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Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client dans le secteur bancaire renforce ses équipes pour concevoir, entraîner, déployer et monitorer des modèles de Machine Learning, et intégrer les solutions d’IA Générative dans ses parcours clients et processus métiers. Vous rejoignez une équipe Data innovante, à la croisée des enjeux opérationnels, réglementaires et technologiques. Environnement technique : Modélisation & IA : Logistic Regression, XGBoost / LightGBM, SHAP, LIME, LLM (OpenAI, HuggingFace), LangChain, LangGraph ML Engineering : Python, Scikit-learn, MLflow, FastAPI, Pytest, GitHub Actions, Docker, Kubernetes Cloud & Big Data : Azure ML, Databricks, pySpark, Azure DevOps, Snowflake (atout) MLOps : CI/CD, Feature Store, API ML, Monitoring Drift, Backtesting, RAGAS, LLM as a Judge

Poste : Architecte Sécurité Expérience : +8 ans Localisation : Maison-Alfort Rythme : 2 jours sur site (lundi et jeudi) / 3 jours en télétravail Démarrage : ASAP Contexte Nous recherchons un(e) Architecte Cybersécurité pour rejoindre le pôle Expertise de l’équipe Cybersécurité rattachée à la Direction des Systèmes d’Information (DSI). L’équipe Cybersécurité est structurée autour de trois pôles : Gouvernance : supervision des activités cybersécurité et gestion des risques ; Opérations : défense quotidienne du SI, notamment via le SOC ; Expertise : accompagnement des équipes internes à travers une offre Produit (ISP, TPRM…) et une offre Innovation (architecture, doctrine, prospective). Missions Vous accompagnez les équipes agiles afin d’atteindre un haut niveau de sécurité, tant sur les aspects opérationnels que stratégiques. Vos principales responsabilités : Accompagner les équipes dans la mise en conformité sécurité et définir des doctrines et exigences non fonctionnelles ; Réaliser une veille technologique et challenger les solutions en place ; Analyser et challenger les résultats d’audits offensifs (pentests, red team) et accompagner la remédiation ; Contribuer à la stratégie cybersécurité et à l’amélioration continue ; Participer à des sujets transverses selon les priorités de l’actualité cybersécurité. À court terme, vous interviendrez notamment sur : L’accompagnement DevSecOps (Cyber Score, bonnes pratiques) ; Le déploiement et l’acculturation des solutions de cybersécurité (DLP, CNAPP, SSE, VOC, DMARC, cloud souverain…) ; L’encadrement des solutions d’IA générative et d’IA agentique ; Le déploiement de mécanismes de chiffrement à l’état de l’art, incluant la transition post-quantique ; La validation de la conformité cybersécurité des nouveaux socles et applications du SI

Mission de pilotage de socle industriel IA Contexte Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client en secteur d'assurance engage un programme structurant visant à industrialiser et accélérer le déploiement des cas d’usage de Data Science, Machine Learning et IA Générative (LLM) . Ce programme repose sur la mise en place de socles technologiques mutualisés, robustes, sécurisés et scalables , notamment : une plateforme MLOps , un socle LLMOps , un environnement Python standardisé . Ces socles doivent permettre aux équipes Data & IA de concevoir, entraîner, déployer et superviser des modèles d’IA de bout en bout, dans des conditions industrielles. Dans ce contexte, notre client recherche un Responsable Plateforme MLOps , en charge du pilotage, de la conception, de la mise en œuvre et de l’exploitation du socle MLOps . Responsable Plateforme MLOps (Mission pilote de socle IA) Rattachement fonctionnel Data Office / Direction Data & IA En collaboration étroite avec : équipes Data Scientists & ML Engineers équipes IT / DSI / Production équipes Architecture et Sécurité SI 🎯 MISSIONS PRINCIPALES1. Conception & Architecture Définir, maintenir et faire évoluer l’ architecture cible de la plateforme MLOps en cohérence avec les standards du client. Sélectionner et intégrer les outils MLOps les plus pertinents (orchestration, versioning, CI/CD IA, monitoring…), sur la base du cadrage réalisé. Garantir l’ interopérabilité avec les socles LLMOps existants et l’environnement Python à venir . Valider les choix techniques avec les instances d’architecture et de sécurité. 2. Mise en œuvre & Déploiement Piloter et contribuer activement à la mise en œuvre technique du socle MLOps. Compléter le socle CI/CD existant avec les composants spécifiques à l’IA et au ML. Définir et implémenter les processus de déploiement, de versioning et de mise à jour des modèles en production . Travailler en coordination avec les équipes DSI / Production Data. 3. Exploitation, RUN & Monitoring Garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et la scalabilité de la plateforme. Mettre en place un monitoring proactif des modèles (qualité, dérive, performance) et de l’infrastructure. Définir et suivre les KPIs, SLAs et indicateurs de service . Gérer les incidents et problèmes selon les pratiques ITIL. 4. Standardisation & Bonnes pratiques Définir et diffuser les bonnes pratiques MLOps auprès des équipes Data & IA. Mettre en place des standards de développement, de test, de packaging et de déploiement des modèles. Produire et maintenir une documentation technique et fonctionnelle complète. 5. Accompagnement & Support Accompagner les Data Scientists et ML Engineers dans l’appropriation de la plateforme. Fournir un support technique expert . Contribuer aux actions de formation, de conduite du changement et de partage de connaissances , en lien avec les équipes Change du Data Office. 6. Veille & amélioration continue Assurer une veille technologique active sur les outils et pratiques MLOps / LLMOps. Proposer des évolutions continues du socle en fonction des besoins métiers et des innovations du marché.

Dans le cadre du renforcement de son expertise cybersécurité autour des environnements Cloud, Data et Intelligence Artificielle , une grande organisation recherche un Expert Cybersécurité & DevSecOps GenAI pour intervenir sur des sujets stratégiques à fort enjeu. Vous intégrerez une communauté d’experts en charge de la sécurisation des usages GenAI (IA générative) et interviendrez en support des centres de compétences, des équipes projets et des entités métiers, en France comme à l’international. Votre rôle consistera à accompagner la sécurisation des plateformes Microsoft Azure & Microsoft 365 (Copilot, Azure Cognitive Services, Fabric, Power Platform, Azure ML), depuis la définition des architectures jusqu’au déploiement opérationnel des contrôles de sécurité. Vous participerez à la production de livrables sécurité structurants (dossiers de sécurité, analyses de risques, blueprints, recommandations d’architecture), à la revue de code , et à l’intégration de la sécurité dans les pipelines DevSecOps . La mission s’inscrit dans un environnement Agile , anglophone, avec une forte exigence de qualité, de rigueur et de capacité à interagir avec des équipes techniques et métiers de haut niveau.

Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Développeur Python Fast API En tant qu’Ingénieur Backend, vous serez au cœur de la conception et de la mise en œuvre de l’architecture qui alimente notre plateforme GenAI. Vous développerez des services backend évolutifs, robustes et hautes performances capables de gérer des millions d’interactions IA, de piloter des configurations complexes de compagnons numériques et d’orchestrer des intégrations fluides avec plusieurs fournisseurs de LLM. Au sein d’une équipe Agile, vous concevrez des microservices, optimiserez les performances des API et garantirez la fiabilité du système à grande échelle. Ce rôle est stratégique pour transformer notre infrastructure technique et relever les enjeux liés à la scalabilité, l’optimisation des performances, l’intégration système et l’orchestration GenAI. Résumé du poste En tant qu’Ingénieur Backend, vous développerez des microservices pilotés par l’IA, des systèmes de routage intelligent, des API de gestion d’agents et des couches d’intégration robustes. Vous concevrez l’architecture backend, de la définition des API jusqu’au déploiement en production, afin de permettre des expériences GenAI rapides, fiables et évolutives pour L'OréalGPT, tout en garantissant un niveau de sécurité et de performance conforme aux standards d’entreprise.

Contexte Dans le cadre du renforcement de ses équipes techniques, nous recherchons un Développeur Backend Senior .NET / Azure pour intervenir sur des projets stratégiques, avec un fort enjeu d’industrialisation des intégrations partenaires et d’évolution des API existantes. Missions Développement et architecture backend Concevoir, développer et maintenir les API backend . Participer à l’évolution et à la refonte de certains composants existants (legacy). Contribuer à la montée de version et à la modernisation des API . Participer à l’industrialisation des intégrations partenaires bancaires. Industrialisation des intégrations partenaires Concevoir des architectures permettant d’ automatiser l’intégration de nouveaux partenaires . Transformer les processus actuels (discovery, cadrage, développement, recette) vers une approche plus industrialisée et scalable . Mettre en place des standards techniques pour faciliter l’intégration des futurs partenaires. Excellence technique & DevOps Déployer et maintenir les applications sur Azure via Infrastructure as Code (Terraform) . Mettre en œuvre les bonnes pratiques DevOps et d’excellence opérationnelle. Participer au monitoring et à l’observabilité de la plateforme. Innovation & IA Utiliser et challenger des outils d’IA pour le développement (GitHub Copilot, agents IA). Explorer les opportunités d’utilisation de l’IA pour améliorer la productivité et la qualité du code. Environnement technique .NET / C# API REST Microsoft Azure Terraform (Infrastructure as Code) GitHub Actions Datadog GitHub IDE au choix (Visual Studio, JetBrains…)

Dans le cadre du plan de transformation DATA de notre Client, notre client développe des applications et plateformes DATA pour rendre nos métiers (pilotage, marketing, commerce, etc.) autonomes dans l’analyse de leurs données et KPI. Les infrastructures et projets incluent : AWS, GitLab, Terraform, DBT, Snowflake, Python, Scala, Spark, PowerBI, AI/GenAI Architectures Big Data sophistiquées pour ingérer plus de 100 par jour (Datalake, Event-Driven, Streaming, etc.) Exemples de projets : Chatbot AI Socle vidéo, navigation et calcul des audiences Recommandation de programmes via IA Feature Store et modernisation des flux financiers Plateformes CRM et partage de données partenaires Kubernetes et applications de data self-service Missions En tant que Data Engineer , vous serez en charge de : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données scalables et performants (ingestion, traitement et stockage de données massives). Développer des architectures Big Data sur AWS (S3, EMR, Lambda, Kinesis, Batch…), Snowflake et Spark. Développer en Scala et Python pour le traitement massif des données. Automatiser les workflows et orchestrer les pipelines avec Airflow et DBT . Concevoir et exposer des APIs customer-facing performantes. Optimiser les performances et garantir la scalabilité pour gérer un volume important d’utilisateurs. Collaborer avec les équipes Data Science, Produit et DevOps pour une intégration fluide.

Nous recherchons un Data Scientist Gen AI pour contribuer au développement de solutions innovantes basées sur l'IA générative. Le candidat idéal doit posséder une expertise en IA générative et en machine learning, ainsi qu'une aptitude avérée à créer des applications conversationnelles efficaces dans un cadre international. Missions principales : Concevoir et développer des solutions conversationnelles basées sur des modèles d’IA générative. Participer à l’architecture technique et au choix des frameworks tels que les LLMs, orchestration, RAG et fine-tuning. Implémenter des systèmes agentiques lorsque pertinent, y compris des multi-agents, l’utilisation d'outils et des chaînes de raisonnement. Mettre en place des pipelines robustes pour la collecte de données, la vectorisation, le monitoring et l’évaluation. Optimiser la performance, la fiabilité et la sécurité des réponses générées par les systèmes. Collaborer activement avec les équipes interfonctionnelles pour atteindre les objectifs de projet. Profil recherché : Anglais opérationnel pour un contexte international. Expérience confirmée en IA générative. Compétences confirmées en machine learning. Expérience sur le développement de solutions conversationnelles.

Dans le cadre du développement et de la maintenance de systèmes distribués performants et résilients, nous recherchons un(e) Ingénieur(e) logiciel hautement qualifié(e) et motivé(e). La mission implique le développement, le déploiement et la maintenance de solutions logicielles critiques pour des environnements où performances et temps de réponse courts sont essentiels. L’intégration de technologies innovantes (IA/ML, LLM, agents IA) fait partie des axes stratégiques de ce poste. Les activités de la mission : Développer et maintenir des logiciels pour des systèmes distribués à fortes contraintes de performance. Collaborer quotidiennement avec une équipe de plusieurs développeurs dans une logique de livraison fréquente (approche Agile). Garantir les plus hauts standards de qualité et de fiabilité du code source (tests, non régression). Contribuer à l’intégration stratégique de solutions IA/ML, d’agents IA et de LLM pour la co-construction de produits innovants et l’ajout de fonctionnalités avancées (ex : serveur MCP, agent de code type Cursor).

Développeur d’agents GenAI Nous recherchons un ingénieur IA / data scientist expérimenté ayant déjà construit des agents IA de niveau production , incluant des mécanismes de sécurité, de gestion des identités et d’observabilité . Ce rôle s’inscrit au cœur d’une initiative mondiale visant à accélérer l’industrialisation et la mise à l’échelle de l’IA générative au sein de l’organisation . Au sein de la squad Data & AI , vous interviendrez comme développeur SDK dans l’équipe plateforme GenAI , afin d’assurer la cohérence, la scalabilité et la mise en production des agents développés au sein du Groupe. Vous travaillerez avec plusieurs équipes pour définir et faire évoluer le SDK , afin qu’il soit utile, utilisable, adopté et utilisé par les ingénieurs IA et data scientists du Groupe. Le SDK constitue un produit central au sein du Groupe , déployé dans différents environnements : infrastructures sécurisées on-premise déploiements cloud globaux Ce poste est idéal pour un ingénieur IA qui combine : une maîtrise du fonctionnement des agents IA une bonne compréhension des systèmes d’identité et de sécurité une approche pragmatique orientée livraison de produits et services en production avec l’ambition de façonner la manière dont les agents IA à grande échelle sont développés, exploités et maintenus en entreprise . 1. Contexte et objectifs Une plateforme GenAI et des modèles fondamentaux sont déjà déployés dans plusieurs environnements : infrastructures on-premise zones restreintes et sécurisées L’ingénieur devra prendre en charge le SDK existant et faire évoluer la solution vers un système entièrement industrialisé, déployable et maintenable , utilisable de manière cohérente dans tous les environnements. L’ingénieur travaillera à temps plein au sein de l’équipe plateforme et de la communauté AI Engineer en tant que relais technique de la plateforme GenAI , avec pour mission de : rendre le SDK utile, utilisable et adopté par les AI Engineers contribuer au développement et à l’évolution du SDK intégrer les principes de sécurité, d’identité et d’observabilité dans le SDK afin de produire des agents prêts pour la production documenter et accompagner les ingénieurs IA dans l’utilisation du SDK dans leurs produits 2. Compétences et expérience requises Compétences techniques Bonne maîtrise des frameworks et outils : LangGraph LangChain MLflow Python Solides connaissances des protocoles, identités et sécurité : OIDC MCP token forwarding on-behalf-of Expérience démontrée en industrialisation de produits agents IA , incluant : automatisation systèmes de mise à jour packaging pipelines de déploiement observabilité Expérience dans des environnements sécurisés ou réglementés : environnements isolés (air-gapped) zones restreintes gestion des secrets Compréhension de : CI/CD gestion du cycle de vie logiciel gouvernance des configurations

Présence dans les locaux à Montpellier requise 2/3 jours par semaine Le projet Observabilité s’inscrit dans une dynamique de modernisation visant à améliorer la fiabilité du SI, la qualité de service et la capacité des équipes à anticiper et diagnostiquer les incidents. La démarche repose sur Dynatrace SaaS, l’analyse de métriques/logs/traces, l’usage de l’IA pour la corrélation et l’amélioration du diagnostic. Un·e Chef·fe de projet Observabilité est recherché·e pour structurer, coordonner et piloter les projets Observabilité et IA de la division Exploitation du SI. Projets • Pilotage des projets majeurs de l’exploitation : Observabilité, IA appliquée au run et certificats de sécurité. • Coordination des évolutions du produit Observabilité (Dynatrace SaaS, SLO/SLI, RUM, segmentation, alerting). • Suivi des projets transverses Exploitation • Contribution à la gouvernance Observabilité (priorisation, cohérence, alignement). • Animation des chantiers Mission • Piloter et coordonner les projets Observabilité, IA et certificats en autonomie. • Assurer la coordination multi‑équipes (Exploitation, SRE, Dev, Sécurité, Architectes). • Animer les COPIL, instances de pilotage, produire le reporting et suivre le budget. • Structurer les besoins, prioriser les travaux et orchestrer la livraison des chantiers. • Collaborer avec les expert·es Observabilité/Dynatrace pour garantir la bonne exécution des projets. • Accompagner l’adoption des pratiques Observabilité et des usages IA. • Contribuer à l’amélioration continue du run et de la fiabilité du SI.

Data Scientist Machine Learning / Deep Learning Aix ASAP Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch Activité principales attendues : Machine Learning / Deep Learning • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche ML/DL. • Création et production de modèles d'apprentissage automatique industrialisables • Traitement de données à grande échelle pour la création de jeux de données d'entraînement • Appliquer les bonnes pratiques de MLOps et d'explicabilité des modèles • Présenter les résultats aux parties prenantes et aider au suivi à long terme de la performance du modèle pour démontrer la valeur de l'IA IA Générative • Évaluer le problème métier et prouver la valeur via l'analyse exploratoire des données pour démontrer la valeur d'une approche IA Gen • Prompt engineering • Bench via des solutions d'évaluation des modèles d'IA Gen • Optimisation des solutions (paramétrage des modèles) Compétences et expériences demandées : - Expérience +2 ans sur l'IA Gen : prompt engineering, context engineering, construction de workflow avec RAG, tool calling, MCP, implémentation de guardrails. - Expérience significative en Machine/Deep Learning (traitement du langage naturel, traduction automatique, etc.), Vision (vision par ordinateur, reconnaissance, etc.), et sur le cycle de vie des modèles IA (de la conception vers l'industrialisation, puis la supervision en production de sa valeur). Une base solide en Python est requise pour l'exploration des données, l'évaluation d'un modèle ou la construction d'une API python. - Connaissance de SQL - Solide connaissance de Pandas, Jupyter Notebook, Scikit-learn, Numpy, Streamlit - Maîtrise des frameworks ML distribués modernes tels que TensorFlow, PyTorch - Pratiquer une veille active sur vos domaines de compétence. - Participez activement à la construction de la stratégie en effectuant la veille technologique, étant force de proposition sur les nouveaux outils / nouvelles méthodes à utiliser et le partageant avec le reste de l’équipe

Contexte : La mission se déroule sur un stack hybride AngularJS/React/TypeScript, avec intégration d’agents IA et un fort enjeu de qualité et de delivery. Mission : L’enjeu est double : maintenir l’existant tout en opérant une migration stratégique Migration Critique : assurer le passage de l’ancienne version vers la nouvelle architecture. Développement Hybride : intervenir sur un stack mixte AngularJS / React / TypeScript. AI Oversight : challenger et valider les fonctionnalités proposées par des agents IA via un outil de génération de code assisté par IA via Claudecode. Qualité & Delivery : garantir la robustesse des livrables et la cohérence des skills et agents intégrés au nouveau manager.

Notre client dans le secteur Assurance recherche un/une Software Engineer – Agentic AI (x2)H/F Description de la mission: Dans le cadre du lancement d’un programme stratégique autour de l’intelligence artificielle, notre client initie un projet visant à concevoir une architecture d’agents IA capables d’automatiser différentes étapes du cycle de valeur de l’assurance. Une première phase d’audit est actuellement menée par une ESN afin de définir l’architecture cible. La phase suivante consistera à concevoir et développer les agents ainsi que le framework technique associé. Les consultants interviendront sur la conception et le développement d’agents IA, la construction d’un framework interne d’orchestration et l’intégration de ces agents dans l’écosystème IT existant. Ils participeront également à la définition du nombre et du rôle des agents, à l’orchestration entre les différents composants ainsi qu’à l’industrialisation de la solution.

Contexte du poste Dans une volonté de modernisation, notre client souhaite mettre en place une véritable plateforme DATA / BI intégrant également des composantes d’IA pour automatiser l’analyse et enrichir les décisions. Objectifs du projet Le consultant interviendra pour : Industrialiser et moderniser la production de KPI. Déployer et structurer une plateforme DATA / BI performante . Intégrer des mécanismes d’IA afin d'améliorer l’analyse (ex : ventes par périodes, stratégies d’implantation en pharmacies, insights automatisés…). Assurer la continuité, l’évolution et la pérennité de la solution sur le long terme. Environnement & Technologies Projet DATA / BI d’envergure, déjà initié via un prestataire externe. Le consultant prendra le relais pour poursuivre, compléter et maintenir le travail existant. Technologies : Databricks (technologie centrale du projet) Pipelines DATA / BI Stack analytique moderne Composants IA / Machine Learning intégrés progressivement

Vous rejoignez l’équipe Data Tech Knowledge au sein de la direction IT Data. La mission s’inscrit dans une dynamique d’innovation autour de l’ IA appliquée aux environnements Data , avec un fort enjeu d’industrialisation et d’optimisation des processus existants. Vous intervenez en proximité avec les équipes métiers et data afin d’améliorer les outils, les flux et les plateformes. 🚀 Missions principales Développer et maintenir des pipelines d’alimentation de données Concevoir et optimiser des transformations via ETL (Talend / DBT) Travailler en binôme avec un Data Analyst sur des cas d’usage IA/Data Participer au développement d’agents IA permettant le requêtage SQL en langage naturel Mettre en place des outils d’aide au développement et de monitoring Contribuer aux bonnes pratiques DevOps et DataOps Réaliser une veille technologique autour des architectures data modernes 🛠 Environnement technique Langages : SQL, Python Bases de données : Snowflake, SQL Server, PostgreSQL Data Processing : DBT, Talend Data Ingestion : DLT, Kafka, Talend DevOps : Git, TFS, Azure DevOps, Docker, Kubernetes, Liquibase Infrastructure as Code : Terraform Data Visualisation : Power BI 🔎 Profil recherché 2 à 5 ans d’expérience en Data Engineering Très bonne maîtrise de Python et Snowflake Expérience confirmée sur des outils ETL (Talend et/ou DBT) Connaissances en IA (1 à 2 ans) appréciées Autonomie, esprit d’équipe et capacité à comprendre les enjeux métiers