Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Le projet consistera à expérimenter une approche assistée par GenAI permettant de reconstruire un lineage à partir de différentes sources : requêtes SQL et tables BigQuery, traitements Python, documentations métiers Word/PPT/PDF. Le cas d'usage principal porte sur la reconstruction d'un lineage end-to-end sur un indicateur ou reporting critique, avec un focus initial sur l'univers risk et un cas candidat autour des provisions sur valeurs résiduelles. L'objectif est de produire une base de lineage pré-remplie, comparable au lineage manuel existant, qui pourra ensuite être validée par les sachants métiers et, si possible, restituée dans un format exploitable ou ingestable. Vous serez en charge de : Renforcer l'équipe Data Science autour de sujets d'AI Engineering, Concevoir, développer et tester une approche assistée par IA pour la reconstruction du data lineage. Améliorer la productivité des ateliers métier, et de produire des livrables réutilisables pour la validation et l'industrialisation éventuelle du dispositif. Analyser Les sources techniques hétérogènes, de développer des composants d'extraction et de reconstruction des liens de données, Documenter les résultats obtenus de manière claire et exploitable par les équipes Data Governance, Data Science et les parties prenantes métier, Les livrables attendus seront les suivants: Un lineage end-to-end reconstruit sur un cas d'usage témoin, comparable au lineage manuel existant Les scripts, notebooks ou composants techniques développés Documentation de l'approche retenue, des hypothèses, limites et écarts constatés Eestitution exploitable par les sachants pour validation Recommandations sur les conditions de passage à l'échelle, notamment en matière d'outillage, d'intégration de gouvernance et d'industrialisation.

Bonjour, je recherche pour l'un de mes clients un(e) ingé. IA Générative / LLM Engineer. Skills : IA Générative / LLM - Fine-tuning - Python Mission : -adapter et spécialiser des modèles de langage open source sur des jeux de données métiers -réaliser le fine-tuning de modèles -concevoir et structurer les datasets d'entraînement -mettre en œuvre des techniques d'alignement des modèles afin d'améliorer la qualité des réponses et de limiter les hallucinations -définir et développer des pipelines d'évaluation des modèles N'hésitez pas à revenir vers moi pour des informations complémentaires.

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Data, un acteur majeur du secteur financier recherche un Data Scientist expérimenté pour rejoindre une équipe Data Science à dimension internationale. Vous intégrerez une équipe transverse intervenant sur des projets innovants autour de la Data, de l'IA et de la gouvernance des données, avec des interlocuteurs répartis dans plusieurs pays. 📋 Vos missions • Réduire les efforts manuels liés à la documentation du Data Lineage • Améliorer la productivité des équipes métier et Data • Produire des livrables réutilisables en vue d'une industrialisation de la solution • Concevoir des approches d'extraction et d'analyse des métadonnées • Analyser des sources techniques hétérogènes • Développer des composants permettant la reconstruction des liens entre les données • Évaluer et comparer les résultats obtenus • Produire une documentation claire et exploitable par les équipes Data Science, Data Governance et les métiers 🛠️ Environnement BigQuery · Cloud Composer/Airflow · IA/GenAI

1. Architecture & Intégration LLM -Conception des services : Définir l'architecture des APIs et des workers, la stratégie de cache et les mécanismes de résilience (retries, circuit breakers, fallback de modèles). -Industrialisation IA : Concevoir les chaînes d'inférence (prompting, function calling, RAG, embeddings, agents) et valider les choix technologiques via des POCs et des Benchmarks. -Performance & Scalabilité : Arbitrer entre les traitements synchrones et asynchrones pour concilier débit, latence et coût face aux charges de production. 2. APIs Web Haute Performance & Streaming -Définition des APIs : Créer des APIs robustes et documentées sous FastAPI (contrats clairs, validation Pydantic, authentification unifiée et isolation par pays). -Asynchronisme & Temps réel : Maîtriser asyncio, la concurrence et le parallélisme. Implémenter le streaming des réponses LLM, la gestion fine des timeouts, du backpressure et de l'annulation des requêtes. -Observabilité & Sécurité : Intégrer nativement la télémétrie (logs, métriques, traces) et les guardrails de sécurité (Zero Trust, gestion des secrets, isolation des tokens). 3. Leadership Technique & Gouvernance -Gouvernance Inner Source : Être un membre influent de la communauté technique pour assurer la cohérence et la réutilisabilité des composants partagés. -Accompagnement des squads : Aider les équipes applicatives (IA Assistant, Search, Édition...) à intégrer vos capabilities IA avec un minimum de friction. -Culture Craftsmanship : Promouvoir au quotidien le Clean Code, les principes SOLID et les tests automatisés.

1. Architecture & Intégration LLM -Conception des services : Définir l'architecture des APIs et des workers, la stratégie de cache et les mécanismes de résilience (retries, circuit breakers, fallback de modèles). -Industrialisation IA : Concevoir les chaînes d'inférence (prompting, function calling, RAG, embeddings, agents) et valider les choix technologiques via des POCs et des Benchmarks. -Performance & Scalabilité : Arbitrer entre les traitements synchrones et asynchrones pour concilier débit, latence et coût face aux charges de production. 2. APIs Web Haute Performance & Streaming -Définition des APIs : Créer des APIs robustes et documentées sous FastAPI (contrats clairs, validation Pydantic, authentification unifiée et isolation par pays). -Asynchronisme & Temps réel : Maîtriser asyncio, la concurrence et le parallélisme. Implémenter le streaming des réponses LLM, la gestion fine des timeouts, du backpressure et de l'annulation des requêtes. -Observabilité & Sécurité : Intégrer nativement la télémétrie (logs, métriques, traces) et les guardrails de sécurité (Zero Trust, gestion des secrets, isolation des tokens). 3. Leadership Technique & Gouvernance -Gouvernance Inner Source : Être un membre influent de la communauté technique pour assurer la cohérence et la réutilisabilité des composants partagés. -Accompagnement des squads : Aider les équipes applicatives (IA Assistant, Search, Édition...) à intégrer vos capabilities IA avec un minimum de friction. -Culture Craftsmanship : Promouvoir au quotidien le Clean Code, les principes SOLID et les tests automatisés.

En bref : CDI - Ingénieur Backend Python – Data & IA (Graph / LLM) H/F - 1jour/semaine Télétravail - Fintech - Nice (centre) - 45/55K€ Je recrute un Ingénieur Backend Python – Data & IA (Graph / LLM) H/F pour une Fintech qui construit un produit à la frontière entre la Data, l'Intelligence Artificielle et l'analyse stratégique. L'ambition ? Transformer une masse de données dispersées en informations exploitables à forte valeur ajoutée. Aujourd'hui, l'équipe construit des outils capables de collecter, structurer, enrichir et analyser des données issues de multiples sources afin d'accélérer considérablement le travail des analystes. Demain ? Ces briques pourraient devenir une véritable plateforme d'intelligence économique et d'aide à la décision destinée à des acteurs de l'investissement, du conseil ou de l'innovation. Tu rêves de travailler en plein centre-ville de Nice ? Tu explores déjà les usages concrets des LLM, de l'IA agentique et de l'automatisation intelligente ? Tu aimes concevoir des architectures robustes et manipuler des volumes importants de données ? Les bases de données graphes et Python font partie de ton terrain de jeu ? Alors continue ta lecture. ET TOI DANS TOUT CA ? Tu rejoins une équipe métier d'une dizaine de personnes et interviens directement sur le cœur technologique du produit. Ton quotidien ne sera pas de développer des API CRUD à longueur de journée. Tu participes à la construction et à l'évolution de véritables pipelines de données permettant de transformer des informations brutes en insights exploitables. Concrètement, tu seras amené à : - Concevoir et développer les briques backend stratégiques de la plateforme, - Construire des pipelines de collecte de données via APIs, scraping, bases de données publiques et sources internes, - Structurer, normaliser, dédupliquer et enrichir les données collectées, - Intégrer des mécanismes d'enrichissement reposant sur les LLM et l'IA agentique, - Concevoir des modèles de données orientés analyse et exploitation métier, - Développer des traitements analytiques autour des graphes, du vector search et de la génération d'insights assistée par IA, - Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité des traitements, - Faire évoluer l'architecture afin d'accompagner la montée en charge du produit. Les données manipulées couvrent des sujets variés tels que : - Les essais cliniques, - Les levées de fonds, - Les opérations de fusion-acquisition, - Les investissements Venture Capital, - Les données réglementaires, - Les analyses

Les missions sont : - Conception, mise en œuvre, test et maintenance de pipelines de données robustes pour assurer la collecte, la transformation et la disponibilité des données depuis diverses sources internes et externes vers les environnements de du projet. - Intégration fluide des flux de données entre les sources de données de l'entreprise, les systèmes applicatifs et les environnements de simulation, en garantissant la fiabilité et la traçabilité des échanges. - Participation à la mise en place d'une architecture de données modulaire et scalable, pensée pour le prototypage rapide mais avec une trajectoire claire vers l'industrialisation. - Contribution au développement de connecteurs, de microservices et d'interfaces pour alimenter dynamiquement les agents LLM, tout en facilitant la circulation des données entre les agents et les modules d'analyse. Implémentation de pratiques de DataOps solides, incluant l'orchestration des pipelines, la surveillance des flux, la gestion des erreurs et le versioning des schémas de données. Compétences souhaitées : -Expérience confirmée dans la construction et l'optimisation de pipelines de données en environnement cloud ou hybride. -Bonne compréhension de l'ingénierie des données, des formats de données hétérogènes (API, bases relationnelles, NoSQL, fichiers plats, logs…) et des outils associés. -Connaissance des architectures orientées microservices et des principes d'intégration continue / déploiement continu (CI/CD). -Maîtrise des langages de programmation pour la donnée, notamment Python et SQL ; des compétences en Bash est un plus. -Pratique des outils d'orchestration de workflows (Prefect, Airflow, …) et des solutions de messagerie asynchrone (RabbitMQ, Kafka…). -Compréhension du rôle des LLM dans une architecture de traitement distribué, et capacité à alimenter des agents LLM avec des données structurées et contextualisées. -Forte capacité d'analyse, rigueur dans la gestion de flux complexes, et sens de la fiabilité des systèmes.

Dans le cadre de l'intégration de technologies d'Intelligence Artificielle Générative au sein d'un SOC, notre client recherche un Data Scientist / Expert IA spécialisé dans l'entraînement, l'alignement et l'évaluation de modèles de langage (LLM/SLM). Le consultant participera à la conception de modèles souverains spécialisés en cybersécurité afin d'automatiser l'analyse des menaces, contextualiser les alertes de sécurité et assister les analystes SOC. Missions : Adapter et spécialiser des modèles LLM open source (Llama, Mistral, Qwen…) Réaliser le fine-tuning des modèles avec les techniques PEFT Structurer et préparer les jeux de données d'entraînement Définir les templates de conversation (ChatML, Alpaca…) Mettre en œuvre les stratégies d'alignement des modèles Réduire les hallucinations via les techniques de Reinforcement Learning Concevoir les pipelines d'évaluation et de benchmarking des modèles Développer les outils d'évaluation comparative (LLM-as-a-Judge, Evaluation Arena…) Collaborer avec les équipes R&D IA et les analystes SOC Optimiser les performances des modèles pour les cas d'usage cybersécurité Participer au déploiement et à l'amélioration continue des modèles Produire la documentation technique et partager les bonnes pratiques Nous recherchons un Data Scientist / Expert IA Générative disposant d'une forte expertise sur le fine-tuning, l'alignement et l'évaluation de modèles de langage. Le candidat devra maîtriser les principaux frameworks de l'écosystème LLM ainsi que les techniques modernes d'optimisation et d'évaluation, avec une sensibilité aux problématiques de cybersécurité.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe R&D Cyber, nous recherchons un Expert IA / LLM Engineer pour intervenir sur le développement et l'optimisation de modèles de langage spécialisés en cybersécurité. 🎯 Vos missionsFine-tuner des modèles open source (Llama, Mistral, Qwen…) Concevoir et optimiser des modèles IA dédiés à l'analyse de menaces et au SOC Réduire les hallucinations grâce aux techniques d'alignement (RLHF, DPO, PPO, GRPO…) Structurer les jeux de données d'entraînement (ChatML, Alpaca…) Mettre en place des pipelines d'évaluation et de benchmarking (MMLU, GSM8K, LLM-as-a-Judge, LMSYS…) Collaborer avec les équipes R&D Cyber et les analystes SOC ✅ Compétences indispensablesExcellente maîtrise du fine-tuning de LLM (LoRA, QLoRA, PEFT) Expérience avec TRL, Unsloth, Axolotl ou frameworks équivalents Solides connaissances en alignement de modèles (DPO, PPO, GRPO, OpenRLHF, verl…) Expertise en évaluation de modèles (MMLU, GSM8K, Evaluation Arena…) Très bonne maîtrise de Python, PyTorch et Hugging Face ⭐ AtoutsConnaissances des environnements SOC et cybersécurité (MITRE ATT&CK, CTI, analyse de logs…) Expérience avec vLLM, Ollama, Triton ou Hugging Face Hub Expérience en environnement R&D IA Générative 📍 Localisation : Régions 👤 Profil : Data Scientist / LLM Engineer Senior (N3) Si vous correspondez à ce profil, n'hésitez pas à me transmettre votre CV ainsi que votre disponibilité. Propose a shorter version optimized to attract more candidates on Turnover.

Dans le cadre d'un projet stratégique autour de l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un AI Engineer pour intervenir sur des sujets mêlant IA Générative, Machine Learning et industrialisation de modèles. Vos missionsConcevoir et développer des solutions d'IA Générative (LLM, RAG, Agents IA). Développer des architectures multi-agents et des systèmes conversationnels. Industrialiser les modèles via des API et mettre en œuvre les pratiques MLOps / LLMOps. Concevoir et optimiser des modèles de Machine Learning (scoring, prédiction, fraude...). Assurer le monitoring et l'amélioration continue des modèles en production. Collaborer avec les équipes Data, IT et Métier sur des projets à fort impact.

Vous rejoindrez une équipe de 5 ingénieurs infrastructure répartis sur 2 produits IA/LLM au sein de la Division IA & Data. Vous participerez au support d'une application de gateway d'accès LLM et contribuerez à l'exploitation d'un portefeuille de 3 produits majeurs : une plateforme d'inférence LLM, un pipeline de data-science et un service de mise à disposition de modèles IA. Vos missions principales couvriront plusieurs domaines : Gestion du RUN : Vous assurerez la supervision des alertes, incidents et changements, coordonnerez le triage (L1 → L2 → L3) avec l'équipe offshore, rédigerez et maintiendrez les runbooks, playbooks et SOP, et suivrez le MTTR, les escalades et le reporting aux parties prenantes. Incident Management & RCA : Vous conduirez des enquêtes post-mortem (RCA), mettrez en place des actions correctives et préventives, et gérerez le carnet d'incidents dans ServiceNow (SNOW). Optimisation des plateformes : Vous monitorerez les métriques (latence, utilisation GPU, capacité des nœuds), proposerez des optimisations (autoscaling, right-sizing, tuning des ressources) et gérerez les patchs de sécurité et le suivi des CVE. Automation & CI/CD : Vous automatiserez les tâches récurrentes via des scripts Python, Terraform et Ansible. Collaboration & gouvernance : Vous serez l'interface avec les Product Owners, les équipes DataScience et les fournisseurs d'infrastructure, participerez aux cérémonies Scrum/Kanban (stand-up, grooming, retro) et veillerez à la conformité ITSM (processes, KPI, SLA). Support aux utilisateurs : Vous gérerez les demandes d'accès, les droits RBAC et la documentation technique, et assurerez la formation ponctuelle (on-boarding) des nouveaux membres de l'équipe offshore. L'environnement technique comprend Kubernetes (cluster(s) on-prem & cloud hybride), Helm, Argo CD, CI/CD (GitLab / Jenkins), observabilité (Prometheus / Grafana, Loki), secrets management (Vault) et gestion des GPU (NVIDIA GRID). La méthodologie utilisée est Agile (Scrum/Kanban) avec tableau JIRA et suivi ITSM (ServiceNow).

Pour un acteur majeur du monde de l'interbancaire et du paiement, vous intégrez nos équipes de développement pour participer à un projet mené en mode Agile. Dans le cadre d'un projet en relation avec des partenaires du domaine financier, la société démarre un projet de création et maintien d'applications haute performance back-end avec Python, bases de données et les outils standard de Python, ainsi que une expérience significative sur des sujets de haute performance et/ou forte volumétrie. Une première expérience de construction avec IA/IA générative est requise. En fonction de la feuille de route des livraisons : - Participer à la phase de conception en lien avec les équipes techniques et fonctionnelles - Développer et tester les modules - Assurer le support aux incidents - Participer à l'intégration continue / au déploiement - Reporting fiable de l'avancement des travaux et du suivi des anomalies à la direction de la DED - Contribuer à l'amélioration / la maintenance de l'infrastructure de développement Intégration au sein d'une équipe de 7 personnes dont 1 tech lead.

Au sein du SOC et en étroite collaboration avec les équipes R&D Cyber, vous contribuez à la conception, l'entraînement et l'évaluation de modèles d'Intelligence Artificielle Générative spécialisés en cybersécurité. Votre mission consiste à développer des modèles souverains capables d'assister les analystes SOC dans l'analyse des alertes, la contextualisation des menaces et l'automatisation des investigations de sécurité. À ce titre, vous serez notamment en charge de : Concevoir et entraîner des modèles de langage spécialisés à partir de LLM open source (Llama, Mistral, Qwen, etc.). Réaliser des opérations de fine-tuning avancées à l'aide de techniques PEFT telles que LoRA et QLoRA. Construire, nettoyer, structurer et enrichir des jeux de données issus de sources cybersécurité (logs, rapports CTI, événements SOC, playbooks, documentation technique). Définir les formats conversationnels et les stratégies de prompting adaptés aux besoins métier. Mettre en œuvre des méthodes d'alignement des modèles afin de limiter les hallucinations et garantir la pertinence des réponses produites. Développer des pipelines d'évaluation et de benchmarking permettant de mesurer objectivement la qualité, la robustesse et la performance des modèles. Réaliser des expérimentations autour des techniques de Reinforcement Learning et Preference Optimization. Collaborer avec les équipes cybersécurité afin d'intégrer les modèles IA dans les processus opérationnels du SOC. Participer à la veille technologique sur les évolutions du marché de l'IA générative et de la cybersécurité.

ContexteDans le cadre de la transformation de la Credit Chain front to back, l'équipe est en charge des projets et de la maintenance des outils loan servicing. Intervention sur la chaîne DevOps liée à LoanIQ, Spirit, Utina et des interfaces de comptabilité, risque et paiement associées. MissionsGestion du déploiement et de la montée en charge (scaling) des applications sur les clusters Kubernetes. Automatisation : conception et maintenance des pipelines CI/CD pour automatisation des livraisons logicielles. Release & Support : accompagnement des développeurs dans leurs cycles de mise en production et assurer le support technique lié aux déploiements. Sécurité : pilotage de l'intégration des scanners de sécurité au sein des pipelines pour mise en place de la qualité du code et des conteneurs. Observabilité : usage des outils de monitoring et de logs pour assurer la stabilité et la performance des microservices. Compétences techniquesExpertise avancée sur Docker et Kubernetes (déploiement, scaling, service mesh). Maîtrise des pipelines CI/CD (Jenkins, GitLab CI ou équivalent). Expérience en Infrastructure as Code (Terraform, Ansible ou Helm). Expérience pratique des environnements Cloud et des architectures hybrides. Compréhension approfondie de l'orchestration de microservices et des API Gateways. Maîtrise des outils de monitoring et de gestion de logs (ex : OpenSearch, Dynatrace, Prometheus, Grafana). Bonne compréhension des environnements Java/Spring Boot pour faciliter l'expérience développeur. Expérience dans l'utilisation d'assistants de code ou de LLM pour automatiser l'écriture de scripts d'infrastructure, la documentation ou le troubleshooting.

Dans le cadre d'un programme de modernisation SI et plus précisément du chantier IA4IT, nous recherchons un Consultant Expert Architecte IA Agentique et Tech Lead Plateforme IA pour accompagner la conception, la structuration et l'industrialisation des usages d'IA générative et des systèmes agentiques. Le consultant sera responsable de la définition et de la mise en œuvre des architectures techniques permettant la construction d'agents IA et de solutions agentiques robustes, sécurisées et industrialisables. Il interviendra sur la définition des architectures de référence pour les solutions agentiques, la conception des modèles d'intégration entre la plateforme IA et le système d'information, ainsi que sur la mise en œuvre de workflows agentiques complexes et de mécanismes d'orchestration multi agents, notamment avec LangGraph. Il définira également les standards de développement, de test, d'observabilité et de gouvernance des agents IA, tout en travaillant sur les protocoles d'interopérabilité tels que MCP, A2A ou tout autre standard émergent. Le consultant accompagnera l'industrialisation des solutions depuis les preuves de valeur jusqu'aux déploiements en production, et jouera un rôle de Tech Lead Architecture MCP auprès des équipes techniques.

Nous recherchons un Forward Deployed Engineer doté d'une solide expertise technique et d'une forte sensibilité business afin d'accompagner les clients stratégiques de notre partenaire, principalement des startups innovantes dans le domaine de l'IA. Vous collaborerez avec certaines des startups IA les plus prometteuses au monde, en les accompagnant tout au long du cycle de vie de leurs projets : idéation, développement, mise en production, montée en charge (scalabilité). Votre objectif sera d'accélérer la création de valeur générée grâce à notre la plateforme. Vous travaillerez sur les cas d'usage les plus innovants développés avec leurAPI et jouerez un rôle essentiel dans la remontée de retours produits et de feedbacks sur les modèles d'IA auprès des équipes internes. Vous collaborerez étroitement avec les équipes : Commerciales, Solutions Engineering, Recherche appliquée Produits et serez rattaché au Startups Solutions Architecture Lead. Vos missions Accompagner les clients comme partenaire technique privilégié afin de déployer les solutions de notre partenaire en production et accélérer leur passage de l'idée au déploiement industriel. Conseiller de manière proactive les clients afin de maximiser l'impact métier de leurs applications. Traduire les besoins clients en documentation fonctionnelle claire (PRD, workflows, critères de succès) destinée aux équipes internes. Collaborer avec les équipes Produit, Engineering et Solutions pour définir le périmètre des développements, prioriser les demandes et respecter les échéances. Gérer et prioriser les backlogs de plusieurs projets clients simultanément. Planifier les projets et communiquer leur avancement au travers de plans projets, tableaux de suivi et présentations. Garantir les phases de tests et de validation de bout en bout avant toute mise en production chez les clients.