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Dans le cadre du développement de projets stratégiques autour de l'Intelligence Artificielle et de l'IA générative, nous recherchons 5 Développeurs Python / AI Engineers – AI-Native Developers pour rejoindre une équipe AI Factory / Innovation au sein d'un acteur majeur du secteur bancaire. Vous participerez à la conception, au développement, à l'intégration et à l'industrialisation de solutions d'Intelligence Artificielle répondant à différents cas d'usage métiers. Vous évoluerez dans un environnement agile, en étroite collaboration avec les Data Scientists, architectes solutions, équipes IT et équipes métiers. 📍 Mission 100 % sur site – aucun télétravail possible 🌍 Anglais courant obligatoire – environnement international 👥 5 postes à pourvoir ⚠️ La présence sur site 5 jours/semaine constitue une condition impérative de la mission et n'est pas négociable. Votre rôle En tant que AI-Native Developer, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de développement des solutions IA, depuis l'analyse des cas d'usage jusqu'à leur déploiement et leur exploitation en production. Vous aurez notamment pour responsabilité de transformer les travaux et modèles issus de l'expérimentation en solutions robustes, performantes, scalables et industrialisées. Une forte maîtrise de l'Agentic Coding / AI-assisted development est attendue. Vous utiliserez quotidiennement les outils d'IA générative pour accélérer les développements, tout en étant capable de challenger, tester, sécuriser et optimiser le code généré. Vos principales missions Développement IA & Machine Learning Participer aux workshops avec les équipes métiers, IT et Data Science ; comprendre et traduire les besoins en solutions techniques ; développer et optimiser des modèles IA / Machine Learning ; contribuer à leur intégration dans les applications et processus existants ; développer les composants nécessaires à leur exploitation en production ; exposer les modèles au travers d'APIs et de microservices ; optimiser leurs performances en matière de latence, coûts et scalabilité. IA générative & Agentic Coding Utiliser de manière avancée les outils de développement assisté par IA tels que GitHub Copilot, Cursor, Claude Code ou ChatGPT ; décomposer des problématiques complexes en instructions exploitables par les agents IA ; concevoir et optimiser des prompts techniques réutilisables ; utiliser l'Agentic Coding pour accélérer les cycles de développement ; analyser et challenger le code généré ; identifier les erreurs, limites ou risques introduits par les modèles ; garantir la qualité, la maintenabilité et la robustesse du code produit. Industrialisation & MLOps Participer au déploiement des modèles en production ; concevoir et mettre en œuvre des pipelines MLOps ; automatiser les processus d'entraînement, de déploiement, de versioning et de monitoring ; intégrer les modèles aux pipelines CI/CD ; assurer leur suivi et leur maintien en conditions opérationnelles ; contribuer à la conteneurisation et à l'orchestration des solutions. Tests & qualité Développer et maintenir les tests automatisés ; tester les modèles en matière de performance, robustesse et biais ; mettre en place des mécanismes de contrôle de la qualité du code ; sécuriser les évolutions et les mises en production ; documenter précisément le code, les modèles, APIs et prompts utilisés. Innovation & amélioration continue Réaliser une veille active sur les évolutions de l'IA et de l'IA générative ; expérimenter de nouvelles approches et technologies ; évaluer leur pertinence pour les cas d'usage métiers ; formuler des recommandations techniques ; partager les bonnes pratiques au sein de l'équipe. Compétences techniques recherchées Indispensables Développement excellente maîtrise de Python ; développement d'APIs REST / microservices ; FastAPI et/ou Flask ; maîtrise de Git / GitHub / GitLab ; tests automatisés : pytest, unittest, code coverage. IA / Machine Learning expérience pratique en développement et industrialisation de solutions Machine Learning / IA ; maîtrise des principales problématiques liées à l'entraînement, au déploiement et au monitoring des modèles ; capacité à travailler avec des Data Scientists sur la transformation d'un modèle en solution exploitable en production. Generative AI / AI-Native Development pratique avancée d'outils tels que GitHub Copilot, Cursor, Claude Code et/ou ChatGPT ; maîtrise des approches d'Agentic Coding ; capacité à concevoir des prompts efficaces et structurés ; capacité à évaluer et corriger le code généré par IA ; compréhension des limites et risques associés à son utilisation. MLOps / DevOps expérience des environnements et pipelines MLOps ; CI/CD appliqué aux modèles IA ; Docker ; connaissances Kubernetes ; versioning et monitoring des modèles. Data SQL ; bases NoSQL ; connaissances des Vector Databases ; preprocessing et pipelines de données ; notions de feature engineering. CloudUne expérience d'au moins une plateforme Cloud orientée IA/ML est attendue : AWS SageMaker, Azure Machine Learning et/ou GCP Vertex AI. Compétences appréciées Une expérience complémentaire dans l'un des domaines suivants constituera un plus : NLP / Natural Language Processing ; Computer Vision.

Pour un grand acteur des services financiers, nous recherchons un(e) Tech Lead Agentic AI / AI Architect pour piloter une transformation AI-First stratégique au sein d'un environnement Securities Services / Fund Administration. 🎯 Objectif : définir l'architecture cible et orchestrer de bout en bout la transformation Agentic AI, de la conception des agents LLM jusqu'à leur industrialisation, leur sécurisation et leur déploiement à grande échelle. 🚀 Vos missions ✔️ Définir l'architecture de référence des solutions Agentic AI : LLM, RAG, tool calling, memory stores et Vector DB ✔️ Concevoir des architectures microservices & event-driven avec FastAPI, gRPC, Kafka et Elasticsearch ✔️ Construire des frameworks agentiques avec LangChain, CrewAI ou des orchestrateurs custom ✔️ Définir la roadmap AI / Cloud et piloter les releases technologiques de bout en bout ✔️ Industrialiser les modèles via CI/CD & MLOps : GitLab CI, Jenkins, ArgoCD, Docker, Kubernetes/Helm, MLflow ✔️ Mettre en place l'observabilité des agents : latence, consommation de tokens, hallucinations et model drift ✔️ Définir les stratégies de tests et de Responsible AI : prompt injection, biais, data leakage, explainability ✔️ Optimiser les performances des workflows LLM et des infrastructures Kafka / Elasticsearch ✔️ Piloter techniquement 3 à 5 squads pluridisciplinaires et accompagner les ingénieurs ✔️ Assurer l'alignement entre Architecture, Product, Risk, Security et partenaires IA externes

Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle Indispensables Python, Git, CI/CD (GitLabCI) Cloud (priorité Azure) Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings) MLOps (versioning, pipelines, monitoring) Intégration SI / APIs Agent IA Appréciées (non bloquantes) Snowflake Airflow Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité)

la Direction Informatique recherche une prestation de lead développement pour contribuer au développement du programme en mettant à disposition de nouveaux types d'agents IA venant enrichir les capacités de la plateforme self-service GenAI ,on implémentant des uses cases agentiques demandés par nos métiers. Il s'agira de développer des solutions innovantes telles que les agents de type Retrieval-Augmented Generation (RAG). En capitalisant sur GCP et les dernières évolutions de GenAI, ces agents IA répondront à nos enjeux métiers et transverses. Le développement est réalisé en Python et Java, les agents IA dans une architecture micro-services et sont à développer, à intégrer dans l'écosystème, à maintenir et à faire évoluer.

Contexte Assistance et renforcement de l'équipe CTI dans ses activités quotidiennes, avec l'apport d'une expertise sur les initiatives IA, notamment en matière de veille sur les vulnérabilités. Objectifs Apport d'un support spécialisé aux opérations CTI et à l'intégration du renseignement sur les menaces liées à l'IA. Responsabilités clés - Support aux activités CTI quotidiennes (veille sur les vulnérabilités, compromission de tiers, modélisation des menaces, surveillance des acteurs de la menace et des campagnes, alerting, RFI et Threat Landscape) - Apport d'une expertise sur les initiatives IA (LLM, IA agentique et menaces associées) - Utilisation des sources CTI (Feedly, VirusTotal/Google CTI, Intel471, RecordedFuture) et des outils (JIRA, Confluence, OpenCTI)

Nous recherchons actuellement pour l'un de nos clients un développeur applicatif Full stack orienté Intelligence Artificielle. Nous recherchons un personne capable de développer, d'intégrer, de maintenir des solutions digitales au service des métiers en s'appuyant sur les technologies d'Intelligence Artificielle et les outils de développement augmentés tels que GitHub Copilot, Microsoft Copilot, Azure AI et la Power Platform tout en restant dans l'écosystème du client.

Contexte: Le service recherche un(e) développeur(se) expérimenté(e) pour renforcer l'équipe. Vous participerez à la conception et au développement d'outils innovants destinés à faciliter le travail des équipes appartenant à la direction de l'information (Journalistes, documentalistes, coordinateurs…) Périmètre de l'équipe: • Gestion des outils liés aux moyens techniques et humains permettant aux journalistes de préparer et réaliser leurs missions sur le terrain. • Pilotage de l'outil d'archivage des vidéos sport et info, couvrant les 40 dernières années. • Evangélisation et mise en place d'un stack data info • Exploration et mise en œuvre d'opportunités liées à l'intelligence artificielle, notamment pour le fact-checking sur les réseaux sociaux et la recherche sémantique. Missions principales: • Participer au cadrage technique des projets. • Participer à la conception des solutions techniques adaptées aux besoins métier. • Développer et déployer les évolutions identifiées en collaboration avec l'équipe. • Assurer la maintenance et l'optimisation des outils existants.

Ingénieur senior IA 550 e par j Je recherche 1 Consultant dispo rapidement . Maitrisant l'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE , ayant travaillé sur des projets de grande envergure , AYANT plusieurs années d'expérience IA Générative consultants disposant d'une expérience significative dans : l'IA générative et les systèmes multi-agents ; l'Agentic Engineering ; l'orchestration d'agents ; le développement de skills ; le Tool Calling et les protocoles MCP ; l'industrialisation de solutions IT pilotées par IA. 550 e par jour

Vous rejoignez un grand groupe international au sein de l'équipe AI Service, en charge d'une brique technologique stratégique de la plateforme. Dans un environnement européen, vous concevez et industrialisez des capabilities IA au service de produits juridiques utilisés par des milliers de professionnels du droit. Votre rôle : être au cœur des services IA, en concevant des APIs robustes capables d'orchestrer des appels LLM, des pipelines RAG et des traitements massifs, tout en garantissant performance, scalabilité et fiabilité. Missions principales Conception & Développement : APIs robustes (FastAPI), orchestration LLM/RAG, pipelines massifs, multi‑tenant Performance & Scalabilité : faible latence, streaming temps réel, gestion de la concurrence et montée en charge Observabilité & Sécurité : logs, métriques, traces, guardrails, Zero Trust, gestion des secrets Leadership Technique : gouvernance Inner Source, accompagnement des squads, promotion du Clean Code et des bonnes pratiques Innovation & Rayonnement : veille IA, benchmarks, POCs, contribution open‑source Stack technologique cible Langages : Python 3.11+ (expertise requise), Go, Java/Spring Boot APIs & Web : FastAPI, Starlette, Pydantic, Uvicorn Asynchrone : asyncio, httpx, workers, streaming LLM : OpenAI/Azure OpenAI, LangChain, Mistral, Bedrock Cloud & Data : AWS, Azure, OpenSearch, Weaviate, PostgreSQL, Redis, Kafka, Docker, CI/CD Tests : Pytest, pytest‑asyncio

Ingénieur Data Senior (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur des projets stratégiques liés à la valorisation, la gouvernance et l'industrialisation de la donnée. Vous évoluez dans un environnement exigeant où les enjeux de qualité, de conformité, de performance et de passage à l'échelle sont au cœur des initiatives Data. En tant qu'Ingénieur Data Senior, vous jouez un rôle clé dans la conception des architectures de données, l'industrialisation des pipelines et l'accompagnement des équipes techniques et métiers. Missions principalesPilotage et expertise DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Être le référent Data auprès des parties prenantes techniques et métiers. Accompagner les équipes dans la qualification des besoins et leur traduction en solutions techniques robustes. Participer aux choix d'architecture et aux orientations stratégiques Data. Conception et développementConcevoir, développer et optimiser des pipelines de données industrialisés. Garantir la performance, la robustesse, la maintenabilité et la scalabilité des solutions. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation et de qualité des données. Challenger les solutions proposées par les équipes Data Engineering et Analytics. Industrialisation & DataOpsDéfinir et appliquer les standards DataOps. Mettre en place les processus de CI/CD, monitoring, alerting et observabilité. Assurer le versionning, la traçabilité et l'automatisation des traitements. Concevoir des architectures modulaires favorisant la mutualisation et la réutilisation des composants existants. Piloter les déploiements en environnement de production. Gouvernance et conformitéGarantir le respect des normes de sécurité, des contraintes réglementaires et des politiques de gouvernance des données. Assurer la qualité des livrables avant leur mise en production. Participer à la mise en place du catalogage, de la gestion des métadonnées et du lignage de la donnée. Être l'interlocuteur privilégié des instances de validation et de contrôle. Accompagnement des équipesEncadrer et faire monter en compétence les profils juniors. Diffuser les bonnes pratiques Data Engineering et DataOps. Assurer un rôle de conseil et de pédagogie auprès des équipes métiers. Contribuer activement à la veille technologique et à l'amélioration continue des pratiques. Compétences comportementales recherchéesLeadership technique et capacité d'influence. Excellent relationnel et sens de la communication. Forte orientation résultats et qualité de service. Esprit d'analyse et de synthèse. Capacité à travailler dans des environnements complexes et multi-acteurs. Autonomie et prise d'initiative. Esprit d'équipe et sens du partage des connaissances. Curiosité technologique et culture de l'innovation. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesData EngineeringSolide expérience dans la conception et l'industrialisation de plateformes Data. Maîtrise des architectures Data modernes (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse). Expertise dans la conception de pipelines ETL/ELT. Maîtrise des problématiques de qualité, gouvernance et traçabilité des données. Langages & DéveloppementPython (expert). SQL avancé. Connaissance des principes de développement logiciel et des bonnes pratiques d'ingénierie. Cloud & Plateformes DataBonne maîtrise d'au moins un environnement cloud majeur : AWS Azure Google Cloud Platform DataOps & DevOpsGit / GitLab / GitHub Docker Kubernetes CI/CD Infrastructure as Code Orchestration de workflows (Airflow ou équivalent) Monitoring & Observabilité Bases de donnéesSGBD relationnels (PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL...) Bases NoSQL Solutions analytiques et moteurs de recherche Connaissances des technologies de catalogage et gouvernance des données Architecture & GouvernanceArchitecture orientée données. Data Modeling. Data Quality Management. Data Lineage. Gestion des métadonnées. Connaissance des cadres réglementaires liés à la donnée (RGPD, Data Act ou équivalents).

Dans le cadre du renforcement d'une équipe, nous recherchons un Expert IA / Développeur logiciel très opérationnel, capable de transformer rapidement des besoins parfois peu formalisés en solutions concrètes. L'objectif de la mission est d'accélérer le développement d'outils internes, l'automatisation de processus et la réalisation de POC/MVP en s'appuyant fortement sur les capacités de génération de code offertes par l'IA. Le consultant interviendra directement sur la conception et le développement des solutions. Il ne s'agit pas d'une mission orientée formation, accompagnement ou évangélisation, mais d'un rôle avec une forte dimension de réalisation. Vous serez amené à : analyser des besoins exprimés par les équipes internes et les transformer en solutions techniques concrètes ; identifier les opportunités d'automatisation de tâches ou processus manuels récurrents ; concevoir et développer des outils, composants, services et solutions internes ; réaliser des POC et MVP dans des délais courts ; mettre en œuvre une approche Spec-driven / Open Spec, permettant de partir de spécifications structurées pour générer et maintenir le code avec l'assistance de l'IA ; utiliser quotidiennement les outils d'IA pour accélérer et fiabiliser les développements ; participer à la définition des spécifications, contrats et règles permettant d'encadrer la génération de code ; contribuer à la structuration progressive des pratiques de développement assisté par IA au sein de l'équipe. Environnement technique : Java React JS Python Kubernetes Git / GitHub Outils de développement assisté par IA : GitHub Copilot, Claude Code ou équivalent

Vos missions :Développer des solutions UiPath en environnement de production Concevoir des workflows intégrant OCR, Document Understanding et IA Générative Participer à l'industrialisation des cas d'usage d'Agentic AI Collaborer avec les équipes métiers et IT pour identifier de nouvelles opportunités d'automatisation Profil recherché :4 à 8 ans d'expérience en RPA UiPath Expérience sur des projets OCR / IDP Intérêt ou expérience en GenAI / Agentic AI Maîtrise des APIs et des intégrations applicatives Une expérience en Banque ou Services Financiers est un plus

Concevoir, développer, déployer et optimiser des solutions d'IA et d'IA générative en production. Collaborer avec les parties prenantes métiers et techniques pour identifier les opportunités et fournir des capacités d'IA évolutives. Promouvoir les meilleures pratiques d'ingénierie de l'IA, notamment l'évaluation, l'observabilité, la gouvernance, la sécurité et l'optimisation des performances. Soutenir la gestion des coûts de l'IA, la gouvernance de son utilisation et les initiatives d'excellence opérationnelle. Développer des cadres, des normes et des garde-fous réutilisables pour une adoption responsable de l'IA. Collaborer avec les data scientists, les data engineers, les chefs de produit et les équipes plateforme. Encadrer les ingénieurs et assurer le leadership technique des initiatives d'IA. Fournir des solutions intégrant RAG, l'IA conversationnelle, l'automatisation des flux de travail et les systèmes d'agents.

Nous recherchons un Architecte Solution IA Agentique pour accompagner la définition et l'industrialisation d'une architecture d'IA agentique au sein d'un environnement SI complexe, critique et fortement réglementé. L'enjeu de la mission est de définir un cadre technique, architectural, sécuritaire et réglementaire permettant d'intégrer des agents IA en production de manière maîtrisée. Vous interviendrez sur des sujets à forts enjeux d'architecture et de gouvernance, avec une réelle capacité à influencer les choix structurants. Missions : • Définir l'architecture cible d'une plateforme d'agents IA / LLM. • Concevoir les principes d'orchestration multi-agents, de gestion d'état et de niveaux d'autonomie. • Définir les mécanismes de validation humaine (human-in-the-loop) et de supervision. • Cadrer l'exposition des agents aux systèmes d'entreprise : MCP, API Management, passerelles d'accès, IAM et gestion des droits. • Définir les principes de sécurité des systèmes agentiques : moindre privilège, propagation d'identité, prompt injection, gestion des contenus non fiables, traçabilité et auditabilité. • Cadrer les architectures RAG industrielles, notamment sur des corpus techniques volumineux, versionnés et soumis à habilitations. • Définir les méthodes permettant d'évaluer objectivement la performance et les gains des solutions IA. • Contribuer aux choix d'hébergement, Cloud, on-premise, souveraineté, GPU et MLOps. • Prendre en compte les exigences RGPD, AI Act, NIS2/OSE et les contraintes de sécurité associées. • Produire des documents d'architecture, règles d'usage et dispositifs de maîtrise des risques de niveau comité. • Challenger les choix techniques et contribuer à la définition d'un cadre réutilisable sur d'autres périmètres.

- Pilotage technique & industrialisation : instruire les arbitrages Build interne / Build-Operate-Transfer (BOT), piloter les prestataires et garantir le transfert de compétences. - Référent IA & architecture : définir les standards techniques, concevoir les architectures IA, encadrer les développements et garantir la qualité des solutions. - Intégration au SI : coordonner l'intégration des solutions IA, des sources de données RAG, APIs, agents et connecteurs avec les équipes internes, notamment MuleSoft. - RUN & performance : piloter le RUN du Hub IA, les SLA, le monitoring, les incidents et le suivi FinOps des coûts d'inférence. - Gouvernance & conformité : contribuer à la roadmap technique IA, aux choix de modèles LLM (approche Azure-first) et garantir la conformité RGPD, AI Act et souveraineté. - Leadership & structuration : encadrer techniquement l'AI Engineer et les prestataires, participer au recrutement et à la structuration de l'IA Factory. Compétences techniques indispensables: - IA générative : RAG en production, agents IA, tool-calling, LLM multi-fournisseurs. - Azure OpenAI, Azure AI Search, Azure Cloud, IaC et CI/CD. - LLMOps, évaluations (evals), monitoring et cycle de vie des composants IA. - Architecture de solutions IA et APIs, intégration SI, Git et gestion des dépendances. - Culture RUN / exploitation IT : SLA, incidents, fiabilité et maintenabilité. - Sécurité, RGPD et AI Act.

Contexte Participation à la mis en place de 2 plateformes IAGen on premise pour un client du Secteur Public (MISTRAL AI Studio et Stack OSSClient). 3j/semaine minimum sur site client (région toulousaine). Description Assister un architecte d'entreprise sur tous les projets d'IAGen de la DSI : - Suivre tous les projets, participer aux prises de décision, capitaliser les choix (cas d'usage/solution) - Analyser les solutions choisies, comparer (RETEX) : - LLM - RAG - Prompts, skills - MCP - Créer une bibliothèque de composants, MCP, Prompts, Skills pour la DSI - Documenter les savoir-faire dans le cadre d'architecture de la DSI (Architecture de référence, Exigences non fonctionnelles, Patterns/Anti-Patterns) - Participer aux développements/expérimentations internes au département d'architecture - Suivre la mise en place de l'infrastructure IAGen on premise