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Secteur : services aux entreprises Dans le cadre du développement de ses capacités d'intelligence artificielle générative, l'entreprise recherche un développeur pour concevoir et faire évoluer des agents IA destinés à assister des cas d'usage métier internes (traitement des irritants remontés par les équipes, analyse de sondages, etc.). Activités principales : - Qualifier avec le Product Owner les cas d'usage à assister par agent IA - Concevoir les workflows, prompts, règles métier et garde-fous associés - Développer ces agents sur le framework interne d'IA agentique - Brancher les agents aux outils via API, événements et connecteurs - Tester, évaluer et documenter les agents développés - Présenter la valeur livrée lors de démonstrations internes - Maintenir et faire évoluer les agents déjà publiés Environnement technique : LLM, agents IA, RAG, API, intégration continue / déploiement continu (CI/CD), Jira, GitLab, Artifactory. Type de projet : développement et industrialisation d'agents IA générative au service de cas d'usage métier concrets, dans une logique d'amélioration continue. Méthode de travail : collaboration rapprochée avec le Product Owner pour la qualification des besoins, prototypage rapide, tests et mise en production itérative, présentation régulière de la valeur livrée. Livrables attendus : agents IA opérationnels intégrés aux outils existants, documentation technique et fonctionnelle associée, démonstrations de la valeur métier livrée.

Au sein du Pôle Architecture Logicielle & IA (DSI), le 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. Il intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Périmètre et rattachement Rattachement : Direction des Systèmes d'Information / Architecture Logicielle & IA Interactions clés : DSMC (cadrage valeur, priorisation des cas d'usage), Architectes SI et Logiciel / équipe infra / Cloud, équipe Data, équipes projets DSI, prestataires IA, RSSI, Conformité / Juridique (interfaces), Groupe (Design Authority IA, ITD DataLab Missions principales 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 Responsabilités clés Validation des choix techniques IA (outils, modèles, architectures). Définition des standards MLOps & observabilité IA. Contribution aux livrables structurants : Reporting sur l'avancement et la maturité IA du SI Compétences techniques (hard skills) 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) Compétences comportementales (soft skills) Leadership technique, pédagogie et capacité à influencer. Culture produit et sens de la valeur métier. Rigueur, documentation et standards d'ingénierie. Orientation sécurité et conformité. Communication claire avec équipes techniques et métiers. Profil & qualifications Bac+5 (école d'ingénieur, master en informatique/data/IA) ou équivalent. Expérience : 5–8+ ans en data/ML/Cloud, dont 2–3+ ans en MLOps/architecture. Expérience concrète en industrialisation de solutions IA Bonne compréhension des enjeux DSI et Groupe Certifications (appréciées) : Cloud Architect (AWS/Azure/GCP), AzureML Langues : Français, anglais technique. Localisation : obligatoirement sur Toulouse

Almatek recherche pour l'un de ses client Un Développeur "AI-AUGMENTED" – PMM DEV FACTORY sur Annecy. Développement et évolution d'applications inhouse dans un environnement retail/e-commerce, avec une forte utilisation de l'IA générative comme méthode de développement. Participation au lancement du nouveau Size Management Tool (SMT). Indispensable : 3 à 5 ans d'expérience en développement applicatif TypeScript / Node.js APIs REST et architectures Event Driven Next.js (React) et Angular AWS Serverless (Lambda, API Gateway, Step Functions...) GitLab CI Expérience Agile Scrum Utilisation quotidienne d'outils d'IA (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT, V0, etc.) Capacité à utiliser l'IA pour générer, tester, documenter et refactorer du code Anglais courant Apprécié : Salsify ou Aprimo AWS Serverless avancé Expérience D2C, B2B ou Marketplace Contexte international Gestion de référentiels produits ou tailles Localisation : Annecy (2 jours de télétravail par semaine).

Contexte : Le centre d'expertise transverse est orienté développement, innovation, data, IA,prestation au sein d'Assets IA, en charge de concevoir des projets pilotes et des produits finis innovants à destination du groupe et des clients. Nous recherchons un profil de support utilisateur pour une application IA de type "ChatGPT" à destination des collaborateurs du groupe (population cible : 100 000 collaborateurs). Missions principales : - Accompagner les utilisateurs dans la prise en main et l'usage quotidien de l'application. - Garantir un haut niveau de satisfaction utilisateur en répondant rapidement, clairement et pédagogiquement aux demandes. - Assurer la continuité de service en traitant les incidents, anomalies et demandes d'assistance dans les délais définis. - Recueillir, qualifier et remonter les besoins métiers afin d'améliorer l'outil (qualité des réponses, ergonomie, nouvelles fonctionnalités). - Contribuer à l'adoption et à la diffusion des bonnes pratiques d'utilisation de l'IA (prompting, limites, sécurité des données). - Développer et maintenir des scripts de tests automatisés. - Participer à l'amélioration continue du service via la documentation, la formation et le retour d'expérience. - Produire des rapports d'activité (volumétrie, récurrence des problèmes, points d'amélioration).

Contexte de la mission : La mission se déroule au sein de la direction des systèmes d'informations Réseau du client, en charge de la conception, réalisation et supervision du SI spécifique au processus de déploiement et d'exploitation du Réseau. Contexte agile (SCRUM) en étroite collaboration avec le PO du projet. Compétences clés : Maîtrise des fonctionnalités du produit, Maîtrise des systèmes d'orchestration, Maîtrise du DevSecOps, Rédaction des User Stories techniques, En veillant à ce que les processus soient pensés de bout en bout et à ce que les entrants puissent être Ready For Dev (en collaboration avec les développeurs) En veillant à ce que les besoins s'intègrent conformément aux règles d'urbanisation du SI (fonctionnalité à ne pas intégrer si elle doit l'être dans un autre outil) Maîtrise de la qualité du produit, En réalisant les tests de non régression sur les différents environnements Développement d'interconnexions avec le progiciel Objectifs et livrables 2026 : Contexte : Intégration et maintenance d'un système d'orchestration DevSecOps au sein du pôle SAGE, analyse des besoins liés au projet de mise en place d'une gestion des documents du réseau, recherche de solutions compatibles avec le progiciel, mise en place d'une architecture compatible avec les standards du progiciel et de Bouygues Telecom en collaboration avec l'éditeur. Produits IT concernés : GEDI, AMOR, OASIS Livrables sur la période : Système d'orchestration Spécifications techniques Roadmaps techniques Reporting (avancement des projets, alertes, risques…) Conformités CRAFT Développements Compétences demandées : IA : Niveau avancé . NET : Niveau avancé Orchestration : Niveau avancé JIRA : Niveau avancé Projets agiles : Niveau avancé XRAY : Bonne connaissance Méthodologie de gestion de projet : Niveau avancé

Contexte Dans le cadre d'une équipe d'une trentaine d'architectes solutions accompagnant tous les projets, sur les plans applicatifs et techniques. MISSIONS Dans le cadre des travaux, l'Architecte Solutions SI IA sera amené à traiter : - Activités de modélisation : Les modélisations applicatives et techniques des solutions définies dans le cadre des projets - Accompagnements des projets : Définition des architectures solutions (Fonctionnelles/Applicatives/Techniques) dans la vie du projet, depuis la phase de faisabilité jusqu'à la mise en production - Accompagner les projets dans la définition de leur solution d'architecture et la rédaction du dossier d'architecture avant-projet, projet (dans le respect des processus métiers et des cadres d'architecture) - Participer à la définition des cibles et plans de transformation (trajectoire) du SI - Participer à la définition des principes, règles et standard d'architecture pour la construction du SI (cadre architecture de référence, cadre normatif) - Promouvoir le cadre d'architecture (fonctionnel, applicatif et données) L'architecte devra fournir les prestations suivantes : - Production des livrables d'architectures (dossier, mise à jour du référentiel), en Archimate, Modélisation dans MEGA HOPEX, - Présentation pour validation des solutions envisagées dans les instances ad hoc, - Délivrance d'avis d'architecture, - Coordination dans certains cas de l'activité d'architecture, - Portage de l'engagement d'architecture vis à vis du demandeur. Cette mission sera sur le domaine IA, pour mise en oeuvre de capacités transverses d'IA et accompagner des demandes métier nécessitant l'usage de capacités existantes ou de nouvelles capacités , une connaissance de l'IA est requise.

Contexte Contexte de la mission : Brief de mission – Consultant Senior Stratégie & Transformation IA Dans le cadre de sa trajectoire stratégique 2026-2030, le client ambitionne d'accélérer l'intégration de l'intelligence artificielle afin de renforcer sa performance opérationnelle, améliorer l'expérience client et collaborateurs, soutenir sa rentabilité et accompagner la modernisation de son système d'information. L'IA est identifiée comme un levier majeur au service de plusieurs priorités : digitalisation des parcours, optimisation des processus d'assistance, lutte contre la fraude, amélioration du pilotage et développement de nouveaux services. Par ailleurs, plusieurs réflexions internes ont souligné la nécessité de construire une trajectoire IA globale, intégrant les dimensions métier, organisationnelles, technologiques, économiques et humaines, avec une vision claire du modèle opérationnel cible, des impacts sur les métiers et des bénéfices attendus. Objectif de la mission Accompagner la Direction Générale et le Comité de Direction dans la définition, la gouvernance et le pilotage de la trajectoire IA de l'entreprise à horizon 2030. Le consultant sera chargé de transformer les ambitions stratégiques en une feuille de route opérationnelle, priorisée, sécurisée et créatrice de valeur. MISSIONS Réaliser le diagnostic IA de de l'organisation Évaluer le niveau de maturité IA actuel. Cartographier les initiatives existantes et les expérimentations en cours. Identifier les forces, faiblesses, risques et opportunités. Analyser les dépendances avec les programmes Data, Digital, SI et Transformation. Définir la vision IA cible Formaliser l'ambition IA à horizon 2030. Définir les principes directeurs d'une IA utile, responsable et créatrice de valeur. Identifier les impacts attendus sur : l'expérience client, l'expérience collaborateur, les opérations, la performance économique, les partenaires. Construire le portefeuille de cas d'usage prioritaires Identifier, qualifier et prioriser les cas d'usage à plus forte valeur : résumé automatique d'appels ; assistance au traitement des dossiers ; contrôle automatisé des factures ; lutte contre la fraude ; vérification des garanties ; gestion des réclamations ; optimisation des prestations ; agents conversationnels ; copilotes collaborateurs ; automatisation des tâches administratives. Pour chaque cas d'usage : évaluer la valeur métier ; estimer les gains qualitatifs et quantitatifs ; identifier les prérequis Data et SI ; définir les indicateurs de réussite. Concevoir la gouvernance IA Définir les rôles et responsabilités. Proposer le modèle de gouvernance IA. Articuler la gouvernance avec les dispositifs et les exigences réglementaires. Intégrer les exigences de conformité, de sécurité et d'éthique IA 5. Définir le modèle opérationnel cible Évaluer les impacts organisationnels. Identifier les évolutions de compétences. Définir les mécanismes d'accompagnement au changement. Construire une trajectoire d'appropriation des usages IA par les managers et collaborateurs. 6. Piloter la feuille de route IA Construire la roadmap 2027-2030. Définir les jalons de déploiement. Mettre en place les indicateurs de pilotage. Animer les instances de gouvernance. Préparer les arbitrages du CODIR. Livrables attendus Diagnostic de maturité IA. Vision IA 2030. Cartographie et priorisation des cas d'usage. Business case global et trajectoire de création de valeur. Modèle de gouvernance IA. Modèle opérationnel cible. Roadmap détaillée 2027-2030. Tableau de bord de pilotage. Support de présentation COMEX/CODIR.

Au sein du CERT (Computer Emergency Response Team) , vous serez rattaché(e) au pôle Anticipation. Le CERT est en charge de la détection, de la prévention et de la réponse aux incidents de sécurité sur le périmètre des réseaux opérateurs et des systèmes d'information. En rejoignant l'équipe Anticipation, vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire spécialisée autour de trois activités : Cyber Threat Intelligence (CTI) – Veille et analyse des menaces cyber Vulnerability Operations Center (VOC) – Gestion et suivi des vulnérabilités Développement – Outillage et automatisation au service de la sécurité Objectifs et livrables Mission principale : Threat Hunting IA Votre mission consistera à mener une activité de Threat Hunting continu centrée sur les usages de l'Intelligence Artificielle , afin d'identifier, cartographier et sécuriser l'ensemble des déploiements IA sur notre périmètre. Objectifs et responsabilités Inventaire automatisé des usages IA Concevoir et mettre en œuvre un processus d'inventaire automatisé des usages de l'IA à travers l'ensemble du SI. Détecter les infrastructures consommant des modèles IA (API, services managés, déploiements on-premise). Identifier les cas de Shadow IA (usages non référencés ou non approuvés). Évaluation des risques liés aux modèles IA Évaluer les risques associés aux usages des modèles IA selon plusieurs axes : Exposition : surface d'attaque, accessibilité des endpoints, données exposées. Type de modèle : LLM, modèles de classification, modèles génératifs, etc. Guardrails : vérifier la présence et l'efficacité des mécanismes de protection (filtrage des entrées/sorties, limitations d'usage, politiques de sécurité). Détection et monitoring Identifier et modéliser les schémas de logs pertinents à destination du SOC pour la supervision des usages IA. Définir des règles de détection adaptées aux menaces spécifiques à l'IA (exfiltration de données, abus d'API, comportements anormaux). Tests de sécurité des modèles IA Réaliser des tests de robustesse des modèles à l'aide de l'outil Giskard (biais, hallucinations, fuites de données). Mener des campagnes de pentest orientées Prompt Injection (injection directe, injection indirecte, jailbreak) pour évaluer la résistance des modèles déployés. Sécurité Cloud et Shadow IA (Wiz) Analyser et interpréter les findings remontés par la plateforme Wiz. Configurer Wiz pour identifier et cartographier le Shadow IA sur l'ensemble du périmètre cloud de Bouygues Telecom. Proposer des remédiations et des recommandations de durcissement. Profil recherché Formation supérieure en cybersécurité, informatique ou domaine connexe. Expérience en Threat Hunting, CTI ou analyse SOC/CERT. Connaissance des architectures IA/ML et des risques associés (OWASP Top 10 for LLM). Maîtrise des outils de sécurité cloud (Wiz ou équivalent). Familiarité avec les outils de test de modèles IA (Giskard, frameworks de red teaming IA). Compétences en scripting et automatisation (Python, API REST). Capacité d'analyse, rigueur et esprit d'équipe. Compétences demandées Compétences Niveau de compétence Pentest Confirmé Threat Hunting Expert Analyste CERT Confirmé Analyste SOC Confirmé Intelligence Artificielle Expert

Contexte de la missionLa mission consiste à auditer les données, les référentiels, les flux, les indicateurs et les outils décisionnels existants afin d'améliorer la qualité du pilotage et de renforcer la maîtrise de l'écosystème data. Elle vise également à clarifier la gouvernance des données, à identifier les leviers de fiabilisation et à préparer les usages pertinents de l'intelligence artificielle dans une logique pragmatique, sécurisée et alignée avec les besoins métiers. Missions principales· Réaliser un état des lieux des sources de données, référentiels, flux d'alimentation, traitements et outils BI existants. · Analyser la qualité, la cohérence, la disponibilité et la fiabilité des données utilisées pour le pilotage. · Cartographier les indicateurs clés, leurs règles de calcul, leurs usages métiers et leurs éventuelles divergences entre outils ou directions. · Identifier les irritants, risques, doublons, ruptures de chaîne et axes d'amélioration du dispositif décisionnel. · Proposer des recommandations pour renforcer la gouvernance data, les responsabilités, les processus de contrôle et les règles de gestion. · Contribuer à la définition d'une trajectoire d'amélioration BI et Data, incluant les priorités, les dépendances et les gains attendus. · Identifier les cas d'usage IA pertinents, réalistes et créateurs de valeur, en tenant compte de la maturité des données et des contraintes métiers. · Accompagner les parties prenantes dans la compréhension des constats, des impacts et des recommandations. Livrables attendus· Cartographie des données, référentiels, flux et outils décisionnels. · Diagnostic de qualité et de fiabilité des données et indicateurs. · Analyse des écarts entre besoins métiers, indicateurs disponibles et usages réels. · Recommandations de gouvernance data et de fiabilisation des processus. · Feuille de route priorisée des actions d'amélioration Data / BI. · Première qualification des cas d'usage IA pertinents et conditions de mise en œuvre. · Support de restitution synthétique à destination des parties prenantes métiers et IT.

Missions IA Générative & Agentic AI Concevoir et développer des solutions IA, automatisations métier et systèmes conversationnels avancés. Développer des architectures RAG robustes et sécurisées. Construire des workflows multi-agents pour automatiser des processus métier complexes. Intégrer et orchestrer des modèles de langage (OpenAI, Azure OpenAI, modèles open source). Concevoir des solutions exploitant les capacités de raisonnement, de recherche documentaire et d'exécution d'actions. Engineering & Industrialisation Industrialiser les solutions IA sous forme d'API et de services cloud. Développer des composants réutilisables permettant d'accélérer le delivery des produits IA. Mettre en place les pratiques MLOps et LLMOps nécessaires à l'exploitation des solutions. Assurer la qualité, la fiabilité et la sécurité des applications IA en production. Participer à la définition des standards techniques de la plateforme IA. Data Science & Machine Learning Concevoir et maintenir des modèles de Machine Learning lorsque les cas d'usage le nécessitent. Réaliser des analyses exploratoires et expérimentations avancées. Évaluer et optimiser les performances des modèles prédictifs. Mettre en oeuvre les approches d'explicabilité et d'IA responsable. Collaborer avec les métiers sur les problématiques de risque, fraude, marketing ou recouvrement. Monitoring & Evaluation Définir les métriques de performance des systèmes IA. Mettre en place les mécanismes de monitoring et d'observabilité. Suivre les dérives des modèles et des systèmes RAG. Évaluer la qualité des réponses générées (RAGAS, LLM-as-a-Judge, évaluations métier). Garantir la conformité et la traçabilité des solutions déployées.

Nature de la mission Développement d'agents IA intégrés à une plateforme CI/CD Conception de workflows, prompts et automatisations Intégration avec outils existants (outillage de développement) Tests, documentation et amélioration continue Compétences / technos Développement logiciel + intégration API Environnements CI/CD (GitLab, pipelines, outillage dev) IA générative : LLM, agents, RAG Automatisation et orchestration de workflows Bonne culture qualité et industrialisation Démarrage Juillet 2026 Localisation : Bordeaux

Secteur : services aux entreprises / digital workplace Contexte et enjeux : Dans le cadre du déploiement de l'IA agentique au sein de l'organisation, la mission consiste à qualifier, concevoir et industrialiser des agents IA destinés à assister des cas d'usage métier internes (irritants identifiés via une communauté interne, sondages, etc.). Activités principales : - Qualifier avec le Product Manager les cas d'usage à assister par agent IA. - Concevoir les workflows, prompts, règles métier et garde-fous associés aux agents. - Développer ces agents sur le framework interne d'IA agentique de l'entreprise. - Brancher les agents aux outils existants via API, événements et connecteurs. - Tester, évaluer et documenter les agents développés. - Présenter la valeur livrée lors d'une démonstration interne dédiée à l'IA agentique. - Assurer la maintenance et l'évolution des agents publiés. Environnement technique : Framework interne d'IA agentique, intégration API, automatisation et orchestration de workflows, écosystème CI/CD (Jira, GitLab, Artifactory), approches d'IA générative (LLM, agents, RAG). Type de projet : conception et industrialisation d'agents IA en contexte d'amélioration continue, en lien direct avec un Product Manager et des interlocuteurs métier variés. Méthode de travail : prototypage rapide, itérations courtes, démonstrations régulières de la valeur livrée. Livrables attendus : agents IA fonctionnels, documentés, testés et évalués, intégrés aux outils cibles via API/connecteurs, avec maintenance assurée dans la durée.

Contexte de la missionDans le cadre du développement d'un produit stratégique de monitoring et d'observabilité Data, nous recherchons un Data Engineer Senior pour intégrer une squad spécialisée dans l'intégration et les plateformes Data. Le produit a pour objectif de superviser différents services Data dans un environnement multi-cloud. Il collecte et centralise des logs et métriques liés notamment aux pipelines, aux ressources de calcul, aux usages et aux coûts, puis les transforme afin de fournir une vision exploitable via des API et une interface web. L'ambition est d'évoluer progressivement vers une observabilité proactive, notamment grâce à des workflows d'IA agentique capables de détecter des anomalies, d'en analyser les causes et d'assister les équipes dans leur résolution. Missions principalesAu sein de la squad Data, vous prendrez en charge la conception, le développement et l'industrialisation des briques Data du produit, depuis la collecte des données jusqu'à leur modélisation en couche Gold. Vos principales responsabilités seront : Concevoir et industrialiser la collecte de logs et métriques provenant de différentes sources Cloud. Développer les pipelines d'ingestion et de transformation sous Databricks. Concevoir et faire évoluer le Golden Data Model pour répondre aux besoins de monitoring, troubleshooting et pilotage. Garantir la qualité, la traçabilité, l'observabilité et la fiabilité des données et traitements. Mettre en œuvre des pratiques de Spec-Driven Development : spécifications, contrats de données, tests et validation. Participer à la conception de workflows IA agentiques dédiés à la détection d'anomalies et à l'aide au diagnostic. Collaborer avec les équipes Backend et Frontend pour permettre l'exposition des données via API et interfaces applicatives. Contribuer aux standards d'architecture, de sécurité et de performance dans un environnement AWS. Profil recherchéNous recherchons un profil disposant d'une solide expérience en Data Engineering sur des produits Data en production, avec une forte culture Engineering. Compétences recherchées : Excellente maîtrise de Databricks : Spark, Jobs, Notebooks, Delta, orchestration, optimisation, monitoring et gouvernance. Très bonne maîtrise de AWS et de ses services Data. Expertise en Python, PySpark et SQL avancé. Expérience confirmée en modélisation de données analytique, notamment sur des architectures Bronze / Silver / Gold. Maîtrise des problématiques de qualité et contrats de données. Connaissance des architectures Cloud, de la sécurité et des mécanismes IAM. Expérience du développement logiciel : tests automatisés, versioning, revue de code et CI/CD. Connaissance des problématiques d'API et d'intégration avec des services applicatifs. Une expérience des approches Spec-Driven / Contract-First constitue un avantage. Une sensibilité aux LLM et à l'IA agentique appliquée aux workflows Data est fortement appréciée. La connaissance des patterns agentiques, de MCP ou de workflows IA outillés constitue un plus. Livrables attendus – 3 à 6 moisPipelines d'ingestion et de transformation robustes, industrialisés et observables. Golden Data Model formalisé et exploitable par les différents composants du produit. Mécanismes de détection et de diagnostic enrichis par des workflows IA agentiques. Documentation technique et spécifications maintenues à jour. Couverture de tests permettant de garantir la fiabilité des développements. Environnement tech

1. Contexte de la missionDans le cadre de sa transformation numérique, notre client souhaite identifier, prioriser et sécuriser les cas d'usage IA créateurs de valeur pour ses métiers. 2. Objectifs de la mission· Identifier et qualifier les cas d'usage IA à fort potentiel. · Évaluer leur valeur, leur faisabilité, leurs risques et leurs impacts métiers. · Prioriser les cas d'usage et définir une trajectoire de mise en œuvre. · Accompagner l'adoption des usages IA par les équipes. 3. Missions principales· Recueillir les besoins métiers et animer les ateliers d'identification des cas d'usage. · Qualifier les cas d'usage selon la valeur, la faisabilité, les risques et les prérequis. · Analyser les impacts sur les processus, les compétences et l'organisation. · Formuler des recommandations de gouvernance, de sécurisation et d'adoption. 4. Livrables attendus· Catalogue des cas d'usage IA identifiés. · Matrice de priorisation valeur / faisabilité / risque. · Analyse d'impact métiers, compétences et organisation. · Feuille de route IA et recommandations de gouvernance. · Support de restitution à destination des métiers et de la direction. 5. Résultats attendusLa mission permettra de disposer d'une vision priorisée des opportunités IA et d'une feuille de route opérationnelle pour engager une mise en œuvre maîtrisée et responsable.

Nature de la mission Pilotage de la roadmap produit (priorisation, cadrage, vision) Coordination de plusieurs équipes techniques Traduction des besoins utilisateurs en exigences produit Animation des rituels, suivi du delivery et démonstration de valeur Suivi de l'adoption et de l'expérience utilisateur Compétences / technos Product management / PO confirmé Maîtrise des pratiques agiles (User Stories, backlog, roadmap) Capacité à travailler avec des équipes techniques Forte orientation expérience utilisateur / valeur métier Capacité de coordination transverse Démarrage Juillet 2026

Contexte Le centre d'excellence SMART IA développe des solutions d'IA conversationnelle pour les métiers de l'assurance (relation client, sinistres, assistance, etc.). Nous recherchons un Machine Learning Engineer spécialisé en NLP / IA Générative pour concevoir, entraîner et déployer des voicebots et chatbots de nouvelle génération, de bout en bout (du besoin métier à la mise en production). Missions • Cadrage & conception o Recueillir et formaliser les besoins métiers (parcours vocaux, scénarios de conversation, KPIs). o Concevoir les architectures conversationnelles (voicebot, chatbot). • Modélisation & entraînement o Entraîner, adapter et évaluer des modèles NLP o Travailler avec les briques voix (ASR / TTS) et les intégrer dans la chaîne conversationnelle. • Industrialisation & déploiement o Mettre en place les pipelines MLOps (préparation des données, entraînement, évaluation, CI/CD). o Assurer le suivi en run : monitoring qualité, dérive, optimisation continue. • Amélioration continue o Analyser les logs de conversations, identifier les axes d'amélioration. o Proposer et implémenter des améliorations de modèles, de prompts, de flux conversationnels. o Collaborer étroitement avec les équipes métiers, IT et relation client.