Trouvez votre prochaine mission.

Les principaux livrables attendus sont : - Référentiel des bonnes pratiques - Méthodes de Feature Engineering et de validation des données. - Compte-rendus des différents ateliers et réunions - Modèles et pipelines CI/CD - Livrables attendus dans le cadre de l’assurance qualité - Matrice des risques et plan de mitigation En tant qu’ingénieur(e) IA / MLOps, vos principales missions sont de : • Gérer le portefeuille de cas d’usage d’IA (ML/deeplearning, IA Gen, agentique) pour un ou plusieurs départements. • Être le référent IA auprès de vos différents interlocuteurs : chef de projets, développeurs, architectes, métiers, partenaires internes et externes. • Accompagner les directions dans le cadrage de leurs cas d’usage et traduire les besoins métiers en spécifications techniques. • Contribuer à la modélisation de votre portefeuille de cas d’usage. S’assurer que les modèles développés respectent les standards de performance, robustesse, explicabilité et conformité. Garantir que les modèles / cas d’usage développés soient parfaitement industrialisables. o Mettre en place les bonnes pratiques, méthodes de Feature Engineering et de validation des données. o Challenger les approches proposées par les Data Scientists. • Piloter l’industrialisation et le déploiement des modèles IA o Définir et appliquer le cadre ML Ops du groupe : reproductibilité, versioning, automatisation des tests, gouvernance des modèles o Concevoir des architectures IA modulaires, en évaluant en amont ce qui a déjà été développé et en favorisant la mutualisation plutôt que le redéveloppement systématique. Travailler en collaboration étroite avec les autres directions IA pour harmoniser les choix technologiques et accélérer l’industrialisation. o Construire et implémenter les pipelines, CI/CD, monitoring. o S’assurer de la conformité avec les normes internes techniques et réglementaires (cadre normatif / IA act / RGPD). • Garantir la qualité et la conformité o Structurer et diffuser les bonnes pratiques : organisation du code / worflow Git, qualité et tests, ML Ops et reproductibilité (tracking, versioning, CI/CD, orchestration, infra as code, …), sécurité, gouvernance et réutilisabilité, « definition of done », règles d’usage de GitHub Copilot o Auditer et valider les modèles / cas d’usage développés. o Garantir la qualité et la conformité des livrables avant mise en production. o Etablir la traçabilité : documentation, métadonnées, suivi des performances. o Être le point de contact technique privilégié pour les instances de validation. • Encadrer et accompagner les juniors et les collaborateurs dans le domaine de l’IA. o Organiser la montée en compétence progressive et objectivée des juniors. • Jouer un rôle de pédagogue vis-à-vis des métiers pour vulgariser les concepts, les choix technologiques et assurer leur adhésion. • Assurer une veille technologique active sur les outils, frameworks, et paradigmes IA. Proposer de nouvelles solutions / architectures adaptées aux besoins métiers. Usage Interne / Internal Use Anticiper les évolutions des réglementations et intégrer les enjeux de responsabilité de l’IA.

Descriptif du poste Au cœur du AI Innovation Lab d'un groupe bancaire international multi‑entités, vous aurez pour mission de 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 : fournir des aides intelligentes à la production, faciliter la supervision, l'automatisation et la résolution proactive d'incidents. Le poste s'inscrit dans une démarche agile, collaborative et orientée industrialisation à terme. Missions principales 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 (utilisation de 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, 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. Compétences techniques clés - Systèmes d'exploitation : maîtrise avancée de Linux/Unix et des concepts réseaux (TCP/IP, HTTP, DNS, VPN). Cloud & IaC : AWS, Azure, GCP – Terraform, Pulumi, CloudFormation. Conteneurisation & orchestration : Docker, Kubernetes, Helm. CI/CD : Jenkins, GitLab CI, ArgoCD. Automation configuration : Ansible, Puppet, Chef. Langages : Python (expert), Bash, Go (appréciés). Monitoring & logging : Prometheus, Grafana, ELK Stack.

Localisation : Hauts-de-Seine Expérience : 7 an et plus Mission : 1 an renouvelable Spécialités technologiques : Intelligence artificielle Big Data Description et livrables de la prestation : Contexte : Un grand groupe français souhaite accélérer un programme transverse Data & IA visant à mieux coordonner plusieurs entités internes expertes (data, IA, plateformes, industrialisation) et à renforcer la cohérence globale de la filière. Des actions ont déjà été engagées (gouvernance, premiers chantiers, animation du collectif), et le groupe veut désormais structurer davantage et passer à l’échelle : clarifier le positionnement, harmoniser les pratiques, renforcer la capacité à travailler “d’une seule voix”, et améliorer l’efficacité de bout en bout (de l’offre au déploiement). Objectifs de l’appel d’offre : - Renforcer l’alignement entre entités contributrices (offres, priorités, modes opératoires, gouvernance). - Accélérer les synergies opérationnelles et business (offres conjointes, réponses coordonnées, passage à des engagements plus ambitieux). -Définir/mettre à jour une roadmap 2025–2026 et sécuriser l’exécution via une gouvernance robuste. -Structurer une stratégie marketing & communication (messages, visibilité, preuves, supports), incluant une réflexion sur une architecture de marque type “marque ombrelle” + déclinaisons, sans logique de fusion. -Renforcer l’animation “collectif” et la capitalisation (veille, retours d’expérience, publications, démarche à impact / IA responsable). Rôle attendu du prestataire : -Le prestataire intervient comme pilote et facilitateur du programme, à l’interface entre direction, sponsors, et entités contributrices : -Pilotage / PMO de programme : cadrage, planification, suivi des chantiers, animation des rituels, préparation/animation des comités, gestion des actions et décisions. -Structuration de l’offre : formalisation d’une offre de service cohérente, lisible et réplicable, articulation des contributions des différentes entités. -Activation des synergies : mise en place de mécanismes concrets (process, coordination, “passage de relais”, construction d’offres croisées, consolidation des retours terrain). -Marketing & communication opérationnels : plan de communication, contenus, kits de présentation, éléments de langage, valorisation des réalisations et cas d’usage. -Rayonnement & animation de l’expertise : cadrer une dynamique de type “lab/collectif” (veille, publications, événements internes/externes, démarche à impact). Livrables attendus : -Roadmap 2025–2026 (priorités, jalons, chantiers, dépendances) + cadre de pilotage associé. -Dispositif de gouvernance : comitologie, rituels, responsabilités, tableaux de suivi et reporting. -Plan marketing & communication : objectifs, messages, cibles, canaux, calendrier, contenus. -Kit de communication & kit commercial : pitchs, trames, supports, éléments de langage, preuves, cas d’usage / retours d’expérience. -Reporting périodique (ex. trimestriel) : avancement, synergies réalisées, points de blocage, recommandations. -Synthèse annuelle : bilan, impacts, perspectives et axes de développement. Expertise souhaitée : - Expérience avérée en accompagnement de programmes de transformation Data & IA - Compétences en marketing stratégique, gouvernance et pilotage d’écosystèmes complexes - Capacité à travailler en contexte multi-entités et à animer la coopération interfiliales - Qualité méthodologique et lisibilité de la proposition - Dynamique, leadership - Expérience en grands groupes Mobilité : Mission Full Time hybride : 2 à 3 jours sur site

Dans le cadre du plan de transformation DATA de notre Client, notre client développe des applications et plateformes DATA pour rendre nos métiers (pilotage, marketing, commerce, etc.) autonomes dans l’analyse de leurs données et KPI. Les infrastructures et projets incluent : AWS, GitLab, Terraform, DBT, Snowflake, Python, Scala, Spark, PowerBI, AI/GenAI Architectures Big Data sophistiquées pour ingérer plus de 100 par jour (Datalake, Event-Driven, Streaming, etc.) Exemples de projets : Chatbot AI Socle vidéo, navigation et calcul des audiences Recommandation de programmes via IA Feature Store et modernisation des flux financiers Plateformes CRM et partage de données partenaires Kubernetes et applications de data self-service Missions En tant que Data Engineer , vous serez en charge de : Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données scalables et performants (ingestion, traitement et stockage de données massives). Développer des architectures Big Data sur AWS (S3, EMR, Lambda, Kinesis, Batch…), Snowflake et Spark. Développer en Scala et Python pour le traitement massif des données. Automatiser les workflows et orchestrer les pipelines avec Airflow et DBT . Concevoir et exposer des APIs customer-facing performantes. Optimiser les performances et garantir la scalabilité pour gérer un volume important d’utilisateurs. Collaborer avec les équipes Data Science, Produit et DevOps pour une intégration fluide.

📍 Paris 📅 Démarrage ASAP 🔍 Nous recherchons un(e) expert(e) Genesys & IA pour accompagner la transformation digitale des services clients, en exploitant la plateforme Genesys (Cloud, PureConnect ou Enterprise) et en intégrant des fonctionnalités avancées d’intelligence artificielle. 🎯 Vos missions principales : ✅ Concevoir et optimiser des solutions Genesys enrichies par l’IA (chatbots, assistants virtuels, routage prédictif, NLP) ✅ Piloter des projets d’innovation et d’automatisation intelligente des parcours clients ✅ Déployer et améliorer en continu les chatbots, assistants virtuels et workflows IA ✅ Collaborer avec des équipes internationales et aligner les besoins locaux avec la stratégie globale ✅ Former et accompagner les équipes locales (transfert de compétences) ✅ Suivre la performance des solutions et analyser les données pour optimiser l’expérience client

Lead Développeur MLOps Python - Spécialiste IA/RAG Cette mission s'adresse à des profils seniors ayant déjà industrialisé des solutions IA/RAG en production et maîtrisant les enjeux de passage à l'échelle. Profil avec un mindset sales: au-delà de ses compétences techniques, dispose d’un profil capable de s’imposer, de proposer des solutions, de prendre des initiatives, de mener des recherches et de tenir ses engagements. Mission Nous recherchons un Lead MLOPS Python pour industrialiser les développements IA/Data Science avec un focus sur les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les LLM . Contexte Les Data Scientists développent des solutions expérimentales (modèles, RAG, pipelines IA) que vous devrez transformer en solutions robustes déployables en production à grande échelle. Responsabilités principales Industrialisation des systèmes RAG/LLM : Automatiser le processing de documents volumineux (ex: PDFs 250+ pages) Mettre en place des pipelines de chunking et d'indexation automatiques Gérer la montée en charge des bases de connaissances Implémenter des métriques de monitoring pour détecter les dérives des modèles Architecture & Scalabilité : Concevoir des workflows complexes pour tâches longues (pipelines multi-étapes) Déployer sur infrastructure cloud (Azure/AWS/GCP) Containerisation avec Docker/Kubernetes Mise en place de CI/CD spécialisés pour l'IA Développement & Bonnes Pratiques : Refactorisation du code Data Science selon les standards industriels Injection de dépendances, programmation orientée objet Tests automatisés, clean code, modularité Gestion des dépendances et versioning des modèles MLOps & Monitoring : Supervision des performances des modèles en production Détection du drift et mise en place d'alertes Gestion des réentraînements automatiques Tableaux de bord et métriques business Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert (5 - 10+ ans d'expérience) 1 Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure/AWS/GCP) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité) / AWS / GCP Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Exemple de cas d'usage concret "Un utilisateur upload un PDF de 250 pages. Le système doit automatiquement : Découper le document en chunks optimaux Indexer dans la base vectorielle Permettre des requêtes précises ('dates des événements X') Monitorer la qualité des réponses Alerter en cas de dégradation" Votre rôle : Transformer le script Python du Data Scientist en solution industrielle, scalable et monitorée. Modalités Durée : 6-12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Hybride (2-3 jours sur site) Démarrage : ASAP Profil du candidat Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert ((5 - 10+ ans d'expérience) Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité) / AWS / GCP Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Description de l‘entreprise Pourquoi cette mission est unique Cette opportunité vous permettra de façonner l'avenir de l'IA dans un contexte où vos décisions techniques auront un impact direct sur des millions d'utilisateurs. Vous ne serez pas un simple exécutant, mais un architecte de solutions qui influence la roadmap technologique. Ce qui vous attend : Autonomie technique : Liberté de choix sur les architectures et technologies Visibilité : Présentation de vos réalisations au comité de direction Impact business : Vos optimisations se traduisent directement en gains mesurables Veille technologique : Accès privilégié aux betas Microsoft et APIs exclusives Réseau professionnel : Collaboration avec des experts IA reconnus dans l'écosystème français Vous évoluerez dans un environnement où l' excellence technique rencontre l' innovation business , avec le support d'une équipe qui croit en vos compétences et vous donne les moyens d'exprimer votre talent. Modalités Durée : 12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Paris La Défense - Hybride (2 jours sur site / 3 jours remote) Démarrage : ASAP

Expert DATA IA Sénior (SAS, Powershell, Batch, Shell) minimum de 7 ans d’exp/ Expert DATA IA Sénior avec un minimum de 7 ans d’expériences sur des projets similaires. Programmation SAS niveau avancé Scripting : Powershell, Batch, Shell Connaissance de méthodologies de parsing Communications, bon relationnel Organisation et rigueur Sens du travail en équipe Autonomie Localisation Paris 12e/ Télétravail Durée de la mission : 2 ans Projet : Dans le cadre des projets transformants sous l'angle d'Agent IA supra, recherche à se renforcer pour piloter/cadrer certains travaux prioritaires avec un forte dominante Marketing. Ce travail nécessite une forte autonomie et une capacité à coordonner des acteurs multiples tout en arrivant à un consensus stratégique et technique. Le candidat devra pouvoir s'appuyer sur son expertise ainsi que celle de son cabinet sur la vertical Data IA : Benchmark, bonnes pratiques sur les besoins en Data pour une IA, modèles IA (création/réutilisation, entrainement, évaluation métier, finops et projection, contraintes bancaires et cyber sur l'IA, interconnexions de produits IA majeurs pour structurer les bons travaux à lancer en priorité pour des livraisons fréquentes et cohérentes)... Avant fin 2025, l'ensemble du chantier doit être pré-cadré (toutes les réunions organisées et cordonnées ; notes de réunions à envoyer le jour J/J+1 et livrables de cadrage complets à fournir) avec une feuille de route à plusieurs niveaux sur 2026 tout en préparant si besoin en 2025 des travaux nécessaires à la bonne tenue des jalons temporels de 2026. Principaux livrables : Construire la feuille de route du stream Data IA avant fin 2025 pour certains projets transformants notamment dans la thématique Marketing en collaboration avec les bon acteurs. Compétences requises : Programmation SAS niveau avancé Scripting : Powershell, Batch, Shell Connaissance de méthodologies de parsing Communications, bon relationnel Organisation et rigueur Sens du travail en équipe Autonomie

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Senior Data Scientist IA / LLM" pour un client dans le secteur bancaire Description 🚀 Le Contexte : L'ère des Agents Autonomes Dans le cadre du développement de nos solutions de nouvelle génération, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable de transformer des modèles de langage (LLM) en agents autonomes et décisionnels. Vous ne vous contenterez pas de faire des appels API simples ; vous concevrez des architectures d'agents complexes capables de raisonner, d'utiliser des outils et de gérer des workflows cycliques au sein d'un environnement Web robuste (Django). 🎯 Vos Missions : Orchestration et Architecture 1. Conception d'Agents avec LangGraph & LangChain : Développer des systèmes d'agents multi-acteurs utilisant LangGraph pour gérer des états complexes et des boucles de rétroaction (cycles). Implémenter des chaînes de traitement modulaires avec LangChain (RAG, mémoires, agents de planification). Optimiser le Prompt Engineering et la structuration des données en sortie (JSON mode, parsing). 2. Intégration et Backend (Django) : Développer les briques Backend sous Django pour exposer les capacités de l'IA via des APIs (REST / WebSockets pour le streaming). Gérer la persistance des états des agents et des sessions utilisateurs dans la base de données Django. Assurer la sécurité et l'authentification des accès aux outils LLM. 3. RAG & Knowledge Management : Mettre en œuvre des architectures de Retrieval Augmented Generation (RAG) performantes. Connecter les agents à des bases de données vectorielles (Qdrant, Pinecone, ou Pgvector) et des sources de données métiers. 4. Évaluation et Fiabilité (LLM Ops) : Mettre en place des protocoles d'évaluation pour mesurer la pertinence des agents (Frameworks type RAGAS ou DeepEval). Monitorer les coûts et les latences des appels aux modèles (OpenAI, Mistral, modèles Open Source).

Contexte : Expérience : 4 ans et plus Métiers Fonctions : Etudes & Développement, Expert Spécialités technologiques : Cloud, API,CRM,AI,NLP Secteurs d'activités Assurance Description et livrables de la prestation Dans un programme international visant à transformer les centres de contacts de 12 entités réparties, l’ Expert Genesys & IA joue un rôle clé dans l’accompagnement des équipes locales et la mise en œuvre d’une plateforme unifiée basée sur Genesys Cloud. - Guider les entités dans leur migration - Porter la transformation orientée IA/GenAI, - Structurer les usages innovants (voicebots, chatbots, automatisation intelligente), - Résoudre les problématiques business et opérationnelles liées à l’expérience client, - Apporter une expertise téléphonie et architecture pour connecter les parcours vocaux et les différents systèmes, tout en évitant toute dimension de maintenance technique ou de gestion d’équipe. Le rôle est celui d’un expert-conseil technico-fonctionnel, capable d’expliquer des concepts complexes, de challenger les approches locales et de piloter la cohérence globale. Responsabilités principales 1. Conception & Pilotage de la Transformation - Accompagner les entités dans la définition de leurs parcours clients et la migration vers Genesys Cloud. - Traduire les besoins métier et opérationnels en solutions scalables alignées sur les standards du Centre d’Excellence. - Identifier les leviers de transformation business, proposer des optimisations et orienter les roadmaps locales. 2. Intégration de l’IA et de la GenAI - Concevoir et guider le déploiement de fonctionnalités IA/GenAI : voicebots, chatbots, automatisation conversationnelle, prédictif. - Exploiter les mécanismes proposés par Genesys pour l’intégration d’API, de plateformes IA ou de systèmes tiers (CRM, IAM, etc.). - Participer à la création de parcours intelligents : routage prédictif, analyse de sentiment, self-service avancé. 3. Expertise Téléphonie & Architecture - Apporter une compréhension solide des architectures téléphoniques, du transport de la voix et des intégrations nécessaires avec Genesys Cloud. - Guider les entités sur la connexion des flux voix, l’architecture globale et les bonnes pratiques d’intégration. - Contribuer à l’intégration avec Salesforce et autres applications clés. 4. Accompagnement des équipes & transfert de connaissances - Développer et animer des sessions de formation ou d’appropriation auprès des équipes locales. - Vulgariser des sujets complexes (IA, téléphonie, intégrations, automatisation) pour des publics non techniques. - Assurer le rôle de référent et de “power user” Genesys Cloud au sein des entités et du Centre d’Excellence. 5. Analyse & amélioration continue - Surveiller les métriques de performance (parcours, bots, routage, temps de traitement) et en tirer des recommandations. - Proposer des évolutions fonctionnelles pour améliorer l’expérience client et l’efficacité opérationnelle. - Contribuer à la cohérence globale des pratiques et standards du Centre d’Excellence. Expertise souhaitée Expertise Genesys - Maîtrise approfondie de Genesys Cloud (configuration, routage, IVR, intégrations, automatisations). - Expérience dans la conduite ou la participation à des projets internationaux de transformation de centres de contacts. IA & Automatisation - Connaissance solide des voicebots, chatbots, NLP, modèles prédictifs et automatisations conversationnelles. - Maîtrise des capacités AI/GenAI de Genesys ou forte capacité à monter en compétence rapidement. Téléphonie & Architecture - Compétences confirmées en téléphonie (SIP, SBC, flux voix, intégration). - Vision globale architecture + système pour comprendre et connecter les composants nécessaires aux parcours omnicanaux. Compétences transverses - Capacité à expliquer clairement des concepts techniques complexes. - Solide aptitude à collaborer avec des équipes métier et techniques dans plusieurs pays. - Esprit analytique, capacité à diagnostiquer, challenger et proposer des solutions. - Curiosité, envie de continuer à apprendre et à explorer les nouvelles possibilités de l’IA. - Leadership d’influence, sans management hiérarchique. Langues - Anglais obligatoire - Espagnol ou Français fortement apprécié.

Descriptif du poste Pilotage d'un projet stratégique visant à explorer et déployer des solutions innovantes pour la création de contenus Learning basée sur l'IA générative (exemples : Synthesia, Easy Generator), ainsi que des outils complémentaires tels que des solutions de type podcast. Management de cette expérimentation à partir des besoins de la Sustainability Academy pour essaimer ensuite de niveau Groupe. Identification des gains d'efficacité opérationnel et économique issus de ces solutions.

Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Développeur Python / Simulation & IA (H/F) pour intervenir chez l’un de nos clients. Contexte : Dans un environnement orienté R&D, vous serez intégré(e) au sein de la DSI afin de participer à la création d’un simulateur logiciel permettant de tester, comparer et optimiser des algorithmes d’apprentissage automatique dédiés au contrôle d’un bras robotisé. L’objectif : proposer un environnement de simulation robuste, modulaire et flexible , intégrant des outils issus de la théorie du contrôle et permettant l’évaluation de multiples stratégies d’apprentissage

Contexte de la mission Architecte IA Mission principale Concevoir et maintenir une architecture IA robuste, scalable et sécurisée exclusivement sur site. Responsabilités clés Définir l'architecture IA (clusters GPU, VLLM, pipelines MLOpS). Mettre en place l'infrastructure de développement (JupyterHub/Lab, CI/CD interne) Assurer la sécurité et la conformité (gestion des accès, supervision). Intégrer les solutions IA dans le SI existant. Compétences techniques DevOps / MLOps (Kubernetes, Docker, CI/CD). Gestion des environnements on-premise (Linux, virtualisation). Langages : Python, Bash. Bases Vectorielles : Qdrant et équivalent Frameworks IA : PyTorch, TensorFlow, haystack-ai, langchain/langgraph Sécurité et RGPD. Soft skills attendus Leadership technique, vulgarisation des concepts, et gestion agile de projets. Prestation adressable en full remote + déplacement ponctuel

Tech Lead Senior Go / Python AI/IA Contexte Projet à forte composante IA, nécessitant un Tech Lead expérimenté pour encadrer les équipes techniques. Missions Définir l’architecture technique globale Encadrer et accompagner les développeurs Garantir la qualité du code et des livrables Piloter l’industrialisation de solutions IA en production Être référent technique auprès des parties prenantes Profil recherché 10+ ans d’expérience dont plusieurs en rôle de Tech Lead Expertise Go et/ou Python Expérience concrète de déploiement de solutions IA Leadership, vision technique, sens des responsabilités ANGLAIS ASAP

Fiche de poste – Développeur IA (H/F) Localisation : Issy-les-Moulineaux Secteur : Assurance Type de mission : CDI / Freelance Contexte : Multi-projets – organisation agile et adaptative Contexte de la mission Dans un environnement assurance en forte transformation digitale, le Développeur IA intervient au sein d’équipes pluridisciplinaires sur plusieurs projets à forte valeur ajoutée autour de l’ Intelligence Artificielle et de la data . L’organisation est adaptative et orientée priorités business Le consultant évolue dans un cadre multi-projets , avec une forte interaction entre les équipes IT, Data, Produit et Métiers. Environnement technique / Stack Langage : Python Frameworks API : Flask, FastAPI Traitement asynchrone : Celery Validation & modélisation des données : Pydantic CI/CD : GitLab CI Conteneurisation : Docker Orchestration : Kubernetes Architecture : Micro-services, API REST Méthodologies : Adaptative / Agile / Cycle en V / En fonction des priorités Profil recherché Formation Bac+5 (école d’ingénieur ou université) Expérience confirmée en développement Python Bonne compréhension des enjeux d’industrialisation IA À l’aise dans des environnements multi-projets et évolutifs Sens des priorités et forte capacité d’adaptation Bon relationnel et esprit collaboratif

Contexte de la mission Nous recherchons un Data Scientist Senior pour intervenir sur des projets avancés autour de l’ IA générative et des LLM , en lien étroit avec les équipes techniques et produit. Responsabilités : Conception et optimisation de pipelines IA basés sur des LLM Développement de solutions de type RAG , agents et chaînes de raisonnement Utilisation de LangChain et LangGraph pour orchestrer les modèles Analyse et exploitation de données textuelles Évaluation des performances des modèles (qualité, biais, robustesse) Contribution aux choix d’architecture IA Stack technique : Python 3 Django (pour intégration applicative) LangChain LangGraph LLM & IA générative (embeddings, prompts, fine-tuning, RAG) Profil recherché : Expérience confirmée en Data Science / IA Forte appétence pour les LLM et l’IA générative Solide maîtrise de Python et des problématiques NLP Capacité à travailler sur des sujets complexes et exploratoires

Nous recherchons un profil technique disposant d’un excellent niveau sur Java, Angular et Python . Le poste regroupe deux missions distinctes, réparties à parts égales . 1ère mission – 50% Il ne s’agit pas de développement opérationnel, mais d’un rôle d’expertise visant à : Assurer la maintenance en condition opérationnelle des frameworks, Prendre en charge la sécurité , Gérer l’ authentification , Conduire les montées de version et l’évolution des environnements. Nous recherchons quelqu’un dont la maîtrise des trois langages est telle qu’il n’intervient plus directement dans le développement, mais optimise, fait évoluer et améliore continuellement les environnements techniques . 2ème mission – 50% Une mission orientée IA générative , comprenant : L’accompagnement de l’équipe de développement, L’identification et la promotion des cas d’usage IA, La gestion des demandes de tokens et des accès aux modèles, La participation à l’intégration et au déploiement des solutions IA dans les projets.