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Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Ingénieur LLM sur Annecy. Le rôle : construire des cas d'usage IA réels avec les équipes de développement (pipelines RAG, agents, harnais d'évaluation, composants TypeScript réutilisables), puis rendre ces équipes autonomes. Indispensable (sinon le profil ne pourra pas être retenu) : 1. Systèmes LLM déjà mis en production (pas seulement des POC / prototypes) 2. Maîtrise de TypeScript / Node.js 3. Expérience concrète de RAG (Retrieval-Augmented Generation) et de flux agentiques (pas uniquement des appels d'API simples) 4. Anglais professionnel et français courant Un plus : - Construction de harnais et de jeux de données d'évaluation - SDK Vercel AI, AWS Bedrock, API Anthropic (modèles Claude) - Bibliothèques de composants réutilisées par d'autres équipes Détails : - Démarrage : 1er décembre 2026 - Durée : 6 mois renouvelable - Rythme : 3 jours par semaine sur site - Lieu : Annecy

Périmètre & Responsabilités Pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) : conception et mise en œuvre des stratégies de récupération, segmentation (chunking), reclassement (reranking) et recherche hybride. Les décisions sur le stockage et la couche vectorielle sont encore ouvertes ; vous y contribuerez. Ce travail s'inscrit dans la construction de systèmes RAG adaptés aux besoins des cas d'usage. Architecture d'agents : modèles d'utilisation d'outils (tool use), flux de raisonnement en plusieurs étapes, conception avec humain dans la boucle (human-in-the-loop), gestion des fenêtres de contexte. Harnais d'évaluation : échafaudage de tests construit en coordination avec l'ingénieur LLMOps (LLM Operations). Ingénierie des prompts : prompts structurés, conception few-shot, modèles de chaîne de pensée (chain-of-thought). Bibliothèque de composants partagés : composants TypeScript réutilisables issus des cas d'usage, qui alimentent le SDK (Software Development Kit) IA interne du client, en complément de la surface de développement de l'équipe Platform. Lancement et construction de cas d'usage aux côtés des ingénieurs FDE (Forward Deployed Engineer) et des équipes de livraison. Exigences techniques Compétences obligatoires - Systèmes LLM en production : capacité à faire passer des systèmes basés sur des LLM du prototype au déploiement en production, en passant par le harnais d'évaluation. - RAG et récupération d'information : conception de pipelines de récupération, connaissance des points de rupture d'un RAG naïf et des compromis entre approches dense, clairsemée (sparse) et hybride. - Modèles agentiques : appels d'outils et flux d'agents en plusieurs étapes, y compris leurs caractéristiques de fiabilité. - Évaluation : conception de jeux de données d'évaluation pertinents pour des domaines inconnus. La capacité de rédaction est évaluée pendant le processus de construction. - Stack principale : TypeScript et Node.js. - Langues : anglais professionnel et français courant. Environnement technique de référence - SDK Vercel AI et AWS Bedrock comme environnements représentatifs. - Modèle principal : Claude, via l'API Anthropic et Claude Enterprise.

Vos missions principales : bâtir, outiller, transmettre 1. Conception & développement des services de consommation d'indexation et de restitution de données éditoriales -Conception des services : définir l'architecture des APIs et des workers, la stratégie de cache et les mécanismes de résilience (retries, circuit breakers, fallback modèles). -Intégration LLM : concevoir les chaînes d'inférence (prompting, function calling, RAG, embeddings, agents) et industrialiser leur mise en production, en challengeant les choix via des POCs et des Benchmarks. -Performance & scalabilité : définir comment concilier débit, latence et coût (synchrone et asynchrone) pour servir nos charges de production. 2. APIs Web & performance (synchrone / asynchrone) -Définition des APIs : créer des APIs (FastAPI) robustes et documentées : contrats clairs, validation (Pydantic), authentification unifiée et propagation du contexte pays. -Performance & asynchrone : maîtriser l'asyncio, la concurrence et le parallélisme pour optimiser le débit, en arbitrant entre traitements synchrones et asynchrones selon les contraintes. -Streaming & temps réel : implémenter le streaming des réponses LLM et la gestion fine des timeouts, du backpressure et de l'annulation des requêtes. -Observability & Security : intégrer nativement la télémétrie (logs, métriques, traces) et les guardrails de sécurité (gestion des secrets, Zero Trust, isolation des tokens) au coeur des services. 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 Value stream teams : aider les squads (IA assistant, Search, Edition...) à intégrer les capabilities fournit par l'équipe avec un minimum de friction. -Culture Craftsmanship : promouvoir les pratiques de Clean Code, SOLID, et tests automatisés. -Rayonnement : assurer une veille constante et contribuer au rayonnement technique du groupe (articles, meetups, open-source).

Dans le cadre de projets chez nos clients grands comptes, nous recherchons des Développeurs Fullstack spécialisés en IA Générative et technologies LLM afin de concevoir, développer et intégrer des applications intelligentes à forte valeur métier. Vous participez au développement de solutions intégrant des modèles d'intelligence artificielle générative pour automatiser des processus, enrichir l'expérience utilisateur et créer de nouveaux produits numériques. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des applications : conception, développement, intégration, déploiement et optimisation. Vous aurez pour missions : Concevoir et développer des applications Fullstack intégrant des fonctionnalités d'IA générative Développer des interfaces modernes et performantes en React / TypeScript Concevoir et maintenir des services backend et APIs (Node.js, NestJS, Express...) Intégrer des modèles LLM via des API (OpenAI, Mistral, Claude, Llama ou équivalent) Participer à l'architecture technique des solutions IA Mettre en place des pipelines d'intégration et de déploiement Optimiser les performances, la sécurité et la scalabilité des applications Assurer une veille technologique autour des usages IA et des nouvelles architectures applicatives Environnement technique apprécié : TypeScript React / Next.js Node.js / NestJS / Express APIs REST / GraphQL LLM (OpenAI, Mistral, Claude, Llama) LangChain / outils IA générative Docker Cloud (AWS, Azure ou GCP) Git / CI-CD

Description de la missionPour le compte d'un grand compte du secteur bancaire, nous recherchons un consultant pour accompagner un projet de déploiement d'infrastructure dédiée à l'intelligence artificielle. Au sein d'un environnement technique exigeant, vous interviendrez sur le déploiement, la configuration, la sécurisation et la documentation d'une infrastructure matérielle et logicielle permettant l'exécution de modèles de langage (LLM) sur des serveurs physiques dédiés. Vous travaillerez en collaboration avec les équipes techniques et le management afin de garantir la cohérence de l'architecture, de lever les difficultés rencontrées et de contribuer à la mise en œuvre d'un service IA sécurisé. Vos principales missions : Participer à la conception et à l'urbanisation de l'infrastructure IA. Déployer et configurer les composants matériels et logiciels nécessaires à l'exécution des modèles LLM. Concevoir et mettre en œuvre les mécanismes de sécurisation de l'infrastructure : réseau, firewall, VPN, segmentation et gestion des accès. Prendre en compte les contraintes techniques et les bonnes pratiques d'architecture liées aux infrastructures IA. Identifier les obstacles techniques et fonctionnels, proposer des solutions et assurer leur résolution. Rédiger et maintenir la documentation technique et opérationnelle. Assurer le transfert de compétences auprès des équipes concernées. Communiquer régulièrement sur l'avancement, les risques et les points de blocage auprès du management. Préparer et présenter les livrables techniques aux interlocuteurs concernés.

Nous recherchons un Data Scientist - Freelance (H/F) pour rejoindre une entreprise du secteur retail, active à l'international. Vous intégrerez une équipe dédiée à la Data, à l'IA et à la gouvernance, qui accompagne les équipes métiers dans l'adoption de solutions Data et IA à fort retour sur investissement. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des solutions, de l'exploration des besoins jusqu'à la mise en production. Vos responsabilités : Comprendre les besoins métier : collaborer avec les équipes métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA, et participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. Explorer et préparer les données : analyser les données, sélectionner les datasets pertinents et créer les variables utiles aux modèles. Concevoir et entraîner des modèles IA : développer des algorithmes de Machine Learning et d'IA Générative (LLMs, RAG, fine-tuning), évaluer leur robustesse et les améliorer en continu. Industrialiser et déployer les solutions : développer des APIs, intégrer les modèles aux systèmes existants et appliquer les bonnes pratiques MLOps. Superviser les modèles en production : garantir performance, scalabilité et sécurité, détecter les dérives et planifier les réentraînements ou ajustements. Garantir la valeur ajoutée : collaborer avec les Product Owners, Data Engineers et AI Engineers, partager les bonnes pratiques et garantir un impact mesurable des solutions pour l'entreprise.

Le contexte Dans le cadre d'un projet d'évolution et de fiabilisation de solutions basées sur l'intelligence artificielle générative, nous recherchons un Développeur IA Senior Python H/F afin d'accompagner l'un de nos clients sur des enjeux d'évaluation, d'optimisation et d'industrialisation des modèles de langage (LLM). Tu interviendras au sein d'une équipe et d'un projet déjà constitués, avec pour objectif d'apporter ton expertise technique, d'améliorer les usages existants des LLM et de faire évoluer l'architecture sur la base de résultats mesurables. Quelques éléments pour mieux comprendre l'environnement : Secteur d'activité : ⚖️ Juridique et services aux professionnels Organisation : Intégration au sein d'une équipe et d'un projet déjà constitués, en lien avec les équipes techniques et métiers. Enjeux : Fiabiliser les usages actuels des LLM, améliorer les méthodes d'évaluation, optimiser le choix des modèles et faire évoluer l'architecture existante. Ce que tu feras concrètement Dans le cadre de cette mission, tu seras notamment amené(e) à : ➞ Concevoir des chaînes d'extraction d'informations structurées à partir de textes libres, en définissant les approches adaptées : Function Calling, sorties structurées, validation et réparation des résultats. ➞ Construire et maintenir des jeux de cas d'évaluation, mener des expérimentations et comparer les prompts, les modèles et les différentes méthodes à partir de critères mesurables. ➞ Évaluer la fiabilité des juges LLM (LLM-as-a-Judge) en comparant leurs résultats avec des évaluations humaines et en identifiant leurs biais et leur variabilité. ➞ Comparer et sélectionner les modèles en arbitrant entre qualité, coût et latence, dans un environnement souverain (Mistral, AWS Bedrock en région UE). ➞ Industrialiser les approches validées pour leur mise en production : code testé, observabilité, gestion des pannes et suivi des dérives. ➞ Transmettre ton expertise et expliquer tes choix techniques aux équipes et aux interlocuteurs métiers afin de faire monter l'équipe en compétences sur les méthodes d'évaluation. Ton environnement Technologies : Python, LLM, RAG, Mistral. Outils et plateformes : AWS Bedrock. Méthodologies : Expérimentation, évaluation comparative, tests et industrialisation des solutions IA.

MissionsAnalyser et optimiser les coûts liés aux services Cloud et IA. Mettre en place les indicateurs de suivi FinOps. Construire des tableaux de bord de pilotage des coûts. Identifier les leviers d'optimisation des dépenses Azure, AWS ou GCP. Accompagner les équipes IA dans la maîtrise des coûts liés aux LLM. Réaliser des analyses d'usage des modèles GPT, Claude, Gemini, Mistral et autres solutions IA. Participer à la définition des bonnes pratiques FinOps IA. Produire des recommandations pour améliorer le rapport coût/performance des architectures. Contribuer aux instances de gouvernance Cloud et IA.

Envie d'un nouveau challenge dans l'IA générative ? CELAD vous attend ! 🚀 Vous souhaitez concevoir des services IA robustes, performants et capables de passer à l'échelle ? Vous aimez autant l'expertise technique que le partage de bonnes pratiques et les choix d'architecture structurants ? Nous recherchons un Tech Lead LLM / Backend Python pour intervenir chez un acteur du secteur de l'édition juridique et de la Legaltech, à La Défense. Vous rejoindrez une équipe d'experts dédiée aux services IA, au cœur d'une plateforme qui transforme l'accès à l'information juridique grâce aux modèles de langage et à la recherche intelligente. 🎯 Votre rôleVous serez responsable de la conception et de l'industrialisation de services backend permettant d'orchestrer des modèles de langage (LLM), des pipelines RAG et des moteurs de recherche. Vous développerez des APIs réutilisables par plusieurs équipes, dans un environnement international exigeant en matière de performance, de sécurité et de fiabilité. 🚀 Vos principales missionsArchitecture backend : concevoir des APIs et des workers robustes, définir les mécanismes de cache, de résilience et de gestion des erreurs. IA générative : intégrer et industrialiser des LLM, des mécanismes de prompting, du function calling, des embeddings et des pipelines RAG. Développement Python : concevoir des services performants avec FastAPI, Pydantic et les technologies associées. Performance et scalabilité : maîtriser les traitements asynchrones, la concurrence, le parallélisme et le streaming des réponses IA. Fiabilité des services : gérer les timeouts, les retries, les mécanismes de fallback et l'observabilité des applications. Sécurité : intégrer les bonnes pratiques d'authentification, de gestion des secrets et d'isolation des données. Leadership technique : accompagner les équipes de développement, promouvoir le Clean Code, les tests automatisés et les principes SOLID. Industrialisation : contribuer aux pipelines CI/CD et à l'exploitation des services dans des environnements cloud. 🛠️ Environnement techniqueLangages : Python 3.11+, Go ou Java appréciés. Backend : FastAPI, Starlette, Pydantic, Uvicorn, asyncio, httpx. IA générative : LLM, RAG, prompting, function calling, embeddings, LangChain, OpenAI/Azure OpenAI, Mistral ou Bedrock. Données : OpenSearch, Weaviate, PostgreSQL, Redis. Traitements distribués : Celery, Kafka. Infrastructure : AWS, Azure, Docker, CI/CD. Tests : Pytest, pytest-asyncio.

Business Analyst +6 ans d'exp. IA générative RAG LLM Marignane ASAP 01 CONTEXTE ET FINALITÉ Dans le cadre des réflexions de client sur l'industrialisation de ses processus Tech Data, le Business Analyst IA accompagne l'identification, le cadrage et la priorisation des cas d'usage d'intelligence artificielle générative. Il intervient à l'interface des équipes métier, architecture, data et développement, avec une attention particulière à l'écosystème Mistral AI. La mission vise à transformer les besoins opérationnels en solutions utiles, évaluables et compatibles avec les contraintes de documentation technique aéronautique, de sécurité et de traçabilité. MISSIONS PRINCIPALES • Cartographier les processus Tech Data et identifier les tâches documentaires ou analyses répétitives pouvant être assistées par l'IA. • Animer les ateliers métiers ; formaliser besoins, cas d'usage, parcours utilisateurs, exigences fonctionnelles et critères d'acceptation. • Qualifier et prioriser les opportunités selon valeur métier, qualité des données, risques, faisabilité et ROI • Collaborer avec les architectes et développeurs sur les solutions LLM Mistral, RAG et intégrations aux outils existants. • Définir les jeux de tests et indicateurs de qualité : pertinence, fidélité aux sources, erreurs, latence, coût et adoption. • Suivre les POC/MVP, organiser les validations utilisateurs et contribuer à la feuille de route d'industrialisation. 03 COMPÉTENCES INDISPENSABLES • Business Analysis : ateliers, BPMN, exigences, user stories, backlog, tests fonctionnels et méthodes Agile. • IA générative : compréhension des LLM, des limites des modèles, du prompt engineering et des méthodes d'évaluation. • Mistral AI : connaissance des modèles, de leur utilisation via API ou environnements déployés, et des cas d'usage professionnels. • RAG : compréhension de la recherche documentaire, des embeddings, de l'indexation et de la citation des sources. • Culture technique : API REST/JSON, SQL et notions de Python ; capacité à dialoguer avec les équipes d'architecture. • Sécurité et gouvernance : confidentialité, droits d'accès, traçabilité, gestion des données sensibles et exigences de contrôle export. 04 CONNAISSANCES MÉTIER APPRÉCIÉES • Documentation technique aéronautique, manuels de maintenance et structuration de contenus (ATA, XML/HTML). • Environnement hélicoptères, maintenance/MRO, gestion de configuration et exigences de conformité documentaire. • Expérience en automatisation de workflows documentaires, recherche sémantique et gestion des connaissances. 05 LIVRABLES ATTENDUS • Cartographie des processus et catalogue priorisé des cas d'usage IA. • Dossiers de cadrage, spécifications fonctionnelles, backlog et critères d'acceptation. • Protocoles d'évaluation, synthèses de tests utilisateurs et indicateurs de valeur. • Recommandations de déploiement et feuille de route d'industrialisation. 06 PROFIL ET POSITIONNEMENT Formation supérieure en informatique, ingénierie, data ou transformation digitale. Expérience significative en Business Analysis et participation concrète à des projets IA/GenAI. Capacité à vulgariser les enjeux techniques, à challenger les cas d'usage et à travailler avec des équipes pluridisciplinaires internationales. Positionnement : rôle de cadrage fonctionnel et de pilotage de la valeur. La conception détaillée des architectures, le développement et l'exploitation des modèles relèvent des équipes techniques dédiée

Contexte de la missionDans le cadre du développement de ses projets d'intelligence artificielle générative et agentique, notre client souhaite mettre en place un outil permettant d'estimer la consommation de tokens et les coûts associés à l'utilisation des modèles LLM. L'objectif est de permettre aux équipes projet d'anticiper leurs dépenses en fonction de leurs besoins, des volumes d'utilisation prévus et des modèles d'IA utilisés. Pour cela, nous recherchons un AI Engineer capable de participer au cadrage du besoin et au développement d'une calculatrice de prévision de consommation de tokens. MissionsLe consultant interviendra sur les différentes étapes du projet : Recueillir les besoins des équipes et définir les principales fonctionnalités de l'outil. Identifier les paramètres à prendre en compte pour estimer la consommation de tokens selon les cas d'usage. Développer en Python une calculatrice permettant de simuler les volumes de consommation et les coûts associés. Prendre en compte les spécificités des différents modèles LLM et leurs modalités de tarification. Intégrer les particularités des projets agentiques, notamment les appels successifs aux modèles et les interactions entre agents. Tester et fiabiliser les calculs afin de fournir des estimations cohérentes. Rédiger la documentation technique et fonctionnelle de la solution. Compétences recherchéesBonne maîtrise de Python. Connaissance des LLM et des mécanismes de tokenisation. Expérience dans l'utilisation d'API de modèles d'IA générative. Compréhension des coûts associés à la consommation de tokens. Capacité à cadrer un besoin et à proposer une solution technique adaptée. Une expérience sur des projets d'IA générative, des architectures agentiques ou des sujets LLMOps constituera un réel atout. Livrable attenduDéveloppement d'une calculatrice de prévision de consommation de tokens, accompagnée de sa documentation. Profil recherchéNous recherchons un profil technique et pragmatique, capable de comprendre les besoins des équipes, de les traduire en fonctionnalités concrètes et de développer un outil fiable et facilement utilisable.

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Révèle la puissance sémantique des modèles de langage et adapte l'IA générative aux cas d'usage métierDans le cadre du développement stratégique de ses solutions avancées de traitement automatique du langage naturel, un grand compte recherche un(e) NLP / LLM Scientist. Ton rôle sera central et à forte valeur scientifique : tu concevras, adapteras et évalueras des modèles de langage de pointe (LLMs propriétaires et modèles ouverts) pour répondre aux défis métiers spécifiques du groupe avec un niveau d'exigence maximal sur la performance, la fiabilité et la reproductibilité. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe de recherche appliquée et d'ingénierie IA de premier plan, en collaboration étroite avec les data scientists, les ingénieurs MLOps et les directions métiers. Dans un environnement équipé d'infrastructures de calcul accéléré (GPU), tu travailleras sur des corpus textuels d'entreprise riches et volumineux. C'est le cadre parfait pour mener une veille scientifique de pointe, expérimenter des techniques d'adaptation paramétrique avancées (LoRA, QLoRA) et déployer des architectures RAG robustes. Tes missions clésModélisation, Fine-Tuning & Architectures Génératives (Mode R&D & BUILD) : Analyser, benchmarker et sélectionner les architectures de modèles de langage les plus adaptées aux cas d'usage (arbitrage modèles propriétaires vs modèles open-weight comme Llama ou Mistral). Réaliser le fine-tuning et l'alignement de modèles ouverts sur des corpus métiers spécialisés en appliquant des techniques d'adaptation efficaces (PEFT, LoRA, QLoRA). Concevoir et optimiser des stratégies de prompting avancées et des chaînes d'augmentation par récupération (RAG) connectées à des bases vectorielles. Résoudre des problématiques de NLP classiques et génératives : extraction d'entités nommées (NER), classification sémantique, résumé automatique et recherche de similarité textuelle (spaCy, Hugging Face Transformers). Évaluation Scientifique, Benchmarking & Restitution (Mode LAB & ÉVALUATION) : Concevoir des jeux de données d'évaluation dédiés (benchmarks sur mesure) et formaliser des métriques quantitatives et qualitatives par tâche (précision, fidélité, consistance, BLEU/ROUGE, LLM-as-a-judge). Analyser rigoureusement les erreurs, quantifier les phénomènes d'hallucination et calibrer les scores de confiance des modèles. Assurer le suivi des expérimentations, le versioning des poids et des métriques via MLflow sur grappes GPU. Rédiger la documentation méthodologique et restituer avec clarté les conclusions scientifiques auprès d'interlocuteurs techniques et de sponsors métiers. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur, Bac+5 universitaire (Master 2) ou Doctorat (PhD) en NLP, Machine Learning, informatique ou linguistique computationnelle. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en NLP et Deep Learning appliqué au texte (ou doctorat avec travaux appliqués). Expertise NLP & LLM Impérative : Maîtrise approfondie de la programmation en Python et du framework PyTorch. Excellente pratique de l'écosystème Hugging Face (Transformers, Datasets, PEFT, TRL). Expérience concrète du fine-tuning de modèles de langage open-weight (LoRA, QLoRA, Mistral, Llama). Solide compréhension des architectures RAG, des bases vectorielles et des bibliothèques NLP traditionnelles (spaCy). Maîtrise des protocoles d'évaluation rigoureuse de modèles génératifs et de l'analyse des erreurs. Culture d'Ingénierie & Outils : Utilisation de MLflow pour le tracking d'expériences et pratique des environnements de calcul sur GPU. Respect des bonnes pratiques de développement logiciel et de reproductibilité du code (Git). Langues : Anglais professionnel opérationnel (lecture/rédaction de publications scientifiques). Tes atoutsRigueur Scientifique et Esprit Critique : Approche méthodique indispensable pour concevoir des protocoles d'évaluation impartiaux et traquer les faiblesses algorithmiques. Excellence Rédactionnelle et Pédagogie : Capacité à synthétiser des concepts de recherche complexes et à vulgariser les résultats auprès de directions métiers. Curiosité et Veille Active : Passion pour l'état de l'art mondial en NLP et rapidité d'assimilation des nouvelles techniques de modélisation. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Dans le cadre du projet IA de notre client, un acteur majeur du secteur de l'énergie, recherche un Lead Azure AI Platform / Azure DevOps. Vous intégrerez l'équipe Cloud Azure en charge du BUILD / RUN, avec un fort niveau d'exigence en matière de disponibilité, de qualité de service et de sécurité. Mission Piloter l'industrialisation, l'exploitation et l'évolution de la plateforme d'Intelligence Artificielle basée sur Microsoft Azure, afin d'accompagner sa transition progressive d'un mode projet vers un service fiable, exploitable et pérenne. Responsabilités Piloter les évolutions techniques de la plateforme IA. Migrer le Sandbox AI vers la production Industrialiser les déploiements et automatiser les opérations. Mettre en place les pratiques d'exploitation, de supervision et de support. Garantir la stabilité, la sécurité et la performance de la plateforme. Définir et promouvoir les standards et bonnes pratiques de la plateforme. Assurer la coordination entre les parties prenantes techniques et opérationnelles. Compétences indispensables Microsoft Azure Maîtrise avancée des architectures Cloud Microsoft Azure. Expérience pratique d'Azure AI Foundry et/ou Azure OpenAI Service. Bonne maîtrise des principaux services Azure nécessaires à l'exploitation d'une plateforme IA : Azure Storage, Key Vault, Entra ID, Managed Identities, Private Endpoints, Azure Monitor et Log Analytics. Bonne compréhension des architectures réseau Azure : VNets, subnets, DNS, Private Link, NSG et sécurisation des flux. Infrastructure as Code et automatisation Maîtrise de Terraform pour le provisioning et la gestion d'infrastructures Azure. Expérience significative des principes Infrastructure as Code. Capacité à structurer et maintenir des modules Terraform réutilisables. Maîtrise des pipelines CI/CD avec Azure DevOps. Bonne maîtrise de Git et des pratiques de gestion de versions.

Contexte de la missionDans le cadre d'un projet stratégique de déploiement d'infrastructures dédiées à l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Ingénieur Infrastructure IA / DevOps confirmé pour accompagner la mise en place, la configuration et la sécurisation d'une plateforme permettant d'exécuter des modèles LLM sur des serveurs physiques. Missions principalesDéployer, configurer et sécuriser l'infrastructure matérielle et logicielle dédiée à l'IA. Participer à la conception et à l'architecture d'une plateforme IA on-premise. Installer et configurer les composants nécessaires à l'exécution des modèles LLM. Mettre en œuvre les dispositifs de sécurité : réseau, firewall, VPN, segmentation et gestion des accès. Assurer la supervision, le maintien en conditions opérationnelles et la résolution des incidents. Participer aux audits de sécurité et aux actions de remédiation. Identifier les risques techniques et proposer des solutions d'amélioration. Rédiger les dossiers d'architecture technique et d'exploitation. Assurer le transfert de compétences aux équipes internes. Communiquer régulièrement sur l'avancement du projet auprès des équipes techniques et du management.

#StormYourCareer ✨ Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Traque les failles des LLM et repousse les limites des architectures agentiquesDans le cadre du déploiement et de la sécurisation à grande échelle de ses solutions d'intelligence artificielle générative (GenAI), l'un de nos partenaires stratégiques recherche un(e) AI Red Teamer / Consultant en Sécurité Offensive IA. Ton rôle consistera à mener des tests d'intrusion techniques (pentest IA) et des campagnes d'évaluation offensive de pointe afin d'éprouver la robustesse des modèles de fondation (LLMs), des architectures RAG et des systèmes agentiques face aux risques de cyberattaques, d'exfiltration de données et de contournement des mécanismes de défense. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'un pôle d'ingénierie d'excellence dédié à la cybersécurité offensive et aux technologies d'IA émergentes. En collaboration directe avec les équipes de Red Team, les architectes de sécurité IA et les data scientists, tu interviendras sur un périmètre technique hautement novateur. C'est l'environnement idéal pour explorer les vulnérabilités de rupture, manipuler des frameworks d'évaluation offensive automatisés et impacter directement la mise en place des garde-fous de sécurité (guardrails) sur des cas d'usage métiers critiques. Tes missions clésTests d'Intrusion & Sécurité Offensive IA : Conduire des campagnes de tests d'intrusion offensifs sur des applications basées sur des modèles de langage (LLM Pentesting) : exploitation de failles de type prompt injection (directe et indirecte), jailbreaking, empoisonnement de contexte et contournement des filtres de sécurité. Évaluer la robustesse et la confidentialité des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) face aux scénarios d'inférence non autorisée, de fuite de documents et d'exfiltration de données sensibles. Auditer et tester la résilience des systèmes agentiques : manipulation des appels d'outils (function calling), élévation de privilèges via les agents autonomes et exécution de code non sollicitée. Automatisation, Analyse de Vulnérabilités & Remédiation : Développer, enrichir et automatiser des scénarios d'attaque récurrents à l'aide d'outils d'évaluation de sécurité IA (PyRIT, Garak) et de scripts sur mesure en Python. Documenter exhaustivement les failles identifiées, évaluer leur niveau de criticité selon les référentiels de marché et rédiger des rapports d'audit technique clairs et exploitables. Formuler des recommandations de remédiation concrètes et accompagner les équipes de défense dans l'implémentation et l'optimisation des garde-fous (guardrails, validation des entrées/sorties). Assurer une veille technologique et prospective active sur les nouvelles techniques d'attaque et les vecteurs de menace ciblant les architectures d'intelligence artificielle. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 spécialisé en cybersécurité, informatique ou sécurité des systèmes d'information. Expérience : Tu justifies d'une expérience concrète en sécurité offensive (pentest, Red Team, audit applicatif), complétée par une pratique effective des architectures à base de LLMs. Expertise Cybersécurité & IA Impérative : Maîtrise opérationnelle des référentiels de menaces dédiés à l'IA : OWASP Top 10 for LLM, MITRE ATLAS, NIST AI RMF. Parfaite compréhension des mécanismes d'injection de prompt, de jailbreak, d'évasion et de manipulation des modèles de langage. Connaissance approfondie du fonctionnement interne des architectures GenAI (RAG, systèmes multi-agents, function calling). Compétences Techniques & Scripting : Maîtrise confirmée du langage Python pour l'automatisation de tests et l'interaction avec les APIs de LLMs. Pratique d'outils spécialisés dans l'audit et le benchmark de sécurité IA (Garak, PyRIT ou équivalents). Langues : Anglais professionnel opérationnel. Tes atoutsÉthique Professionnelle Irréprochable : Rigueur morale absolue requise dans la manipulation de vulnérabilités critiques et le traitement d'informations sensibles. Créativité et Pensée Offensive : Capacité à adopter la posture d'un attaquant pour concevoir des scénarios de contournement novateurs et complexes. Qualités Rédactionnelles et Pédagogie : Aisance relationnelle et esprit de synthèse pour vulgariser les impacts de sécurité auprès des décideurs et guider les développeurs sur les correctifs. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Nous constituons une équipe resserrée pour un grand compte bancaire, au sein de sa CIB (banque de financement et d'investissement). Un ingénieur IA et deux experts process interviendront ensemble. Démarrage rapide. La mission porte sur les tests de non-régression d'applications de calcul de risques de marché. Les deux experts analysent et remettent à plat le process avec les équipes de la banque. Vous transformez ce travail en agents : quel agent construire, pour quelle tâche, avec quelles connaissances. Vos principales missions : Traduire les process optimisés par les experts en agents IA concrets. Créer les agents et coder les skills et les connaissances dont ils ont besoin, sur Kilo Code, l'outil retenu par la banque. Définir avec les experts les connaissances et les règles métier à donner à chaque agent. Tester et mesurer vos agents, comparer leurs résultats à ceux des équipes. Ajuster vos agents par itérations courtes, en approche agile, avec les équipes de test et les équipes IA de la banque. Ce que la mission vous apporte : De l'IA agentique sur un cas réel, avec des résultats mesurés. Un binôme avec des experts qui vous cadrent sur le métier : la connaissance de la banque d'investissement n'est pas requise. Une place dans une équipe resserrée, où vos choix techniques comptent.