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Le poste vise à recruter un Data Scientist expérimenté capable de concevoir et industrialiser des solutions d'IA générative à forte valeur ajoutée métier. L'enjeu principal est de développer des workflows LLM complexes et de les déployer en production dans un cadre industriel structuré. Le candidat devra faire le pont entre les équipes métier et IT, en traduisant les besoins fonctionnels en solutions techniques performantes. Une expertise solide en IA générative, en développement d'API, en évaluation de modèles et en bonnes pratiques de software engineering est attendue, ainsi qu'une capacité à travailler en mode Agile au sein d'une squad dédiée. Développement Python orienté production (architecture, packaging, bonnes pratiques) Développement d'API (REST/GraphQL, frameworks comme FastAPI/Flask) Développement d'API (REST/GraphQL, FastAPI/Flask) Développement Python orienté production (architecture, packaging, tests) Travail en équipe / collaboration en squad Agile Modélisation ML classique (supervisé, non supervisé) Préparation et gestion de données (feature engineering, qualité des données) Tests & qualité de code (unitaires, intégration, linting, typage) CI/CD pour services d'IA (GitHub Actions, GitLab CI, bonnes pratiques MLOps) Conteneurisation & déploiement (Docker, orchestration type Kubernetes) Utilisation de services cloud IA (Azure OpenAI, AWS Bedrock, GCP AI Platform) Préparation & gestion de données (feature engineering, qualité, ETL) Tests & qualité de code (unitaires, intégration, linters, type hints) CI/CD pour services d'IA (GitLab CI, GitHub Actions avec pratiques MLOps) Conteneurisation & déploiement (Docker, Kubernetes ou équivalents) Utilisation de services cloud IA (Azure OpenAI, AWS/GCP managed IA services, Bedrock) Tests & qualité de code (unitaires, intégration, linting, typing) CI/CD pour services d'IA (GitLab CI, GitHub Actions, pipelines MLOps) Utilisation de services cloud IA (Azure OpenAI, AWS Bedrock, GCP AI) Conception de workflows LLM complexes (orchestration, agents, tools) RAG / retrieval augmenté & bases de vecteurs (Faiss, Pinecone, etc.) Évaluation spécifique des LLM (benchmarks, human eval, red‑teaming) Monitoring / observabilité des modèles et services LLM en production Outils d'orchestration LLM (LangChain, LlamaIndex ou équivalents) RAG / retrieval augmenté & vector DB (Faiss, Pinecone, embeddings en production) Évaluation spécifique LLM (benchmarks, human eval, red-teaming, metrics LLM) Monitoring / observabilité des modèles & services IA (drift, qualité des réponses, alerting) Conception de workflows LLM complexes (orchestration, agents, outils) RAG / retrieval augmenté & vector DB (mise en production) Monitoring / observabilité des modèles et services IA en production Analyse et modélisation de problèmes complexes dans un contexte LLM Pensée systémique appliquée à des workflows IA end‑to‑end Rigueur scientifique & esprit critique pour l'évaluation des LLM Vulgarisation & pédagogie vers métiers et IT Recueil et reformulation des besoins métier en spécifications techniques pour IA générative

Contexte Notre client, l'un des premiers énergéticiens au niveau mondial, est présent sur l'ensemble de la chaîne de l'énergie, en électricité et en gaz naturel, de l'amont à l'aval. Il s'appuie sur un portefeuille d'approvisionnement diversifié et un parc de production flexible et performant pour proposer des solutions énergétiques innovantes aux particuliers, aux collectivités et aux entreprises. Au sein du groupe, une entité dédiée à la décarbonation des infrastructures de ses clients entreprises et collectivités locales (BtoB) porte cette mission. Au sein de cette entité, le pôle Data & IA de la direction Digital & Data a pour objectif de valoriser les données pour en faire un vrai levier de compétitivité, soutenir les enjeux stratégiques du métier et identifier de nouvelles sources de performance. Nous recherchons un data scientist senior passionné par l'intelligence artificielle (machine learning, deep learning, IA générative). Vous travaillerez sur la conception, l'optimisation et l'implémentation de solutions innovantes pour répondre aux besoins métiers et améliorer les capacités des systèmes IA. Concevoir, implémenter et optimiser des modèles d'IA générative (text-to-text, etc.) pour des applications innovantes Participer à l'industrialisation des solutions d'IA et à leur mise en production Assurer le monitoring, l'évaluation et l'amélioration continue des modèles (MLflow, etc.) Veille technologique et expérimentation sur les avancées des modèles LLM La mission principale est le développement et la conception d'agents pour la plateforme data de l'entité. Cette plateforme propose des fonctionnalités d'exploration des datasets et d'interrogation en langage naturel. L'objectif est d'intégrer de nouvelles features et de nouveaux agents sur des cas d'usage spécifiques (data viz, data quality, cartographie, time series, speech to speech, etc.). Livrables Code source (composants applicatifs et tests unitaires) Dossier de cadrage des agents Participation au dossier d'architecture Participation au dossier RGPD Participation au dossier Privacy Participation au dossier Cyber Design des agents Livraison d'agents IA sur la plateforme Tests techniques et fonctionnels (jeux de tests analytics) Compétences requises CompétenceImportanceNiveau requisDatabricks10Avancé (5-8 ans)Esprit orienté qualité et livrable9Senior (8-10 ans)Expertise NLP et traitement du langage et du contexte9Avancé (5-8 ans)Orienté service9Senior (8-10 ans)Autonomie, proactivité, capacité à challenger8Senior (8-10 ans)Data Engineering (Python, PySpark, API REST)8Senior (8-10 ans)Gen AI & LLM : RAG, Embedding, modèle de langage8Avancé (5-8 ans)Gen AI Amazon Bedrock8Avancé (5-8 ans)Gestion et coordination de projet8Senior (8-10 ans)LLM Ops / CI-CD / Monitoring exploitation des agents8Avancé (5-8 ans)

Contexte : Dans le cadre du développement de solutions autour de l'IA (LLM, agents IA, industrialisation des modèles), notre client renforce ses équipes et recherche un PM IA pour piloter des produits innovants à forte valeur métier. Cette mission se réalise auprès des équipes comptabilité et finance du groupe. 🎯 Missions Recueillir, challenger et prioriser les besoins métiers autour des cas d'usage IA (LLM, agents intelligents) Définir la vision produit et construire la roadmap en lien avec les équipes techniques et data Rédiger les user stories et piloter le backlog (Agile / Scrum) Suivre le delivery des équipes (Data, ML Engineer, Data Engineer) et garantir la valeur délivrée Assurer la coordination entre équipes techniques, métiers et parties prenantes Suivre la performance des solutions IA mises en place et piloter leur amélioration continue Accompagner l'industrialisation des produits IA (MLOps, passage à l'échelle)

Dans le cadre du développement de notre Security Operations Center (SOC), nous intégrons des technologies d'Intelligence Artificielle Générative afin d'automatiser l'analyse des menaces, contextualiser les alertes de sécurité et assister nos analystes dans leurs activités quotidiennes. Nous recherchons un(e) Expert(e) IA Générative / LLM Engineer, spécialisé(e) dans le fine-tuning, l'alignement et l'évaluation de modèles de langage (LLM/SLM), afin de concevoir des modèles souverains, performants et hautement spécialisés dans le domaine de la cybersécurité. Vous rejoindrez une équipe R&D Cyber en étroite collaboration avec les équipes SOC pour développer des solutions d'IA fiables, explicables et adaptées aux enjeux opérationnels de la détection et de la réponse aux incidents. Vos missions : En tant qu'Expert IA, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des modèles de langage : Fine-tuning et spécialisation des modèles : Adapter et spécialiser des modèles open source (Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi…) sur des corpus métiers liés à la cybersécurité (logs, rapports CTI, playbooks, documentation technique, procédures SOC). Mettre en œuvre des techniques de Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT) telles que LoRA et QLoRA. Optimiser les performances des modèles tout en maîtrisant les coûts d'entraînement. Alignement des modèles : Concevoir des stratégies permettant de limiter les hallucinations et d'améliorer la fiabilité des réponses. Mettre en œuvre des approches d'alignement telles que DPO, GRPO ou PPO. Garantir la robustesse, la cohérence et la sécurité des réponses produites par les modèles. Structuration des données : Concevoir et préparer les jeux de données d'entraînement. Définir les formats conversationnels les plus adaptés (ChatML, Alpaca ou équivalents). Assurer la qualité, la cohérence et la traçabilité des données utilisées. Évaluation et benchmarking : Définir des protocoles d'évaluation reproductibles. Construire des benchmarks internes et comparer les performances des modèles. Exploiter des méthodologies telles que MMLU, GSM8K, LLM-as-a-Judge ou Evaluation Arena afin de mesurer objectivement les performances. Industrialisation : Participer au déploiement et à l'optimisation des modèles pour les usages opérationnels du SOC. Contribuer à l'amélioration continue des pipelines IA et des pratiques MLOps

Contexte mission Dans le cadre de l'accélération sur l'Intelligence Artificielle de notre client, nous recherchons un(e) Data Scientist IA capable de concevoir, développer et industrialiser des modèles avancés de Machine Learning et d'IA générative. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les métiers, les équipes Data et IT afin d'identifier, développer et déployer des solutions innovantes créant de la valeur, tout en respectant les exigences réglementaires et de gouvernance. Principales responsabilités Concevoir et développer des modèles de Machine Learning et d'IA Générative Réaliser des analyses exploratoires de données et du feature engineering Entraîner, tester, calibrer et optimiser les modèles Développer des solutions basées sur le NLP et les LLM Effectuer des analyses statistiques avancées pour identifier des opportunités business Collaborer avec les équipes métiers pour transformer les besoins en cas d'usage concrets Garantir la robustesse, la performance et l'explicabilité des modèles Participer au suivi et à l'amélioration continue des modèles en production

Au sein de la Direction Data, IA et Innovation de Covéa, 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). Mission Cadrage & conception * Recueillir et formaliser les besoins métiers (parcours vocaux, scénarios de conversation, KPIs). * Concevoir les architectures conversationnelles (voicebot, chatbot). Modélisation & entraînement * Entraîner, adapter et évaluer des modèles NLP * Travailler avec les briques voix (ASR / TTS) et les intégrer dans la chaîne conversationnelle. Industrialisation & déploiement * Mettre en place les pipelines MLOps (préparation des données, entraînement, évaluation, CI/CD). * Assurer le suivi en run : monitoring qualité, dérive, optimisation continue. Amélioration continue * Analyser les logs de conversations, identifier les axes d'amélioration. * Proposer et implémenter des améliorations de modèles, de prompts, de flux conversationnels. * Collaborer étroitement avec les équipes métiers, IT et relation client.

Contexte : Nous recherchons un Data Scientist confirmé/expert pour concevoir, développer et industrialiser des cas d'usage d'IA générative à fort impact métier. La mission se déroulera principalement dans une squad dédiée pour assurer la continuité et la modularité entre les différents projets. Responsabilités : Concevoir et développer des workflows LLM avancés Collaborer avec les équipes métier et IT pour définir et mettre en oeuvre des solutions IA. Optimiser les performances des solutions : prompt engineering, fine-tuning, gestion du contexte, structuration des outputs Collaborer avec les équipes métier pour cadrer les besoins et traduire les exigences fonctionnelles en solutions techniques Contribuer à la planification détaillée et aux rituels Agile de la squad

Dans le cadre du programme Agents (IA générative / agentic AI), nous recherchons un Data Scientist expérimenté afin de contribuer aux phases d'expérimentation, de prototypage (PoC) et d'industrialisation progressive des cas d'usage métier. Le programme vise à explorer et structurer l'usage d'agents intelligents permettant d'automatiser et d'augmenter des processus métier, en s'appuyant sur des architectures modernes intégrant LLM, orchestration, data pipelines et Cybersécurité. Les Agents IA sont amenés à être utilisés dans différents cas d'usage métiers, que ce soit pour l'assistance aux collaborateurs, l'analyse documentaire, la génération de contenus, l'aide à la décision, l'automatisation de processus ou l'exploitation de bases de connaissances internes. Leur adoption nécessite toutefois un cadre rigoureux afin de garantir leur performance, leur robustesse, leur sécurité, leur conformité et leur adéquation aux exigences du secteur bancaire. Objectifs de la mission La mission consiste à intervenir en tant que Data Scientist spécialisé dans la création et la mise en exploitation d'agents IA. Les principaux objectifs sont les suivants : • Concevoir et développer des PoC et MVP autour d'agents IA • Explorer différentes approches techniques (agent frameworks, orchestration, RAG, tool use, …) • Évaluer les performances, la robustesse et les limites des solutions testées • Contribuer aux choix d'architecture cible pour le programme • Participer à la capitalisation des expérimentations (best practices, patterns) • Accompagner la montée en maturité des cas d'usage vers leur industrialisation Cette mission s'inscrit, par ailleurs, dans une démarche de gouvernance des cas d'usage IA pour le groupe, de maîtrise des risques liés à l'IA générative et d'industrialisation des pratiques d'évaluation avant mise en production. Périmètre technique Le consultant devra être capable d'intervenir sur un écosystème technologique varié, notamment : • Frameworks agentiques et orchestration : LangGraph, outils équivalents • LLM & IA générative : Mistral, modèles open source ou propriétaires • Plateformes Data / ML : Dataiku, Domino • Solutions éditeurs / partenaires : IBM (watsonx, orchestration, etc.) • Approches RAG avancées (multi-sources, pipeline complexe) Livrables attendus • PoC fonctionnels démontrant les capacités des solutions testées • Analyses comparatives (technologies, approches) • Recommandations d'architecture et bonnes pratiques • Documentation technique et synthèses pour prise de décision Conclusion Cette mission est d'importance et s'inscrit dans une démarche stratégique visant à préparer le passage à l'échelle des architectures agentiques au sein du SI, en cohérence avec les standards data, IA et sécurité du Groupe.

Nous recherchons un(e) expert(e) en Support Fonctionnel avec une expertise IA/LLM pour rejoindre l'équipe. Cette mission combine un support applicatif traditionnel avec une connaissance spécialisée des systèmes d'IA, afin de garantir le bon fonctionnement de nos applications métier critiques. Support applicatif & stabilité Être le point de contact principal pour les incidents applicatifs et les questions fonctionnelles Surveiller et maintenir les applications fonctionnelles via Dynatrace, Grafana, Prometheus, etc. Garantir un temps d'indisponibilité minimal et une productivité maximale pour les utilisateurs métier Traiter les demandes utilisateurs (accès, onboarding, résolution d'incidents) dans le respect des processus ITIL Rédiger et maintenir à jour les documentations Assurer la communication auprès des parties prenantes (informations, nouvelles fonctionnalités, suppressions, incidents, etc.) Collaborer avec les Product Owners et les équipes de développement pour garantir une intégration fluide Piloter les activités de gouvernance entre les équipes techniques et métier

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

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.

Dans le cadre de l'accélération du déploiement de l'IA générative, le pôle souhaite renforcer ses capacités de delivery sur la technologie Microsoft Copilot Studio. Principales responsabilités Conception technique et mise en œuvre Participer, en binôme avec le PO/BA, à la qualification technique des cas d'usage en sortie de cadrage métier, et challenger la faisabilité sous Copilot Studio. Concevoir l'architecture des agents Copilot Studio Développer et mettre en œuvre les agents Copilot Studio en s'appuyant sur les capacités natives ainsi que sur les extensions custom (Power Automate, plugins, MCP, connecteurs custom). Affiner les prompts et fiabiliser les réponses Se tenir au courant des nouveautés mises à disposition par Microsoft sur Copilot Studio, la Power Platform et l'écosystème AI Foundry, et identifier les apports potentiels dans le contexte du projet Contribution à l'exploitation des solutions Mettre en place le monitoring des agents en production (qualité des réponses, taux d'adoption, performance, coûts). Contribuer à l'amélioration continue des agents en lien avec le PO/BA : analyse des retours utilisateurs, optimisation des topics et des flows, enrichissement des sources de connaissance. Prendre en charge les anomalies et évolutions mineures pendant les phases de recette et de production. Proposer des optimisations de coûts liées à l'usage des solutions (consommation Copilot Studio, appels LLM, requêtes Dataverse). Collaboration au sein de l'équipe Travailler en binôme étroit avec le PO/BA : participation aux ateliers métier lorsque pertinent, contribution à la rédaction des user stories, alignement continu sur le backlog. Contribuer à la documentation technique, au partage de bonnes pratiques et à la montée en compétences des équipes internes sur Copilot Studio et la Power Platform. Rapporter au Product Owner sur l'avancement de ses tâches. Alerter l'équipe sur les éventuelles difficultés rencontrées ou risques de retard.

Contexte du poste Dans le cadre de sa stratégie de valorisation de la donnée, notre client structure une nouvelle gouvernance data et déploie plusieurs cas d'usage IA à l'échelle de l'entreprise. Le poste est ouvert suite au départ du chef de projet en poste. Missions principales Piloter de bout en bout des projets Data/IA stratégiques (cadrage, delivery, mise en production) Animer les équipes data science, data engineering et les prestataires externes Arbitrer les priorités en lien avec les directions métiers et la DSI Présenter l'avancement et les résultats aux instances de direction (COMEX, comités data) Contribuer à la définition de la gouvernance data et des standards IA du groupe Environnement de travail Plateformes : Azure / Databricks / Snowflake selon les projets Outils IA générative et MLOps Méthodologies Agile à l'échelle

🎯 Contexte Le consultant rejoindra l'équipe CERT Incident Response afin de développer un assistant virtuel basé sur les LLM (SecureGPT), destiné à aider les analystes cybersécurité dans leurs investigations et le traitement des alertes de sécurité. 🔍 Compétences recherchées IA Générative Large Language Models (GPT, Claude, Llama, Mistral...) Prompt Engineering RAG (Retrieval Augmented Generation) Agentic AI / Agents autonomes Intégration et orchestration de modèles LLM Développement Python confirmé / senior Backend API (FastAPI, Flask ou équivalent) HTML / Frontend Intégration d'API Cloud & DevOps Azure (indispensable) Docker Kubernetes OpenShift CI/CD Data PostgreSQL Cybersécurité SOC / CERT Incident Response Investigation d'alertes Sécurité opérationnelle

Pour un grand acteur des services financiers, nous recherchons un(e) Tech Lead Agentic AI pour piloter la transformation d'une plateforme stratégique dédiée à l'Asset Management. 🎯 Objectif : définir l'architecture de solutions Agentic AI, piloter les équipes techniques et accélérer le déploiement de services basés sur les LLM dans un environnement Cloud moderne. 🚀 Vos missions✔️ Définir l'architecture des solutions Agentic AI (LLM, RAG, Vector DB, LangChain…) ✔️ Piloter la roadmap technique et coordonner plusieurs squads Agile ✔️ Concevoir des architectures orientées microservices, API et event streaming (Kafka) ✔️ Mettre en place les pratiques CI/CD, DevOps et MLOps pour les solutions IA ✔️ Garantir la qualité, la sécurité et la gouvernance des modèles IA ✔️ Optimiser les performances des pipelines de données et des modèles LLM ✔️ Accompagner les équipes via le mentoring, les revues d'architecture et les bonnes pratiques

Vous rejoindrez notre équipe et serez en charge de la gestion des chaînes CI/CD sous Jenkins, de l'intégration du repository Git au déploiement en environnement de production en passant par la génération automatique de code via LLM et le respect des contrats d'interface Spec Driven Development. Vos missions consisteront à contribuer: Assurer l'administration ainsi que le maintien en condition opérationnelle Administrer et maintenir des outils Software Factory: jenkins, Bitbucket, SVN, Nexus, Artifactory, SonarQube, Assurer la disponibilité, la performance et la fiabilité des plateformes, Gérer et accompagner les montées de versions, correctifs, Optimisation techniques, Traiter les demandes d'évolution: création, configuration des jobs jenkins, gestion des droits et des accès, Accompagner les équipes dans l'usage des outils, Assurer le support en cas d'incidents, Gestion des environnements de développement, Maintenir, faire évoluer le package d'outils: IDE, Visual Studio Code, et des outils Squirrel, SoapUI, Garantir une cohérence dans la mise à jour des environnements, Concevoir et maintenir les templates: Spring boot, Angular, Création des repositories Git, génération des pipelines Jenkins, Configuration Kubernetes, Mettre en place les solutions de démarrages des projets, Intégration des outils GenAI, LLM, Piloter l'évolution de Jenkins: Pipeline AS Code, Shared Librairies, Contribuer à la mise en place d'un portail de services, Implémenter la démarche Spec Driven Development, Utilisation d' OpenIA, Swagger, Génération automatique du back end et des clients front end Animation des relations avec les équipes, Recueillir, proposer les améliorations des outils,