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Nous recherchons pour le compte de notre client dans le domaine bancaire, un(e) Chef de Projet Senior IA Agentique. Environnement technique IA agentique, architecture des systèmes d'information, sécurité des SI, intégration de solutions, gestion de projet SI (conception, recette, déploiement, maintenance), pilotage multi-entités. Contexte Notre client dispose d'un pôle d'expertise transverse dédié à la transformation digitale de ses métiers, spécialisé dans le développement, l'innovation, la data et l'intelligence artificielle. Le consultant intégrera l'équipe chargée de concevoir des pilotes et des produits IA innovants destinés aux différentes entités du groupe et à leurs clients. Après une phase d'expérimentation, le programme d'IA agentique entre désormais dans sa phase d'industrialisation : l'enjeu est d'orchestrer son déploiement à grande échelle, en coordonnant de nombreuses équipes et entités tout en garantissant le respect des exigences de sécurité et des échéances. Missions Orchestrer l'industrialisation du programme d'IA agentique en coordonnant les équipes contributrices des différentes entités du groupe Suivre l'avancement des chantiers, sécuriser le planning et lever les points de blocage Accompagner les solutions dans leurs parcours de validation sécurité jusqu'à leur mise en œuvre Organiser et animer les instances de gouvernance : préparation des supports, planification et rédaction des comptes rendus, qu'ils soient techniques ou destinés au management Fédérer et faire vivre une communauté d'acteurs autour de l'IA agentique Contribuer à la conception technique et à la définition des spécifications, en lien avec les équipes métier Superviser les phases de tests et de recette, puis piloter le déploiement des nouveaux services Gérer la relation avec les fournisseurs, de la contractualisation jusqu'à la validation finale Garantir la maîtrise des coûts, des délais et de la qualité, et proposer des ajustements d'objectifs lorsque le contexte l'exige Préparer la mise en place de la maintenance, du support et de la formation des utilisateurs Compétences attendues Gestion de projet SI, pilotage de programme, IA agentique, IA générative, architecture IT, gouvernance projet, animation de comités, coordination multi-entités, sécurité SI, gestion fournisseurs, recette, déploiement, animation de communauté, anglais courant.

Contexte Chef de projet SI - 'industrialisation du plan IA Contexte Nous recherchons un chef de projet afin de piloter la phase d'industrialisation du plan IA agentique du groupe . - Plus de 9 ans Missions principales : • Piloter la phase d'industrialisation avec les différentes équipes en charge de mettre en place le plan IA agentique, à travers de multiples entités du groupe (validation sécurité, mise en place des solutions, respect des plannings...). • Préparer et animer des comités (supports, planification) et rédaction des compte rendus (techniques et réunion avec le management). • Animation d'une communauté autour de l'IA agentique.

Le contexteDans le cadre de projets en intelligence artificielle générative, nous recherchons un(e) AI Engineer / Data Scientist Senior afin d'accompagner l'un de nos clients du secteur bancaire sur des enjeux de conception, de développement et d'industrialisation de solutions d'IA basées sur les grands modèles de langage (LLM). Quelques éléments pour mieux comprendre l'environnement : Secteur d'activité : 🏦 Banque et services financiers Organisation : Collaboration avec les équipes techniques et métiers autour de la conception et du déploiement de solutions d'intelligence artificielle. Enjeux : Développer des solutions d'IA générative et des agents IA fiables, performants et adaptés aux besoins métiers, en intégrant les enjeux de qualité, de sécurité et de mise en production. Ce que tu feras concrètementDans le cadre de cette mission, tu seras notamment amené(e) à : ➞ Concevoir et développer des solutions basées sur des LLM, notamment des applications utilisant le RAG (Retrieval-Augmented Generation). ➞ Développer et orchestrer des agents IA capables d'utiliser des outils, des API et des sources de données externes. ➞ Mettre en production des applications d'IA générative et optimiser leurs performances, leur latence et leurs coûts. ➞ Évaluer la qualité et la fiabilité des solutions développées, notamment en travaillant sur la validation des réponses, la gestion des erreurs et les mécanismes de contrôle. ➞ Contribuer à l'industrialisation des solutions IA en intégrant les bonnes pratiques de développement, de déploiement et de sécurité. Ton environnementTechnologies : Python, LLM, RAG, IA générative, agents IA. Outils : LangChain, LangGraph, vLLM ou solutions équivalentes de déploiement de modèles, outils d'orchestration et d'intégration d'API. Méthodologies : Bonnes pratiques de développement, industrialisation et déploiement de solutions IA.

Contexte Nous recherchons un Lead AI Engineer Senior afin d'intégrer une nouvelle équipe dédiée à l'Intelligence Artificielle au sein de la DSI Groupe. La mission s'inscrit dans le cadre d'un vaste programme de transformation visant à déployer des solutions IA robustes et sécurisées pour l'ensemble des directions métiers (production, supply chain, affaires réglementaires, RH, finance). Vous interviendrez en tant que référent technique absolu, de la conception des architectures à l'industrialisation, en étroite collaboration avec les équipes internes et les partenaires externes. Vos missions Structurer la plateforme IA/Data et accompagner la montée en compétences technique de l'équipe interne. Concevoir, développer et piloter des POC et prototypes sur les cas d'usage métiers prioritaires. Industrialiser les solutions d'intelligence artificielle retenues en garantissant une haute qualité technique des développements. Challenger techniquement les choix architecturaux proposés par les partenaires et sous-traitants. Intégrer les exigences strictes de sécurité, de conformité, de gouvernance des données et de maintenabilité dès la phase de conception. Définir l'architecture applicative et assurer la bonne intégration des solutions IA au système d'information global. Environnement technique IA générative, RAG, Cloud, Git, Docker, Workflows intelligents.

Contexte de la mission Le déploiement des modèles d'IA constitue un nouveau chantier. Les temps d'inférence deviennent de plus en plus importants et nécessitent un diagnostic approfondi pour identifier et prioriser les optimisations. Le profiling actuel doit être amélioré afin de mieux comprendre les limites des modèles et de l'infrastructure, de challenger les pistes envisagées et de concentrer les efforts sur les actions les plus pertinentes. Objectifs et activités Diagnostiquer les performances des modèles et réduire les temps d'inférence sur GPU. Réaliser le profiling du code de deep learning, de l'infrastructure et du code compilé. Analyser les traces mémoire et comprendre les comportements d'exécution sur CPU, GPU et dans des environnements multi-GPU. Utiliser PyTorch Profiler pour identifier les goulots d'étranglement. Évaluer, challenger et prioriser les pistes d'optimisation. Améliorer l'export des modèles et leur optimisation pour l'inférence, notamment avec ONNX et TensorRT. Contribuer à la gestion et à l'utilisation efficace des ressources GPU. Accompagner les clients internes sur la chaîne allant de l'entraînement au déploiement des modèles. Assurer la traçabilité des expérimentations avec MLflow. Vulgariser les diagnostics et les recommandations auprès des équipes concernées.

Profil ajusté : historique de dev / tech lead capable de venir créer une fabrique de dev IA qui pilote toute la chaine de valeur (dev, ia, qa, ETC..). Profil qui a aussi une aisance métier pour comprendre les cas d'usage, mettre en place la phase pilote puis déployer aux PO, devs, metiers. Il doit comprendre l'archi + le product. Contexte : Trajectoire IA il y a 6-8 mois mais ils ont pas avancé dessus même si cas d'usage identifier Avec l'aide d'un partenaire externe L'ia ne vas pas s'arrêter demain et ca vas perturber profondément la manière de travailler donc pas un besoin ponctuel mais engager des petit chantier pour évoluer en continue Avoir quelqu'un en interne 1 Profil qui soit capable de s'approprier des cas d'usage et de mettre ca en place Travaille sur copilot Mix copilot pour les metier plus infra IA pour des besoin plus poussé avec moteur de matching ou autre sur Azure En contact direct sur les métier pas sur des projets qui dure 3 mois mais plus 3-5 jours hommes Accompagner les métier dans l'expression des besoins Le gros premier point et sûrement le plus prioritaire dans le sens planning plus qu'enjeux Ils ont déjà les outils en main et la manière d'utiliser évolue donc accompagner l'adoption avec webinaire et montrer à quoi ils ont accès. Enjeu plus fort, réaliser des App métier développées par IA. Dernier point : Concevoir des IA dédié a des taches spécifique Pytorch et finetuning Force de proposition Prise de hauteur. Pour situer le besoin, voici les principales missions envisagées : Concevoir, développer et améliorer des solutions d'IA générative (agents, assistants métier, solutions de type RAG). Accompagner les métiers dans l'expression de leurs besoins, l'adoption des outils IA et la diffusion des bonnes pratiques. Concevoir rapidement des mini-applications répondant à des besoins métier ciblés, via un développement réalisé par l'IA. Assurer une veille active, expérimenter de nouvelles solutions et réaliser des prototypes ou preuves de concept. Concevoir des IA dédiés à des tâches spécifiques. Et les principales caractéristiques du profil : Capacité à comprendre un besoin métier, à le challenger et à le traduire en solution concrète. Solide culture de l'IA (notamment générative) et compétences en développement logiciel. Aisance dans une posture de Product Owner, de conseil et d'accompagnement. Curiosité, autonomie, proactivité et force de proposition.

🚀 Chef de Projet / PMO Senior IA & Data Science (H/F) Bonjour à tous 😀 Nous avons une nouvelle mission chez l'un de nos clients, avec un démarrage immédiat ! 📍 Localisation : Paris 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Durée : Mission longue durée 💼 Expérience : 8 ans minimum 🌍 Environnement : International – Digital, Data, IA & Agents IA 🎯 Le contexte Dans le cadre de la montée en puissance de son portefeuille de projets IA, Data Science et Agents IA, notre client renforce ses équipes Digital Technology & Innovation / Data Science. L'objectif ? Structurer le pilotage des projets, renforcer la gouvernance et accompagner les équipes dans un environnement international en forte évolution. Vous aimez coordonner, structurer et faire avancer des projets stratégiques ? Cette mission est faite pour vous ! 🛠️ Vos missions: 📊 Pilotage du portefeuille IA & Data Science Construire et suivre la roadmap des projets. Organiser les priorités et faciliter les arbitrages. Structurer le cadrage : objectifs, jalons, KPI, charges et dépendances. Anticiper les risques et piloter les capacités des équipes. 🤝 Gouvernance & coordination Animer les comités de pilotage, points hebdomadaires, sprint reviews et ateliers métiers. Coordonner les équipes Data Science, Data Engineering, MLOps, architecture, sécurité, juridique et métiers. Assurer le suivi des projets dans Jira et produire un reporting clair et synthétique. Faciliter la prise de décision et accompagner les chefs de projet. ⚙️ Transformation & amélioration continue Réaliser un diagnostic des pratiques existantes. Définir les processus, rôles et responsabilités (RACI), standards et outils. Harmoniser les méthodes de gestion de projet et capitaliser sur les retours d'expérience. 📈 Performance, risques & budgets Suivre les indicateurs de performance, les risques, les coûts et les capacités. Accompagner la préparation des mises en production et le suivi opérationnel. Construire et suivre les budgets, plans de charge en jours-hommes et dépenses OpEx / CapEx. 📩 Intéressé(e) ? Contactez-nous pour échanger sur cette opportunité ! #TurnoverIT #Recrutement #PMO #ChefDeProjet #Data #IA #DataScience #ArtificialIntelligence #ProjectManagement

Vos missions : · Développement logiciel par Agentic Engineering. · Maitrise des outils d'Agentic Engineering (OpenCode, Claude Code, Cursor, etc.) · Maitrise des concepts d'Agentic Engineering et de leur application dans le développement logiciel (context engineering, harness engineering, spec driven development, etc.) · Grande expertise en développement logiciel, maitrise des concepts architecturaux et des bonnes pratiques de développement (TDD, clean code, principes SOLID, etc.)

Software Engineer expert en GenAI. Python/Node/Java, Cloud - Clermont Ferrand Solide expérience en développement backend (Python/Node/Java). • Maîtrise des frameworks GenAI (LangChain, LlamaIndex, Hugging Face, OpenAI API). • Connaissance d'un cloud majeur (Azure, AWS ou GCP) et des environnements industriels exigeants. • Capacité à intervenir en contexte grand groupe : rigueur, communication claire, sens du service. • Expérience en RAG, vector databases et déploiements MLOps appréciée. Vous contribuerez à la conception et à l'industrialisation de solutions GenAI à forte visibilité, en étroite collaboration avec les équipes innovation, data et IT du client. Périmètre : SDLC. Missions • Concevoir et développer des applications intégrant des LLM (RAG, embeddings, agents). • Participer à la définition d'architectures GenAI robustes et scalables. • Implémenter APIs, microservices et pipelines d'IA dans un environnement cloud industriel. • Accompagner les équipes du client : cadrage, expertise, audit technique, bonnes pratiques. • Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des solutions déployées (gouvernance, risques, observabilité). • Compétences techniques / outils à maîtriser : Solide expérience en développement backend (Python/Node/Java). • Maîtrise des frameworks GenAI (LangChain, LlamaIndex, Hugging Face, OpenAI API). • Connaissance d'un cloud majeur (Azure, AWS ou GCP) et des environnements industriels exigeants. • Capacité à intervenir en contexte grand groupe : rigueur, communication claire, sens du service. • Expérience en RAG, vector databases et déploiements MLOps appréciée. Compétences fonctionnelles requises (connaissances métier, etc.) : o Respect des règles et rituels de l'équipe (mode Agile), et participation à la réflexion continue sur son organisation afin d'en améliorer l'efficacité. o Participation aux estimations de charge des sujets / tâches listés dans la backlog, en les challengeant si nécessaire. o Participation au choix et à l'affectation des sujets / tâches traités dans les sprints Agile à court terme, dans une perspective de livraison incrémentale de fonctionnalités à rythme régulier, et de mise à niveau régulière des composants et outils (Evergreen). Compétences comportementales : Présence souhaitée : • Présence sur site : oui - Clermont Ferrand • Travail en distanciel possible : possible (2 jours maximum) Langue et niveau : Un bon niveau d'anglais est indispensable, les membres de l'équipe pouvant être situés en Europe et / ou Asie et / ou Amérique(s).

Contexte Dans le secteur bancaire, vous rejoignez l'équipe qui développe et exploite en interne une plateforme de Data Science destinée aux Data Analysts et Data Scientists. Cette plateforme met automatiquement à disposition des environnements de travail pour : créer et entraîner des modèles, réaliser des analyses de données, développer des agents IA. Les équipes IT y choisissent les ressources dont elles ont besoin, et l'environnement correspondant est créé automatiquement. La plateforme compte plus de 500 utilisateurs répartis dans 7 pays, et ce nombre continue de croître. L'équipe s'appuie sur des technologies open source. Elle travaille aux côtés de Data Scientists et de chefs de projet ML, ce qui permet d'être en contact direct avec une partie des utilisateurs. Le poste En tant qu'ingénieur support, vous faites le lien entre les utilisateurs de la plateforme et l'équipe technique. Votre rôle est d'aider les utilisateurs à tirer parti de la plateforme et de contribuer à son bon fonctionnement au quotidien. Missions Accompagnement des utilisateurs Assister les Data Scientists et Data Analysts dans l'utilisation de la plateforme Les aider à découvrir les fonctionnalités, au travers de formations et de présentations Accompagner la prise en main de la plateforme et des outils disponibles Rédiger et maintenir la documentation utilisateur Support et suivi de la plateforme Résoudre les problèmes techniques simples, par exemple des paramétrages Surveiller la plateforme et analyser les incidents Faire le lien avec l'équipe technique pour les problèmes complexes, et suivre leur résolution Communiquer auprès des utilisateurs sur les opérations de maintenance Faire évoluer les outils et les processus de support Amélioration continue Recueillir les retours des utilisateurs et les partager avec l'équipe de développement Contribuer à l'amélioration des fonctionnalités et de l'expérience utilisateur

Contexte Notre client, un acteur européen majeur du cloud en forte expansion internationale, lance la construction from scratch d'une plateforme d'orchestration KYC. L'objectif est de proposer un serive à l'ensemble des filiales du groupe, dans un environnement soumis à de fortes contraintes réglementaires. Vous rejoindrez une squad de 4 personnes rattachée à la direction Customer Management : un Lead Dev (futur Tech Lead), un développeur et une cheffe de projet. Le contexte est agile, orienté produit et résolument tourné vers le développement assisté par l'IA Missions Participer à la conception d'une plateforme d'orchestration, en environnement greenfield Réaliser rapidement des POC d'intégration via API (vérification d'identité, OCR, OTP, liveness…) Comparer ces intégrations avec les briques développées en interne, sur des critères concrets et mesurables Explorer, prototyper et livrer vite en vous appuyant sur l'IA générative et agentique Faire le lien entre la cheffe de projet et l'équipe technique, en traduisant les besoins métier en solutions techniques Être force de proposition auprès du métier sur les choix d'architecture et de providers À 12 mois, vous aurez : Contribué à la mise en production d'une la plateforme opérationnelle Éclairé les choix de providers grâce à des POC comparables Gagné l'autonomie nécessaire pour échanger directement avec le métier

À la suite de la finalisation des projets de migration CRM, l'équipe Qualité d'une entreprise du secteur Mode / Retail & E-commerce souhaite structurer et industrialiser l'usage de l'Intelligence Artificielle au sein de ses processus QA. L'objectif principal de cette mission est d'accompagner l'équipe à travers un rôle de Coach IA — une mission à forte dominante opérationnelle (développement / mise en œuvre IA). Le consultant aura pour rôle d'auditer les pratiques existantes, de cadrer l'utilisation des agents IA, de structurer le référentiel de tests interne et de mettre en place des tests de non-régression (TNR) optimisés et automatisés grâce à l'IA. Responsabilités principales : Audit & cadrage de l'usage de l'IA (coaching) - Réaliser un audit rapide des outils et pratiques actuels de l'équipe (Claude Code, ChatGPT, Copilot, Robo Jira, etc.) - Accompagner et former l'équipe à une utilisation homogène, structurée et efficace des outils IA Centralisation & orchestration de l'infrastructure IA - Accompagner le passage d'outils/agents IA utilisés en local vers une infrastructure d'agents centralisée et partagée - Proposer un cadre d'orchestration permettant de faire évoluer collectivement l'usage de l'IA Optimisation des processus QA & ingénierie de prompt - Améliorer et rationaliser les prompts et skills IA pour la rédaction automatisée ou semi-automatisée (cahiers de recette, scripts de tests, synthèses et PV de recette) - Uniformiser la structure des livrables et la transmission des informations aux Chefs de Produit Automatisation & stratégie de TNR - Générer des tests automatisés à partir des cahiers de recette en s'appuyant sur les agents IA existants - Structurer et rationaliser le périmètre des TNR pour éviter la surconsommation de ressources (cadre de gouvernance des tests)

En tant que développeur ou développeuse Java / GraphQL, vous contribuerez à la construction d'une nouvelle plateforme backend reposant sur une architecture propre et hexagonale. Vous développerez des fonctionnalités en Java et avec l'écosystème Spring, en veillant à respecter la séparation entre les domaines métier, applicatif et infrastructure. Vous écrirez systématiquement des tests unitaires pour le code produit et évaluerez avec discernement la pertinence des tests ou du code générés par l'intelligence artificielle. Vous participerez activement aux revues de code, proposerez des améliorations et identifierez les écarts d'architecture afin de préserver la qualité de la plateforme. La pile technique comprend Java, Spring Boot, GraphQL et PostgreSQL. Une connaissance préalable de GraphQL est appréciée, mais un accompagnement est possible. Le poste est basé à Paris, avec une présence sur site prévue un à deux jours par semaine. La mission est de longue durée, au moins jusqu'à fin 2027.

Chef de projet IT – Résilience numérique & outillage IA (H/F) – Toulouse ou Bordeaux (Gradignan) Nous cherchons pour un établissement bancaire un chef de projet pour piloter l'industrialisation de l'outillage d'un cadre d'évaluation de la résilience numérique. Ce cadre, complémentaire à DORA, mesure les dépendances numériques critiques de chaque application critique : chaque actif est identifié puis évalué sur 32 questions réparties en 8 thématiques (IT, achats, juridique, cyber…). Le but est d'alléger la charge des contributeurs en automatisant la notation et la récupération de l'information dans les référentiels. Vos missions Vous analysez l'outil de reporting déjà utilisé dans le groupe : est-ce qu'il répond au besoin, et peut-il être installé sur le SI de la banque ? Vous en tirez une instruction de déploiement. Vous menez aussi une étude comparative sur l'apport d'un module IA (Mistral ou Copilot) pour identifier les actifs de chaque application et construire tout ou partie de leur notation. Enfin, vous définissez la roadmap de déploiement 2027. Pendant toute la mission, vous pilotez l'industrialisation du process avant son déploiement. Cela comprend la coordination transverse, l'analyse des besoins et des processus, le reporting, le suivi du plan d'actions et l'analyse des risques. Profil recherché 3 à 7 ans d'expérience en gestion de projet IT (pilotage, coordination) Connaissance de l'IRN (Indice de Résilience Numérique) IA appliquée aux projets IT Analyse des besoins, cartographie et amélioration des processus Maîtrise des méthodes projet (cycle en V, agile, hybride) Très bonnes capacités rédactionnelles et de synthèse, aisance sur PowerPoint, Excel et Word Rigueur, autonomie, esprit de service Modalités Démarrage le 16 novembre 2026. Engagement initial de 40 jours, avec une tranche optionnelle qui peut porter la mission jusqu'à 630 jours au total. Sur site à Toulouse, avec 2 jours de télétravail par semaine possibles si le service donne son accord

Nous recherchons un(e) Consultant(e) Data & IA – Dataiku AI Designer pour intervenir sur un projet d'automatisation des recettes de données grâce à l'intelligence artificielle. Missions principales : Concevoir un MVP d'assistance à la génération et à l'exécution de cas de tests. Exploiter les spécifications fonctionnelles et les données Big Data. Mettre en œuvre des solutions IA avec Dataiku et des modèles LLM. La mission dure environ 40 jours, jusqu'à mi-janvier 2027. Il s'agit d'une mission de 2 mois qui peut être prolongée si le MVP est une réussite.

1. ContexteDans le cadre de sa stratégie d'innovation et de transformation numérique, une organisation souhaite renforcer son expertise en intelligence artificielle générative et agentique afin d'accélérer le développement, l'industrialisation et le déploiement de solutions IA. Le poste est rattaché à une équipe spécialisée en architecture, cloud et expertise technologique, intervenant auprès de différentes entités métiers et équipes IT. L'Architecte IA est responsable de la conception et de la cohérence des architectures des solutions d'intelligence artificielle générative et agentique. Il accompagne leur industrialisation sur des environnements cloud privés et publics, définit les orientations technologiques et veille au respect des exigences de sécurité, de conformité, de performance et de maîtrise des coûts. Il contribue également à la définition et à l'évolution de la plateforme IA, à la diffusion des bonnes pratiques et à l'intégration de l'intelligence artificielle dans les processus de développement logiciel. 2. Missions du posteArchitecture et conception des solutions IAConcevoir les architectures cibles des solutions d'IA générative et agentique : assistants conversationnels, architectures RAG, agents autonomes et systèmes multi-agents. Définir les patterns d'architecture, les standards techniques et les composants réutilisables. Orienter les choix technologiques concernant les modèles, les frameworks, les plateformes et les solutions d'orchestration. Concevoir et prototyper des agents IA ainsi que des workflows agentiques. Participer à la définition d'une architecture modulaire et évolutive pour les plateformes d'intelligence artificielle. Conception et évolution de la plateforme IAContribuer à la conception et à l'évolution de la plateforme IA, notamment sur les composants de serving des modèles de langage, les passerelles de modèles, les bases vectorielles et l'orchestration des agents. Accompagner le déploiement des solutions sur des infrastructures cloud privées et des environnements cloud publics. Participer à l'intégration et à l'exploitation de modèles open source. Concevoir les mécanismes d'exposition sécurisée des outils, des données et des services du système d'information aux agents IA via les API et les protocoles d'interopérabilité adaptés. Industrialisation et DevOpsPiloter le passage des prototypes et des pilotes vers des solutions industrialisées et mises en production. Concevoir et automatiser les pipelines CI/CD et LLMOps. Mettre en œuvre des approches GitOps pour le déploiement et la gestion des modèles et des agents. Assurer le versioning des modèles et des prompts, l'automatisation des évaluations et le suivi opérationnel des solutions. Garantir la stabilité, la maintenabilité et l'évolution des architectures déployées, en collaboration avec les équipes infrastructure, sécurité et production. Sécurité, conformité et gouvernanceIntégrer les exigences de sécurité propres aux systèmes d'IA, notamment la prévention des injections de prompts, la protection contre les fuites de données et la gestion des habilitations des agents. Veiller au respect des exigences réglementaires applicables, notamment en matière de protection des données, de résilience opérationnelle numérique et de gouvernance de l'intelligence artificielle. Appliquer les principes d'IA responsable et mettre en place des mécanismes de contrôle adaptés. Participer aux revues d'architecture et aux instances de validation sécurité. Contribuer à la définition des standards de gouvernance et des bonnes pratiques d'architecture IA. Qualité, performance et maîtrise des coûtsDéfinir les stratégies d'évaluation des modèles et des agents : pertinence des réponses, hallucinations, fiabilité et latence. Mettre en place des dispositifs d'observabilité, de traçabilité et de monitoring des solutions IA. Développer les pratiques LLMOps permettant de suivre la qualité et la performance des modèles en production. Assurer le suivi de la consommation des ressources et des coûts associés aux modèles et aux infrastructures, dans une logique FinOps. Identifier les axes d'optimisation et proposer des améliorations continues. Expertise technique et accompagnement des équipesAssurer une veille technologique sur les évolutions de l'IA générative, de l'IA agentique et des infrastructures associées. Évaluer les solutions du marché et formuler des recommandations technologiques. Contribuer à l'animation d'une communauté d'expertise autour de l'IA agentique. Accompagner les développeurs dans l'adoption des outils d'IA et des assistants de programmation. Intervenir en tant que référent technique IA auprès des équipes projets. Rédiger les dossiers d'architecture, les spécifications techniques et la documentation associée. Assurer le support et l'accompagnement des projets, en collaboration avec les équipes métiers, IT et infrastructure.