Trouvez votre futur job.

Nous recherchons un profil hybride combinant une expertise des solutions AVAYA et Genesys avec de fortes compétences en analyse métier. Le consultant devra être capable d'accompagner les équipes business dans la définition et l'évolution des processus liés au Contact Center, tout en assurant l'interface avec les équipes techniques. Missions description: - Réaliser l'inventaire de l'existant : lignes téléphoniques, VDN, queues, skills, groupes agents, horaires, règles de routage, débordements, priorités et scénarios spécifiques. - Identifier le nombre d'agents par compétence, les agents dédiés, les groupes d'agents, les équipes et les organisations existantes. - Cartographier les parcours actuels et les règles métier associées : qualification, orientation, transfert, escalade, callback, fermeture, débordement vers autre équipe ou autre solution. - Définir les éléments nécessaires à la configuration Genesys Cloud : divisions, teams, queues, skills, routing rules, wrap-up codes, rôles et permissions. - Challenger les besoins métiers afin d'identifier les parcours non couverts, les contraintes locales, les exceptions opérationnelles et les risques de régression. - Aligner les besoins de reporting et d'hypervision avec la configuration cible : indicateurs, exports, dashboards, wallboards, supervision temps réel. - Produire une documentation claire et exploitable par l'intégrateur pour lancer la configuration.C27

Contexte Dans le cadre du chantier IA4IT, mission au sein d'une équipe pluridisciplinaire dédiée à l'IA, pour un grand compte du secteur assurance (client anonymisé). L'objectif est de concevoir, déployer et sécuriser les fondations techniques nécessaires à l'exploitation de solutions d'IA générative et agentique à grande échelle. Le consultant contribuera à la construction et à l'industrialisation du socle technique de la plateforme IA. Les enjeux principaux portent sur la robustesse, la scalabilité, la traçabilité, la maîtrise des coûts et la réversibilité de la plateforme, dans un contexte d'exploitation industrielle durable. Rôle et responsabilités principales Conception et mise en œuvre de l'architecture technique des solutions IA. Déploiement et configuration des environnements cloud, des services d'infrastructure et des composants nécessaires à l'exploitation des cas d'usage IA. Mise en place des dispositifs de sécurité, de gestion des identités (IAM), de gestion des secrets et de conformité associés aux cas d'usage IA. Construction et industrialisation des chaînes de déploiement CI/CD ainsi que des pratiques Infrastructure as Code (IaC). Intégration des briques IA : modèles, gateways LLM, orchestrateurs agentiques, APIs, connecteurs et bases documentaires. Mise en œuvre des outils d'observabilité, de supervision, de monitoring, de logging et de suivi des performances. Garantie de la robustesse, de la scalabilité, de la traçabilité, de la maîtrise des coûts et de la réversibilité de la plateforme. Contribution aux choix d'architecture et aux recommandations permettant une exploitation industrielle durable. Livrables attendus Architecture technique détaillée de la plateforme. Schémas d'intégration et d'urbanisation. Socle technique déployé et opérationnel. Pipelines CI/CD industrialisés. Documentation d'exploitation et procédures opérationnelles. Recommandations d'industrialisation, de sécurisation et de montée en charge. Dossiers de supervision, d'observabilité et de maîtrise des coûts.

ContexteDans le cadre de l'industrialisation des plateformes d'IA Générative et Agentique, nous mettons en place une architecture de référence basée sur le protocole Model Context Protocol (MCP). Cette architecture s'appuie sur : Une MCP Gateway assurant les fonctions de gouvernance, sécurité, routage et observabilité. Des MCP Servers exposant des outils, ressources et prompts aux agents IA. Une intégration avec les plateformes API, IAM, observabilité et DevSecOps. Nous recherchons un expert capable de définir, construire et opérer cette nouvelle couche stratégique.

Dans le cadre du développement de plateformes Data et de nouveaux usages liés à l'Intelligence Artificielle et à l'IA agentique, nous recherchons un Architecte Cybersécurité Cloud, Data & IA Senior capable de concevoir et sécuriser des architectures complexes dans un environnement Cloud AWS. Le consultant interviendra en transverse avec les équipes Architecture, Cybersécurité, Cloud, Data et IA. Missions principalesConcevoir les architectures de sécurité des plateformes Data, IA, GenAI et IA agentique. Sécuriser les flux de données de bout en bout : ingestion, stockage, traitement, exposition et consommation. Définir les modèles IAM / RBAC / Zero Trust et appliquer les principes de moindre privilège. Sécuriser les identités humaines, techniques et celles des agents IA. Définir les mécanismes de chiffrement et de protection des données : KMS, PKI, certificats et gestion des secrets. Sécuriser les environnements AWS : S3, Lambda, API, bases de données et composants Data. Sécuriser les accès des agents IA aux outils, API et données. Prendre en compte les risques spécifiques GenAI / LLM / RAG : prompt injection, fuite ou exfiltration de données, accès non autorisés et actions autonomes. Définir les guardrails et mécanismes de contrôle des modèles IA. Intégrer la sécurité dans les architectures et pipelines Terraform / IaC / CI/CD. Réaliser des analyses de risques et challenger les architectures techniques. Produire les standards et dossiers d'architecture sécurité. Accompagner les équipes Cloud, Data et IA dans la mise en œuvre des recommandations.

🎯 Contexte de la missionDans le cadre du développement de projets Data & IA pour l'industrie, nous recherchons un(e) Data Scientist / AI Engineer Senior pour intervenir sur plusieurs cas d'usage d'intelligence artificielle industrielle. Le consultant intégrera une équipe spécialisée en Data Science, AI Engineering et IA pour l'industrie, intervenant sur différents projets en fonction des priorités métiers. La mission sera réalisée en collaboration étroite avec les experts métier, équipes produit et partenaires technologiques. Les problématiques adressées pourront notamment concerner : Séries temporelles industrielles : détection d'anomalies, qualification d'alertes, réduction des faux positifs, prévision de variables procédé ou production. Maintenance et fiabilité : aide à la décision à partir des historiques équipements et maintenance, identification des modes de défaillance, optimisation des plans de maintenance. Données industrielles non structurées : extraction d'informations structurées depuis des rapports, journaux de maintenance et documents techniques. Optimisation de la production et des procédés : estimation de quantités, automatisation de la surveillance, priorisation d'opportunités ou d'interventions. IA agentique appliquée aux données industrielles : agents outillés et assistants IA combinant données, modèles et connaissances métier, avec des résultats traçables. 🛠️ Missions principalesCadrer les cas d'usage avec les équipes métier et produit : traduction du besoin en problématique Data/IA, définition des hypothèses, métriques métier et critères de succès. Explorer et qualifier les données : séries temporelles, données de maintenance, documents et données de production. Construire des jeux d'évaluation en collaboration avec les experts métier. Concevoir, développer et comparer différents modèles par rapport à des baselines métier solides. Travailler sur des modèles de Machine Learning, méthodes statistiques, modèles de fondation pour séries temporelles et agents LLM. Concevoir des briques GenAI / IA Agentique lorsque pertinent : RAG, extraction structurée, recherche sur cas historiques, agents outillés. Industrialiser les solutions : pipelines reproductibles, packaging, APIs, déploiement et supervision en production. Assurer le cycle de vie des modèles : suivi des performances, détection de dérive, réentraînement et documentation. Restituer les résultats, limites et recommandations aux équipes métier et au management. Contribuer aux décisions go / no-go sur les différents cas d'usage. 📦 LivrablesNotes de cadrage et protocoles d'évaluation. Définition des métriques, baselines et jeux de données. Rapports d'exploration et benchmarks avec recommandations. Code versionné et testé. Modèles, agents et composants API déployables. Documentation des modèles. Indicateurs de suivi des solutions en production. 👤 Expérience recherchée5 ans minimum d'expérience en Data Science / AI Engineering. Au moins 2 ans d'expérience sur des projets industriels. Expérience de modèles déployés et maintenus en production. Capacité à intervenir sur des problématiques Data Science et AI Engineering de bout en bout. 💻 Compétences techniquesExpertisePython et écosystème scientifique / ML : Pandas NumPy Scikit-learn PyTorch Modélisation de séries temporelles industrielles : Détection d'anomalies Analyse multivariée Prévision Données capteurs bruitées et irrégulières Conception d'évaluations rigoureuses : Métriques métier Baselines Arbitrage faux positifs / faux négatifs Reproductibilité des benchmarks Industrialisation de solutions ML de bout en bout : MLOps MLflow ou équivalent CI/CD Git / GitHub Packaging Supervision MaîtriseGenAI et systèmes agentiques RAG Sorties structurées Appels d'outils Orchestration d'agents Évaluation et traçabilité des LLM Plateformes Cloud et Data : Databricks Azure et/ou AWS SQL APIs / FastAPI Docker Nice to haveMaintenance prédictive / conditionnelle Fiabilité et modes de défaillance RCA / Root Cause Analysis Opérations de production industrielle Oil & Gas Systèmes de données industrielles : PI / Historians Inmation SAP PM Cognite Data Fusion IA documentaire / Computer Vision : P&ID Plans techniques Usage critique de l'IA dans les pratiques de développement, avec maintien de la compréhension et de la responsabilité technique. 🤝 Compétences comportementalesProfil Data Scientist / AI Engineer Forte orientation métier et capacité à relier la performance du modèle à la décision métier. Capacité à travailler avec des experts terrain : maintenance, fiabilité, production. Aptitude à vulgariser les résultats et les limites auprès d'interlocuteurs non techniques. Rigueur scientifique et esprit critique. Capacité à challenger les choix techniques et à exprimer un désaccord de manière constructive. Autonomie et organisation. Capacité à travailler dans un environnement Agile – Scrum / Kanban. Esprit d'équipe et partage de connaissances. Français courant. Anglais professionnel.

Contexte de la mission L'équipe MTA (Modélisation et Technologies Avancées) conçoit et industrialise les composants IA utilisés par les métiers. Ses principales missions incluent : Développement des API Développement de chatbots : internes (ex. Jarvis) et externes (assistants métiers). Création d'agents IA : capables d'exécuter des workflows, interagir avec des API, orchestrer des outils, et automatiser des tâches complexes. Intégration avancée des modèles LLM : Mistral, GPT, Claude, etc. Contribution technique aux plateformes transverses : IALAB, IAP, GED/PHX, RPA, etc. Participation aux démonstrations système : sujets chatbots, workflows automatisés, IALAB, etc. Pour soutenir la montée en puissance des usages IA, le client souhaite renforcer l'équipe MTA avec un développeur expérimenté spécialisé en agents IA, orchestration, chatbots avancés et intégrations SI. Objectifs et livrables 1 Développer des agents IA avancés pour les métiers Conception d'agents capables d'appeler des API, déclencher des outils internes, et exécuter des actions complexes. Gestion de scénarios multi-étapes : analyse ® décision ® action ® supervision. Construction de "tooling IA" : actions, connecteurs, permissions, wrappers. Alignement avec les procédures SSI, DPO et gouvernance IA. 2 Conception ou amélioration de chatbots métiers Développement d'assistants IA pour piloter la documentation, les workflows, la qualification documentaire, etc. Implémentation des mécanismes clés : mémoire, récupération d'information, contextualisation. Optimisation UX des interactions : prompts, actions, réponses structurées. Support multi-modèles : Mistral Large, GPT-4o, Claude 3.7, etc. 3 Intégration et orchestration avec le SI Appels sécurisés vers les API internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, etc. Connexion aux outils d'orchestration existants : RPA, IALAB, pipelines documentaires. Mise en place d'exécuteurs d'outils avec gestion fine des autorisations et logs. 4 Industrialisation et fiabilisation Observabilité complète : logs, métriques, traçabilité, monitoring des coûts. Tests unitaires et end-to-end pour chatbots et agents. Contribution aux frameworks internes : libs maisons, conventions IA. Participation aux démos système, PI planning et increments Agile. Développement Python expert : FastAPI, async, architectures modulaires. Très bonnes bases en Node.js/TypeScript pour certains agents front ou services d'intégration. Développement orienté API-first. Bonne pratique des patterns d'architecture cloud : Azure Functions, containers, CI/CD. DévSecOps: You Build It And You Run It. IA et Agents Maîtrise de la conception d'agents IA outillés (ReAct, Agentic Workflow, Toolformer-like). Connaissance des frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel ou équivalents. Forte capacité à modéliser des workflows IA/métiers dans des environnements complexes. Excellente maîtrise des LLM (Mistral, GPT, Claude). 3 Chatbots Conception de flows conversationnels complexes. Intégration de modules mémoire, RAG, reformulation. Optimisation de prompts avancés. Conscience UX conversationnelle : turn-taking, clarifications automatiques. 4 Intégration et Données Appels API REST/GraphQL internes. Interaction avec GED, bases documentaires, data lakes. Utilisation ou construction de {*}connecteurs métier{*}. 5 Qualité, Sécurité et Gouvernance Logs, audit, monitoring : Grafana, Prometheus, Langfuse. Compréhension des contraintes de sécurité des agents : permissions d'actions, filtrage des commandes, sandboxing, conformité interne IA. Forte autonomie et capacité à mener des sujets en transverse. Pédagogie et vulgarisation pour les métiers utilisant les chatbots/agents. Capacité à documenter : guides, API docs, schémas. Esprit produit : proposer, challenger, prioriser, démontrer. Participation active aux rituels Agile et aux démonstrations. 1 Langages et Frameworks Python (FastAPI, async) Node.js/TypeScript Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel 2 Modèles et IA LLM : Mistral, GPT, Claude RAG (Retrieval-Augmented Generation) Mémoire et contextualisation 3 Intégration et Orchestration API : REST, GraphQL Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Connecteurs métier 4 Cloud et DevOps Kafka Azure Functions Containers CI/CD 5 Observabilité et Sécurité Grafana Prometheus Langfuse SSI, DPO, gouvernance IA Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence CI/CD Containers Connecteurs métier SSI, DPO, gouvernance IA KAFKA API : REST, GraphQL LLM : Mistral, GPT, Claude Mémoire et contextualisation Prometheus Python (FastAPI, async) Grafana Langfuse Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel Node.js/TypeScript Azure Functions RAG (Retrieval-Augmented Generation)

La mission doit apporter une expertise sur l'intelligence artificielle, en particulier l'IA agentique : LLM, agents, MCP, skills, RAG, prompting et génération de code, au sein de l'équipe. L'équipe explore, prototype et outille les usages de l'IA avec un double objectif : • Mettre l'IA au service de la chaîne d'intégration continue et de l'outillage, GitLab en premier lieu ; • Acculturer largement le train à ces technologies. Le profil recherché est technique tout en étant capable de comprendre les enjeux métier et de vulgariser auprès d'interlocuteurs non techniques. MISSIONS • Réalisation de spikes et de POC autour de l'IA agentique : LLM, agents, RAG, MCP, prompting, génération de code ; • Intégration de l'IA dans la chaîne CI/CD et l'outillage DevSecOps : GitLab, GitLab Duo et DAP notamment, MCPs sur les outils de la chaîne ; • Conception d'enablers et d'outils IA réutilisables par les équipes du train ; • Mise en œuvre et évaluation des briques d'IA du groupe : Google Gemini, Vertex AI, Antigravity, Anthropic, Mistral ; • Conception d'agents et d'assistants IA appliqués au développement et au DevOps ; • Mise en place de RAG et exploitation de bases de connaissances ; • Veille technologique et évaluation des solutions d'IA pertinentes pour le train ; • Prise en compte des enjeux de sécurité et de conformité dans les usages de l'IA – DevSecOps ; • Développement des composants nécessaires : scripts, intégrations, API ; • Acculturation et essaimage auprès du train : formations, démonstrations, ateliers ; • Rédaction et vulgarisation de la documentation associée dans Confluence, à destination de publics techniques et non techniques ; • Accompagnement et support des équipes du train dans l'adoption des usages de l'IA ; • Contribution au partage de connaissance et à la montée en compétence collective.

Contexte Objectif global : Intégrer L'agent Netskope sur des postes de travail Mac MISSIONS L'agent Netskope est aujourd'hui déployé sur l'ensemble du parc Windows. Il faut maintenant couvrir le périmètre des postes Mac. La mission consiste à définir le paramétrage technique de l'agent Netskope sur poste Mac pour qu'il s'intègre à l'infrastructure existante, de tester l'application des politiques existantes et leurs fonctionnements et enfin de réaliser un pilote et de proposer un principe pour le déploiement. Le livrable est : Paramétrage de l'agent, principe de déploiement et réalisation d'un pilote Définition du profil Mise en application de la Politique de Sécurité Contrôle de la Politique de Sécurité, notamment par des Contrôles Périodiques de Niveau 1 Valide et instruit les dérogations contrevenant à la Politique de Sécurité Maintien en Conditions Opérationnelles des Infrastructures de Sécurité (supervision, prise en charge et résolution des incidents/problèmes, installation et configuration) Participation aux audits (internes / externes) Mise en applications des recommandations d'audit et des demandes de remise en conformité Rédaction de guides et standards de sécurité Donne son avis pour l'implémentation des solutions de sécurité Proposition de solutions innovantes pour améliorer la sécurité, la qualité, les performances et les coûts d'exploitation Assure la veille technologique

Nous recherchons pour l'un de nos clients "un(e) Chef de projet PMO Dans le cadre du renforcement du CIO Office et de l'équipe Operations & Finance, le consultant interviendra sur des sujets de gouvernance IT, pilotage de portefeuille, capacity planning et amélioration continue des processus, avec un fort usage de ServiceNow Strategic Portfolio Management. Missions Participer aux instances de gouvernance et assurer le suivi des actions Contribuer au pilotage du portefeuille IT sur un périmètre donné Participer à la task force sur le module ServiceNow Resource Planning Aider à définir la stratégie de déploiement pour IT Operations & Finance Améliorer en continu les processus ITBM Identifier les points de blocage et proposer des optimisations Garantir la qualité et la fiabilité des données de portefeuille Produire des reportings et tableaux de bord de pilotage Suivre les indicateurs liés au portefeuille, à la capacité et à l'avancement des initiatives Accompagner les équipes métiers et IT dans l'adoption des outils et processus Identifier des cas d'usage concrets de l'IA pour améliorer la gouvernance, le reporting et le pilotage

Les missions sont: 1- Conception et développement d'agents autonomes avec LangGraph : - Architecture des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle). -Intégrtion des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows). -Optimisation les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute). 2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants : -Connection des agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines. -Automatisation de versioning des agents et leur déploiement. 3- Ingénierie des données et features pour les agents : -Construction des pipelines de données pour alimenter les agents -Développement des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques). -Optimisation les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases). 4- Tests et robustesse : -Mise en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes). -Surveillance les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith. -Documentation des limites et cas d'usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques). Compétences souhaitées: Expérience avancée avec LangGraph : -Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs. -Expérience en déploiement d'agents en production. Python et écosystème IA : -Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic. -Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).

Cadrer et conseiller : - Accompagner nos client·es dans la définition et la priorisation de leurs cas d'usage IA, en lien avec leurs enjeux métiers et leur feuille de route Microsoft. - Animer des ateliers métiers et IT pour comprendre les besoins, challenger les idées et proposer des approches pragmatiques, orientées valeur. - Contribuer au cadrage fonctionnel des solutions IA Microsoft, en lien étroit avec les équipes avant-vente et techniques. - Conseiller les directions métiers et DSI sur les opportunités offertes par Microsoft Copilot, Copilot Studio et l'IA agentique. - Identifier les pré-requis (gouvernance, données, sécurité, conduite du changement) à la mise en oeuvre d'agents IA en production. Concevoir et développer des agents IA : - Concevoir, développer et faire évoluer des agents avec Copilot Studio : topics, actions/tools, orchestration via Power Automate, gestion du contexte conversationnel. - Connecter les agents aux services et données Microsoft 365 : SharePoint, Teams, Dataverse, ainsi qu'aux systèmes métiers via connecteurs et API. - Intervenir sur des phases de POC, de tests et d'itérations jusqu'à obtenir des agents fiables, performants et exploitables en production. - Mettre en place les mécanismes de fiabilité : grounding, tests, garde-fous, supervision des conversations et amélioration continue. - Participer à des ateliers pratiques, démonstrations, formations ou hackathons pour accompagner l'appropriation des agents par les utilisateur·ices. Aller vers l'industrialisation : - Appliquer et contribuer à faire évoluer les bonnes pratiques de déploiement des agents (ALM, environnements, gouvernance, sécurité). - Participer à la structuration des environnements Power Platform et à la qualité globale des livraisons. - Prendre part aux phases de tests, de recette et de stabilisation des solutions livrées. - Documenter les solutions livrées pour en faciliter l'usage, la maintenance et les évolutions futures. - Sensibiliser les équipes client·es aux enjeux de gouvernance, de conformité et de responsible AI. Contribuer à l'expertise IA collective : - Assurer une veille active sur Copilot Studio, l'IA agentique et l'écosystème Microsoft (Microsoft 365 Copilot, Azure AI Foundry, Power Platform).

Dans le cadre de l'évolution et de la scalabilité d'une plateforme de streaming vidéo à dimension européenne (diffusion web, applications mobiles et TV connectées), nous recherchons deux Platform Engineers / DevOps Seniors. Votre mission consistera à concevoir, opérer et automatiser l'infrastructure cloud hébergeant les applications. Avec une forte culture Developer Experience (DX), vous fournirez aux équipes de développement les outils, pipelines et standards nécessaires pour concevoir, déployer et monitorer leurs services de façon autonome et sécurisée. Missions : Automatisation Cloud & IaC : Concevoir et maintenir l'infrastructure as code via Terraform (conception de modules, gestion d'états multi-environnements, intégration aux workflows CI/CD). Administration Kubernetes : Exploiter et sécuriser les clusters en production (GKE/Scaleway : node pools, upgrades, ingress, TLS, RBAC/OIDC, quotas, réseau et CoreDNS). CI/CD & Packaging : Concevoir et optimiser les pipelines mutualisés sous GitHub Actions (reusable workflows, runners, secrets, rollback) ainsi que les charts Helm partagés et Dockerfiles multi-stage. Observabilité & Performance : Déployer la collecte via OpenTelemetry et la suite VictoriaMetrics (métriques, VictoriaLogs, traces), concevoir les tableaux de bord Grafana / alertes PromQL, et piloter l'autoscaling (HPA/VPA, KEDA) lors des pics d'audience éditoriaux. FinOps : Rendre les coûts visibles et attribuables (tagging, tableaux de bord de showback/chargeback) et activer les leviers d'optimisation budgétaire. Pratiques de Dev assisté par IA : Intégrer et utiliser activement les agents de code IA de pointe (Claude Code, GitHub Copilot) dans les workflows d'ingénierie quotidiens.

Le Service Change Management & Adoption Office recherche 1 profil « AI Coach for Global Leaders » pour accompagner la montée en compétences des Global Leaders des Métiers et Fonctions du groupe dans le domaine de l'Intelligence Artificielle, en lien avec le volet « conduite du changement » du programme de transformation digitale du groupe. Les supports de coaching des Global Leaders ont déjà été préparés et éprouvés par notre client depuis le début de l'année. Ils pourront être adaptés avec le concours des profils recherchés, sur la base des retours d'expérience des sessions de coaching des Global Leaders et au gré de l'évolution de l'AI Studio du groupe, plateforme AI sécurisée du groupe qui permet d'accéder à plusieurs LLM (familles GPT, Gemini et Claude à date) et à plusieurs environnements de développement d'agents AI (Copilot Studio et Gemini Enterprise à date, Claude Co-Work à court terme). Les sessions de coaching individuel dureront de 30 à 45 minutes et seront dispensées en français ou anglais. A l'issue d'une première session de découverte de la plateforme AI Studio du groupe et de Copilot M365, chaque coach conviendra avec son Global Leader assigné du cas d'usage à aborder lors de la prochaine session de coaching. Les cas d'usage traités en coaching seront choisis en fonction des points d'intérêt du Global Leader et parmi les principales catégories suivantes : i) gagner en efficacité avec les agents Copilot ou Claude intégrés dans les applications M365 Outlook, Teams, Excel, Powerpoint, Word ii) réaliser des analyses approfondies sur des sources d'information spécifiques disponibles sur Internet ou dans l'environnement de travail M365 du Global Leader iii) construire des agents IA permettant d'automatiser certaines tâches récurrentes du Global Leader. Ce que nous vous proposons : Contrat : Freelance, avec un démarrage début novembre 2026 Localisation : prestation de client grand compte sur La Garenne Colombes (avec 2 jours de télétravail/semaine) Référence de l'offre : fj5sbnpem0

Vos missionsDévelopper et optimiser des solutions d'IA et de Machine Learning Concevoir et intégrer des applications basées sur les LLM, le RAG et les Agents IA Participer à la mise en production des modèles via APIs et microservices Collaborer avec les équipes métiers, Data Science et Architecture Contribuer aux pratiques MLOps, à l'automatisation des tests et à l'industrialisation des développements Produire la documentation technique et partager les bonnes pratiques __________ Forte expérience en IA générative (LLM) Maîtrise de RAG, Prompt Engineering, AI Agents Utilisation avancée de GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT Expérience avec LangChain et Hugging Face Développement d'API (FastAPI, Flask) Connaissances MLOps, CI/CD, Docker, Kubernetes Très bon niveau d'anglais Idéalement expérience banque / KYC / compliance

Vous rejoignez un grand groupe industriel pour piloter l'ensemble des initiatives d'intelligence artificielle et d'automatisation intelligente en co-construction avec les équipes métier. Vous serez le point focal garantissant cohérence, qualité et valeur de la transformation IA, en lien étroit avec les équipes techniques et le management. Vous évoluez dans un environnement Agile, au cœur d'une dynamique de digitalisation où l'IA agents, l'automatisation intelligente et les cas d'usage innovants (chatbots, IDP, assistants autonomes) restructurent les processus métier. Votre mission combine pilotage stratégique et réalisation technique, dans une posture de product manager et de facilitateur transverse. Vous assurez le suivi rigoureux de toutes les initiatives IA du périmètre : qualité des livrables, respect des délais, maîtrise des coûts et faisabilité technique. Vous maintenez une proximité forte avec les métiers bénéficiaires et les équipes DSI, en animant des comités réguliers et en produisant une vision consolidée du portefeuille pour le management. Vous piloter les risques, mesurez l'avancement et documentez les jalons clés. Vous travaillez en transverse avec les Product Managers et les Product Owners pour contribuer à la priorisation de la roadmap IA et à l'optimisation continue des ressources. En parallèle, vous menez des initiatives techniques en autonomie : conception et développement de POC d'agents IA, prototypage de solutions dans l'environnement agentic AI de l'entreprise, et contribution aux choix d'architecture en lien avec les équipes techniques. Ces prototypes alimentent la prise de décision et sécurisent les choix techniques avant industrialisation. Responsabilités : - Assurer le suivi d'avancement consolidé de l'ensemble du portefeuille IA (coûts, délais, qualité, faisabilité) - Maintenir une communication étroite avec les métiers et les équipes DSI à travers des comités réguliers - Produire des rapports hebdomadaires et des états d'avancement détaillés, identifiant risques et jalons - Animer et planifier les comités internes et avec le métier ; rédiger les comptes rendus associés - Créer des supports de qualité représentatifs du périmètre pour le management et les parties prenantes - Maintenir à jour les référentiels de planification et les roadmaps du portefeuille IA - Piloter la priorisation des initiatives en collaboration avec les Product Managers et Product Owners - Concevoir et développer en autonomie des POC d'agents IA pour éprouver la faisabilité et la valeur des cas d'usage - Réaliser des prototypes documentés dans l'environnement agentic AI pour sécuriser les choix techniques - Contribuer aux décisions d'architecture et aux recommandations techniques avec les équipes DSI - Identifier, documenter et suivre les risques ; assurer la qualité des livrables en production Télétravail : 2 jours par...

Contexte et objectif de la mission : Nous recherchons un consultant technique capable de concevoir et de développer des agents IA avec Microsoft Copilot Studio, puis de les connecter aux données et aux applications de l'entreprise. Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de réalisation : compréhension du besoin métier, conception, développement, intégration, tests, déploiement et amélioration continue. Nous recherchons un profil opérationnel, capable de présenter les agents qu'il a personnellement développés, d'expliquer ses choix techniques et de détailler les contraintes rencontrées ainsi que les solutions mises en œuvre. Missions principales 1. Cadrage et conception de la solution ● Recueillir et analyser les besoins métiers afin d'identifier les usages pertinents pour un agent IA. ● Définir les utilisateurs cibles, les fonctionnalités attendues et les critères de réussite. ● Identifier les sources de connaissance, les applications à connecter et les actions que l'agent pourra réaliser. ● Définir les situations nécessitant une validation ou une intervention humaine. ● Proposer une conception combinant Copilot Studio, Power Automate 2. Développement des agents dans Copilot Studio ● Créer et configurer les agents : instructions, sujets de conversation, variables et parcours de dialogue. ● Connecter les agents aux sources documentaires et aux données utiles au cas d'usage. ● Configurer les outils et les actions permettant à l'agent d'interagir avec les applications de l'entreprise. ● Gérer les demandes ambiguës, les informations manquantes et les situations d'échec. ● Améliorer la pertinence des réponses et la fiabilité des actions exécutées. 3. Automatisation avec Power Automate ● Concevoir et développer les flux associés aux agents. ● Automatiser les processus métiers : demandes de validation, notifications, création de tickets, enregistrement ou mise à jour de données. ● Utiliser les connecteurs adaptés aux applications concernées. ● Gérer les paramètres d'entrée, les conditions, les résultats et les erreurs. ● Assurer la fiabilité des échanges entre l'agent, les flux et les systèmes connectés. Compétences techniques recherchées ● Microsoft Copilot Studio : expérience concrète de création d'agents, configuration des connaissances, des conversations et des actions. ● Power Automate : conception de flux, utilisation des connecteurs, gestion des erreurs et intégration avec les applications métiers. ● Développement assisté par IA : capacité à utiliser ces outils avec recul et à vérifier les productions générées.