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Dans le cadre du chantier IA4IT du programme de modernisation du SI, le consultant sera responsable de la définition et de la mise en œuvre des architectures techniques permettant la construction d'agents IA et de solutions agentiques robustes, sécurisées et industrialisables. Intervention notamment sur : • La définition des architectures de référence pour les solutions agentiques et les usages IA de l'entreprise. • La conception des modèles d'intégration entre la plateforme IA et le système d'information. • L'accompagnement de la mise en œuvre de workflows agentiques complexes et de mécanismes d'orchestration multi-agents. • La définition des standards de développement, de test, d'observabilité et de gouvernance des agents IA. • L'identification des technologies, frameworks et composants les plus pertinents pour répondre aux besoins métiers. • La supervision et le challenge des développements réalisés par les équipes produit et les partenaires. • La conception et l'évaluation des patterns d'intégration avec GitHub, Jira, Confluence, ITSM, bases documentaires, APIs et services métiers. • La participation aux travaux autour des protocoles d'interopérabilité tels que MCP, A2A ou tout autre standard émergent du marché. • La mise en place des mécanismes de supervision, de mesure de qualité, de traçabilité et de contrôle des usages IA. • L'accompagnement de l'industrialisation des solutions depuis les preuves de valeur jusqu'aux déploiements en production. • La veille active sur les évolutions des plateformes IA, des LLMs et des architectures agentiques.

Contexte : Dans le cadre d'un programme stratégique autour de l'intelligence artificielle générative, notre client recherche un Senior Software Engineer IA Générative (GenAI) afin de contribuer à la conception, au développement et à l'industrialisation de solutions innovantes. Intégré à une équipe d'experts, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des applications (SDLC), en collaboration avec les équipes innovation, data et IT, dans un environnement Agile. Missions : * Concevoir et développer des applications intégrant des modèles de langage (LLM), notamment autour des architectures RAG, des embeddings et des agents IA. * Participer à la définition d'architectures GenAI robustes, évolutives et industrialisables. * Développer des API, microservices et pipelines d'intelligence artificielle dans un environnement Cloud. * Accompagner les équipes techniques sur les phases de cadrage, d'expertise, d'audit et de diffusion des bonnes pratiques. * Garantir la qualité, la sécurité, la conformité et l'observabilité des solutions mises en œuvre. * Participer aux cérémonies Agile et contribuer à l'amélioration continue des méthodes de travail de l'équipe. * Contribuer aux estimations de charge, à la priorisation des sujets et à la planification des sprints. * Participer à la maintenance évolutive des composants et à leur mise à niveau régulière (Evergreen). Compétences techniques : * Excellente maîtrise du développement backend (Python, Node.js ou Java). * Solide expérience des technologies d'IA générative et des frameworks tels que LangChain, LlamaIndex, Hugging Face et OpenAI API. * Bonne connaissance d'un Cloud public (Azure, AWS ou GCP). * Expérience de la conception d'API, de microservices et d'architectures distribuées. * Maîtrise des architectures RAG, des bases de données vectorielles et des pratiques MLOps appréciée. * Bonne compréhension des enjeux de sécurité, de gouvernance et de performance des solutions IA. Compétences fonctionnelles : * Expérience des environnements Agile (Scrum). * Capacité à intervenir dans des contextes de transformation à forte exigence technique. * Aptitude à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires et internationales. * Sens de l'analyse, de la qualité de service et de l'amélioration continue. Compétences comportementales : * Excellentes capacités de communication. * Esprit d'équipe et sens du partage des connaissances. * Autonomie, rigueur et capacité d'adaptation. * Force de proposition et orientation résultats. Conditions d'intervention Hybride. Télétravail : jusqu'à 2 jours par semaine selon les modalités du projet. Langues : Anglais professionnel indispensable (échanges avec des équipes internationales). Qualifications attendues : * Expertise en IA Générative (GenAI). * Maîtrise de Python. * Connaissances en Node.js et/ou Java. * Une certification Cloud ou IA Générative (notamment GCP Generative AI) constitue un atout.

1) 🎯 Objet de la consultationLe présent Appel d'Offres vise à sélectionner un prestataire pour renforcer une squad IA existante au sein de notre entité. 👉 La squad est actuellement composée de 2 ingénieurs IA déjà en place. 👉 Le besoin porte sur 4 profils complémentaires, capable d'apporter une valeur immédiate en termes de : delivery, structuration, qualité, intégration SI Les travaux concernent la conception et le développement d'agents IA métiers s'appuyant sur une plateforme centralisée basée sur : LangChain / LangGraph services RAG observabilité, sécurité mécanismes d'intégration standardisés (MCP – Model Context Protocol ou équivalent) ➡️ Les profils attendus sont des développeurs orientés agents IA / intégration, et non des profils “infra IA / MLOps / entraînement de modèles”. 2) 🧭 Contexte & enjeuxL'entité souhaite accélérer la livraison de cas d'usage IA concrets en s'appuyant sur une architecture mutualisée. 🔎 Spécificité du contexte👉 À date, la squad développe principalement des agents IA orientés “knowledge” (RAG / assistance conversationnelle) permettant de faciliter l'accès à l'information et d'assister les utilisateurs dans leurs activités. Ces agents sont intégrés : dans Microsoft Teams dans une interface web dédiée 👉 Les interfaces utilisateurs (Teams / frontend web) sont gérées par une équipe dédiée. ➡️ La squad se concentre sur : la logique agent les capacités IA les intégrations avec les systèmes 📌 Nature des cas d'usage actuelsassistants métiers copilotes basés sur la connaissance chatbots internes enrichis (RAG) 👉 Une attention particulière est portée sur : la pertinence des réponses la gestion du contexte conversationnel la qualité et traçabilité des informations 🔮 Évolution cible👉 À moyen terme, les agents pourront évoluer vers : automatisation de workflows orchestration d'actions interaction avec des systèmes techniques (PaaS / IaaS / CaaS) ➡️ Le profil recherché doit être à l'aise : sur les agents “knowledge” actuels et capable de monter vers des agents hybrides (conversation + action) 🎯 Enjeux du renfortAccélérer le delivery Fiabiliser les développements Structurer les pratiques (patterns, tests, qualité) Améliorer les intégrations (tools, MCP, SI) Gérer les dépendances (plateforme IA, équipes métiers) 👉 Dans un environnement contraint : sécurité traçabilité conformité 3) 🧩 Périmètre de la prestation✅ InclusDéveloppement d'agents IA (mono / multi-agents) Implémentation de : tool-calling RAG gestion de contexte Intégration SI : APIs services internes bases de données Mise en œuvre de : MCP ou équivalent connecteurs / adapters Qualité : tests observabilité documentation Contribution aux standards de la squad Collaboration avec : équipe Plateforme IA développeurs IA existants ❌ ExclusEntraînement / fine-tuning de modèles Gestion de l'infrastructure Administration technique lourde 4) 👥 Organisation cible📌 Squad existante : ✅ 2 développeurs IA 🔍 1 profil attendu 🎯 Objectif : Renforcer une équipe déjà opérationnelle 👉 Attendus : intégration rapide collaboration étroite apport structurant 💡 Séniorité attendue : confirmé++ à senior 5) 🧑‍💻 Description du rôleA. Développement d'agents IA 🤖Concevoir des agents orientés : chatbot interne assistant RAG copilote métier Implémenter : gestion du contexte conversationnel logique de raisonnement structuration des réponses Développer des tools sécurisés : appels API accès DB services internes B. RAG & gestion de la connaissance 📚Exploiter les services RAG Ajuster les stratégies de récupération Améliorer : pertinence précision explicabilité Gérer : hallucinations incohérences C. Intégration SI & MCP 🧩Intégrer les agents dans le SI existant Concevoir / utiliser : tools services internes connecteurs MCP ou équivalents 👉 Activités clés : structuration des échanges orchestration agent ↔ tools ↔ SI sécurisation traçabilité D. Exposition des agents ⚙️Les agents sont intégrés via : Microsoft Teams interface web 👉 Les couches UI sont gérées par une autre équipe. ➡️ La squad est responsable de : la logique agent les capacités IA les interactions SI 👉 L'exposition ne repose pas principalement sur des APIs REST classiques, mais sur les mécanismes natifs des frameworks agentiques. E. Qualité & industrialisation ✅Tests : unitaires intégration tests agents (prompt / comportement) Definition of Done Documentation Support au run F. Collaboration & structuration 🤝Travail avec les 2 dev existants Revue de code Partage de pratiques Contribution aux patterns : agents tools MCP 6) 🧠 Compétences techniques requises✅ IndispensablesPython (maîtrise solide) Expérience en développement d'agents IA ou logique équivalente : orchestration tool-calling gestion de contexte Framework agentique : LangChain / LangGraph fortement attendu Intégration SI : APIs services bases de données Bonnes pratiques : structuration logs tests Git

Au sein de la Direction de l'Expérience Développement, vous participerez à la conception et à l'intégration d'agents IA pour renforcer l'autonomie des utilisateurs dans des environnements Fabricants. Ces agents seront déployés sur des cas d'usage tels que : Observabilité et diagnostic Gestion des incidents Rechargement et anonymisation des données Aide à la stratégie et à la cohérence des tests (SOPHIE) Votre rôle consistera à : Qualifier les besoins avec les PM/PO et identifier les cas d'usage IA. Concevoir les workflows, prompts, règles métier et garde-fous. Développer les agents sur le framework IA interne, les connecter aux outils via API et événements. Tester les solutions avec des équipes pilotes, mesurer la valeur (baselines DORA/DevEx) et documenter. Produire deux livrables par usage : Pour experts : agents opérationnels, templates et instructions de référence. Pour débutants : guides pas-à-pas, contexte et retours d'expérience. Présenter les solutions lors des démos AIDEX et assurer l'évolution continue des agents. Les développements respecteront la règle AIDEX : IA non bloquante (propose, prépare, génère), réutilisation maximale de l'existant et intégration au socle commun exposé dans le Hub Assistant IA du Portail.

Dans le cadre de la transformation digitale d'un grand groupe, vous rejoindrez une équipe d'experts dédiée au développement de solutions innovantes autour de l'Intelligence Artificielle, de la Data et des nouvelles technologies. Vous interviendrez sur une plateforme d'IA conversationnelle destinée à plusieurs dizaines de milliers de collaborateurs, avec pour objectif d'assurer son adoption, son amélioration continue et un support utilisateur de qualité. Vos missionsEn tant que Chef de Projet SI, vous serez en charge de : Accompagner les utilisateurs dans la prise en main et l'utilisation quotidienne de la solution d'IA. Assurer le support fonctionnel et technique en traitant les incidents, anomalies et demandes d'assistance. Garantir un haut niveau de satisfaction utilisateur grâce à des réponses rapides, claires et adaptées. Identifier, qualifier et remonter les besoins métiers afin de contribuer à l'évolution du produit (ergonomie, qualité des réponses, nouvelles fonctionnalités). Promouvoir les bonnes pratiques d'utilisation de l'IA conversationnelle (prompt engineering, sécurité des données, limites des modèles). Concevoir, développer et maintenir des scénarios de tests automatisés. Participer aux campagnes de tests, recettes et validation des évolutions. Produire des indicateurs de suivi et des rapports d'activité (volumétrie, incidents récurrents, axes d'amélioration). Rédiger et maintenir la documentation fonctionnelle et les supports utilisateurs. Participer à la formation et à l'accompagnement des utilisateurs. Compétences recherchéesCompétences techniquesSolide compréhension des solutions d'IA conversationnelle de type ChatGPT. Bonne maîtrise des principes de Prompt Engineering. Expérience en support applicatif et accompagnement des utilisateurs. Capacité à reproduire, analyser et documenter des incidents. Bonne connaissance des environnements Web (SSO, navigateurs, gestion des droits, cache, performances...). Expérience des outils de tests automatisés. Connaissances en gestion de projet SI et méthodologies de tests. Qualités personnellesExcellent sens du service et orientation utilisateur. Très bonnes capacités de communication écrite et orale en français et en anglais. Esprit d'analyse, rigueur et sens de l'organisation. Capacité à gérer les priorités et plusieurs sollicitations simultanément. Aptitude à communiquer avec des interlocuteurs variés (métiers, équipes techniques, direction).

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un/une AI Design Engineer H/F Description de la mission : Description de mission – AI Design Engineer Contexte et objectif de la mission L'AI Design Engineer occupe une position charnière entre le design et le développement, appliquée spécifiquement au design system. À la différence d'un profil front-end classique, il porte un regard de designer sur ce qu'il automatise. Son rôle n'est pas de concevoir ou de développer les composants lui-même ; il construit les outils et les fondations qui permettent aux designers, aux développeurs et à l'IA d'aller plus vite sans perdre en qualité ni en cohérence d'usage. La mission consiste à structurer un design system “IA-ready”, afin que l'IA puisse produire de manière fiable et nativement conforme des spécifications, des tokens et des composants codés, sans contrôle humain systématique. Elle vise à concevoir les fondations — identité visuelle, règles de conception, accessibilité, conventions d'écriture — permettant à l'IA de produire juste du premier coup. Missions principales 1. Structuration du design system pour l'IA • Transmettre à l'IA l'ADN du design system (identité visuelle, règles de conception, accessibilité, conventions d'écriture) sous une forme exploitable par les outils génératifs • Évaluer les capacités et les limites des outils d'IA (design-to-code, génération de tokens et de composants) et remonter ces constats pour éclairer les arbitrages • Mettre en œuvre les spécifications, tokens et conventions garantissant une production IA nativement conforme au design system, sans contrôle humain systématique • Implémenter les évolutions des fondations du design system décidées avec le lead, au fur et à mesure de la montée en maturité des outils IA 2. Rédaction et documentation automatisées • Standardiser le format des briefs de composants (spécifications fonctionnelles, tokens, critères d'accessibilité) pour le rendre exploitable aussi bien par les développeurs que par l'IA • Utiliser l'IA pour accélérer la rédaction des briefs, tout en garantissant leur clarté et leur exploitabilité sans besoin de clarification en aval • Fiabiliser la qualité des briefs générés ou assistés par l'IA en les confrontant systématiquement à l'usage réel des composants • Maintenir une documentation du design system tenue à jour de façon continue, générée ou assistée par l'IA, alignée avec l'état réel des composants livrés 3. Test et validation • Tester les composants et livrables produits par l'IA du point de vue technique (fonctionnel, non-régression, performance) et du point de vue de l'usage (ergonomie, accessibilité, cohérence visuelle) • Identifier les écarts entre l'intention design du système et le comportement réel des productions IA une fois intégrées dans les produits • Recueillir les retours des designers, développeurs et équipes produit sur la fiabilité des outils et automatisations mis en place, et arbitrer les évolutions à y apporter • Assurer une veille sur les usages détournés ou non prévus des composants générés, source d'incohérences à corriger Profil recherché • Profil à l'interface entre design et développement, avec une spécialisation appliquée au design system • Bonne compréhension des capacités et limites des outils d'IA générative • Capacité à structurer un design system pour le rendre exploitable par l'IA • Sensibilité forte à la qualité d'usage, à la cohérence visuelle, à l'accessibilité et aux conventions de conception • Capacité à standardiser, documenter, tester et fiabiliser les productions assistées par l'IA Livrables attendus • Fondations du design system structurées pour être exploitables par l'IA • Spécifications, tokens et conventions de production conformes au design system • Briefs de composants standardisés et exploitables par les développeurs et l'IA • Documentation du design system maintenue à jour • Retours d'évaluation et constats sur la fiabilité des outils et productions IA Compétences / Qualités indispensables : Design system, IA générative, Design-to-code, Documentation et standardisation, Accessibilité, Tests et validation Compétences / Qualités qui seraient un + : x Informations concernant le télétravail : 2,5 jours

Site : Hauts de Seine TJM max : 700 euros Date de démarrage : Septembre 2026 Date de fin : Juin 2028 Rôle Concevoir et industrialiser les agents IA du produit OPDN Missions Développement d'agents IA Mise en œuvre de RAG Prompt engineering Intégration avec les SI Industrialisation sur GCP Administation des accès et licences Supervision des services numériques Identifier et qualifier de nouveaux cas d'usage IA à forte valeur métier Compétences clés Prompt Engineering Gemini Enterprise Platform IA générative IA agentique RAG Python GCP Profil senior attendu (+ de 5/7 ans d'expérience) IA Engineer senior Expérience GenAI / Agentic AI Expertise RAG et assistants IA Force de proposition sur les cas d'usage IA

Contexte de la mission Dans le cadre de programmes de transformation à forte composante IA, le consultant interviendra sur la définition, la conception et le déploiement de capacités d'Intelligence Artificielle intégrées aux infrastructures cloud et aux opérations IT. Il jouera un rôle clé dans la mise en œuvre de plateformes MLOps et GenAIOps à l'échelle de l'entreprise, ainsi que dans l'adoption des technologies d'IA auprès des équipes techniques et des directions métiers. Missions principales Définir la stratégie et l'architecture IA appliquées aux infrastructures. Concevoir et déployer des plateformes MLOps et GenAIOps. Mettre en œuvre des solutions d'observabilité et d'automatisation basées sur l'IA. Intégrer l'IA aux plateformes cloud et aux environnements d'exploitation IT. Accompagner les clients dans la définition de leur feuille de route IA. Piloter des programmes de transformation Infrastructure & AI. Participer aux activités d'avant-vente et de développement commercial. Encadrer et accompagner les profils plus juniors. Intervenir auprès des décideurs et directions (CxO). Compétences techniques indispensablesIA & Machine Learning Python avancé. PyTorch, TensorFlow. MLOps et GenAIOps. LLM (Large Language Models). RAG (Retrieval-Augmented Generation). Fine-tuning (LoRA, QLoRA). Prompt Engineering. AI Guardrails. Frameworks d'évaluation des modèles. IA Agentique LangChain. AutoGen. LlamaIndex. CrewAI. Cloud & Infrastructure AWS SageMaker. Azure Machine Learning. Google Vertex AI. Kubernetes (GPU Scheduling, entraînement distribué, inférence). Terraform. Ansible. Data & Recherche Sémantique Pinecone. Weaviate. Chroma. pgvector. Vector Databases. Semantic Search. IT Operations & Observabilité ServiceNow. ITSM. ITIL. Observabilité et supervision. Gestion des incidents IA. AI FinOps / TokenOps. Gouvernance & Sécurité Sécurité des plateformes IA. Gouvernance des données. Gestion des identités. IA Responsable. EU AI Act. Compétences appréciées IA multimodale. Computer Vision. CUDA. Triton. Dynatrace Davis AI. Datadog Watchdog. Edge AI. IoT & Machine Learning. Développement d'agents IA. Contributions Open Source IA/MLOps. Profil recherché Expérience significative sur des projets IA à grande échelle. Expertise Infrastructure, Cloud et IA Générative. Forte maîtrise des sujets MLOps / GenAIOps. Capacité à définir des architectures IA complexes. Aisance avec les interlocuteurs métiers et directions. Leadership technique et accompagnement des équipes. Français courant et anglais professionnel obligatoires.

Architecte IA / Data Senior Data Mesh, Lakehouse, Event Driven Architecture, ODS temps réel et virtualisation des données. La mission se déroule sur Nantes avec 2j de Télétravail. Prestation d''Architecte IA / Data Senior pour définir, structurer et faire évoluer une architecture Data cible nativement « IA Ready », capable de répondre aux enjeux de partage, d'exploitation et de valorisation des données dans un environnement complexe et en forte transformation. Le consultant contribue à la définition de l'architecture Data et technique de référence, en s'appuyant sur les principes Data Mesh, Lakehouse, Event Driven Architecture, ODS temps réel et virtualisation des données. Il assure la cohérence globale des choix d'architecture, leur interopérabilité avec les plateformes existantes, ainsi que leur alignement avec les exigences de gouvernance et de sécurité. Sur le volet architecture, il réalise les études de cadrage, produit les dossiers d'architecture, définit les modèles de données et accompagne la mise en œuvre des premiers cas d'usage. Il intervient également sur les problématiques de robustesse, de scalabilité, de résilience et de réversibilité des plateformes, tout en garantissant la prise en compte des contraintes de souveraineté, de sécurité et de conformité réglementaire. En parallèle, il joue un rôle de référent transverse auprès des équipes métiers, techniques et des partenaires, en apportant son expertise sur les architectures Data modernes et les usages IA associés. Il contribue aux arbitrages d'architecture, à la définition des trajectoires cibles et à l'accompagnement des projets, avec une forte attente sur sa capacité à fédérer les acteurs, structurer les décisions et construire une plateforme durable, évolutive et prête à accueillir les futurs usages d'intelligence artificielle. Environnement technique : Data Mesh, Lakehouse, Databricks, Apache Kafka, Change Data Capture (CDC), Azure Data Factory, Azure Event Hub, RAG (Retrieval-Augmented Generation), IAM/RBAC, API Management

Mission pour un Architecte Solutions IA Intervention sur des projets SI applicatifs et techniques, avec un focus sur la mise en œuvre de capacités transverses IA. Missions : Définir les architectures fonctionnelles, applicatives et techniques. Accompagner les projets de la faisabilité à la mise en production. Réaliser les modélisations applicatives et techniques. Rédiger les dossiers d'architecture avant-projet et projet. Produire les livrables d'architecture. Mettre à jour le référentiel d'architecture. Présenter les solutions en instances de validation. Délivrer des avis d'architecture. Participer à la définition des cibles et trajectoires de transformation du SI. Contribuer aux principes, règles et standards d'architecture. Contexte projet : Domaine Intelligence Artificielle Capacités IA transverses Demandes métiers autour de capacités IA existantes ou nouvelles Migration legacy Modernisation SI

🌟 Quel sera ton poste ? 🌟 💼 Poste : Expert IA Confirmé 📍 Lieu : Niort 🏠 Télétravail : 2 jours de télétravail par semaine possible 📝 Contrat : CDI, Freelance, Portage 👉 Contexte : Rejoins une équipe qui souhaite accélérer le développement de solutions innovantes en s'appuyant fortement sur l'intelligence artificielle. Tu interviendras sur des sujets concrets d'automatisation, de développement logiciel et de création d'outils internes au sein d'un environnement technique moderne. Tu auras pour missions de : Analyser des besoins métiers parfois peu formalisés et les transformer en solutions opérationnelles Automatiser des processus manuels récurrents Développer des outils internes, composants et services techniques Concevoir et développer des POC, MVP et solutions logicielles assistées par l'IA Mettre en œuvre des approches de développement "Spec-driven" / "Open Spec" Exploiter des outils d'IA tels que GitHub Copilot, Claude Code ou équivalents pour accélérer et fiabiliser les développements Participer à l'amélioration continue de la qualité et de la maintenabilité du code ✅ Environnement technique : Java React JS Kubernetes Outils d'IA générative appliqués au développement

Consultant PLM + IA secteur Pharma, recherche un Consultant PLM + IA pour travailler sur des POC innovation. La mission consiste à réaliser des POC, l'IA de Dassault Systèmes n'étant pas encore mature (embryonnaire) sur ce périmètre. Le client a déjà identifié 6 à 7 cas d'usage confirmés avec le Business. Prérequis : Bonne connaissance de la plateforme 3DEXPERIENCE (environnement DS avec Enovia, Delmia), idéalement profil RME (Recipe Management Engineer) ou, pour le Discret, MGA (Gestion de procédé) Connaissance des concepts de base de l'IA (RAG, LLM, MCP, gestion de variantes, etc.) Interconnexion avec SAP, MES, etc. Le client est actuellement dans une phase exploratoire/découverte, le business model et l'operating model de Dassault Systèmes n'étant pas encore matures sur ce sujet. Si les POC sont concluants, ils seront intégrés à la plateforme 3DExperience. Début : Septembre Durée : Jusqu'à fin d'année, reconductible Lieu : Idéalement Île-de-France, mais la compétence reste prioritaire sur la localisation Plus : Une connaissance du secteur Pharma ou Chimie serait un atout

Dans le cadre du renforcement de sa Data Factory, nous recherchons actuellement un.e Lead Tech Data & IA pour intervenir chez l'un de nos clients du secteur bancaire. Vous intégrerez une squad technique en charge de la conception, du déploiement et de l'évolution des plateformes permettant aux utilisateurs de développer et d'industrialiser des cas d'usage avancés en Data Science, Machine Learning, MLOps, IA Générative et LLMOps. La mission s'inscrit dans un contexte stratégique de transformation avec plusieurs enjeux majeurs : modernisation de l'offre Data Science et MLOps existante ; construction d'une nouvelle plateforme cible Studio IA ; évolution du portail de services Data & IA ; industrialisation des usages IA dans un environnement sécurisé et à grande échelle. Vous interviendrez comme référent technique de la squad afin de définir les architectures cibles, sécuriser les choix technologiques et accompagner les équipes dans la mise en œuvre des solutions. 🎯 Votre rôle En tant que Lead Tech Data & IA, vous êtes garant.e de la vision technique de la plateforme Studio IA. Vous accompagnez les équipes dans la conception, l'industrialisation et l'évolution des solutions Data et IA, depuis les phases de cadrage jusqu'au déploiement en production. Vous jouez un rôle clé dans : la définition des architectures techniques ; la mise en place des pratiques MLOps / LLMOps ; l'industrialisation des cas d'usage IA ; l'accompagnement des équipes internes ; la construction de la roadmap technique. Vos missions🏗 Architecture et conception technique Vous définissez les solutions techniques permettant de construire une plateforme Data & IA scalable, sécurisée et industrialisée. Vos principales responsabilités seront de : Concevoir les architectures applicatives, techniques et infrastructure ; Traduire les besoins métiers en solutions techniques réalistes ; Définir les patterns d'architecture et bonnes pratiques ; Garantir la conformité avec les standards SI, sécurité et urbanisation ; Concevoir des solutions évolutives, maintenables et résilientes ; Accompagner les squads dans leurs choix techniques. 🚀 Construction de la plateforme Studio IA Vous participez activement à la définition et à la construction de la plateforme cible. Vous serez amené.e à : Concevoir l'architecture technique du Studio IA ; Définir les composants nécessaires à l'industrialisation des cas d'usage IA ; Étudier l'intégration des frameworks Machine Learning et IA Générative ; Participer à l'intégration de modèles LLM, APIs IA et bases vectorielles ; Définir les besoins en calcul, stockage, orchestration et supervision ; Accompagner les choix technologiques de la plateforme. 🤖 MLOps, LLMOps et industrialisation Vous contribuez à la mise en place d'une chaîne complète d'industrialisation des modèles. Vos missions incluent : Définir et améliorer les processus MLOps et LLMOps ; Structurer les pipelines de développement, tests, déploiement et supervision ; Garantir la reproductibilité et la traçabilité des modèles ; Industrialiser les workflows Machine Learning ; Mettre en place les pratiques CI/CD adaptées aux environnements Data et IA ; Évaluer de nouvelles technologies et approches. 🧭 Pilotage technique et roadmap Vous contribuez aux orientations techniques de la Data Factory. À ce titre, vous serez chargé.e de : Participer à la construction de la roadmap Data Science, MLOps, IA et LLMOps ; Réaliser des études d'opportunité et analyses de faisabilité ; Identifier les impacts techniques, coûts, risques et dépendances ; Accompagner le Product Owner dans les choix de priorisation ; Faciliter les arbitrages entre vision cible et contraintes opérationnelles. 🔎 Qualité, gouvernance et accompagnement des équipes Vous êtes garant.e de la qualité technique des solutions développées. Vous intervenez sur : Les revues d'architecture et de conception ; Les revues de code ; L'amélioration des pratiques de développement ; La définition des standards techniques ; L'identification des risques techniques et sécurité ; La montée en compétence des équipes internes ; Le partage des connaissances. 📚 Documentation technique Vous assurez la capitalisation des connaissances. Vous serez amené.e à produire et maintenir : Dossiers d'architecture ; Schémas techniques et applicatifs ; Documentation des flux ; Standards et patterns ; Documentation MLOps / LLMOps ; Procédures d'exploitation. 🧭 Environnement technique🛠 Data & IA Dataiku Data Science Machine Learning MLOps LLMOps IA Générative Hugging Face OpenAI / Anthropic APIs RAG Bases vectorielles ☁️ Cloud & Infrastructure AWS (services Data Science / IA) Google Cloud Platform Kubernetes Docker Kubeflow Linux Stockage objet type S3 Sécurité Réseaux Supervision Haute disponibilité 🔄 Data Engineering Hadoop Kafka Elasticsearch Logstash Kibana Airflow MLflow 💻 Développement & DevOps Python SQL Bash Scala GitLab Jenkins Artifactory CI/CD

Dans le cadre du renforcement d'une équipe R&D Cyber, nous recherchons un Expert IA / LLM Engineer pour intervenir sur le développement et l'optimisation de modèles de langage spécialisés en cybersécurité. 🎯 Vos missionsFine-tuner des modèles open source (Llama, Mistral, Qwen…) Concevoir et optimiser des modèles IA dédiés à l'analyse de menaces et au SOC Réduire les hallucinations grâce aux techniques d'alignement (RLHF, DPO, PPO, GRPO…) Structurer les jeux de données d'entraînement (ChatML, Alpaca…) Mettre en place des pipelines d'évaluation et de benchmarking (MMLU, GSM8K, LLM-as-a-Judge, LMSYS…) Collaborer avec les équipes R&D Cyber et les analystes SOC ✅ Compétences indispensablesExcellente maîtrise du fine-tuning de LLM (LoRA, QLoRA, PEFT) Expérience avec TRL, Unsloth, Axolotl ou frameworks équivalents Solides connaissances en alignement de modèles (DPO, PPO, GRPO, OpenRLHF, verl…) Expertise en évaluation de modèles (MMLU, GSM8K, Evaluation Arena…) Très bonne maîtrise de Python, PyTorch et Hugging Face ⭐ AtoutsConnaissances des environnements SOC et cybersécurité (MITRE ATT&CK, CTI, analyse de logs…) Expérience avec vLLM, Ollama, Triton ou Hugging Face Hub Expérience en environnement R&D IA Générative 📍 Localisation : Régions 👤 Profil : Data Scientist / LLM Engineer Senior (N3) Si vous correspondez à ce profil, n'hésitez pas à me transmettre votre CV ainsi que votre disponibilité. Propose a shorter version optimized to attract more candidates on Turnover.

Dans le cadre de l'accélération de sa trajectoire Intelligence Artificielle, notre client, acteur majeur du secteur de l'assurance, recherche un(e) Consultant(e) Senior Transformation IA afin d'accompagner les métiers dans l'identification, la qualification et l'adoption de nouveaux usages IA. Le consultant interviendra au cœur de la démarche IA du Groupe afin de structurer la communauté IA, développer les usages, assurer une veille active sur les innovations du marché et accompagner les directions métiers dans la mise en œuvre de cas d'usage à valeur ajoutée. Vos missions : Au sein du programme IA, vous serez en charge de : Animation et développement de la communauté IAAnimer la communauté IA interne auprès des métiers et fonctions supports ; Organiser des ateliers d'acculturation et de partage de bonnes pratiques ; Accompagner la montée en maturité des collaborateurs sur les usages IA générative ; Identifier et accompagner des ambassadeurs IA au sein des directions métiers. Veille IA et innovation : Réaliser une veille sur les usages, solutions et tendances IA du marché ; Identifier les innovations pertinentes pour les métiers de l'assurance ; Réaliser des benchmarks de solutions IA et éditeurs ; Proposer des opportunités d'expérimentation. Identification et priorisation des cas d'usage IA : Accompagner les métiers dans l'identification des opportunités IA ; Animer des ateliers de créativité et d'idéation ; Qualifier les cas d'usage selon : valeur métier, faisabilité, données disponibles, coûts, risques réglementaires ; Construire et maintenir un backlog priorisé des initiatives IA. Accompagnement au déploiement : Proposer des démarches pragmatiques d'adoption IA ; Accompagner les métiers dans le passage de l'idée au pilote ; Définir des feuilles de route IA ; Identifier les leviers permettant d'accélérer l'appropriation des usages IA.

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d'une plateforme Data, nous recherchons un(e) Data Scientist Senior spécialisé(e) en Intelligence Artificielle et IA Générative pour concevoir et industrialiser des solutions innovantes basées sur les modèles de langage (LLM), les agents IA et les technologies de Machine Learning. Le consultant interviendra sur des sujets à forte valeur ajoutée autour de l'exploitation intelligente des données, de l'automatisation des usages métiers et du développement d'assistants intelligents. Missions principales Concevoir, développer et optimiser des modèles d'Intelligence Artificielle, incluant Machine Learning, Deep Learning et IA Générative. Développer des agents IA autonomes répondant à des besoins métiers spécifiques. Concevoir des solutions basées sur les LLM, les architectures RAG et les systèmes conversationnels. Développer des fonctionnalités d'exploration intelligente des données et d'interrogation en langage naturel. Industrialiser les modèles IA et contribuer à leur mise en production (approche MLOps). Mettre en place des mécanismes d'évaluation, de monitoring et d'amélioration continue des modèles. Définir les bonnes pratiques de développement, de gouvernance et d'exploitation des solutions IA. Effectuer une veille technologique active sur les évolutions IA, LLM et IA générative. Le consultant interviendra notamment sur le développement de solutions autour de : Data Visualization et génération d'insights automatisés. Data Quality et détection d'anomalies. Cartographie et données géospatiales. Analyse de séries temporelles (Time Series). Speech-to-Text / Text-to-Speech. Recherche intelligente et exploration de grands volumes de données. Assistants conversationnels métiers et agents IA. Profil recherché Formation supérieure en Data Science, Intelligence Artificielle, Mathématiques appliquées ou domaine équivalent. Expérience significative en Data Science et développement de solutions IA. Solide expertise en Machine Learning, Deep Learning et IA Générative. Expérience pratique dans la conception de solutions utilisant des LLM et agents IA. Capacité à comprendre les enjeux métiers et à les traduire en solutions technologiques innovantes.