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Mission de prestation – Définition des offres AI For Employee, accompagnement au déploiement et conduite du change 1. Ambition de BNP Paribas sur les offres AI For Employee BNP Paribas souhaite structurer, sécuriser, formaliser et déployer à l'échelle du Groupe des offres AI For Employee L'ambition n'est pas de développer des solutions techniques spécifiques dans le cadre de cette mission, mais de : • Clarifier l'offre Groupe (positionnement, périmètre, cible, coût), • Structurer des propositions lisibles pour les entités et alignées avec la stratégie AI4Eet les product Mix • Accompagner le déploiement et l'adoption des offres agents, dans le respect des cadres de gouvernance, de risque et de conformité existants. Les offres agents doivent être compréhensibles, industrialisables et partageables, afin de permettre un passage maîtrisé de l'expérimentation au déploiement opérationnel au sein des entités du Groupe. __________ 2. Objectifs de la mission L'objectif principal de la mission est d'accompagner BNP Paribas dans la structuration de ses offres et dans leur déploiement auprès des entités, en intégrant fortement les dimensions d'adoption et de change. Les objectifs détaillés sont les suivants : • Définir et formaliser des offres structurées et cohérentes; • Clarifier le positionnement des offres, leurs couts, leurs cas d'usage cibles et leur valeur business ; • Contribuer à la mise sur étagère des offres à destination des entités du Groupe • Accompagner les entités dans la compréhension, l'appropriation et le déploiement des offres agents ; • Définir une stratégie d'adoption et de conduite du change associée aux agents dans le cadre du programme Agents du Groupe et particulièrement définir et déployer la stratégie d'adoption et de conduite du change pour les AI For Employee • Sécuriser la lisibilité des offres au regard des cadres de gouvernance, risques et conformité existants (sans prise en charge des assessments techniques). __________ 3. Structuration de la mission La mission est structurée autour de trois axes principaux, centrés sur la valeur, le déploiement et l'adoption. 3.1 Définition et structuration des offres Cet axe vise à structurer des offres claires, homogènes et actionnables pour les entités. L'accompagnement porte sur la formalisation de l'offre, et non sur sa mise en œuvre technique. 3.2 Accompagnement au déploiement des offres auprès des entités La mission inclut un accompagnement des entités pilotes et cibles dans : • la compréhension des offres, • le cadrage de leur usage dans les contextes locaux, • la structuration du passage de l'expérimentation au déploiement. 3.3 Adoption et conduite du change Un axe spécifique est dédié à l'adoption et au change, afin de : • favoriser l'appropriation des offres agents par les équipes opérationnelles, • soutenir les “doers” et sponsors locaux, • accompagner les consommateurs/users d'agents • maximiser l'impact des déploiements. 4. Définition des tâches Dans ce périmètre, les tâches confiées au prestataire couvrent notamment : 4.1 Définition et mise sur étagère des offres • Clarification du positionnement des offres AI For Employee au sein du Groupe; • Formalisation des caractéristiques des offres, incluant : o Périmètre fonctionnel, o Types de cas d'usage adressés, o Valeur business attendue, o Couts o Principes de gouvernance et de conformité existants, o Modalités de déploiement auprès des entités ; o Monitoring et KPIS • Contribution à la mise sur étagère des offres pour un usage transverse Groupe. 4.2 Accompagnement au déploiement auprès des entités • Appui à la préparation du déploiement des offres auprès des entités pilotes et cibles ; • Accompagnement des entités dans le cadrage de leur démarche agents (hors build) ; • Soutien à la coordination entre acteurs Groupe et entités ; • Capitalisation des retours d'expérience pour enrichir et ajuster les offres. 4.3 Adoption et change • Définition de la stratégie d'adoption et de conduite du change associée aux agents dans le cadre du programme Agents du Groupe et particulièrement définir et déployer la stratégie d'adoption et de conduite du change • Identification des leviers et freins à l'adoption côté métiers et équipes opérationnelles ; • Définition et déploiement de dispositifs d'accompagnement au change ; • Appui au suivi de l'adoption et recommandations d'ajustement. __________ 5. Définition des livrables Les livrables de la mission incluent notamment : Livrables de structuration des offres • Dossiers de définition des offres ; • Fiches de positionnement des offres à destination des entités ; • Synthèses des cas d'usage cibles et de la valeur business associée. Livrables d'accompagnement au déploiement • Supports d'accompagnement au déploiement des offres ; • Synthèses de retours d'expérience des entités ; • Recommandations d'ajustement des offres. Livrables adoption et change • Contribution formalisée à la stratégie d'adoption des offres ; • Notes de suivi et recommandations sur l'appropriation des offres.

La mission porte sur la conception et le déploiement de POC autour des agents autonomes et des LLM appliqués aux données d'infrastructure IT (logs, CMDB, monitoring). L'objectif est de fournir des aides intelligentes à la production : supervision, automatisation et résolution proactive d'incidents, dans une logique d'industrialisation à terme. Vos missions : Concevoir et gérer des environnements d'expérimentation Kubernetes / Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD) Automatiser la collecte, le pré-traitement et l'exploitation des datasets d'infrastructure pour alimenter des agents basés sur LLM Développer et intégrer les pipelines de déploiement d'agents IA, en lien avec les data scientists et ingénieurs IA (LangChain, LangGraph, AutoGen ou équivalents) Implémenter des scripts et outils en Python, Bash, Go pour l'automatisation infra, l'orchestration et le monitoring Garantir la sécurité des développements et déploiements en environnement réglementé : DevSecOps, SAST/DAST, gestion des accès, conformité RGPD Produire la documentation technique des POC et les spécifications d'industrialisation Assurer une veille sur les architectures agentiques, les LLM et l'automatisation d'infrastructure

Contexte Nous recherchons un Senior Product Designer UX/UI capable de concevoir des expériences utilisateurs simples et intuitives sur des produits SaaS intégrant des technologies d'intelligence artificielle et d'agents IA. Le profil recherché devra intervenir directement avec les fondateurs, les équipes produit et les développeurs afin de transformer des problématiques métier complexes en expériences utilisateur fluides et efficaces. Missions principalesDiscovery & Compréhension métier Participer aux ateliers clients. Comprendre les besoins utilisateurs et les enjeux métier. Challenger les demandes fonctionnelles. Identifier les irritants et opportunités d'amélioration. Conception UX Construire les parcours utilisateurs. Réaliser les user flows. Concevoir les wireframes. Créer des prototypes interactifs. Optimiser les parcours d'activation et de conversion. Design UI Réaliser les maquettes haute fidélité. Définir et maintenir un Design System. Garantir la cohérence graphique du produit. Produire des composants réutilisables pour les équipes techniques. Collaboration Produit & Tech Travailler quotidiennement avec les développeurs. Préparer les spécifications fonctionnelles. Accompagner l'intégration des maquettes. Participer à l'amélioration continue du produit. Profil recherchéExpérience obligatoire Minimum 5 ans d'expérience en Product Design ou UX/UI Design Expérience démontrée sur des produits SaaS B2B Expérience en startup, scale-up ou environnement produit Portfolio présentant des produits réellement utilisés en production Compétences obligatoires UX User Research User Journey Mapping Wireframing Prototypage Tests utilisateurs Design Thinking UI Figma expert Design System Responsive Design Accessibilité Atomic Design Produit Le candidat doit comprendre : les KPI produit les problématiques de conversion les parcours utilisateurs les enjeux d'adoption d'un SaaS

2.1 Objectifs : Assurer le déploiement complet de l'offre IA4IT sur le périmètre FAST, favoriser l'adoption et la montée en compétences de l'ensemble des collaborateurs IT concernés. 2.2 Description détaillée des tâches qui constituent la mission : • Prendre en charge un sous-périmètre FAST en autonomie complète • Organiser, planifier et piloter le déploiement IA4IT sur son périmètre • Accompagner la prise en main de Claude Cowork et Claude Code • Adapter les modalités d'accompagnement au niveau et au profil de chaque utilisateur • Mettre en place, en collaboration avec les équipes, des Skills et MCP spécialisés adaptés aux métiers du périmètre • Assurer le suivi de l'avancement et produire un reporting régulier de son activité • Être le point de contact opérationnel pour son périmètre 2.3 Résultats attendus et/ou livrables avec échéancier si besoin • Plan de déploiement du périmètre (J+15) • Reporting d'avancement mensuel • Livrables techniques : Skills et MCP métier déployés • Bilan de montée en compétences (trimestriel) • Rapport de clôture et plan de continuité (fin de mission)

Contexte Dans le cadre de son programme de modernisation IT (Cloud, Observabilité, IA et réurbanisation du SI), Le client engage une réflexion structurée autour des sujets IA for IT et IA for Ops. L'objectif est de définir une vision pragmatique et opérationnelle permettant d'exploiter les capacités d'intelligence artificielle pour améliorer l'exploitation, la supervision, la résolution d'incidents et l'efficacité des opérations IT. En parallèle,le client poursuit la transformation de son dispositif d'observabilité avec notamment : La migration Dynatrace Gen II vers Gen III ; La transition des logs ELK vers Dynatrace ; La montée en maturité des pratiques de monitoring et d'observabilité. Objectifs de la mission Le consultant interviendra comme référent senior afin de : 1. Cadrer la stratégie IA for Ops Définir la vision cible IA for Ops. Identifier les cas d'usage prioritaires et à forte valeur métier. Formaliser une trajectoire réaliste et progressive. Définir les indicateurs de succès (KPIs). Construire une roadmap de déploiement. 2. Accompagner les parties prenantes Mener des ateliers et interviews avec les équipes techniques et métiers. Recueillir et synthétiser les besoins. Animer les réflexions stratégiques. Faciliter la prise de décision. Produire des recommandations pragmatiques et actionnables. 3. Contribuer à l'évolution de l'observabilité Apporter une expertise avancée sur Dynatrace. Conseiller les équipes dans la migration Gen II vers Gen III. Accompagner la bascule des usages de logs ELK vers Dynatrace. Participer à l'identification des prérequis techniques nécessaires aux futurs cas d'usage IA Ops. Livrables attendus Vision cible IA for Ops. Cartographie des cas d'usage prioritaires. Analyse de l'existant et des écarts. Recommandations stratégiques et opérationnelles. Définition des KPIs. Roadmap de mise en œuvre. Dossier de synthèse exécutif à destination du management. Recommandations relatives aux plateformes d'observabilité.

Rattaché à la direction, vous jouez un rôle clé dans l'accompagnement de nos équipes et/ou clients dans la modernisation de leurs environnements de travail collaboratifs. En tant que Consultant(e) Atlassian Rovo, votre mission principale consiste à piloter le déploiement, l'adoption et l'optimisation des solutions IA au cœur de la suite Atlassian Cloud (Jira, Confluence, JSM). Vos missions sont les suivantes: Conseil & Expertise IA (Atlassian Rovo)Piloter le déploiement et l'intégration d'Atlassian Rovo au sein des environnements clients / internes. Définir et exécuter la stratégie d'adoption de l'IA afin de maximiser la valeur et la productivité des équipes. Identifier les cas d'usage à forte valeur ajoutée et mesurer l'impact de Rovo sur le quotidien des collaborateurs. 2. Expertise Opérationnelle Atlassian CloudConseiller et optimiser la configuration de la suite Atlassian Cloud : Jira, Confluence et Jira Service Management (JSM). Mettre en place les workflows, automatisations et structures de données adaptés aux cas d'usage IA. Assurer la gouvernance et le respect des bonnes pratiques d'administration Atlassian Cloud. 3. Conduite du Changement & AnimationConcevoir et animer des ateliers de cadrage, de co-construction et de formation. Rédiger les supports méthodologiques, la documentation sur Confluence et les guides de bonnes pratiques. Accompagner la transformation des usages et former les utilisateurs (techniques et métiers) à la prise en main de Rovo.

Dans le cadre du programme Agents (IA générative / agentic AI), nous recherchons un Data Scientist expérimenté afin de contribuer aux phases d'expérimentation, de prototypage (PoC) et d'industrialisation progressive des cas d'usage métier. Le programme vise à explorer et structurer l'usage d'agents intelligents permettant d'automatiser et d'augmenter des processus métier, en s'appuyant sur des architectures modernes intégrant LLM, orchestration, data pipelines et Cybersécurité. Les Agents IA sont amenés à être utilisés dans différents cas d'usage métiers, que ce soit pour l'assistance aux collaborateurs, l'analyse documentaire, la génération de contenus, l'aide à la décision, l'automatisation de processus ou l'exploitation de bases de connaissances internes. Leur adoption nécessite toutefois un cadre rigoureux afin de garantir leur performance, leur robustesse, leur sécurité, leur conformité et leur adéquation aux exigences du secteur bancaire. Objectifs de la mission La mission consiste à intervenir en tant que Data Scientist spécialisé dans la création et la mise en exploitation d'agents IA. Les principaux objectifs sont les suivants : • Concevoir et développer des PoC et MVP autour d'agents IA • Explorer différentes approches techniques (agent frameworks, orchestration, RAG, tool use, …) • Évaluer les performances, la robustesse et les limites des solutions testées • Contribuer aux choix d'architecture cible pour le programme • Participer à la capitalisation des expérimentations (best practices, patterns) • Accompagner la montée en maturité des cas d'usage vers leur industrialisation Cette mission s'inscrit, par ailleurs, dans une démarche de gouvernance des cas d'usage IA pour le groupe, de maîtrise des risques liés à l'IA générative et d'industrialisation des pratiques d'évaluation avant mise en production. Périmètre technique Le consultant devra être capable d'intervenir sur un écosystème technologique varié, notamment : • Frameworks agentiques et orchestration : LangGraph, outils équivalents • LLM & IA générative : Mistral, modèles open source ou propriétaires • Plateformes Data / ML : Dataiku, Domino • Solutions éditeurs / partenaires : IBM (watsonx, orchestration, etc.) • Approches RAG avancées (multi-sources, pipeline complexe) Livrables attendus • PoC fonctionnels démontrant les capacités des solutions testées • Analyses comparatives (technologies, approches) • Recommandations d'architecture et bonnes pratiques • Documentation technique et synthèses pour prise de décision Conclusion Cette mission est d'importance et s'inscrit dans une démarche stratégique visant à préparer le passage à l'échelle des architectures agentiques au sein du SI, en cohérence avec les standards data, IA et sécurité du Groupe.

Dans le cadre de l'accélération de sa stratégie Data & IA, un grand groupe français renforce son équipe afin de développer et industrialiser de nouveaux produits d'intelligence artificielle. Vous intégrerez une DSI engagée dans une transformation ambitieuse des usages métiers grâce à l'IA, avec un fort niveau d'innovation autour de l'IA générative, de l'agentique et du Machine Learning. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir, développer et déployer des solutions d'IA Générative et des systèmes agentiques. Développer des modèles de Machine Learning et Deep Learning répondant aux besoins métiers. Industrialiser les solutions IA en appliquant les bonnes pratiques DevOps et MLOps. Optimiser les déploiements sur Google Cloud Platform et Kubernetes afin de garantir performance, fiabilité et maîtrise des coûts. Développer de nouvelles fonctionnalités pour un portail interne dédié à l'IA. Accompagner les Data Scientists et les équipes de développement dans l'utilisation de l'écosystème GCP. Participer à l'évolution des standards, frameworks et bonnes pratiques autour de la plateforme Data & IA.

Je recherche pour l'un de mes clients, un Platform Architect senior avec une forte dimension conseil. Contexte La client opère une plateforme critique à forte volumétrie, dans un environnement hybride entre cloud privé, Azure et demain cloud souverain. Elle garantit au quotidien la performance, la disponibilité et la résilience des systèmes, l'observabilité est au cœur de cette mission. Le profil recherché n'est pas uniquement un architecte technique : c'est quelqu'un qui apporte un regard extérieur, challenge les pratiques en place, propose des orientations et accompagne les décisions techniques au plus haut niveau. Deux chantiers urgents structurent le poste. L'architecture Azure existante doit être entièrement remise à plat. Et un travail massif de recensement et de production de dossiers d'architecture est à engager sur un parc de plus de 200 applications, le sujet est immédiat. Ce que le client attend vraiment Un profil avec une culture conseil affirmée : capable de faire des études approfondies sur les solutions en place, de produire des recommandations structurées, de présenter des arbitrages technico-économiques à la direction et de porter des orientations face à des parties prenantes exigeantes. Quelqu'un qui sait dire ce qui ne va pas, proposer ce qui devrait être fait, et convaincre. Pas uniquement quelqu'un qui exécute quelqu'un qui pense, structure et embarque. Cela dit, le client veut aussi quelqu'un qui met les mains dans le moteur quand c'est nécessaire. La posture est celle d'un senior consultant qui ne délègue pas l'opérationnel quand l'enjeu l'exige. La transmission de connaissance est un enjeu fort. Les équipes doivent monter en compétence, notamment sur Azure où des interventions en moins de 24 heures sur les assets exposés sont désormais imposées par le groupe. Le profil doit savoir former et faire ruisseler la connaissance. Missions principales Sur Azure, qui est le chantier prioritaire : conduire le diagnostic de l'existant, produire les recommandations d'architecture, définir la cible et accompagner la remise à plat complète Landing Zone, sécurité, IAM, segmentation réseau, haute disponibilité. Sur l'observabilité, qui est au cœur de la Direction Technique : définir et industrialiser les socles de supervision, mettre en place les SLI/SLO, construire les dashboards de Platform Health, instrumenter les services critiques et piloter la performance en temps réel. Prometheus, Grafana et Loki sont les outils du quotidien. Sur l'IAM et la sécurité : définir les standards d'authentification et d'autorisation (Keycloak, OAuth2/OIDC, Zero Trust), gérer les secrets (Vault), appliquer les contraintes groupe sur les vulnérabilités, intégrer la sécurité dans les pipelines CI/CD selon une approche DevSecOps, et veiller à la conformité DORA et RGPD. Sur les socles plateforme : concevoir et maintenir les référentiels d'architecture (Kubernetes, Helm, ArgoCD, GitOps), définir les modèles d'Infrastructure as Code (Terraform), normaliser les pipelines CI/CD et promouvoir l'automatisation systématique. Sur la gouvernance et la documentation : structurer et produire les dossiers d'architecture sur le parc de + de 200 applications (ADR, HLD, LLD, runbooks), animer les comités d'architecture, assurer la cohérence des designs entre équipes et apporter la rigueur documentaire qui fait aujourd'hui défaut. Sur l'IA : le client travaille sur des sujets IA avancés impliquant des LLMs frontier en environnement régulé. Le profil doit avoir une vision sur la gouvernance IA, la sécurité des usages LLM, les cas d'usage AIOps, détection d'anomalies, prédiction d'incidents, auto-remédiation et être capable d'accompagner les équipes sur ces sujets avec le niveau de rigueur qu'exige un environnement industriel. En transverse : accompagner les architectes en place, répondre aux besoins des équipes de maîtrise d'œuvre sur l'évolution des architectures, intervenir en expert niveau 3 sur les incidents complexes et conduire des études comparatives sur les solutions et leur évolution. Stack technique Azure (Landing Zone, IAM, réseau, sécurité, Monitor, KQL) · Kubernetes · Helm · ArgoCD · GitOps · Terraform · Keycloak · OAuth2/OIDC · Zero Trust · HashiCorp Vault · Prometheus · Grafana · Loki · CI/CD (GitHub Actions, Jenkins) · DevSecOps · Python · LLMs en environnement régulé Profil recherché 15 ans d'expérience minimum, idéalement avec un passage en cabinet de conseil ou ESN sur des missions d'architecture complexes en environnement régulé. Expertise Azure opérationnelle indispensable, de la production réelle, pas uniquement des certifications. Expérience confirmée en environnement industriel, financier ou critique régulé. Maîtrise des socles plateforme : Kubernetes, Terraform, ArgoCD, IAM, observabilité. Capacité à produire des livrables d'architecture de qualité et à les défendre en comité. Posture conseil affirmée, sait challenger, recommander et convaincre. Aisance relationnelle avec la direction comme avec les équipes techniques. Capacité à former et à faire monter les équipes en compétence. La dimension IA en production, gouvernance LLM, AIOps, sécurité des usages IA en environnement régulé est un vrai différenciateur sur ce poste. Modalités Poste basé à la Défense. Déplacements occasionnels en Province. Astreintes et interventions en heures non ouvrées ponctuelles à prévoir. Télétravail hybride.

Contexte Objectif global : Développer IA au sein du SOC 2 Au sein de notre SOC, nous intégrons des technologies d'Intelligence Artificielle Générative pour automatiser l'analyse de menaces, contextualiser les alertes de sécurité et assister nos analystes. Nous recherchons un(e) Expert(e) en IA spécialisé(e) dans l'entraînement, l'alignement et l'évaluation de Modèles de Langage (LLM/SLM) afin de concevoir des modèles souverains, ultra-spécialisés en cybersécurité. En collaboration directe avec l'équipe R&D Cyber et l'équipe SOC, le/la consultant(e) aura pour missions de : MISSIONS Fine-tuning de modèles : Adapter et spécialiser des LLM open-source (Llama, Mistral, Qwen...) sur des données de cybersécurité (logs, rapports CTI, playbooks). Alignement et limitation des hallucinations : Mettre en œuvre des techniques d'apprentissage par renforcement pour s'assurer que les modèles génèrent des réponses précises, sécurisées et sans biais/hallucinations (crucial pour le SOC). Formatage et structuration des données : Définir et appliquer les meilleurs formats de prompt et de conversation pour l'entraînement. Évaluation et Benchmarking : Mettre en place des pipelines d'évaluation rigoureux pour mesurer la performance des modèles spécialisés "Cyber" par rapport aux standards du marché.

🏠 1j télétravail/Semaine - 📍 Toulouse - 🛠 Expérience d'au moins 3 ans Nous recherchons un(e) Data Engineer motivé(e) pour rejoindre une équipe Analytics dédiée à l'amélioration et à l'optimisation des flux de développement et de l'utilisation des ressources de calcul dans un environnement semi-conducteurs. Ce poste offre une forte exposition transverse avec des équipes variées : design, développement de flux, IT, finance, etc. Vous interviendrez principalement sur la mise en place et l'industrialisation de pipelines de données pour alimenter des cas d'usage à forte valeur ajoutée : analytics opérationnel, analyses d'opportunités, prévision et modèles prédictifs. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables sur AWS Automatiser les flux de traitement et garantir la qualité des données Alimenter des solutions d'analytics avancées et des moteurs de prévision (forecasting / ML) Participer à l'architecture des plateformes data Collaborer avec des équipes métiers et techniques pour identifier et adresser les besoins Mettre en œuvre des solutions pérennes, maintenables et industrialisées Assurer le monitoring et l'amélioration continue des processus data Environnement technique : 🧑‍💻 AWS (stack data complète) DBT / Dagster Python Outils d'intelligence artificielle pour applications analytiques

Les missions sont : - Conception, mise en œuvre, test et maintenance de pipelines de données robustes pour assurer la collecte, la transformation et la disponibilité des données depuis diverses sources internes et externes vers les environnements de du projet. - Intégration fluide des flux de données entre les sources de données de l'entreprise, les systèmes applicatifs et les environnements de simulation, en garantissant la fiabilité et la traçabilité des échanges. - Participation à la mise en place d'une architecture de données modulaire et scalable, pensée pour le prototypage rapide mais avec une trajectoire claire vers l'industrialisation. - Contribution au développement de connecteurs, de microservices et d'interfaces pour alimenter dynamiquement les agents LLM, tout en facilitant la circulation des données entre les agents et les modules d'analyse. Implémentation de pratiques de DataOps solides, incluant l'orchestration des pipelines, la surveillance des flux, la gestion des erreurs et le versioning des schémas de données. Compétences souhaitées : -Expérience confirmée dans la construction et l'optimisation de pipelines de données en environnement cloud ou hybride. -Bonne compréhension de l'ingénierie des données, des formats de données hétérogènes (API, bases relationnelles, NoSQL, fichiers plats, logs…) et des outils associés. -Connaissance des architectures orientées microservices et des principes d'intégration continue / déploiement continu (CI/CD). -Maîtrise des langages de programmation pour la donnée, notamment Python et SQL ; des compétences en Bash est un plus. -Pratique des outils d'orchestration de workflows (Prefect, Airflow, …) et des solutions de messagerie asynchrone (RabbitMQ, Kafka…). -Compréhension du rôle des LLM dans une architecture de traitement distribué, et capacité à alimenter des agents LLM avec des données structurées et contextualisées. -Forte capacité d'analyse, rigueur dans la gestion de flux complexes, et sens de la fiabilité des systèmes.

Nous recherchons un·e Directeur·trice de Projets IA. Vous interviendrez sur des environnements critiques, fortement régulés et à forts enjeux métiers, au cœur des initiatives d'intelligence artificielle et d'innovation. Vous piloterez des projets IA de bout en bout, depuis les phases de cadrage et d'idéation jusqu'à la mise en production à l'échelle, en assurant la coordination transverse entre équipes techniques, métiers et fonctions de gouvernance. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Piloter des programmes IA de bout en bout : cadrage, POC, industrialisation et mise en production de solutions (LLM, RAG, assistants métiers) Définir la stratégie IA & roadmap : alignement business/IT, suivi des KPI et reporting CODIR Structurer la gouvernance IA : gestion des risques, conformité (EU AI Act, DORA, NIS2), documentation réglementaire Coordonner les équipes : interface transverse Data/IA, DevOps, Risk, Compliance et métiers Conseiller & innover : benchmark des solutions IA, accompagnement du top management, diffusion de la culture IA Environnement technique : 🧑‍💻 IA & Data : LLM (OpenAI, Mistral, LLaMA…), RAG, NLP, Cloud / Infra : GCP, Kubernetes, Docker Data stack : Python, Spark, SQL/NoSQL, pipelines ETL/ELT DevOps : CI/CD, MLOps, monitoring Sécurité & conformité : ISO 27001, RGPD, EU AI Act, DORA, NIS2

Intégré(e) au sein de l'équipe Plateforme et en collaboration étroite avec les Architectes, SRE, Data Engineers et Data Scientists, vous contribuerez activement au développement, à la qualification et à la mise en production d'agents IA orchestrés sous LangGraph. Vos responsabilités principales : Développer des agents autonomes complexes en Python à l'aide de LangGraph (StateGraph, multi-agents, human-in-the-loop, prebuilt tools). Connecter les agents aux composants RAG, bases de connaissances internes et API opérationnelles. Affiner les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle avancés (function calling, tool use, plan-and-execute). Mettre en place et enrichir les suites d'évaluation (eval datasets, détection de dérive et d'hallucinations) sous LangSmith. Assurer le versioning, le packaging conteneur et l'intégration CI/CD via GitLab dans le respect des standards de production.

Notre client, grand groupe international du secteur du transport et de la logistique, déploie une stratégie ambitieuse de transformation par l'IA. Dans ce cadre, il recherche un Product Manager AI for All chargé de piloter la vision stratégique des solutions d'intelligence artificielle destinées à l'ensemble de ses collaborateurs (Microsoft Copilot, agents IA custom, LLM entreprise, etc.). 1. Roadmap produit Piloter la feuille de route des solutions IA grand public interne en collaboration avec les éditeurs (Microsoft, Mistral AI, etc.) Évaluer et prioriser les nouvelles fonctionnalités selon leur valeur métier Négocier et formaliser les engagements fournisseurs (SLA, délais, fonctionnalités) 2. Agents IA custom enterprise Définir la vision produit des agents IA déployés à l'échelle du groupe Cartographier les besoins métiers et les traduire en spécifications fonctionnelles Mesurer l'adoption et piloter l'optimisation continue 3. Connecteurs & intégrations Définir la roadmap des connecteurs (ERP, CRM, outils métiers) Superviser la gouvernance des accès, la conformité et la sécurité

Dans le cadre d'un projet de développement d'applications web innovantes, nous recherchons un Développeur Full Stack Senior disposant d'au moins 8 années d'expérience. Le consultant interviendra sur la conception et le développement de webapps intégrant des fonctionnalités avancées d'analytics, de visualisation de données sur mesure et d'intelligence artificielle. Il participera à l'ensemble du cycle de développement, depuis la définition des interfaces et de l'expérience utilisateur jusqu'à la mise en œuvre des services backend et des intégrations de données. La mission comprend notamment la conception d'interfaces frontend soignées, ergonomiques et performantes, ainsi que le développement de composants de data visualisation personnalisés. Le consultant prendra également en charge le développement, l'évolution et la maintenance des services backend principalement réalisés en Python. Il contribuera à l'intégration de briques d'intelligence artificielle et, selon les besoins, de frameworks agentiques permettant d'embarquer des agents IA au sein d'interfaces web spécifiques. La mission nécessite une forte autonomie, une excellente compréhension des développements réalisés et une attention particulière portée à la qualité, à la maintenabilité et à la performance du code.