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Dans le cadre d’un projet stratégique Data & IA, nous accompagnons l’un de nos clients, acteur tech à fort enjeu produit, dans le recrutement d’un Lead AI Engineer. Le rôle Le Lead AI Engineer est responsable de la conception, du développement et du déploiement de solutions IA à forte valeur métier. À la fois référent technique IA et acteur clé du delivery, il combine une posture très hands-on avec une vision produit / ROI, en lien étroit avec les équipes métier, produit et la direction. Vos responsabilités 1. Conception & développement de solutions IA (cœur du poste) Concevoir et développer des solutions IA avancées : LLM & GenAI (RAG, MCP, agents, workflows IA, fine-tuning si nécessaire) Modèles de scoring, recommandation, prédiction, classification Développer des solutions robustes, scalables et industrialisées, prêtes pour la production Être très fortement hands-on en développement, principalement en Python Garantir la qualité du code, la performance, la sécurité et la maintenabilité Utiliser des outils d’assistance au développement (ex. Claude Code) 2. Leadership technique & delivery IA Porter les projets IA de bout en bout : cadrage fonctionnel et technique, choix d’architecture, priorisation delivery, mise en production et suivi de la valeur Jouer un rôle de leader technique, sans management hiérarchique direct Être capable d’arbitrer et de prendre des décisions techniques structurantes Structurer le delivery dans une logique produit et ROI, en lien avec le CPTO 3. Interface produit, métier et direction Travailler en proximité avec : les équipes métiers, le produit, les équipes techniques, la direction Traduire des besoins métier complexes en solutions IA concrètes Animer des ateliers de cadrage, restituer les avancées, vulgariser les sujets IA Porter une vision transverse des projets (roadmap, dépendances, risques) 4. Structuration et montée en maturité IA Contribuer à la vision IA globale (choix technologiques, standards, bonnes pratiques) Mettre en place des patterns réutilisables (RAG, pipelines IA, templates projets) Participer à la diffusion de la culture IA Assurer une veille active sur les évolutions IA (LLM, frameworks, usages) Environnement technique Langage : Python (expert) IA / Data : LLM / GenAI, RAG, embeddings, agents Pandas, PySpark (selon cas) Plateforme Data : MinIO, MongoDB, PostgreSQL, ElasticSearch, Airflow, RabbitMQ Infra : Docker, Kubernetes Dataviz / exposition : PowerBI, Metabase Outils : Git, CI/CD, outils d’IA d’assistance au développement

Dans le cadre de l’évolution d’un assistant conversationnel déjà déployé au sein d’une application mobile à forte audience, nous recherchons un Product Owner IA expérimenté pour piloter l’extension de ses usages vers de nouveaux périmètres métiers (assurance vie, leasing, etc.). Depuis son lancement, cet assistant a déjà généré plus d’un million de conversations, confirmant son rôle structurant dans l’amélioration de l’expérience utilisateur. 🎯 Votre rôle Vous intervenez sur une phase clé de structuration et d’extension produit, en lien étroit avec les équipes IT, Data/IA et Métiers. À ce titre, vous serez amené à : • Cadrer les évolutions du produit à partir des travaux d’idéation existants • Définir la vision produit et piloter la roadmap associée • Concevoir l’architecture de gestion des données et la base documentaire • Rédiger les user stories et suivre les développements • Mettre en place la gouvernance projet et les dispositifs de pilotage • Définir et suivre les KPI (usage, performance, impact) • Animer les ateliers et coordonner les parties prenantes Le produit repose sur une plateforme RAG + LLM interne, intégrant différents modèles (OpenAI, Mistral, Google…). 📍 Informations pratiques • Mode de travail : Hybride • Démarrage : ASAP • Durée : 6 mois renouvelables ✨ Pourquoi cette mission ? • Produit déjà déployé et utilisé à grande échelle • Enjeux stratégiques autour de l’IA générative • Forte exposition et impact métier • Périmètre fonctionnel riche et évolutif

L’Architecte Data & IA intervient comme référent sur les choix techniques, la cohérence des architectures et l’industrialisation des usages Data/IA. Missions principales 1. Architecture & gouvernance technique Concevoir et maintenir les architectures cibles Data & IA (MLOps, LLMOps, DataOps) Garantir la cohérence globale de la plateforme Data & IA Contribuer à la mise en œuvre d’une gouvernance unifiée des données (sécurité, traçabilité, lineage) Superviser l’intégration et l’évolution d’une plateforme Data Lakehouse (type Databricks) Participer à l’évolution de l’offre de service du socle Data & IA 2. Industrialisation IA & MLOps Structurer les pratiques MLOps / LLMOps (CI/CD, monitoring, automatisation) Accompagner les équipes dans la mise en œuvre des bonnes pratiques DataOps et ML Garantir la fiabilité des pipelines de production IA Participer à la standardisation des modèles de déploiement IA 3. Innovation & plateforme IA Préparer la plateforme pour les usages d’IA générative et agentique Concevoir des architectures d’intégration pour les modèles LLM (internes et externes) Développer des approches AI by Design (conformité, sécurité, gouvernance) Contribuer aux initiatives d’innovation (observabilité IA, optimisation des coûts, temps réel) 4. Accompagnement & montée en compétences Encadrer les équipes DataOps et MLOps Diffuser les bonnes pratiques d’architecture et d’industrialisation Accompagner la montée en maturité sur les outils Data & IA Travailler en collaboration avec les équipes Data et Delivery Livrables attendus Architecture cible Data & IA unifiée Framework MLOps / LLMOps industrialisé (CI/CD, observabilité, MLFlow…) Guide de bonnes pratiques DataOps Tableau de bord de suivi de maturité IA / ML Recommandations d’évolution de la gouvernance Data & IA

Dans le cadre du développement de nos initiatives autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un(e) Product Manager IA / GenAI capable d’identifier, structurer et piloter des opportunités produits à fort impact, en lien étroit avec les équipes métiers, data et tech. Vous jouerez un rôle central dans la définition et la mise en œuvre de solutions basées sur les LLM , les architectures RAG et plus largement les usages de l’ IA générative , avec une forte orientation valeur métier et impact opérationnel. Au sein d’un environnement transverse et en forte évolution, vous serez amené(e) à : Identifier et cadrer les opportunités IA en collaboration directe avec les équipes métiers, en partant des problématiques terrain, des irritants et des enjeux business Mener des phases de product discovery pour faire émerger les cas d’usage les plus pertinents, challenger les besoins, évaluer la faisabilité et prioriser les initiatives à forte valeur Piloter des projets IA de bout en bout , notamment autour des LLM , des architectures RAG et de solutions d’IA générative Traduire les besoins métiers en solutions concrètes , activables et alignées avec les contraintes produit, techniques et organisationnelles Définir, structurer et prioriser la roadmap produit IA , en arbitrant entre impact, effort, maturité des cas d’usage et valeur pour les utilisateurs Travailler en étroite collaboration avec les équipes data, tech, innovation et métiers afin d’assurer la cohérence, l’adoption et la réussite des projets Contribuer à la diffusion d’une culture produit et IA au sein de l’organisation, en facilitant la compréhension des enjeux, des possibilités et des limites des technologies déployées

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Assistant Technique IA" pour un client dans le secteur du transport Description 🏢 Le Contexte : Démocratiser l'IA à Grande Échelle Vous rejoignez l'équipe Gouvernance et mise en œuvre de l'IA (6 personnes) d'une fédération gérant la retraite de millions de Français. L'enjeu est de structurer et d'innover via un Hub IA et un portail nommé ARIA , mis à disposition de plus de 1000 collaborateurs . Le projet repose sur une logique de Marketplace d'assistants IA : chaque utilisateur peut consommer des outils pré-paramétrés ou fabriquer ses propres assistants pour ses collègues. Actuellement hébergée sur Azure , la plateforme est amenée à basculer en environnement On-premise au cours de votre mission. 🎯 Vos Missions : Évolution, IA et Accompagnement Votre rôle est pivot : vous assurez la robustesse technique du portail tout en étant le traducteur technique des besoins métiers. 1. Développement & Maintenance (Front & Back) : Assurer la maintenance corrective et évolutive du portail basé sur la solution open source RAISE . Améliorer les interfaces ( React ) pour optimiser l'expérience utilisateur. Faire évoluer le Back ( Python/FastAPI ) : gestion des droits, exposition des assistants via API pour les logiciels tiers (CRM, IDE) et suivi de la consommation. 2. Ingénierie IA & RAG : Créer des assistants IA préconfigurés en répondant aux besoins spécifiques des directions métiers. Optimiser l'ingestion de documents et les bases de connaissances (RAG) pour améliorer la qualité des réponses. Réaliser du Prompt Engineering avancé pour accroître la précision des résultats et optimiser les coûts (FinOps). 3. Support & Acculturation : Assurer le support technique de niveau 1 et 2 auprès d'utilisateurs souvent non techniques. Aider à la mise au point des prompts utilisateurs et rédiger la documentation technique et FAQ. Participer à la mise en place de la chaîne CI/CD dédiée aux projets IA.

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Responsible AI Lead Position dans l’organisation Le/la Responsible AI Analyst contribue à la mise en œuvre opérationnelle du dispositif d’IA responsable. Il/elle intervient sur l’analyse des risques, la conformité, les contrôles et la traçabilité des systèmes d’intelligence artificielle tout au long de leur cycle de vie. Encadrement Aucun management direct Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Fonctions conformité (DPO, RSSI, juridique) Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, agents, etc.) Cabinets spécialisés (audit, conformité, IA) Mission Le/la Responsible AI Analyst met en œuvre les exigences de gouvernance, de conformité et de gestion des risques des systèmes d’intelligence artificielle. Il/elle s’assure que chaque cas d’usage respecte les cadres réglementaires et les standards internes, en produisant les analyses, contrôles et documentations nécessaires. Responsabilités principales 1. Gouvernance et conformité IA Appliquer la politique d’usage de l’IA Contribuer à la classification des cas d’usage selon leur niveau de risque Mettre en œuvre les standards de documentation et de versioning Assurer la traçabilité des éléments clés (prompts, sources, modèles, décisions) Préparer les éléments pour les revues conformité (juridique, DPO, sécurité) 2. Analyse des risques IA Réaliser les analyses de risques par cas d’usage Identifier les risques : biais, hallucinations, dérive, sécurité, incohérences métier Classifier les systèmes selon leur criticité Formaliser les exigences de conformité associées 3. Contrôles et tests IA Exécuter les tests non fonctionnels : robustesse biais sécurité hallucinations dérive Documenter les résultats et remonter les non-conformités Contribuer à la préparation des décisions de validation (go / no-go) 4. Documentation et audit Contribuer à la documentation réglementaire des systèmes IA Maintenir les preuves, logs et éléments de conformité Préparer les éléments nécessaires aux audits Assurer la cohérence et la complétude des dossiers 5. Supervision en production Suivre les incidents IA après déploiement Mettre à jour les indicateurs de conformité et de risque Contribuer aux revues périodiques (performance, fiabilité, dérive) Participer à l’amélioration continue des dispositifs de contrôle 6. Traçabilité et registre IA Mettre à jour le registre des systèmes IA Maintenir la journalisation (logs, décisions, prompts) Garantir la conformité des mécanismes de traçabilité Contribuer à l’évolution des standards de traçabilité 7. Suivi de la consommation IA Suivre les usages et la consommation des ressources IA Identifier les usages non conformes ou excessifs Alerter en cas d’écart par rapport aux règles définies Contribuer au pilotage de l’efficience des usages IA 8. Application des politiques IA Appliquer les politiques et guidelines IA Contribuer à leur mise à jour Participer à la sensibilisation des équipes Promouvoir les bonnes pratiques d’IA responsable

Les attendus de la mission: 1. Développement d’Agents IA Concevoir et améliorer des agents IA end‑to‑end (RAG, multi‑agents, MCP). Développer des assistants intégrés (Google Chat, APIs internes). Implémenter du Tool Use pour orchestrer des actions métier (SAP, BigQuery, Firestore). Intégrer des capacités multimodales (PDF, images). 2. MLOps & Industrialisation Déployer sur GCP : Vertex AI, Cloud Run, BigQuery, Firestore. Intégrer les workflows dans Airflow (DAGs de traitement). Maintenir CI/CD (GitHub Actions) et conteneurisation (Docker). Assurer le monitoring et la qualité (MLflow, Evidently). 3. Sécurité & Gouvernance Mettre en place et maintenir un Human‑in‑the‑loop robuste. Protéger les agents contre prompt injection, jailbreaking et fuite de données. Garantir la conformité et la qualité des données injectées dans SAP/BigQuery. 4. Automatisation & Optimisation Optimiser les performances des agents (précision, autonomie, robustesse). Étendre les capacités du système (nouveaux outils, nouvelles sources). Développer des mécanismes de fallback intelligents pour les cas complexes.

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : IA Ready Lead Position dans l’organisation Le/la IA Ready Analyst prépare et structure les contenus nécessaires au bon fonctionnement des solutions d’intelligence artificielle (copilots, agents, RAG). Il/elle intervient en amont du delivery pour garantir la qualité, la cohérence et l’exploitabilité des bases de connaissances. Encadrement Aucun management direct Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Équipes en charge de l’adoption et de la conformité Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Ready Analyst est responsable de la préparation fonctionnelle des connaissances et contenus utilisés par les solutions d’intelligence artificielle. Il/elle structure les bases de connaissances, garantit leur qualité sémantique, leur cohérence métier et leur traçabilité, et contribue à leur industrialisation pour permettre un usage fiable et performant de l’IA. Responsabilités principales 1. Préparation des contenus IA Identifier et exploiter les sources nécessaires aux cas d’usage IA Structurer, nettoyer et enrichir les bases de connaissances Définir la classification métier (taxonomie, tagging, hiérarchie) Préparer les contenus pour les usages RAG (segmentation, granularité adaptée) 2. Analyse fonctionnelle Comprendre les processus métiers pour organiser les connaissances Définir les règles d’inclusion et d’exclusion des contenus Garantir la cohérence sémantique entre documents et référentiels Assurer l’alignement avec les besoins fonctionnels des cas d’usage 3. Coordination opérationnelle Collaborer avec les équipes IT pour la mise à disposition des données Travailler avec les équipes Data pour l’alignement avec les référentiels Coordonner avec les équipes IA Delivery pour valider la complétude des contenus Contribuer aux spécifications fonctionnelles liées à l’indexation et à l’exploitation des données 4. Qualité des données et des contenus Identifier les doublons, incohérences, obsolescences et manques Appliquer les règles de qualité définies Garantir la lisibilité, la fiabilité et la pertinence des connaissances Améliorer en continu la qualité des bases de connaissances 5. Documentation et gouvernance Maintenir la documentation fonctionnelle des bases IA Appliquer les règles de gouvernance des connaissances Mettre en place et suivre les processus de mise à jour Assurer la pérennité et la maintenabilité des contenus 6. Contribution à la conformité Garantir la traçabilité des sources utilisées Veiller à l’absence de données sensibles non nécessaires Contribuer aux exigences réglementaires (ex : RGPD, cadre IA) Fournir les éléments nécessaires aux équipes en charge de la conformité 7. Industrialisation et réutilisation Appliquer les standards IA Ready sur les nouveaux cas d’usage Maintenir des modèles de connaissances réutilisables Capitaliser sur les retours d’expérience Diffuser les bonnes pratiques de structuration des contenus

🔍 Nous recherchons un AI Engineer pour participer à la construction d’une stack technique dédiée aux workflows agentiques. Votre mission : développer des serveurs MCP et contribuer aux choix techniques (validation, optimisation, design). Vous interviendrez sur des projets en phase de conception, avec un focus sur l’automatisation et l’intégration des agents IA. 🎯 Vos missions principales ✅ Développer et valider des serveurs MCP pour des workflows agentiques. ✅ Participer aux choix techniques (architecture, outils, intégration). ✅ Concevoir des workflows automatisés pour des agents IA. ✅ Collaborer avec les équipes pour industrialiser les solutions.

Mission Concevoir et optimiser des systèmes de recherche intelligente basés sur l’IA générative (RAG) pour un SaaS métier, afin d’améliorer l’accès à l’information et la fiabilité des réponses. 🚀 Responsabilités Développer des pipelines RAG (embeddings, vector search, ranking) Optimiser la pertinence des résultats (precision, recall, MRR) Réduire les hallucinations des LLM Concevoir des architectures multi-agents via Semantic Kernel Industrialiser les modèles (API, intégration backend) 🧰 Stack IA : LLM, NLP, RAG, embeddings Cloud : Azure OpenAI Service Data : Azure Cosmos DB Backend : .NET 8, SignalR Front : React 5+ ans en Data Science / ML Expertise NLP / recherche sémantique Expérience en IA générative (RAG, LLM)

Data Scientist Senior — Expert IA Générative Minimum 5 ans en Data Science, dont 2+ ans en IA Générative AWS (GCP accepté si expertise confirmée) Mon client recherche un expert Data Scientist avec une forte orientation IA Générative, capable d'agir à la fois comme référent technique et comme ambassadeur de l'IA auprès des parties prenantes métiers et IT. Ce profil doit être un véritable catalyseur du changement, prêt à faire bouger les lignes et à ancrer une culture de l'IA au sein du groupe. 1. Expertise IA Générative & Data Science ▸ Définir et appliquer les méthodologies, bonnes pratiques et standards liés à l'IA Générative (LLM, RAG, fine-tuning, prompt engineering, agents autonomes…) ▸ Concevoir, développer et déployer des modèles et solutions d'IA Gen adaptés aux enjeux d'EDF ▸ Assurer une veille technologique active et identifier les opportunités d'innovation ▸ Garantir la qualité, la robustesse et l'éthique des approches IA mises en œuvre 2. Identification & Portage des Cas d'Usage ▸ Explorer et qualifier de nouveaux cas d'usage IA Générative, tant pour les métiers qu'en interne à la DSIN ▸ Challengeur les approches IA existantes et proposer des alternatives plus performantes ou innovantes ▸ Construire des preuves de concept (PoC) et accompagner le passage à l'échelle ▸ Prioriser les cas d'usage selon leur faisabilité technique et leur valeur business 3. Animation & Communication ▸ Interagir avec les acteurs clés (Directions métiers, DSI, Comité de Direction) pour présenter les travaux et défendre les orientations IA ▸ Animer des ateliers de co-construction et des sessions de sensibilisation à l'IA Générative ▸ Vulgariser des concepts techniques complexes pour des audiences non spécialistes ▸ Participer activement aux instances de gouvernance IA du groupe 4. Transformation & Acculturation ▸ Impulser une dynamique de transformation autour de l'IA au sein de la DSIN et de ses partenaires ▸ Contribuer à la construction d'une feuille de route IA ambitieuse et réaliste ▸ Mentorer et monter en compétences les équipes internes sur les sujets IA Gen ▸ Être force de proposition pour faire évoluer les pratiques et les organisations PROFIL RECHERCHÉ Compétences techniques indispensables ▸ Maîtrise avancée des techniques de Data Science : machine learning, deep learning, NLP, statistiques ▸ Expertise confirmée en IA Générative : LLM (GPT, Llama, Mistral…), RAG, agents, orchestration (LangChain, LlamaIndex…) ▸ Expérience sur AWS (SageMaker, Bedrock, Lambda…) — GCP (Vertex AI, BigQuery ML) accepté ▸ Maîtrise des langages Python et des frameworks IA/ML (PyTorch, HuggingFace, scikit-learn…) ▸ Connaissance des pratiques MLOps et de déploiement en production (CI/CD, monitoring de modèles) Savoir-être & posture attendus ▸ Excellentes qualités de communication orale et écrite, capacité à vulgariser et convaincre ▸ Leadership d'influence : capacité à embarquer sans autorité hiérarchique ▸ Curiosité intellectuelle, esprit d'initiative et goût pour l'innovation ▸ Appétence forte pour le changement et volonté de faire évoluer les pratiques dans un grand groupe ▸ Rigueur, autonomie et capacité à gérer plusieurs sujets en parallèle Expériences valorisées ▸ Expériences dans des secteurs régulés ou à forte contrainte (énergie, industrie, finance, santé…) ▸ Participation à des projets IA d'envergure avec mise en production effective ▸ Contribution à des communautés IA (publications, conférences, open source…)

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la IA Delivery Lead pilote une équipe dédiée à la conception et à la livraison de solutions d’intelligence artificielle. Encadrement Management fonctionnel d’une équipe pluridisciplinaire : Product Owner Copilots & Agents IA Business Analyst / AMOA IA Spécialiste fonctionnel RAG / Prompt (optionnel) Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Delivery Lead est responsable du pilotage de bout en bout des cas d’usage en intelligence artificielle (copilots, agents, solutions RAG), depuis leur cadrage jusqu’à leur mise en production, leur adoption et la mesure de leur valeur. Il/elle garantit la structuration des projets, la coordination des parties prenantes et la qualité des livrables, tout en assurant un impact métier mesurable. Responsabilités principales 1. Cadrage et qualification Animer les ateliers de cadrage avec les métiers Évaluer la faisabilité fonctionnelle et l’effort de delivery Définir les critères de succès (valeur, adoption, qualité, risques) Intégrer les enjeux de données, de traçabilité et de conformité 2. Pilotage du delivery Construire et piloter les plans de delivery (jalons, sprints, capacité) Coordonner les parties prenantes internes et externes Gérer les risques, dépendances et arbitrages Garantir la qualité des livrables (backlog, spécifications, décisions) 3. Recette et validation Préparer et animer les comités de validation Définir les critères d’acceptation et organiser la recette fonctionnelle Coordonner les validations finales (go / no-go) 4. Déploiement et adoption Définir la stratégie de déploiement (pilote, passage à l’échelle) Accompagner l’adoption (formation, communication, support) Mettre en place les indicateurs d’usage (adoption, fréquence, satisfaction) Organiser les boucles de feedback 5. Mesure de la valeur Suivre les gains générés (temps, qualité, réduction des risques) Piloter l’amélioration continue des solutions 6. Qualité et fiabilité Définir les standards de qualité des solutions IA Mettre en place des contrôles fonctionnels Suivre et corriger les écarts 7. Industrialisation Capitaliser sur les retours d’expérience Standardiser les méthodes et outils (copilots, agents, RAG) Contribuer à l’industrialisation des pratiques IA

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : IA Delivery Lead Position dans l’organisation Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst contribue à la conception et à la livraison des cas d’usage en intelligence artificielle, en assurant l’interface entre les besoins métiers et les équipes de delivery. Encadrement Aucun management direct Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Équipes en charge de l’adoption et de la transformation Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Delivery Product Owner / Business Analyst est responsable de l’exécution produit et de l’AMOA sur les cas d’usage IA (copilots, agents, solutions RAG). Il/elle traduit les besoins métiers en backlog, spécifications fonctionnelles et parcours utilisateurs, organise la recette et contribue à l’amélioration continue des solutions en production. Le poste intervient dans un cadre structuré : sans responsabilité sur le développement technique sans responsabilité directe sur la conformité sans responsabilité sur la préparation des bases de connaissances Responsabilités principales 1. Cadrage des besoins Animer les ateliers métiers (besoins, irritants, processus, scénarios) Formaliser les cas d’usage et les priorités Contribuer à la définition des indicateurs de succès 2. Gestion du backlog et priorisation Construire et maintenir le backlog produit (user stories, critères d’acceptation) Prioriser les évolutions avec le IA Delivery Lead et les parties prenantes Préparer et animer les rituels Agile Garantir la clarté et la qualité des tickets 3. Conception fonctionnelle Définir les parcours utilisateurs et scénarios d’usage Formaliser les règles métier et comportements attendus Intégrer les mécanismes de gestion des limites de l’IA (incertitude, erreurs, hallucinations) Concevoir des expériences utilisateur robustes et sécurisées 4. Coordination des prérequis Exprimer les besoins en données et en bases de connaissances Contribuer à la formalisation des exigences de traçabilité et d’usage Collaborer avec les équipes techniques pour clarifier les besoins fonctionnels Assurer l’alignement entre les différentes parties prenantes 5. Recette fonctionnelle Définir la stratégie de tests (cas nominaux, limites, scénarios sensibles) Préparer et exécuter les phases de recette Suivre les anomalies et piloter leur résolution Contribuer aux décisions de go / no-go 6. Amélioration continue et industrialisation Collecter les retours utilisateurs et identifier les axes d’amélioration Alimenter le backlog d’évolution Capitaliser sur les retours d’expérience Contribuer à la standardisation des pratiques (copilots, agents, RAG)

Conception et optimisation des invites Concevoir, améliorer et maintenir des invites de haute qualité (système, instructions, exemples, etc.). Développer des stratégies d'invites avancées : enchaînement de pensées, interactions multiples, routage, utilisation d'outils. Créer et gérer un référentiel d'invites standardisées pour les principaux cas d'usage du secteur bancaire. Intégration aux produits Collaborer avec les équipes Données et Informatique pour intégrer des invites optimisées aux assistants conversationnels. Gérer le versionnage et le suivi du cycle de vie des invites. Accompagner les équipes métiers dans la définition de leurs besoins et l'identification des cas d'usage d'IA à forte valeur ajoutée. Évaluation et assurance qualité Mettre en œuvre des cadres de test robustes : analyse comparative, analyse des hallucinations, contrôles de précision. Réaliser des tests A/B et mettre en place des outils d'évaluation semi-supervisée. Surveiller et améliorer en continu les performances conversationnelles. Conformité, Sécurité et Gouvernance Garantir la conformité aux exigences réglementaires (secteur bancaire, RGPD, loi sur l'IA). Créer et diffuser des bonnes pratiques pour les équipes métiers.

Contexte Dans le cadre des projets IT Innovation, vous intégrerez l'équipe AI Factory/Innovation en tant que Data Scientist Senior avec une double mission stratégique : veille technologique et développement de modèles IA. Vous serez le référent technique sur les nouvelles approches IA/ML (LLMs, nouvelles architectures, techniques émergentes). Vous évaluerez la faisabilité technique des use cases métiers, benchmarkerez les solutions du marché (vendors, open-source) et réaliserez des quick POCs (2-3 jours) pour valider des hypothèses avant investissement. Vous concevrez et développerez les modèles ML/DL pour les use cases retenus, du choix des algorithmes à l'optimisation finale. Vous réaliserez des prototypes rapides (POC en 2-4 semaines) et accompagnerez un Data Scientist junior dans sa montée en compétences. Expert en vibe coding, vous utilisez les outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer l'exploration de données, le prototypage de modèles, la génération de code d'analyse et la documentation, tout en gardant un esprit critique sur les résultats. Vous travaillerez en mode agile en proximité avec les équipes métier Products & Innovation, les développeurs IA, les architectes et les autres Data Scientists. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire.

Nous recherchons un(e) AI Engineer hands-on pour concevoir, développer et déployer des solutions d’Intelligence Artificielle et d’IA générative à l’échelle du Groupe. Vous interviendrez sur des projets à fort impact métier autour des LLM, copilotes, agents intelligents et solutions d’automatisation , avec un focus sur le développement concret et la mise en production. Dans ce cadre, vous serez responsable de la conception et du déploiement de solutions GenAI (LLM, RAG, agents), du développement d’applications IA robustes en Python , ainsi que de leur intégration aux systèmes et données de l’entreprise (API, bases de données, outils métiers). Vous contribuerez également à la mise en place et à la gestion des API Data/IA, ainsi qu’au maintien d’un registre de modèles (MLflow). Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Data Science, Data Engineering et Plateforme afin d’industrialiser les modèles et garantir leur mise en production dans des environnements fiables et performants. Vous serez également impliqué(e) dans le monitoring, l’optimisation continue des solutions et le respect des standards de sécurité, de gouvernance des données et de conformité réglementaire (notamment AI Act). En lien avec les équipes métiers, vous participerez à l’identification et à la co-construction de cas d’usage IA à forte valeur ajoutée.