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Secteur : ingénierie et services numériques Dans le cadre d'une refonte d'applications Android intégrant fortement l'intelligence artificielle, nous recherchons un profil expérimenté pour intervenir sur les activités suivantes : - Participation à l'architecture et à la conception des applications - Participation au développement - Sécurisation du delivery - Utilisation d'outils d'intelligence artificielle dans le processus de développement (GitHub Copilot, Claude) Cette mission s'inscrit dans une démarche de modernisation de l'écosystème Android, avec une attention particulière portée à la qualité, à la fiabilité du delivery et à l'intégration de pratiques de développement assistées par l'IA.

RÉSUMÉ EXPRESS Consultant expert IA transverse (8-15 ans) pour mener un benchmark des outils IA (Dataiku, n8n, Claude Code et au-delà), adapter ses recommandations à chaque persona (Data Scientist, Développeur, Analyst, PO), implémenter un use case avec l'équipe Data Science et livrer un guide de choix opérationnel utilisable de façon autonome. Disponibilité immédiate obligatoire / Anglais B2. MISSIONS PRINCIPALES & LIVRABLES Benchmark des Solutions IA Mener une analyse comparative structurée des outils IA selon les cas d'usage, les personas et les étapes projet : Dataiku, n8n, Claude Code et plus largement GitHub Copilot, Cursor, ChatGPT/OpenAI, NotebookLM, Make, Zapier selon les publics Définir les critères d'évaluation, le scoring et les matrices de décision Restituer le benchmark de façon compréhensible par des POs comme par des data scientists Implémentation d'un Use Case Concret Mettre en œuvre techniquement un use case IA avec l'équipe Data Science (Python probable, API LLM, workflow Dataiku ou n8n selon le choix retenu) Valider en pratique les recommandations du benchmark sur un cas réel Identifier les points de friction dans le workflow quotidien des data scientists et proposer les bons outils selon leur maturité Guide de Choix par Persona & Étape Projet Produire une matrice de décision opérationnelle couvrant les quatre personas : Data Scientist, Développeur, Data Analyst, Chef de Projet / PO Structurer le guide pour qu'il soit utilisable de façon autonome par les équipes après la fin de la mission Adapter le niveau de détail et le langage à chaque public cible

Contexte Au sein de l'IT Group Production, le projet vise au PoC, au design, au setup et au tuning de solutions spécifiques, avancées et innovantes d'observabilité sur mesure (hors solution éditeur), nécessitant des compétences DevOps (pour tant le développement de solution et leur intégration dans un environnement OnPremises : machines physiques et clusters Kubernetes). Le prestataire sera intégré au stream "Observability as Data" et travaillera dans une petite équipe d'experts correspondant aux différents aspects nécessaires à la construction de cette solution. Missions Participer au PoC, design, setup et tuning de solutions d'observabilité sur mesure. Développer et intégrer des solutions dans un environnement OnPremises (machines physiques et clusters Kubernetes). Mener des sous-projets en autonomie et en collaboration avec plusieurs acteurs dans un environnement multi-responsabilités. Comprendre les besoins utilisateurs afin de concevoir des expériences adaptées. Concevoir des interfaces intuitives et compréhensibles des utilisateurs. Concevoir des systèmes transparents, expliquant leurs décisions et réduisant la "boîte noire" des modèles IA. Intégrer des principes de design responsables et évitant les biais pour garantir une IA équitable. Adapter les designs en fonction des retours utilisateurs et des performances des modèles. Collaborer avec les équipes IA et Produit. Personnaliser et adapter les interfaces. Outils & Environnement Gestion de parcs informatiques Linux on-prem. Automatisation : Ansible, GitOps, notions Python, AWX/Tower. Réseaux Linux : TCP/IP, LBs, Firewall. Développement système : Golang idéalement, sinon Rust ou C++. Observabilité open-source et projets CNCF. Environnement OnPremises avec machines physiques et clusters Kubernetes. Conditions de travail Expérience dans l'environnement de la prestation : 3-5 ans inclus. Séniorité basée sur le temps passé sur des projets et missions spécifiquement sur l'IA. Sans expertise spécifique IA, le profil BANA du Segment B s'applique.

Nous recherchons un Lead Agentic AI Engineer pour un Un éditeur de contenu français, audience massive, deux business qui tournent en parallèle : l'abonnement, qu'il faut faire grossir, et la régie pub, où il reste pas mal de valeur à aller chercher sur l'inventaire. La data plateforme est en pleine restructuration côté GCP, l'équipe data est en place (data scientists, BI Power BI en self-service, une CDP côté CRM), et on touche au bout du chantier d'infra. La direction veut passer à autre chose que du reporting et du dashboard. Le sujet est de mettre des agents en production sur des cas business qui pèsent sur le P&L, vraiment en production, pas une démo de plus. Concrètement, sur les 6 premiers mois, voilà à quoi va ressembler le job. Tu commences par regarder ce qui se passe vraiment dans la maison côté acquisition, monétisation de l'inventaire pub et fonctions support, et tu sors une liste courte de cas où un agent a du sens (et où il n'en a pas, c'est souvent là que les autres se plantent). Tu choisis deux ou trois cas et tu les mets en prod. Pas un POC, pas un notebook joli. Quelque chose qui tourne, qu'on mesure, qu'on monitore. En parallèle, il y a un chantier de fond : sortir l'équipe du modèle "dashboard" et installer une couche d'analyse comportementale temps réel sur l'audience, c'est le socle qui rend les agents intéressants ensuite. Et tu poses les fondations pour la suite : evals, observabilité, garde-fous, doc d'archi. Si la mission bascule en CDI à 12 mois, on parle aussi du build d'équipe à ce moment-là. Tu travailles en direct avec la régie sur les sujets de monétisation, avec le CRM sur l'activation et la segmentation, et avec les fonctions support sur tout ce qui peut se déléguer à un agent (assistance, ops, modération). C'est une boîte média, il faut aimer ça, savoir ce qu'est un CPM, comprendre pourquoi le directeur de la régie va te poser des questions sur le fill rate, pas sur ton archi. Côté technique Ce qu'on cherche n'est pas exotique mais c'est précis. Il faut avoir déjà mis au moins un système agentic en prod réelle, et savoir le raconter en détail : l'orchestration choisie, comment les outils sont branchés, comment tu fais les evals, ce que tu mesures côté business, ce qui a explosé une fois en prod et comment tu t'en es rendu compte. La stack tu fais avec ce que tu connais : LangGraph, Anthropic Agent SDK, OpenAI Agents, DSPy, du custom maison. L'important c'est d'avoir vraiment livré, pas d'avoir lu la doc. Au-delà de l'orchestration pure, il faut connaître les fondations qui font qu'un agent tient en prod : tool calling propre, evals offline et online, garde-fous, observabilité (LangSmith, Langfuse, Arize, du custom — peu importe), et la gestion des coûts API parce qu'à grande échelle ça compte. Sur la data, tu dois pouvoir lire et challenger un pipeline BigQuery avec Airflow ou Composer dessus, sans forcément vouloir tout refaire toi-même. La data team est là pour ça, mais tu dois pouvoir leur parler d'égal à égal. Côté GCP, tu utilises BigQuery au quotidien et tu sais te servir de Vertex, Cloud Run, Workflows quand c'est utile pour un système agentic. Si tu as un background data scientist ou ML engineer avant d'avoir basculé sur les LLM en 2023-2024, c'est un vrai plus. Tu connais le piège du "tout LLM" et tu sais quand revenir à du déterministe ou à du modèle classique. Si tu as touché un peu d'adtech, CPM, viewability, attribution, ce vocabulaire-là, c'est mieux, mais ça s'apprend en quelques semaines si tu es curieux. Ce qu'on regarde au-delà du CV C'est la partie qu'on peut difficilement vérifier sur LinkedIn mais qui fait la différence sur ce poste précis. D'abord la capacité à dire non. Quand on te propose un cas d'usage, tu dois pouvoir dire "ça, franchement, c'est un workflow déterministe, on n'a pas besoin d'un LLM" — et le défendre devant un sponsor qui voulait son agent. La maison a déjà eu des POC, on ne veut pas en rajouter un. Ensuite la capacité à parler à des non-techs sans intermédiaire. Tu vas te retrouver en réunion avec la régie, avec le marketing, peut-être avec le DAF, et il n'y aura pas de PM pour traduire. Si tu ne sais expliquer ton archi qu'à un autre ingé, ça ne marchera pas. Tolérer l'ambiguïté est un autre critère. On ne te donnera pas un objectif business un peu flou, à toi de remonter au vrai cas et au vrai produit là, et c'est OK. Bien composer avec l'équipe en place. Il y a des data engineers, une BI. Tu ne débarques pas en disant que tout ce qu'ils ont fait est nul. Tu t'appuies, tu écoutes, tu choisis tes batailles. Et puis l'honnêteté. On préfère quelqu'un qui dit "j'ai raté ça, voilà ce que j'en ai appris" à quelqu'un qui survend. Pareil sur les coûts, les délais, les limites des modèles. Quand un agent commence à coûter 4000€/jour en API, on veut le savoir, pas découvrir la facture en fin de mois. Le dernier critère c'est le sens du delivery. On a vu trop de profils brillants qui laissent 4 chantiers ouverts et zéro système en prod. Ici on veut au moins deux mises en prod sur 6 mois, pas un slide deck de roadmap.

Dans le cadre d’un besoin client, nous avons l'opportunité d'accueillir un nouveau membre au sein de notre Tribu Data. Contexte de la mission : Notre client recherche un(e) Lead Automation pour intégrer un laboratoire dédié à l'innovation IA au sein d'un groupe bancaire international multi-entités. Votre mission consistera à concevoir, déployer et expérimenter des Proof-of-Concept (POC) innovants autour des agents autonomes et des modèles de langage (LLM) appliqués aux jeux de données d’infrastructures IT. L’objectif est de fournir des aides intelligentes à la production, de faciliter la supervision, l’automatisation et la résolution proactive d’incidents dans une démarche agile, collaborative et orientée industrialisation. Descriptif de la mission : Les missions sont : Concevoir et gérer des environnements d’expérimentation Kubernetes/Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI/CD, ArgoCD) Automatiser la collecte, la pré‑traitance et l’exploitation des datasets d’infrastructure (logs, CMDB, monitoring) pour entraîner et alimenter des agents basés sur LLM Développer et intégrer les pipelines de déploiement d’agents IA en collaboration avec les data‑scientists et ingénieurs IA (LangChain, AutoGen ou équivalents) Implémenter des scripts et outils en Python, Bash, Go pour l’automatisation des tâches infra, l’orchestration et le monitoring Garantir la sécurité du développement et des déploiements dans un environnement réglementé (DevSecOps, outils SAST/DAST, gestion des accès, conformité RGPD) Produire la documentation technique des POC et rédiger les spécifications d’industrialisation pour les équipes produit Assurer une veille technologique continue sur les évolutions des architectures agentiques, LLM et de l’automatisation infra

Consultant expert en IA agentique — Freelance — Le Mans EN UN COUP D'ŒIL Secteur : Privé — Assurance Durée : [3 mois] — renouvelable Démarrage : 1er juillet Localisation : Le Mans — 5 jours/semaine sur site Niveau : Expert (5 ans minimum en IA/LLM) Le projet Un grand groupe d'assurance engage une démarche d'innovation IA centrée sur l'exploitation de ses corpus métiers : automatisation documentaire, déploiement d'agents spécialisés et gouvernance des usages IA. La mission s'appuie sur une plateforme interne open source, en coordination étroite avec les équipes métier, IA et produit. Vous intervenez en bout de chaîne : des ateliers de cadrage jusqu'à l'industrialisation des agents en production. Vos missions Animer des ateliers avec les métiers pour identifier et prioriser les cas d'usage à forte valeur ajoutée Concevoir les architectures d'agents (analyse documentaire, recherche d'information, génération de documents) Définir et implémenter les stratégies de prompting avancé : ReAct, Plan-and-Execute, RAG agentique, orchestration multi-agents Configurer les agents sur la plateforme : prompts, workflows, règles métier, connexion aux sources documentaires Structurer les bibliothèques de prompts, garantir robustesse et reproductibilité des résultats Documenter les solutions et rédiger un guide des bonnes pratiques à destination des équipes Accompagner les utilisateurs dans la validation des cas d'usage et itérer selon les retours terrain Mettre en place la gouvernance des agents : évaluation, partage, traçabilité La stack LLM — architectures agentiques Connaissance du secteur assurance (souscription, sinistres, juridique, conformité) RAG, Doc AI, NLP Expérience plateforme open source IA LangChain, Semantic Kernel (ou équivalent) Pratique de la documentation technique industrialisable Prompt engineering avancé : ReAct, Prompt Chaining, Plan-and-Execute, Self-Refinement, orchestration multi-agents

BPI France recherche un Business Analyst Technique IA / RAG pour rejoindre l'équipe IAP (IA Platform) , responsable de la plateforme transverse d'IA générative de Bpifrance. L'équipe IAP développe et opère les services mutualisés d'IA : LLM gateway, gestion des accès et des clés (AI Products), monitoring et observabilité (Langfuse), ainsi que l'industrialisation des patterns RAG, agents et pipelines IA. Elle travaille en forte interaction avec les équipes MTA, IALab, GED, RPA, sécurité et architecture, dans un environnement Agile SAFe. Vos principales responsabilités : Cadrage et recueil des besoins : structurer les besoins des équipes consommatrices (MTA, métiers, IT) autour des services de la plateforme IA (API, portail self-service, LLM, RAG, agents) Formalisation fonctionnelle : rédiger les user stories, alimenter le backlog produit plateforme, produire les spécifications fonctionnelles et les guidelines d'utilisation des services Définition des standards d'usage : contribuer aux bonnes pratiques de prompting, RAG et agents, ainsi qu'aux modèles de données et patterns d'intégration Gouvernance IA : participer à la mise en place du cadre de conformité (Charte IA, AI Act, sécurité), à la gestion des accès et au suivi des risques et données sensibles Pilotage qualité & adoption : définir les KPIs (usage, coût, latence, qualité), suivre l'adoption des services IAP, contribuer à la documentation et à l'onboarding des équipes Accompagnement des équipes projets : support au cadrage des cas d'usage, aide à la structuration des pipelines IA, interface entre équipes techniques et métiers Participation aux cérémonies Agile SAFe : daily, PI Planning, backlog refinement, System Demo

• Définir et piloter la roadmap technique et produit du portefeuille SI de gestion • Traduire les besoins métier en stories techniques ; contribuer à la conception architecturale avec l'équipe de développement • Assurer l'alignement entre évolutions front-office et backend et intégrations infra • Animer les cérémonies agiles (refinement, planification, revue) avec rigueur technique • Valider la qualité, la sécurité et la maintenabilité du code produit, expertise dans les revues de code et les standards de développement • Gérer les dépendances avec l'architecture SI, l'équipe DevOps/Infra et les autres équipes produit • Participer activement aux décisions de dette technique, refactoring et migration logicielle et infrastructure • Assurer la traçabilité des décisions architecturales et la documentation des choix produit

Contexte Le département IS de la BU cible du client investit fortement dans la modernisation de son système d’information trading. Le SI historique Meteor (architecture n-tiers VB6/C++, SGBD Sybase) a été progressivement remplacé par la solution éditeur Orchestrade, déployée sous la nom GEMSTONE (net, SQL Server, MongoDB hébergé sur le cloud). Dans ce contexte de transformation, l’équipe fonctionnelle Deal Management recherche un Business Analyst expérimenté pour renforcer ses capacités opérationnelles et accompagnement des différents projets. Périmètre fonctionnel : Le consultant interviendra sur les composants Deal Life Management du SI GEMStone, en interaction directe avec les équipes métier (Traders, Back Office …) et l’éditeur Orchestrade sur le périmètre : -Feeders de Marché -Fonctions du Filing Broker -Gestion des Fees -Événements de Événements et Exercices -Opérations sur les transactions (Novation/Termination/MoveBook/Compression) Certains composants sont développés en interne, d’autres évolutions impliquent directement l’éditeur Orchestrade. Activités principales : Support niveau 2 -Analyse des incidents de production et investigation des anomalies fonctionnelles -Accompagnement des équipes métier sur les différents paramétrages à effectuer Spécifications fonctionnelles -Rédaction de spécifications fonctionnelles à la demande du métier et dans le cadre d’évolutions techniques de la solution -Documentation mise à jour au sein de l’équipe Opération métier sur Trade -Conduite de projet sur les opérations de novation, terminaison et compression de transactions -Coordination avec les équipes Front Office et Back Office Tests & Release Management -Réalisation de tests non-régression et de validation fonctionnelle -Participation au processus de release management et enrichissement du cahier de tests Correctifs & évolutions applicatives -Développement et livraison de correctifs et évolutions sur les applicatifs GEMStone Formation & accompagnement utilisateurs -Animation de sessions de formation sur les fonctionnalités du SI -Participation aux rituels agiles : daily meetings, release sprint Utilisation des outils d’intelligence artificielle L’usage des outils IA est désormais partie intégrante de la routine de travail de l’équipe. Le consultant est attendu à ce niveau et devra : -Participer à l’automatisation de la spécification afin d’accélérer la rédaction de spécifications, la documentation et l’analyse d’impacts -Explorer les outils IA pour le support : identification d’anomalies, analyse de logs, investigation d’incidents de production

Ingénieur Data Senior – Spécialiste Graphes Lieu : Paris, France (hybride - télétravail flexible) Contrat : Contrat renouvelable de 12 mois Date de début : Dès que possible À propos de l’entreprise Notre client est une institution financière mondiale de premier plan, opérant à l’avant-garde des marchés de capitaux, de la banque d’investissement et des services financiers. Axée sur l’innovation, l’organisation investit massivement dans des plateformes de données avancées et des solutions basées sur l’IA pour transformer le fonctionnement des systèmes financiers complexes. Vous rejoindrez une équipe d’innovation à fort impact travaillant sur des initiatives d’IA de pointe dans un environnement réglementé à l’échelle de l’entreprise, où les données, la performance et la fiabilité sont essentielles. Présentation du rôle Nous accompagnons une équipe Innovation qui développe des agents pilotés par l’IA de nouvelle génération. Ce poste est centré sur la conception et le déploiement de systèmes de données basés sur des graphes, servant de fondation à une plateforme avancée d’IA agentique. Une solide expertise en bases de données graphes est indispensable. Responsabilités principales Concevoir, développer et optimiser des structures de connaissances basées sur des graphes Développer et maintenir des pipelines de données scalables alimentant des moteurs de graphes en temps réel Collaborer avec les ingénieurs IA pour soutenir des agents contextuels et orientés relations Contribuer aux décisions d’architecture dans un environnement réglementé à fort enjeu Compétences requises Solide expérience en data engineering (Python, pipelines, modélisation de données) Expertise pratique approfondie des bases de données graphes (Memgraph, LightGraph ou équivalent) Expérience avec des écosystèmes de données complexes (APIs, streaming, sources type CMDB) Atouts Expérience avec les pipelines LLM, RAG ou frameworks agentiques Anglais écrit et oral obligatoire Français apprécié (non indispensable)

Product Manager – IA / CX – Freelance (H/F) Localisation : Paris, Lyon, Lille ou Seclin (modèle hybride selon site) Contexte de la mission Grafton accompagne un grand groupe technologique international qui renforce son équipe Produit au sein d’une division dédiée aux solutions omnicanales. Dans ce cadre, nous recherchons un Product Manager spécialisé IA pour contribuer à l’évolution stratégique d’une plateforme de gestion de la relation client (CCaaS) utilisée à l’échelle internationale. La mission porte sur un produit orienté augmentation des agents et utilisateurs via l’IA (assistants, automatisation, optimisation des interactions). Vos responsabilités Définition de la vision produit Analyse marché : étude des tendances, benchmark, identification des opportunités IA dans le domaine CX. Construction de la vision : définition d’une trajectoire claire pour les services IA, alignée avec les objectifs business. Élaboration d’une roadmap réaliste, incrémentale et orientée valeur. Pilotage du cycle de vie produit Structuration de la roadmap en cohérence avec les besoins utilisateurs et les priorités business. Collaboration avec les Product Owners pour la rédaction des User Stories. Travail conjoint avec les équipes UX/UI pour garantir une expérience fluide et cohérente. Coordination avec les équipes Marketing, Sales et CSM pour le positionnement, la communication et la priorisation des demandes clients. Amélioration continue Analyse des retours utilisateurs et identification des axes d’amélioration. Suivi des indicateurs clés : satisfaction, NPS, taux de résolution, temps de réponse, etc. Expérimentation et optimisation continue avec les équipes innovation et démonstration. Profil recherché Expérience confirmée en product management , idéalement dans l’univers CCaaS , CRM, ou solutions cloud. Forte sensibilité aux technologies émergentes : IA, NLP, bots, cloud, automatisation . Orientation client marquée et capacité à comprendre les enjeux opérationnels des équipes CX. Excellentes compétences de communication écrite et orale. Organisation, rigueur, capacité à prioriser. Goût pour le travail transverse et la collaboration. Maîtrise du français indispensable ; anglais opérationnel (B2/C1).

Au sein de xxx, le projet vise au PoC, au design, au setup et au tuning de solutions avancées OnPremises de données innovantes à très haute performance et très grosses volumétries avec des sous-jacents système exigents nécessitant des connaissances hardware, système et réseau approfondies. Le prestataire sera intégré au stream "Observability as Data" et travaillera dans une petite équipe d'experts correspondant aux différents aspects nécessaires à la construction de la solution. L'intervenant attendu doit donc être très sénior en termes de compétences avec une très bonne culture IT sur matériel OnPremises en contexte de grande entreprise. De ce fait le profil souhaité de se rapprocher de ceci : - Expérience >= 10 ans en gestion de parcs informatiques Linux on-prem. - Expérience avec le déploiement et la gestion de solutions S3 on-prem (Minio/AIStor, Scality, Garage, Ceph, etc.) à l'échelle (> 1PB). - Connaissances avancées en administration systèmes Linux et des sous systèmes de stockage (lvm, dm-crypt, iSCSI, etc.) - Connaissances avancées en réseaux Linux (TCP/IP, VLAN, LBs, Firewall, etc.) - Connaissances avancées en automatisation (Ansible, Python, AWX/Tower, etc.) - Capacité à mener des sous-projets en autonomie, et en collaboration avec plusieurs acteurs dans un environnement multi-responsabilités. Description du profil : Expérience dans l'environnement de la prestation : 3-5 ans inclus Designer technique pouvant démontrer une expérience tangible sur des projets d'IA : - Compréhension des besoins utilisateur afin de concevoir des expériences adaptées. - Conception d'interfaces intuitives et compréhensibles des utilisateurs. - Conception de systèmes transparents, expliquant leurs décisions et réduisant la "boîte noire" des modèles IA. - Intégrer des principes de design responsables et évitant les biais pour garantir une IA équitable. - Adaptation des designs en fonction des retours utilisateurs et des performances des modèles. -Collaboration avec les équipes IA et Produit. - Personnalisation et adaptation des interfaces. NB : la séniorité doit s'entendre sur la base du temps passé sur des projets et missions specifiquement sur l'IA. .

Missions principales 🏗️ Infrastructure & plateforme Concevoir, déployer et opérer des plateformes Kubernetes scalables dédiées aux workloads IA Participer à l’évolution des infrastructures cloud (GCP & AWS) Déployer et maintenir des services sur GKE (Google Kubernetes Engine) ⚙️ DevOps & automatisation Construire et optimiser les pipelines CI/CD (Tekton) Mettre en œuvre des pratiques GitOps (FluxCD, ArgoCD) Développer des infrastructures en Infrastructure as Code (Terraform) 🤖 IA & innovation Accompagner les équipes sur les services IA et workloads distribués Intégrer des outils modernes d’IA (assistants de dev, agents IA…) dans les workflows Contribuer à la conception de workflows IA industrialisés 📈 Performance & fiabilité Améliorer la scalabilité, observabilité et résilience des systèmes Optimiser les performances et les coûts des infrastructures Participer aux enjeux de sécurité cloud et applicative 🤝 Collaboration Travailler en méthodologie Agile avec des équipes pluridisciplinaires Accompagner les développeurs dans l’adoption des bonnes pratiques DevOps

Contribuer à, ou poser une trajectoire Data et SI au regard des enjeux Métiers, Data et SI Porter ou contribuer à des études à fort enjeu fonctionnel avec les différentes parties prenantes (métiers, architecte, BA…) : identifier, consolider les enjeux métiers, donner une vision SI fonctionnelle et applicative du sujet, porter des préconisations argumentées et des éléments de trajectoire Réaliser des études d'impact fonctionnelles et applicatives Présenter le dossier dans des instances type Comité de pilotage, Comité de Direction Accompagner les BA et les data analysts et p;us généralement la Tribu dans la mise en œuvre des solutions en apportant une vision transverse et à moyen terme des enjeux et en s’assurant du bon respect du cadre de cohérence : Identifier les Data disponibles et leur potentielle utilisation dans les KPIs. Construire le plan de mise en oeuvre de ces indicateurs

Nous recherchons pour un de nos clients, un(e) Ingénieur(e) Lead QA - automatisation afin de définir, piloter et exécuter la stratégie de test pour un projet à fort enjeu de fiabilité , de conformité et d’expérience utilisateur . 📋 Vos missions • Recueil et formalisation des besoins de test • Concevoir, rédiger et exécuter les campagnes de tests • Définir les standards de test automatisé • Définir les stratégies de validation de la qualité des données • Collaborer avec les équipes techniques pour la correction des écarts • Accompagner les squads afin de les rendre autonome • Identifier les points de friction • Vérifier la fiabilité des échanges de données • Piloter la qualité et le reporting • Coordination et suivi de planning • Participer à l’amélioration des processus qualité 🛠️ Environnement Agile · Mobile · Automatisation · Front/Back

Consultant Adoption Microsoft 365 & Copilot (H/F) Vos missions : Adoption & accompagnement des utilisateurs Définir et déployer des stratégies d’adoption autour de Microsoft 365 et Copilot Identifier les freins aux usages et proposer des actions d’accompagnement adaptées Concevoir et animer des parcours de formation utilisateurs Organiser des ateliers, démonstrations, webinars et sessions de questions-réponses Animation de communauté Développer et animer un réseau d’ambassadeurs / champions Fédérer les utilisateurs autour des nouveaux usages collaboratifs et IA Promouvoir les bonnes pratiques et favoriser le partage de connaissances Recueillir les retours utilisateurs et mesurer l’engagement des communautés Communication & contenus Concevoir des supports d’accompagnement : guides, FAQ, tutoriels, newsletters, vidéos courtes Déployer des campagnes de communication ciblées selon les populations concernées Valoriser les cas d’usage à forte valeur ajoutée et les retours d’expérience utilisateurs Microsoft 365 & Copilot Accompagner les usages autour de Teams, SharePoint Online, OneDrive, Exchange Online et Viva Participer à l’adoption des solutions Microsoft Copilot et des usages IA générative Identifier et promouvoir les cas d’usage métiers les plus pertinents Contribuer à la montée en compétence des collaborateurs sur les nouveaux outils