend. Connaissance des LLM / IA générative. Compréhension des architectures agentiques. Expérience avec un ou plusieurs frameworks agentic tels que LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, ou Semantic Kernel. Capacité à intégrer des SDK et frameworks LLM. Sensibilité aux problématiques de qualité et de sécurité du code. Atouts Appréciés :Expérience avec des SDK ou des frameworks internes pour l'exposition de services LLM. Compétences en sécurité des applications Python. Compréhension des meilleures pratiques en matière de revue de code et de tests. Autres Informations :Ce poste se situe dans une organisation innovante avec une équipe engagée dans un environnement collaboratif. La mission inclut une forte interaction avec divers profils tels que des architectes et DevOps, avec des opportunités d'enrichissement continu de la plateforme. Une disponibilité immédiate est un avantage dans le processus de candidature. Lieu : La Défense Télétravail : 2,5 jours par semaine Mission longue

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Scientist expérimenté pour intervenir sur un projet stratégique d'IA Générative à forte valeur métier. Tu reprendras des travaux déjà engagés autour d'une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses à des sollicitations clients, avec un fort enjeu de pertinence, de performance et d'industrialisation. Tes missions principales : Reprendre et poursuivre les travaux Data Science déjà engagés Concevoir, évaluer et optimiser des solutions basées sur des Large Language Models (LLM) Améliorer les mécanismes de Retrieval-Augmented Generation (RAG) Travailler sur la pertinence et la qualité des réponses générées Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en production Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps Industrialiser le versioning, le monitoring et le déploiement des modèles Analyser les performances et identifier les axes d'amélioration Collaborer avec les développeurs, Product Owners, architectes et équipes Data Participer aux rituels Agile de l'équipe Assurer une veille active sur les évolutions en IA Générative, NLP et Machine Learning Documenter les développements et architectures réalisés

Mission de l'équipe : Dans le cadre du renforcement de la sécurité des usages et architectures d'Intelligence Artificielle, la mission vise à apporter une expertise avancée en sécurité IA et cybersécurité, depuis l'analyse des risques jusqu'à la définition des architectures sécurisées, l'accompagnement des projets et la construction de la gouvernance associée. Le consultant interviendra en collaboration étroite avec les équipes Sécurité LoD1 et LoD2, les équipes Data et IA, les équipes technologiques ainsi que les projets métiers et infrastructures. La mission s'articule autour de trois piliers majeurs. 1. Expertise technique & sécurité de l'IA Le consultant sera responsable de l'analyse des risques spécifiques aux technologies IA et Machine Learning. Les principales activités comprennent : • Réaliser des analyses de risques et du Threat Modeling sur les systèmes IA. • Identifier les menaces spécifiques telles que l'empoisonnement des données, l'évasion de modèle, le vol de modèle ou le Prompt Injection, en s'appuyant sur les référentiels du marché. • Définir des patterns d'architecture sécurisés pour l'intégration de solutions IA et les techniques de remédiation associées. • Apporter une expertise spécifique sur la sécurité des architectures agentiques. • Participer à l'évaluation des solutions techniques et des dispositifs de sécurité. • Assurer une veille technologique sur les nouvelles solutions et menaces IA et proposer, lorsque pertinent, des démarches permettant d'anticiper leur émergence. 2. Accompagnement sécurité des projets IA Le consultant interviendra comme référent sécurité IA auprès des projets métiers, des socles techniques et des projets de sécurisation de l'IA. Il devra notamment : • Accompagner les projets selon une démarche Security by Design, depuis leur cadrage jusqu'à leur implémentation. • Appliquer les frameworks et démarches de sécurité IA définis au sein de l'organisation. • Réaliser les analyses de risques et définir les exigences et mesures de sécurité associées. • Être l'interlocuteur sécurité IT opérationnel des projets et des acteurs de sécurité LoD2. • Traduire les exigences réglementaires et sécuritaires en contrôles techniques de sécurité. • Intégrer notamment les enjeux liés à l'AI Act européen. • Participer à l'évaluation des risques liés aux fournisseurs et solutions IA tierces. 3. Stratégie, gouvernance & roadmap Sécurité IA Le consultant contribuera à structurer durablement le dispositif de sécurité IA et Cyber. Les responsabilités comprennent : • Participer à l'élaboration et au suivi de la roadmap stratégique Sécurité Cyber & IA. • Contribuer à la définition des standards de sécurité encadrant les usages de l'IA. • Participer à la rédaction des directives et procédures de sécurité. • Contribuer au modèle d'opérationnalisation de la sécurité IA & Cyber au sein de l'organisation. • Vulgariser les concepts de sécurité IA auprès des équipes métiers, du management et des populations non techniques. Prestations demandées La mission nécessite une expertise combinant cybersécurité, sécurité de l'IA, architecture et accompagnement de projets. Les principales responsabilités attendues sont : • Réaliser les analyses de risques et Threat Modeling spécifiques à l'IA. • Sécuriser les architectures IA et les architectures agentiques. • Définir les exigences et contrôles techniques de sécurité. • Accompagner les projets selon une démarche Security by Design. • Évaluer les solutions IA et les risques liés aux fournisseurs tiers. • Contribuer à la gouvernance, aux standards et à la roadmap Sécurité IA. • Participer à la prise en compte des exigences réglementaires, notamment de l'AI Act européen. • Assurer une veille active sur les technologies, vulnérabilités et solutions de sécurité IA. Secteur d'activité : Banque

Nous recherchons un Directeur de Programme IA Agentique pour un grand groupe du CAC 40. Mission freelance hybride de 3 mois renouvelables sur Paris Ouest. Vous aurez pour rôle de structurer un programme IA Agentique : Définir et piloter la stratégie IA & Agentic AI à l'échelle Définir les bases de la gouvernance, l'Operating Model et les standards autour de l'Agentic AI Identifier un premier cas d'usage à fort ROI et piloter leur déploiement avec les équipes métiers et les partenaires Évangéliser les équipes, embarquer les parties prenantes et porter les investissements auprès du CODIR

- Développer et optimiser des algorithmes en C et Python. - Porter des algorithmes Python vers C et garantir leur équivalence fonctionnelle. - Réaliser les tests de non-régression et analyses de performances. - Optimiser l'utilisation CPU, mémoire et temps de calcul sur systèmes embarqués. - Collaborer avec les équipes Hardware et IA. - Maintenir les pipelines CI/CD Jenkins. - Développer des composants backend en Java / Spring Boot. - Développer et consommer des API REST et interagir avec des bases SQL. - Gérer les échanges HTTP/HTTPS, certificats et mécanismes de sécurité. - Intégrer des outils de supervision tels que Grafana. Compétences indispensables: - C avancé - Python avancé - Développement logiciel embarqué - Optimisation algorithmique et performance - Portage Python - C - Tests de non-régression - Jenkins / CI-CD - Compréhension des contraintes hardware Atouts : IA / Machine Learning, Java, Spring Boot, SQL, REST, Grafana, sécurité HTTPS/certificats.

nous recherchons un Data Engineer Python senior pour construire la couche data d'une plateforme mutualisée d'agents IA. L'objectif : fournir aux équipes produit, data et analytics un socle commun pour concevoir, déployer et évaluer leurs agents. Projet de construction, forte criticité, équipe senior de 5 à 8 personnes avec Tech Lead, architecte data et lead software engineers. Vos missions : - Concevoir les pipelines d'ingestion et de normalisation des sources de connaissance exposées aux agents (rafraîchissement incrémental, contrôles de fraîcheur et de qualité) - Industrialiser la couche de recherche : pipelines d'embedding, indexation vectorielle, recherche hybride et re-ranking - Développer les serveurs MCP et connecteurs data mutualisés exposant de façon gouvernée BigQuery et les référentiels aux agents - Construire le datamart d'observabilité agentique (traces, tokens, coûts, latence, taux d'échec outil, feedback) alimentant les dashboards et le framework d'évaluation - Mettre en place les jeux de données d'évaluation versionnés et leurs pipelines de génération - Gérer l'infrastructure as code (Terraform) et les chaînes CI/CD des composants data - Documenter l'architecture, les data contracts et les guides d'onboarding pour rendre les équipes autonomes sur le socle

Au sein de la Direction de la Sécurité des Systèmes d'Information d'un grand groupe financier international, vous rejoignez une équipe Cyber d'une vingtaine de collaborateurs. Cette équipe accompagne les directions métiers et les équipes IT dans la sécurisation des projets et l'intégration des bonnes pratiques de sécurité. Dans un contexte d'automatisation, plusieurs cas d'usage d'intelligence artificielle ont été identifiés et priorisés. Un premier projet est déjà en production et d'autres sont en cours de développement. Vous prenez en charge la conception, le développement et la mise en production des applications permettant d'automatiser les activités de l'équipe Cyber. Missions principales Analyser les besoins et participer au cadrage technique avec les équipes Cyber Concevoir des architectures applicatives simples, robustes et maintenables Développer des applications Full Stack en Python (backend) et Angular (frontend) Concevoir et maintenir des API REST, des bases de données et des mécanismes d'authentification Intégrer des composants d'intelligence artificielle : API LLM, pipelines RAG, embeddings, bases vectorielles, agents IA via LangChain ou LangGraph Assurer les tests, la documentation technique et les procédures de mise en production Contribuer à l'amélioration continue des applications selon les retours des utilisateurs Assurer le transfert de compétences et la documentation nécessaire à la reprise en exploitation par les équipes internes

En tant que QA Practice & Tools Manager vous serez responsable de la définition, de la structuration et de l'industrialisation des pratiques d'ingénierie qualité au sein d'Estreem. Directement rattaché, au Quality Engineering Director, vous jouerez un rôle déterminant dans la montée en maturité des équipes QA Estreem en garantissant la cohérence méthodologique entre les squads ainsi que les QA plateforme tout en assurant l'alignement des outils, frameworks et standards avec la stratégie technologique Estreem. Véritable référent qualité et leader d'influence, vous contribuerez à faire de la qualité un vecteur de performance, de maîtrise des risques et d'accélération du delivery. Responsabilités principales Définition et pilotage des pratiques Quality Engineering · Définir les bonnes pratiques en matière d'ingénierie qualité, · Formaliser le référentiel méthodologique (Processus, pratiques, DoR, DoD, quality gates, etc.), · Définir les standards de test par niveau : unitaire, intégration composant, intégration système, système, UAT, performance, sécurité), · Structurer la pyramide des tests cible et le niveau de maille des tests, · Mettre en place une stratégie Shift Left / shift Right, · Définir une stratégie d'automatisation alignée ROI et roadmap produit. Gouvernance des outils et architecture d'automatisation · Sélectionner et rationnaliser les outils (test management, framework, etc.), · Définir une architecture d'automatisation (framework , CI, reporting), · Standardiser les pratiques convention de code, qualité des scripts, · Intégrer les outils dans la CI/CD et les pipelines DevOPs Industrialisation et performance Standardiser et industrialiser les pratiques de tests, Définir les KPI Qualité (Taux de défauts, Couverture des tests, Flakiness, Lead time des anomalies, etc.) Construire un dashboard qualité consolidé de niveau plateforme Identifier les axes d'amélioration continue Leadership et animation de la practice · Recruter et manager votre équipe, · Animer la practice QA, · Développer les compétences de la QA Estreem (plan de formation, certifications, coaching, mentorat), · Structurer les parcours de carrière des QA, · Mettre en place des communautés techniques de partage, · Accompagner les squads dans leur montée en compétence et dans l'amélioration continue. Innovation et veille · Intégrer l'IA générative dans les processus de test (pompt engineering, génération de tests, automations), · Etudier l'impact des LLM dans la conception et la maintenance des tests, Environnement & outils • Jira, Confluence, Xray • Cucumber, BDD, Gherkin, Vulcain (outil interne)

Descriptif de mission Contexte : Au sein du pôle Data & IA, intégration de l'équipe GenAI en charge de la conception et de l'exploitation de plateformes d'Intelligence Artificielle à destination des différentes entités du groupe. L'objectif est de concevoir des offres d'IA générative industrialisées, sécurisées et hautement disponibles, déployables aussi bien sur des infrastructures Cloud (AWS, GCP) que On-Premise, en s'appuyant sur des architectures modernes, distribuées et résilientes.

Dans le cadre du développement de solutions d'intelligence artificielle au sein d'un groupe international, nous recherchons un(e) Product Owner IA. Vous serez l'interface entre les équipes techniques, les métiers et la gouvernance Data/IA, avec pour objectif de transformer les besoins métier en produits à forte valeur ajoutée. Descriptif de la mission : Définir la vision produit, la roadmap et les priorités des initiatives IA. Recueillir, analyser et challenger les besoins des utilisateurs et parties prenantes. Rédiger les exigences fonctionnelles, user stories et critères d'acceptation. Construire, prioriser et maintenir le backlog produit. Coordonner les équipes Data, IT, métiers, conformité et cybersécurité. Suivre la réalisation, les risques, les indicateurs de performance et l'adoption des solutions. Accompagner le changement, la communication et la production des supports utilisateurs. Identifier de nouveaux cas d'usage et évaluer des solutions ou fournisseurs IA. Contribuer à la mise en place de pratiques d'IA responsable : explicabilité, équité, confidentialité et gouvernance.

Définir la vision, la stratégie et la feuille de route de la plateforme IA. Piloter le développement et l'évolution d'une plateforme IA d'entreprise basée sur des technologies cloud et des modèles d'IA générative. Garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et la montée en charge de la plateforme. Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data, Architecture, Engineering et les métiers. Mettre en place les bonnes pratiques de gouvernance, de sécurité et de conformité autour des usages de l'IA. Développer et industrialiser les processus LLMOps / MLOps afin d'accélérer le déploiement des cas d'usage. Favoriser l'adoption des solutions IA grâce à une approche produit et self-service. Piloter les équipes techniques ainsi que les partenaires externes intervenant sur la plateforme. Assurer le suivi des indicateurs de performance, des coûts et de la création de valeur.

L'enjeu : déployer de nouvelles solutions d'automatisation et d'intelligence artificielle (alertes sur retards de livraison, garde-fous sur la passation de commandes, chatbot self-service) pour gagner en efficacité opérationnelle et en qualité de service. Vous intégrez une équipe produit de 5 à 8 personnes (Lead PM, développeurs, QA, AI Engineer, Tech Lead) sur 2 à 3 projets à forte criticité. Vos missions : - Repenser les processus métier cibles au-delà de la simple automatisation, pour maximiser la valeur créée par la donnée et l'IA - Cadrer, instruire et spécifier en détail les fonctionnalités à développer - Structurer et prioriser le backlog et la roadmap produit - Piloter le delivery en lien direct avec les équipes de réalisation - Mesurer les impacts opérationnels et analyser les résultats avec les équipes Data Analytics - Garantir la cohérence transverse avec les autres produits data

CONTEXTE DE LA MISSION Le consultant intégrera l'équipe Études et Expertises Territoriales et portera la compétence GéoData Analyse pour produire des analyses, des outils et des visualisations géospatiales au service de la stratégie énergétique et territoriale du client. MISSIONS PRINCIPALES - Participer aux ateliers de cadrage et de recueil des besoins métiers - Assurer une veille active sur les bases de données territoriales et énergétiques - Collecter, nettoyer, croiser et enrichir les données (open data, données internes) - Développer des traitements et automatisations en Python - Réaliser des analyses spatiales et géographiques - Concevoir des cartographies et visualisations interactives - Développer et maintenir des tableaux de bord Power BI et/ou Tableau Software - Développer des outils et services web liés à la donnée territoriale - Assurer la maintenance et l'évolution des solutions existantes - Participer aux phases de recette et de validation - Former et accompagner les utilisateurs et profils juniors - Produire la documentation technique et méthodologique - Contribuer à la capitalisation et à l'amélioration continue

Contexte La prestation s'inscrit au sein d'une System Team SMART IA, composée d'une dizaine de profils pluridisciplinaires, en charge du développement et de l'évolution d'une plateforme IA sur Microsoft Azure. L'équipe recherche un profil expérimenté en développement souhaitant évoluer vers le Platform Engineering, dans une logique de construction d'une Internal Developer Platform. L'enjeu principal est l'industrialisation des solutions IA — notamment agentiques — des équipes produit, ainsi que l'intégration progressive de l'IA dans les pratiques de développement. Rôle et responsabilités principales Conception et développement de composants et services de plateforme Développement et évolution des pipelines CI/CD Automatisation du déploiement et de la configuration des ressources Azure Accompagnement des équipes produit dans l'industrialisation de leurs solutions IA (notamment agentiques) Intégration progressive de l'IA dans les pratiques de développement et de Platform Engineering Contribution aux choix techniques, à la qualité du code et aux pratiques collectives de l'équipe Livrables attendus Composants et services de plateforme développés et livrés Pipelines CI/CD développés et/ou fait évoluer Scripts et configurations d'automatisation Azure (IaC) Contributions à l'industrialisation des solutions IA des équipes produit Restitution documentée d'une réalisation concrète (rôle, choix technique, difficultés rencontrées)

Développeur IA Agentique & RAG (Python / LangChain) Expérience de mise en production requise Objectif de la mission Vous integrez, optimisez et déployez des cas d'usage IA avancés. L'enjeu principal est de disposer d'un développeur capable d'aller au-delà du simple développement de prototypes ou de PoC, et de construire de véritables solutions robustes destinées à la production. Environnement technique L'ensemble de la stack IA est développé en Python. Les technologies et concepts utilisés comprennent notamment : Python /LangChain / Architectures RAG / Bases de données vectorielles Qdrant / Onyx II / Orchestration de prompts / Agents IA / API OpenAI Points qui seront challengés Les candidats devront notamment pouvoir être interrogés sur : •Leur expérience réelle de mise en production d'applications IA •Leur capacité à passer d'un PoC à une solution robuste en production •La conception et l'optimisation d'une architecture RAG •Leur utilisation de LangChain •La gestion des bases de données vectorielles •La gestion des comportements inattendus des LLMs •La sécurisation des agents IA •Les risques liés aux prompt injections •Les mécanismes mis en place pour limiter ces risques •La mise en oeuvre de guardrails •Leur manière de gérer les imprévus et incidents en production