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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

1. Conception et prototypageConcevoir des solutions basées sur : Microsoft Copilot (M365, Business Chat, etc.) Copilot Studio et agents IA LLM externes (Claude ou équivalents) Réaliser des POC et MVP fonctionnels Définir les architectures cibles (cloud, IA, intégration SI) Identifier les cas d'usage à forte valeur métier 2. Développement et industrialisationDévelopper des agents IA et assistants conversationnels Mettre en œuvre des intégrations avec le SI : APIs internes et externes Outils ITSM (ex : ServiceNow) Sources de données (SharePoint, bases internes, etc.) Définir et appliquer des standards de développement IA Industrialiser les solutions (scalabilité, performance, sécurité) Accompagner le passage du prototype à la production 3. Déploiement et adoptionAccompagner les équipes dans le déploiement des solutions IA Structurer le modèle Build to Run (passage en exploitation) Contribuer à l'adoption des outils auprès des utilisateurs finaux Participer à la conduite du changement autour de l'IA générative 3. Livrables attendusPOC et MVP fonctionnels (agents IA, assistants, automatisations) Documentation technique et fonctionnelle Frameworks de développement (templates, standards, bonnes pratiques) Dossiers d'architecture Support à la mise en production Guidelines d'industrialisation et de gouvernance

Nous recherchons un API Automation Project Manager senior pour piloter un programme d'automatisation des processus de développement API au sein d'un environnement international. MissionVous serez en charge de piloter la mise en œuvre de solutions d'automatisation intégrées à la chaîne de développement et de coordonner les différents intervenants afin d'assurer la livraison des projets dans le respect des objectifs, des délais et de la qualité. Vous interviendrez notamment sur : Le pilotage de projets d'automatisation autour des API. La coordination des équipes techniques et des parties prenantes. Le suivi du planning, des risques, des livrables et des indicateurs projet. L'intégration d'outils d'automatisation dans les environnements CI/CD. L'accompagnement des initiatives autour de l'IA générative et des agents IA appliqués aux API.

Chez ATLANSE, nous accompagnons nos clients dans la conception d'infrastructures résilientes, l'amélioration de la performance de leur production applicative, l'optimisation et le développement de leurs environnements de travail ainsi que l'exploitation et la valorisation des données. Pour cela, nous nous appuyons sur nos consultants confirmés et experts ou à fort potentiel, reconnus pour leurs compétences techniques, leur compréhension métier et leurs pratiques éprouvées. Vous interviendrez en tant que développeur.euse IA dans le cadre du déploiement de projets IA stratégiques. Vous travaillerez en étroite collaboration avec le Tech Lead et le chef de projet IA pour apporter expertise technique et vision projet. Votre rôle Développement et implémentation IA · Développer des solutions IA et data en environnements de pré-production et de production · Implémenter des cas d'usage IA variés (NLP, assistants intelligents, RAG, classification, résumé, extraction) · Mettre en œuvre des pipelines IA de bout en bout (ingestion des données, traitement, modèles, évaluation) en intégrant des mécanismes de contrôle et d'amélioration continue · Faire évoluer et optimiser les solutions existantes Architecture IA, arbitrages et sécurisation technique · Contribuer aux choix d'architecture IA et data · Sélectionner, évaluer et intégrer des modèles (open source ou via API) en tenant compte des enjeux de coûts, sécurité, souveraineté et pérennité · Concevoir et industrialiser des architectures RAG (indexation, retrieval, génération, évaluation) · Participer aux arbitrages techniques et à la priorisation des sujets · Structurer, expliquer et documenter les choix techniques Coordination technique et collaboration · Travailler en étroite collaboration avec le tech lead, les développeurs et data scientists · Assurer une coordination technique fluide avec le chef de projets IA · Expliquer les sujets techniques à des profils non techniques · Contribuer à la capitalisation des connaissances via la documentation technique et les outils collaboratifs (Confluence)

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.

Contexte du poste : Dans le cadre de son expansion et de sa transformation digitale, notre client cherche à renforcer sa capacité à intégrer l'Intelligence Artificielle (IA) dans ses opérations quotidiennes. Basée en France mais opérant à l'échelle européenne, notre département technologique est en pleine croissance, avec une équipe dynamique composée de talents en IA, data science et transformation numérique. Ce poste de PMO / Community Coordinator s'inscrit dans une volonté de créer une communauté de pratique dédiée à l'IA, visant à aligner les objectifs techniques et commerciaux. Missions : - Coordonner et soutenir les opérations quotidiennes de la Communauté de Pratique IA. - Planifier et animer des rituels communautaires, ateliers, et sessions de partage de connaissances. - Aligner les parties prenantes techniques et commerciales sur les priorités, les calendriers, et les résultats escomptés. - Surveiller les progrès des initiatives et proposer des actions correctives. - Créer des supports de communication clairs et engageants pour différents publics. - Contribuer à une culture collaborative et inclusive favorisant l'adoption de l'IA.

Je cherche pour un de mes client un Architecte Sécurité compétences IA sur Maison Alfort Expérience : +9 années Localisation : Maison Alfort. 2 jours de présentiels / 3 jours TT Description du besoin : Contexte : Nous recherchons un(e) Architecte cybersécurité pour rejoindre le pôle Expertise de l'équipe Cybersécurité rattachée à la Direction des Systèmes d'Information (DSI). L'équipe Cybersécurité est organisée en trois pôles : - La Gouvernance supervise l'ensemble des activités de cybersécurité et consolide la gestion des risques ; - Les Opérations assurent la défense quotidienne du client, principalement au travers de son Security Operations Center (SOC) ; - L'Expertise accompagne au quotidien l'ensemble des clients internes au travers d'une offre Produit (ISP, TPRM…) et d'une offre Innovation (architecture, doctrine, prospective…). Objectif Votre mission est d'accompagner les équipes agiles pour atteindre un niveau élevé de sécurité. Vous êtes en responsabilité d'établir des doctrines (requis non-fonctionnels de sécurité), mais aussi d'accompagner pragmatiquement les équipes pour qu'elle se mettent en conformité. Vous êtes capable de challenger les résultats d'audits offensifs (pentest, redteam) et d'accompagner les équipes agiles dans la résolution des vulnérabilités trouvées. Vous faites de la veille technologique régulière et êtes capable de challenger les solutions en place au sein de la Direction des Systèmes d'Information. Vous contribuez également à la stratégie et à l'amélioration continue des activités de l'équipe cybersécurité. En fonction de l'actualité, d'autres sujets transverses cybersécurité pourront rentrer dans le périmètre de la mission. A court terme : -Accompagner les équipes agiles à être toujours plus performantes sur les aspects DevSecOps, notamment avec l'utilisation d'un Cyber Score. -Accompagner l'exploitation et l'acculturation de solutions de cybersécurité (DLP, CNAPP, SSE, VOC, DMARC, Cloud souverain…) -Accompagner les équipes pour déployer du chiffrement à l'état de l'art, notamment en vue de la transition post-quantique. -Valider la conformité cyber des nouveaux socles et applications Technologie Solides connaissances des concepts de sécurité techniques ( Réseau, Web, Système, Cloud ) Connaissances des méthodologies d'évaluation des risques ( ISO , NIST ) IA : LLM, MCP, agentique Utilisation de l'IA pour la sécurisation et les tests de vulnérabilité DevSecOps (SAST, SCA, CNAPP…) Acces Management: OIDC, SAML, SCIM Réseau : ADN, SASE Cloud : AWS, Azure, GCP, VMWare, Kubernetes OS : Linux/Windows Cryptologie, certificats, PKI, KMS/HSM IA Générative Méthodologie : Agile/Scrum/SAFe Cloud : AWS, Azure, GCP, VMWare, Kubernetes

Contexte du poste Dans le cadre de l'accélération de ses cas d'usage data et IA générative, notre client recherche un Chef de Projet Data/IA junior pour accompagner cette dynamique aux côtés d'une équipe expérimentée. Missions principales Participer au cadrage des projets data/IA (recueil de besoin, roadmap, jalons) Assurer le lien entre les data scientists, les équipes IT et les métiers Suivre l'avancement des projets et la qualité des livrables Contribuer à la veille sur les usages IA générative (Copilot, LLM, automatisation) Environnement de travail Plateformes data : Azure Data Factory, Databricks ou équivalent Interfaces avec équipes data science, IT et métiers

La mission consiste à : Gestion des évolutions Déploiement et validation des changements applicatifs, d'infrastructure et de sécurité sur les environnements de test (Staging/UAT) puis en production. Automatisation & outillage Conception des scripts et des solutions d'automatisation des interventions récurrentes. Mise en place des outils facilitant le support et l'évolution de l'application. Monitoring Mettre en place ou améliorer le monitoring applicatif sous Dynatrace (définition de métriques, alertes, dashboards). Documentation Rédaction et maintenance de la documentation fonctionnelle et technique (procédures d'exploitation, run-books, guides d'incident). Support technique Assurer le support quotidien au sein d'une organisation répartie sur Mumbai, Paris, portugal & UK. Gestion des incidents (Service Mgt - ITIL) Élaboration, suivie et mise en œuvre des plans d'action préventifs pour éviter la réapparition des dysfonctionnements. Communiquer quotidiennement sur l'état de la production applicative. Opérations exceptionnelles Intervention lors des tests de reprise (DRP/PRA), des mises en production majeures et des migrations d'infrastructure planifiées le week-end. Points forts à mettre en avant dans la réponse : Communication et Service management (Incident, problèmes et changements) + Jira pour les actions de support de production. Notions du chainage CI/CD via un pipeline DevOps complet. Notions en Python et scripting Bash Notions sql et BD Experience dans un envirobnnement big data Approche orientée automatisation visant à réduire les interventions manuelles et à optimiser le coût de support.

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 : Dans le cadre du développement de son Centre d'Excellence IA, notre client, acteur majeur du secteur de l'assurance, recherche un Machine Learning Engineer spécialisé en IA Conversationnelle, NLP et IA Générative. Vous interviendrez sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions de chatbots et voicebots destinées à améliorer l'expérience client et les parcours métiers (relation client, gestion des sinistres, assistance, etc.). Vous accompagnerez les projets de bout en bout, depuis la compréhension des besoins métiers jusqu'à la mise en production des modèles. Missions : Recueillir et formaliser les besoins métiers ainsi que les parcours conversationnels. Concevoir des architectures de chatbots et voicebots adaptées aux usages. Développer, entraîner, ajuster et évaluer des modèles de Machine Learning et de NLP. Intégrer des briques vocales (ASR, TTS) dans les solutions conversationnelles. Mettre en place des pipelines MLOps pour l'entraînement, le déploiement et le suivi des modèles. Assurer le monitoring des performances, détecter les dérives et optimiser les modèles en continu. Analyser les conversations utilisateurs afin d'améliorer les parcours, les prompts et la qualité des réponses. Collaborer avec les équipes Data, IA, IT et les métiers dans une approche agile.

Nous recherchons, pour l'un de nos clients grands comptes dans le secteur bancaire, situé à Paris dans le 14ᵉ arrondissement, un profil doté d'une expertise en sécurité afin d'intervenir sur les sujets suivants : Evolution et maintien de la documentation existante Intégration des nouvelles menaces liées aux IA (ML/LLM), et définition de mesures de sécurité applicatives Participation à la rédaction des exigences de sécurité IA pour les nouveaux projets intégrant des LLM Identification et implémentation de nouvelles mesures de sécurité applicatives appliquées au pipeline de développement (CICD) Accompagnement sur les projets stratégiques La prestation s'assurera de l'application du référentiel sécurité dans les développements sur les projets majeurs et pourra fournir des conseils sur les choix d'architectures applicatives. Conseils sécurité applicative Analyse sécurité de l'architecture applicative Contrôles sécurité (audit de code, pentest en phase de dev, …) Aide à la sécurisation durant les phases de développement. Accompagnement des équipes études et développements dans le choix de technologie ou framework Compréhension des besoins des équipes ETU/DEV et la stratégie IT Participation aux réflexions et aux choix de nouvelles technologies applicatives (framework, API gateway, SSO, etc.) •Participation à la définition des configurations des différents frameworks ou outils. Contrôle de leurs bonnes mises en oeuvre. Maintien et évolution des outils d'analyse de code (SAST) et des librairies (SCA), et d'analyse dynamique (DAST) La prestation aura la charge du pilotage des outils d'analyse de code (Coverity), d'audit des librairies (Black duck), et du DAST (Insight App Sec). Définition et amélioration des processus d'intégration de l'outil aux processus de développement Configuration fonctionnelle des outils ; Promotion de l'outil et accompagnement des équipes études dans l'appropriation de l'outil ; Définition et amélioration des politiques d'analyse de code Accompagnement des équipes études dans l'analyse des résultats ; Conseil des équipes études sur les mesures correctives à mettre en oeuvre ; Suivi des recommandations d'audits sur le périmètre des équipes études et développement Analyse/challenge des nouvelles recommandations issues de tests d'intrusion; Construction des plans d'action afférents avec les équipes IT ; Pilotage du traitement des recommandations sécurité ; Reporting. Construction, animation et suivi du plan de sensibilisation « Sécurité dans les développements » Plan de sensibilisation sécurité sur le périmètre étude et développement. Participation au choix des méthodes de sensibilisation (workshop, CTF…) et réalisation de ce plan une fois validé par le Responsable Sécurité Informatique. Développement des frameworks ainsi qu'à la réalisation des audits de type boite blanche ou encore proposer des corrections de vulnérabilité directement dans le code. La prestation devra disposer des expertises suivantes : Concepts et implémentation d'OpenID et Oauth, Analyse et de compréhension du code Contexte international : francophone et anglophone

Contexte de la mission :Dans le cadre de l'accélération de ses projets autour de l'Intelligence Artificielle, notre client, acteur majeur de la gestion d'actifs, recherche un Développeur Full Stack Senior afin de concevoir et développer des applications intégrant des composants d'IA générative destinées à automatiser les processus des équipes Cyber. Vous rejoindrez une équipe Sécurité transverse et participerez au développement de solutions innovantes, robustes et sécurisées, depuis leur conception jusqu'à leur mise en production. Vos missions :Au sein de l'équipe Cyber, vous interviendrez notamment sur : Analyse et cadrage technique des cas d'usage IA avec les équipes métiers. Conception d'architectures applicatives simples, évolutives et sécurisées. Développement Full Stack : Backend Python (FastAPI ou Django) Frontend Angular API REST Base de données PostgreSQL Intégration de composants d'IA générative : API LLM LangChain / LangGraph RAG Embeddings Vector Database lorsque nécessaire Mise en production des développements. Rédaction de la documentation technique. Participation aux phases de tests, d'amélioration continue et de support aux utilisateurs. Contribution aux bonnes pratiques de sécurité et de qualité logicielle.

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

Nous recherchons pour le compte de notre client Grand-compte en finance un Data Engineer confirmé. Missions : • Travailler au sein de notre équipe d'ingénierie des données pour identifier et mettre en œuvre les solutions de données (cloud) les plus optimales pour nos clients et/ou nos projets internes • Gérer les environnements et être responsable de la fourniture d'un support et d'un service proactifs et de haute qualité • Si nécessaire : résoudre les incidents, identifier leur cause première, corriger et documenter les problèmes, et mettre en œuvre des mesures préventives Vous accompagnez les membres de l'équipe moins expérimentés dans leur développement, en les aidant à relever les défis en leur présentant les meilleures pratiques et en leur montrant comment mettre en œuvre et exploiter une solution de manière efficace • Vous formez les équipes à la mise en œuvre de nouvelles initiatives, en dispensant les formations associées selon les besoins Votre profil : • Un état d'esprit « Agile » ; vous êtes un fervent défenseur de la méthodologie DevOps et avez déjà travaillé avec la chaîne d'outils DevOps. Cela inclut l'infrastructure en tant que code, la gestion des artefacts, la gestion des vulnérabilités, la gestion de Git et le pipeline CI/CD ; • Passionné(e) de technologie et d'open source, vous aimez explorer et découvrir en permanence de nouvelles solutions cloud natives ; • Autonome tout en ayant l'esprit d'équipe, vous vous épanouissez dans un rôle exigeant où un haut niveau de compétence est nécessaire • Bonnes compétences en communication et capacité à interagir efficacement avec les clients • Capacité avérée à collaborer avec des équipes pluridisciplinaires composées d'analystes métier, de développeurs, d'analystes de données et d'experts fonctionnels • Passionné(e) par l'excellence dans le travail et soucieux(se) du détail • Maîtrise de l'anglais (à l'oral et à l'écrit) et du français • Capacité à anticiper et résoudre les problèmes avant qu'ils n'affectent la productivité de nos clients • Souhaitable : expérience dans la mise en œuvre et l'exploitation d'applications basées sur des conteneurs (Docker) ;

CDI • Concevoir des applications d'IA utiles, robustes et maintenables pour répondre à des besoins métiers concrets. • Transformer les prototypes et les preuves de concept en applications utilisables par les équipes métiers. • Développer des API et des services backend propres, documentés et sécurisés. • Intégrer des services d'IA, des modèles de langage naturel (LLM), des pipelines RAG, la reconnaissance optique de caractères (OCR), des modèles d'apprentissage automatique (ML), des services de données ou des algorithmes d'optimisation dans les applications métiers. • Garantir la conformité des applications avec l'architecture, la sécurité et les normes d'intégration du Groupe. • Contribuer aux tests automatisés, à l'intégration continue et au déploiement continu (CI/CD), à la documentation, aux revues de code et à l'assurance qualité du code. • Surveiller la qualité, les performances, la latence, la fiabilité et les coûts des applications. • Remettre en question les choix techniques lorsque nécessaire afin d'éviter les solutions fragiles, surdimensionnées ou dépendantes de frameworks. • Partager ses connaissances avec l'équipe et contribuer à l'amélioration des pratiques d'ingénierie. • Concevoir, développer, tester et déployer des applications d'IA/données, principalement dans un environnement Azure. • Créer des services backend et des API sécurisés, maintenables et faciles à intégrer. • Connecter les applications aux systèmes existants, aux sources de données, à l'APIM et aux mécanismes d'authentification et d'autorisation. • Intégrer les modèles de langage (LLM), les pipelines RAG, la reconnaissance optique de caractères (OCR)/le traitement de documents, les modèles d'apprentissage automatique (ML), les modèles de prévision ou les algorithmes d'optimisation aux flux de travail métier. • Concevoir des solutions techniques simples et robustes plutôt que des preuves de concept (POC) inutilement complexes. • Mettre en œuvre des journaux, une surveillance, un suivi des erreurs et un suivi des coûts pour les applications de production. • Résoudre les problèmes techniques et améliorer la fiabilité, la maintenabilité et les performances. • Collaborer avec les équipes métier pour traduire leurs besoins en solutions techniques réalistes. • Remettre en question les demandes métier ou techniques susceptibles de conduire à des systèmes fragiles, coûteux ou difficiles à maintenir. • Documenter les choix techniques et assurer le transfert de connaissances au sein de l'équipe.