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Vous intégrerez l'équipe Transformation, Data & Innovation. L'équipe conçoit des solutions Data et Intelligence Artificielle permettant d'améliorer la connaissance client, l'efficacité opérationnelle et la performance commerciale : analyse automatisée de l'actualité, détection d'insights, recommandations, prédictions et pilotage de la performance. Missions principalesConcevoir et développer des solutions de Machine Learning, NLP et Deep Learning. Développer des applications basées sur l'IA générative et l'IA agentique. Concevoir des architectures RAG et des systèmes multi-agents avec LangGraph. Intégrer et exploiter des modèles LLM, RLM et SLM. Mettre en œuvre des techniques NLP : embeddings, Transformers, BERT, NER et recherche sémantique. Développer des modèles de régression, classification, clustering, détection d'anomalies, recommandation et séries temporelles. Réaliser l'adaptation et l'optimisation des modèles via le transfer learning et le fine-tuning. Construire et interroger des bases vectorielles et des moteurs d'indexation tels qu'Elasticsearch et FAISS. Évaluer, superviser et améliorer les performances des solutions RAG et agentiques. Industrialiser les modèles et assurer leur suivi avec Dataiku et MLflow. Développer des prototypes et interfaces de démonstration avec Gradio ou Streamlit. Participer à la mise en place de solutions d'IA responsables, explicables et maîtrisant les risques de biais. Collaborer avec les équipes métiers afin de traduire leurs besoins en solutions Data et IA concrètes. Assurer une veille technologique et proposer des cas d'usage innovants.

Contexte de la missionAu sein de l'équipe en charge de la sécurité des applications, vous interviendrez en étroite collaboration avec les équipes de développement, d'infrastructure et de production afin d'évaluer et de renforcer la sécurité des projets d'intelligence artificielle. Vous serez impliqué dès la phase de conception, puis tout au long du développement et de la mise en production des solutions, avec un rôle clé dans la sécurisation des architectures Cloud, des applications IA et des systèmes agentiques. Missions principalesExpertise en sécurité IA et Cloud : être le référent technique sur la sécurité des solutions d'intelligence artificielle, des applications Cloud et des architectures agentiques. Sécurisation des systèmes IA : concevoir, déployer et maintenir des mécanismes de sécurité adaptés, notamment des environnements isolés (sandbox), des garde-fous (guardrails), des contrôles de conformité et des dispositifs de gestion des vulnérabilités. Accompagnement des équipes de développement : identifier et corriger les vulnérabilités au sein des infrastructures Cloud, notamment celles définies par Infrastructure as Code (IaC), et promouvoir les bonnes pratiques de sécurité. Analyse des risques : participer aux revues de conception, aux analyses de menaces (threat modeling) et aux évaluations d'architecture afin d'anticiper les risques et de définir les mesures de protection adaptées. Définition des standards de sécurité : établir les bonnes pratiques, les politiques et les recommandations en matière de sécurité IA, puis les diffuser auprès des équipes. Gestion des identités et des accès des agents IA : contribuer à la mise en œuvre de solutions d'authentification, de gestion des identités et de contrôle des accès, selon des modèles basés sur les rôles (RBAC) ou les attributs (ABAC), dans des environnements Cloud et On-Premise. Intégration de la sécurité dans les chaînes CI/CD : intégrer et maintenir les outils de détection des vulnérabilités dans les pipelines de déploiement, en garantissant leur fiabilité et en limitant leur impact sur les livraisons. Pilotage de la sécurité : définir, suivre et communiquer des indicateurs de performance afin de mesurer l'efficacité des dispositifs de sécurité et d'inscrire les équipes dans une démarche d'amélioration continue. Veille technologique : suivre les évolutions des menaces, des outils et des recherches en sécurité IA afin d'adapter les pratiques aux nouveaux risques. Profil recherchéVous justifiez d'au moins 5 ans d'expérience en sécurité applicative, avec une expertise confirmée dans la sécurisation d'architectures modernes intégrant des environnements Cloud, des applications conteneurisées, des architectures serverless et des API. Vous disposez notamment des compétences suivantes : - Sécurité IA et GenAI : Expertise des architectures LLM, des embeddings, des bases de données vectorielles, du RAG et de l'inférence. Maîtrise des enjeux de sécurité des serveurs MCP, des outils de développement agentiques et des systèmes d'IA agentique. Excellente connaissance des référentiels OWASP Top 10 for LLM Applications et OWASP Top 10 for Agentic Applications. Connaissance des environnements MLOps et des services Cloud dédiés à l'IA et au Machine Learning : AWS SageMaker, Amazon Bedrock, Google Vertex AI ou Azure Machine Learning. - Sécurité Cloud et infrastructure : Expertise sur au moins un environnement Cloud parmi AWS, GCP et Azure. Bonne maîtrise des architectures Cloud : load balancers, gateways, services de calcul et de stockage, architectures serverless. Connaissance des enjeux de sécurité liés à Docker, Kubernetes et aux services managés tels qu'AWS EKS/ECS. Expérience dans la mise en œuvre et la gestion de solutions d'Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, CloudFormation). Maîtrise de l'intégration des contrôles de sécurité et des outils de détection des vulnérabilités dans les pipelines CI/CD. - Développement et sécurité applicative : Solides compétences en développement dans au moins un langage de programmation, avec la capacité d'analyser du code et d'identifier des vulnérabilités. Bonne maîtrise des environnements Linux et des protocoles réseau : TCP/IP, UDP, HTTP, HTTPS et SSH. Expertise des protocoles d'authentification et d'autorisation : SAML, OAuth 2.0 et OpenID Connect. Une expérience en audit de sécurité approfondi et en analyse de menaces constitue un atout. - Communication et collaboration : Capacité à vulgariser des problématiques techniques complexes et à formuler des recommandations compréhensibles par des interlocuteurs techniques et métiers. Excellentes capacités de communication écrite et orale en français et en anglais. Intérêt marqué pour la veille en cybersécurité, les nouvelles menaces et les techniques d'attaque ciblant les systèmes d'intelligence artificielle. Environnement techniqueIA / GenAI : LLM, RAG, embeddings, bases vectorielles, IA agentique, MCP, MLOps. Sécurité IA : OWASP Top 10 for LLM Applications, OWASP Top 10 for Agentic Applications, guardrails, sandboxing, gestion des vulnérabilités. Cloud : AWS, GCP, Azure, services IA/ML, architectures serverless. Conteneurisation : Docker, Kubernetes, AWS EKS/ECS. Infrastructure et automatisation : Terraform, Ansible, CloudFormation, CI/CD. Sécurité applicative : analyse de code, threat modeling, audits de sécurité, sécurisation des API. Identité et accès : IAM, RBAC, ABAC, SAML, OAuth 2.0, OpenID Connect. Systèmes et réseaux : Linux, TCP/IP, UDP, HTTP/HTTPS, SSH.

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour intervenir sur des projets innovants autour de l'IA Générative et des LLM au sein d'un grand acteur de la protection sociale en France. L'objectif est de développer et d'optimiser une solution IA capable de générer des réponses automatiques aux demandes des adhérents. Ces réponses couvrent un large éventail de sujets : demandes de renseignement, réclamations et actions diverses sur leurs contrats. Vos missionsDévelopper et optimiser des modèles Machine Learning et LLM Concevoir des solutions basées sur le RAG (Retrieval-Augmented Generation) Industrialiser les modèles et pipelines IA Participer à la mise en place des bonnes pratiques MLOps et LLMOps Produire une documentation technique de qualité

Notre client, un grand groupe international, renforce son équipe Customer Journey Optimization (CJO). Il recherche un Data Scientist senior pour une mission de 3 mois au cœur de l'optimisation de ses parcours clients digitaux. Vous aurez un rôle clé dans la conception de modèles analytiques avancés. Ils serviront à mieux comprendre le comportement des utilisateurs, à détecter les frictions, à améliorer la conversion et à mesurer la performance réelle des actions marketing et opérationnelles. Vos principales missions : Segmentation comportementale : clustering des utilisateurs à partir de la navigation, des réservations et des usages digitaux ; identification des personas, des micro-segments, des intentions et des points de friction. Systèmes de recommandation : conception de recommandeurs hybrides (collaboratif, contenu, séquentiel) pour personnaliser les contenus et les services à valeur ajoutée proposés. Modèles prédictifs : prédiction de conversion, de churn et de complétion du funnel ; prévision des volumes par étape du parcours ; scoring d'intention et de drop-off. Attribution multi-touch : modèles de Markov (1er et 2e ordre) et valeurs de Shapley pour mesurer le poids de chaque point de contact (email, WalkMe, AB Tasty, notifications, pages clés) et calculer le ROI des actions CJO. IA générative et LLM : développement de solutions capables d'interpréter automatiquement les résultats analytiques (tests A/B, conversions, parcours) et de générer des recommandations pour orienter les décisions. Industrialisation : passage des POC Jupyter à des modules Python propres, modulaires et testés, et à des pipelines Dataiku/Snowflake documentés et ordonnancés. Une mission particulièrement intéressante pour un profil qui veut associer data science avancée, IA générative et impact business direct sur les parcours clients.

Vorstone recherche un profil Forward Deployed Engineer (FDE) – ingénieur IA expérimentée / Software Engineering pour un client dans le luxe basé à Paris. Dans le cadre de projets d'innovation et de transformation digitale au sein d'un grand groupe international du secteur du luxe, nous recherchons un Forward Deployed Engineer (FDE) expérimenté. À la croisée du développement logiciel, de l'intelligence artificielle et des enjeux métiers, vous interviendrez directement auprès des équipes opérationnelles pour concevoir, développer et intégrer des solutions technologiques sur mesure. L'objectif : transformer rapidement des problématiques métiers complexes en solutions concrètes, opérationnelles et à forte valeur ajoutée. Vos missions Collaborer étroitement avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins, processus et contraintes opérationnelles. Identifier les cas d'usage à forte valeur ajoutée, notamment autour de l'intelligence artificielle et de la data. Concevoir et développer rapidement des prototypes, des MVP et des solutions adaptées aux besoins identifiés. Développer et intégrer des solutions logicielles dans les environnements existants (applications métiers, API, plateformes et données). Accompagner l'industrialisation et le déploiement des solutions, en collaboration avec les équipes IT. Assurer l'interface entre les équipes techniques et métiers, avec une approche pragmatique et orientée résultats.

AI Engineer / Data Engineer : Agents IA au service du delivery Data Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Le client veut s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Vous concevez et intégrez deux agents, avec une vraie exigence d'industrialisation et de mesure des gains. VOS MISSIONS 1. Concevoir et intégrer un agent "PO Data" : analyse des structures de données, identification des écarts de complétude 2. Outiller cet agent sur le lignage, la génération de spécifications fonctionnelles et l'alimentation du backlog 3. Concevoir et intégrer un agent "Data Engineer" : génération et accélération des pipelines d'ingestion et de transformation 4. Outiller cet agent sur les jointures multi-sources et la modélisation des objets métiers (OBM) 5. Intégrer les LLM à l'environnement Cloud et Data du client, en particulier BigQuery 6. Industrialiser les agents (LLMOps, prompt engineering) et mesurer les gains obtenus

Bonjour , RECHERCHE – AI / DATA ENGINEER SENIOR – MCP & AGENTS IA Je recherche un profil Senior Data / AI Engineer, très hands-on, pour intervenir sur des sujets d'IA générative, Agents IA, MCP et développement Python. 🔹 Expérience : 5 ans minimum 🔹 Profil : Data / IA / Software Engineering 🔹 Environnement : IA générative, LLM, Agents IA 🔹 Mission : développement de solutions IA industrialisables 🛠️ Compétences indispensables : IA & Agents • IA générative / LLM • Agents IA & Skills • Prompt Engineering • Conception de solutions IA MCP – Model Context Protocol • Très bonne connaissance de MCP • Développement de MCP Servers • Expérience de bout en bout : conception, développement, tests et intégration Développement • Python – confirmé • APIs / services web • Git • Tests unitaires & intégration • CI/CD Très appréciées : • Expérience concrète de mise en production de MCP Servers • Architectures Agentic AI • RAG • Plusieurs LLM / environnements IA générative • Cloud / DevOps • Sécurité des agents IA Sujet clé de la mission : Concevoir et développer des Skills IA, notamment autour de la conception et de la recette, avec l'objectif de construire des solutions robustes, réutilisables et industrialisables. 👤 Nous recherchons un profil hands-on, capable de comprendre un besoin, proposer une architecture, développer les composants nécessaires et transformer rapidement un prototype en solution industrialisable. Vous êtes disponible ou connaissez un profil correspondant ? N'hésitez pas à me contacter en MP ou à m'envoyer votre CV.

ContexteLe domaine TAX est responsable du développement, de la maintenance et de l'évolution des applications prenant en charge le calcul, le traitement et le reporting fiscal pour les Securities Services. À mesure que les applications évoluent dans un environnement Agile, il devient de plus en plus difficile de maintenir une documentation précise et à jour. La connaissance métier est souvent répartie entre le code source, Jira, Confluence et l'expertise des équipes. L'ambition est de tirer parti de l'Intelligence Artificielle afin d'améliorer la gestion des connaissances, d'automatiser les activités répétitives et d'accroître la productivité des Business Analysts et des équipes de développement, à travers la conception, le développement et la maintenance de solutions reposant sur l'IA.

Nous recherchons un Architecte Solution IA Agentique pour accompagner la définition et l'industrialisation d'une architecture d'IA agentique au sein d'un environnement SI complexe, critique et fortement réglementé. L'enjeu de la mission est de définir un cadre technique, architectural, sécuritaire et réglementaire permettant d'intégrer des agents IA en production de manière maîtrisée. Vous interviendrez sur des sujets à forts enjeux d'architecture et de gouvernance, avec une réelle capacité à influencer les choix structurants. Missions : • Définir l'architecture cible d'une plateforme d'agents IA / LLM. • Concevoir les principes d'orchestration multi-agents, de gestion d'état et de niveaux d'autonomie. • Définir les mécanismes de validation humaine (human-in-the-loop) et de supervision. • Cadrer l'exposition des agents aux systèmes d'entreprise : MCP, API Management, passerelles d'accès, IAM et gestion des droits. • Définir les principes de sécurité des systèmes agentiques : moindre privilège, propagation d'identité, prompt injection, gestion des contenus non fiables, traçabilité et auditabilité. • Cadrer les architectures RAG industrielles, notamment sur des corpus techniques volumineux, versionnés et soumis à habilitations. • Définir les méthodes permettant d'évaluer objectivement la performance et les gains des solutions IA. • Contribuer aux choix d'hébergement, Cloud, on-premise, souveraineté, GPU et MLOps. • Prendre en compte les exigences RGPD, AI Act, NIS2/OSE et les contraintes de sécurité associées. • Produire des documents d'architecture, règles d'usage et dispositifs de maîtrise des risques de niveau comité. • Challenger les choix techniques et contribuer à la définition d'un cadre réutilisable sur d'autres périmètres.

Dans le cadre de l'industrialisation de plateformes d'IA Générative et Agentique, nous recherchons un Architecte Technique / Expert MCP pour concevoir, développer et industrialiser une architecture basée sur le Model Context Protocol (MCP). Vous interviendrez sur une plateforme stratégique permettant aux agents IA d'accéder de manière sécurisée à différents outils, services et systèmes d'information. Vos missionsArchitecture & Design Concevoir l'architecture cible MCP Gateway / MCP Servers. Définir les standards de développement et d'intégration des MCP Servers. Mettre en place les principes de gouvernance : registry, inventory, versioning, cycle de vie et onboarding des outils. Définir les patterns d'intégration avec les solutions API Management, Service Mesh, IAM et plateformes LLM. Produire les dossiers d'architecture et décisions techniques. Sécurité Concevoir les mécanismes d'authentification et d'autorisation : OAuth2/OIDC, JWT, RBAC, Token Exchange. Mettre en œuvre les principes de Least Privilege. Définir les contrôles de sécurité des outils exposés aux agents IA. Participer à la prévention des risques liés aux Shadow MCPs, prompt injection et tool poisoning. Développement Concevoir, développer et maintenir des MCP Servers en Python ou Java. Intégrer différents outils et systèmes existants : GitLab, Jira, Confluence, SonarQube, ServiceNow, APIs métiers et bases de données. Concevoir des outils adaptés aux usages des agents IA : définition des tools, gestion des paramètres, erreurs, timeouts et réponses. DevSecOps & Industrialisation Industrialiser le développement et le déploiement des MCP Servers. Mettre en place des pipelines GitLab CI/CD, quality gates et security scans. Automatiser les déploiements et contrôles de conformité. Concevoir des frameworks, templates et « golden paths » réutilisables par les équipes projets. Environnement techniqueIndispensable : Model Context Protocol (MCP) Architecture Cloud Native / microservices APIs REST / API Management OAuth2 / OIDC / JWT / IAM Python ou Java GitLab CI/CD DevSecOps Sécurité applicative Apprécié : AI Agents / Agentic AI LLM / GenAI / RAG Apigee Kubernetes / Service Mesh OpenTelemetry / Dynatrace Vault LLMOps Profil recherchéDe formation supérieure en informatique, vous disposez de 7 à 15 ans d'expérience en architecture technique, développement backend, plateformes Cloud ou architectures distribuées. Vous avez une solide expérience sur les API, plateformes Cloud, IAM, sécurité applicative et DevSecOps, ainsi qu'une bonne capacité à intervenir sur des sujets d'architecture et de développement. Une expérience sur les architectures GenAI, les agents IA ou le Model Context Protocol (MCP) est fortement appréciée.

Notre client recherche un Business Analyst spécialisé en IA pour rejoindre l'équipe en charge de la plateforme Data Intelligence au sein de la Direction Transformation et Innovation. L'objectif est de renforcer l'analyse métier sur l'ensemble du cycle de livraison, depuis la compréhension des problématiques métier jusqu'à la validation des fonctionnalités de la plateforme et à la mesure de leur valeur. Le Business Analyst constituera l'interface opérationnelle quotidienne entre les Business Units et l'équipe de développement. En collaboration avec le Product Owner ou le responsable produit désigné, il aura notamment pour responsabilités de : Structurer les besoins ; Enrichir et affiner continuellement le backlog produit ; Accompagner la livraison du MVP et des versions suivantes ; Traduire les besoins métier en exigences fonctionnelles claires ; Faciliter la validation des solutions par les utilisateurs. 2.1. Identification des besoins métier et des cas d'usageLe Business Analyst devra : Organiser et animer des entretiens et ateliers avec les parties prenantes métier afin de comprendre leurs objectifs, processus actuels, problématiques et besoins en information ; Cartographier les processus actuels et cibles ; Identifier les utilisateurs et les principaux scénarios d'utilisation ; Déterminer les situations dans lesquelles l'IA peut apporter une valeur concrète, notamment en évaluant lorsqu'une solution de recherche ou d'automatisation plus simple pourrait être suffisante ; Documenter chaque cas d'usage, notamment son périmètre, ses bénéfices attendus, ses hypothèses, ses contraintes et ses critères de succès ; Identifier les besoins communs à plusieurs Business Units pouvant être couverts par des fonctionnalités réutilisables de la plateforme. 2.2. Recueil des exigences et spécifications fonctionnellesLe Business Analyst devra : Traduire les besoins métier en exigences claires, structurées et testables à destination des développeurs ; Décrire les comportements fonctionnels, règles métier, besoins en données, parcours utilisateurs et résultats attendus ; Rédiger les epics, features et user stories avec leurs critères d'acceptation ; Fournir des exemples pertinents et, lorsque cela est utile, des diagrammes de processus ou des maquettes d'écran ; Décomposer les demandes globales en incréments pouvant être développés et validés ; Recueillir les exigences non fonctionnelles auprès des parties prenantes concernées, notamment en matière de performance, ergonomie, disponibilité, droits d'accès, confidentialité, auditabilité et traçabilité ; Revoir les exigences avec les utilisateurs métier et les équipes techniques ; Lever les ambiguïtés ; Maintenir la traçabilité entre les objectifs métier, les éléments du backlog, les décisions prises et les tests d'acceptation. 2.3. Gestion du backlog produit et delivery AgileLe Business Analyst devra : Créer, enrichir, organiser et affiner continuellement le backlog produit ; Maintenir à jour les user stories, critères d'acceptation, dépendances et questions ouvertes ; Accompagner le Product Owner dans la priorisation du backlog selon la valeur métier, l'urgence, les risques, les dépendances et l'effort de réalisation ; Clarifier le périmètre du MVP et le contenu des releases proposées, tout en laissant les décisions de priorisation au Product Owner ; Préparer et animer les sessions de refinement du backlog ; Contribuer aux sprint plannings, sprint reviews et rétrospectives ; S'assurer que les développeurs disposent de suffisamment de détails fonctionnels pour estimer et implémenter les user stories ; Rester disponible pendant les sprints afin de répondre aux questions fonctionnelles ; Évaluer l'impact des évolutions de besoins ; Organiser rapidement les prises de décision avec les parties prenantes métier. 2.4. Exigences IA et DataLe Business Analyst devra : Identifier avec les responsables métier et les responsables Data les documents et données nécessaires à chaque cas d'usage ; Définir les métadonnées pertinentes, la terminologie métier, la couverture des sources, leur fraîcheur, les exigences de qualité et les règles d'accès ; Spécifier le comportement attendu pour la recherche documentaire, l'extraction d'informations et les assistants IA ; Définir notamment le périmètre de recherche, le format des réponses, les citations des sources, la gestion des informations manquantes ou contradictoires et les besoins de revue humaine ; Construire avec les experts métier des questions métier représentatives, des documents d'exemple et les résultats attendus ; Définir des critères d'acceptation mesurables portant notamment sur la pertinence, l'exactitude, l'exhaustivité et l'attribution des sources ; Identifier également les réponses inappropriées ou non supportées ; Collaborer avec les développeurs et les ingénieurs IA afin d'évaluer la faisabilité des solutions ; Expliquer les limitations des solutions IA ; Valider les prototypes ; Transformer les résultats des évaluations en décisions fonctionnelles et en améliorations du backlog ; Orienter les problématiques de sécurité ou de conformité vers les équipes responsables. 2.5. Tests et recette métierLe Business Analyst devra : Définir les scénarios de tests fonctionnels ; Accompagner les phases de recette utilisateur (UAT) ; Assurer le lien entre les tests, les user stories et les critères d'acceptation ; Préparer des données de test représentatives avec les responsables métier ; Coordonner les testeurs métier ; Recenser et qualifier les anomalies et retours utilisateurs ; Vérifier que les fonctionnalités livrées répondent bien aux processus métier attendus ; Intégrer des cas de test spécifiques à l'IA, notamment : Les questions auxquelles le système ne doit pas répondre ; Les insuffisances de couverture des sources ; Les accès non autorisés à certains documents ; Suivre les actions correctives dans le backlog ; Documenter la validation métier avec le Product Owner et les responsables métier concernés avant chaque mise en production. 2.6. Adoption et coordination des parties prenantesLe Business Analyst devra : Assurer une communication claire entre les Business Units, le Product Owner et l'équipe de delivery ; Rendre visibles les dépendances, changements de périmètre et décisions ; Préparer la documentation fonctionnelle ; Élaborer les guides utilisateurs et supports de démonstration ; Accompagner les actions de formation et d'onboarding relatives à la plateforme et à ses applications métier ; Collecter les retours utilisateurs ; Suivre les indicateurs définis, notamment : Le temps nécessaire à la réalisation des tâches ; La qualité des réponses ; Le niveau d'utilisation ; La satisfaction des utilisateurs ; Proposer des améliorations et les intégrer au backlog.

- Pilotage technique & industrialisation : instruire les arbitrages Build interne / Build-Operate-Transfer (BOT), piloter les prestataires et garantir le transfert de compétences. - Référent IA & architecture : définir les standards techniques, concevoir les architectures IA, encadrer les développements et garantir la qualité des solutions. - Intégration au SI : coordonner l'intégration des solutions IA, des sources de données RAG, APIs, agents et connecteurs avec les équipes internes, notamment MuleSoft. - RUN & performance : piloter le RUN du Hub IA, les SLA, le monitoring, les incidents et le suivi FinOps des coûts d'inférence. - Gouvernance & conformité : contribuer à la roadmap technique IA, aux choix de modèles LLM (approche Azure-first) et garantir la conformité RGPD, AI Act et souveraineté. - Leadership & structuration : encadrer techniquement l'AI Engineer et les prestataires, participer au recrutement et à la structuration de l'IA Factory. Compétences techniques indispensables: - IA générative : RAG en production, agents IA, tool-calling, LLM multi-fournisseurs. - Azure OpenAI, Azure AI Search, Azure Cloud, IaC et CI/CD. - LLMOps, évaluations (evals), monitoring et cycle de vie des composants IA. - Architecture de solutions IA et APIs, intégration SI, Git et gestion des dépendances. - Culture RUN / exploitation IT : SLA, incidents, fiabilité et maintenabilité. - Sécurité, RGPD et AI Act.

Fiche de besoin : Tech Lead / Principal Engineer – Industrialisation IANombre de postes : 1 Localisation : Paris La Défense, en mode hybride Séniorité : Expert ContexteLe client, un cabinet d'Audit et d'Advisory, développe et opère en interne une quinzaine de produits applicatifs (C# .NET / Vue.js, hébergés sur Microsoft Azure). Ces produits servent les équipes métiers (Audit, Advisory) et les fonctions support du cabinet. En parallèle, le cabinet produit de nombreux POC/POV construits rapidement grâce à l'IA générative (« vibe coding »). Ils s'appuient sur des services d'IA cloud : LLM, RAG, agents. Le cabinet veut maintenant structurer sa capacité à transformer ces prototypes en produits fiables, sécurisés et exploitables en production. Objectif de la missionIndustrialiser et fiabiliser la mise en production des produits et POC/POV IA, en assurant le leadership technique de cette démarche. Responsabilités principalesReprendre des POC/POV IA et les transformer en applications de production : architecture, qualité de code, sécurité, performance, observabilité. Définir les standards et bonnes pratiques d'industrialisation IA (patterns LLM/RAG/agents, CI/CD, tests, gouvernance des modèles et des coûts). Encadrer et faire monter en compétences les équipes de développement. Assurer la cohérence avec l'écosystème existant (.NET, Azure) et l'exploitabilité dans la durée. Compétences techniques attenduesBackend : C# .NET, NestJS (Node.js/TypeScript), Python Frontend : React (et Vue.js, utilisé sur le parc existant) Cloud & IA : Microsoft Azure, Azure OpenAI / Azure AI Foundry ou équivalent, architectures LLM, RAG et agents Pratiques : développement assisté par IA, mise en production et fiabilisation d'applications Profil recherchéExpérience concrète et démontrable du développement assisté par IA. Expérience réelle de mise en production d'applications à base de LLM. Vrai leadership technique (posture de Tech Lead / Principal Engineer). Critère de sélectionLe candidat devra présenter au moins une réalisation concrète sur un sujet IA : un agent, une application LLM en production, un dépôt de code ou une démonstration.

Dans le cadre du développement de solutions applicatives basées sur l'intelligence artificielle, notre client recherche un AI Engineer spécialisé dans les LLM et leur intégration en environnement de production. La mission s'inscrit dans un projet visant à exploiter des données complexes et semi-structurées, notamment issues de documents contractuels du secteur de l'assurance, afin de développer des solutions intelligentes répondant à des cas d'usage métier concrets. L'un des enjeux consiste à structurer et exploiter les informations extraites de ces documents, notamment à travers des modèles de données de type graphe, pour permettre leur interrogation et répondre efficacement aux besoins des utilisateurs. Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire de 6 personnes, composée notamment d'un Product Owner, d'un Tech Lead, de Software Engineers et d'un AI Engineer. En tant qu'AI Engineer, vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de développement de solutions applicatives intégrant des modèles d'intelligence artificielle. Vos responsabilités incluront notamment : - Conception et développement de solutions IA : traduire des cas d'usage métier en solutions techniques robustes, maintenables et adaptées à la production. - Intégration de LLM : concevoir, développer et optimiser des pipelines applicatifs reposant sur des Large Language Models. - Extraction de données semi-structurées : transformer des contenus textuels complexes, hétérogènes ou irréguliers en données structurées respectant des schémas stricts. - Approches hybrides : identifier les situations nécessitant des traitements déterministes (règles métier, heuristiques, expressions régulières) et celles justifiant le recours aux LLM. - Évaluation et benchmarking : définir des métriques pertinentes, construire des dispositifs d'évaluation automatisés et mesurer la fiabilité des solutions, y compris en l'absence de données de référence parfaitement annotées. - Expérimentation et amélioration continue : comparer différentes approches, prompts, modèles et configurations à travers une démarche expérimentale rigoureuse. - Développement logiciel : concevoir des API et des composants Python modulaires, testables et maintenables, dans le respect des bonnes pratiques de software engineering. - Mise en production : contribuer à l'industrialisation, à la fiabilité et à l'amélioration des performances des applications IA.

Missions : Définir et arbitrer les choix d'architecture des solutions IA (LLM, Agents, RAG) pour l'ensemble de l'équipe Porter la roadmap technique aux côtés de Maël et en garantir la cohérence à moyen terme Encadrer techniquement l'équipe de développeurs IA : répartition des sujets, code reviews, standards de qualité, montée en compétences Être le point d'entrée technique sur les sujets complexes, les arbitrages et les blocages de l'équipe Garantir la qualité, la maintenabilité et la scalabilité du code (standards, tests, documentation, revues) Superviser la reprise et l'optimisation des use-cases existants Piloter le cadrage technique des nouveaux use-cases et sécuriser les engagements de timing de la roadmap Représenter l'équipe IA auprès des interlocuteurs métier des filiales sur les sujets techniques

Dans le cadre du développement de nos activités autour de la sécurité de l'Intelligence Artificielle et de la protection des données, nous recherchons un(e) Expert(e) AI Security & Data Protection. À la croisée des enjeux Cyber, Data, Cloud, Identité et Intelligence Artificielle, vous accompagnez nos clients dans la sécurisation de leurs environnements Microsoft, de leurs données et de leurs nouveaux usages liés à l'IA générative, à Microsoft 365 Copilot et aux agents autonomes. Votre objectif : permettre l'adoption de l'IA tout en maîtrisant les risques de fuite de données, surexposition des informations, compromission des identités et détournement des modèles ou agents IA. Vos missions : Sécuriser les données et les usages IAÉvaluer le niveau de sécurité des données avant et pendant le déploiement de solutions d'IA générative. Identifier les données sensibles, les accès excessifs et les problématiques d'oversharing. Définir et mettre en œuvre des politiques de classification, Information Protection et DLP. Accompagner les démarches DSPM, Data Security Posture Management, et de gouvernance des accès aux données. Sécuriser les usages de Microsoft 365 Copilot, Copilot Chat et des agents autonomes. Participer à l'identification et à la maîtrise du Shadow AI. Sécuriser les LLM et agents IAAnalyser les risques associés aux LLM, RAG et architectures agentiques. Identifier les scénarios de Prompt Injection, Jailbreak, Data Leakage, Data Poisoning et AI Supply Chain. Contribuer à la sécurisation des agents, de leurs identités, permissions, API et connecteurs. Appliquer les principes de Zero Trust et de moindre privilège aux identités humaines et non humaines. Participer à des travaux d'investigation, de tests de sécurité et, selon votre expertise, à des exercices de Red Teaming LLM. Accompagner les environnements Microsoft : Vous interviendrez principalement autour des technologies : Microsoft Purview : Information Protection, DLP, Data Classification et Data Security Microsoft Defender Microsoft Entra ID Microsoft Intune SharePoint Online / Microsoft Teams Security Microsoft 365 Copilot et Copilot Chat Microsoft Sentinel Microsoft Azure Vous serez amené(e) à collaborer avec des équipes SOC, Cloud, Data, IAM, DevSecOps, Modern Work et Compliance.