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Accompagner le programme de déploiement IA de DIGIT autour des axes suivants : Conception d'agents IA complexes: Analyse des besoins métiers, études de faisabilité, architecture technique, sélection des LLM et segmentation en MVP successifs. Développement et intégration de systèmes agentiques: Implémentation sur plateformes Cloud et On‑Prem (Vertex AI, AWS, Dataiku…), intégration SI, APIs, pipelines CI/CD et tests. Sécurisation et maîtrise des risques opérationnels : Mise en place de mécanismes obligatoires : human‑in‑the‑loop, rollback, circuit breaker, journalisation, observabilité. Gouvernance, conformité et sécurité IA : Contribution aux démarches RGPD, AIPD et IA Act, intégration des exigences sécurité dès la conception. Documentation, exploitation et transfert de compétences : Runbooks, documentation technique, sessions de transfert et montée en autonomie des équipes internes. 2-3j sur site par semaine Compétences techniques requises : LangChain LangGraph Google Vertex AI AWS Bedrock Amazon SageMaker REST API's Python

Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Expert Data / IA – Prévision des ventes pour l'un de nos clients. Vous interviendrez sur un projet stratégique sur site à proximité d'Arras ou en full remote. À ce titre, vos missions quotidiennes seront les suivantes : - Analyser les mécanismes actuels de prévision des ventes et les sources de données existantes ; - Évaluer la qualité, la structure et la fiabilité des données (ERP, historiques, tables métiers) ; - Identifier les variables clés influençant les ventes (saisonnalité, contraintes logistiques, etc.) ; - Concevoir et développer des modèles de prévision (statistiques et machine learning) ; - Tester, comparer et optimiser les modèles en fonction des spécificités métiers ; - Industrialiser les modèles (automatisation, intégration SI, pipelines data) ; - Structurer les flux de données et garantir la robustesse des solutions ; - Mettre à disposition des outils de restitution et faciliter leur adoption par les équipes métiers ; - Accompagner les équipes et proposer des axes d'amélioration à fort impact business.

Dans le cadre d’un projet innovant de transformation data, nous recherchons un(e) Business Analyst pour accompagner le déploiement d’une solution basée sur un agent IA (LLM). 🎯 Objectif : permettre aux utilisateurs d’interroger les données en langage naturel via des requêtes SQL générées automatiquement. 🚀 Missions Alignement entre besoins métiers & data product Gestion des requirements & user stories (Agile Scrum) Contribution au backlog et aux releases Validation des modèles de données & qualité des données Participation aux tests fonctionnels & QA Coordination avec PO, équipes data & métiers 👉 Mission au cœur des enjeux Data & IA Générative appliquée au business .

Contexte de la mission Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme Data & Intelligence Artificielle, un grand groupe du secteur assurance / services financiers recherche un Architecte Data & IA Senior afin d’accompagner la transformation de son socle technologique vers une plateforme unifiée, gouvernée et prête pour les usages IA avancés. L’objectif est de renforcer les fondations techniques permettant : L’industrialisation rapide des cas d’usage IA / Machine Learning La cohérence des environnements MLOps / LLMOps La montée en maturité des équipes DataOps, Delivery et Engineering L’intégration future de solutions Agentic AI Missions principalesArchitecture & Gouvernance Technique Définir les architectures cibles Data & IA pour les usages analytiques, ML et GenAI Faire évoluer l’offre de services de la plateforme Data & IA Superviser la mise en place d’un catalogue de données unifié (gouvernance, sécurité, lineage, partage, FinOps) Structurer le cadre d’architecture : sécurité, traçabilité, observabilité, conformité Garantir la cohérence technique entre les environnements Data, IA et systèmes métiers Accompagnement des équipes Encadrer les équipes DataOps / MLOps sur les bonnes pratiques CI/CD, automatisation et monitoring Accompagner la montée en compétence sur les technologies cloud & data platform Collaborer avec les équipes Delivery pour fiabiliser les pipelines de production Participer au transfert de connaissances et à la documentation des standards Innovation & Modernisation Préparer la plateforme à l’exposition de Data Products fédérés Définir une approche AI by Design intégrant conformité et gouvernance Concevoir les architectures d’intégration de LLM internes ou hybrides Piloter des initiatives autour de : IA Observability AI FinOps / Cost Control Temps réel / streaming data Automatisation intelligente

Nous recherchons un(e) Architecte Expérimenté(e), passionné(e) par la technologie, pour travailler soit en interne, en collaborant de manière transversale sur divers projets passionnants, soit directement chez nos clients, en étant au cœur de leurs défis numériques. Si vous souhaitez participer à des projets d'envergure, continuer à apprendre et évoluer dans votre carrière, c'est l'occasion rêvée ! Vous aurez la charge de : • Concevoir, modéliser et évaluer la charge d'implémentation des architectures sécurisées, évolutives, fiables et performantes dans les domaines de la Data et/ou du Digital en situation projet et avant-vente • Réaliser des études comparatives de solutions afin de sélectionner les plus innovantes et adaptées au contexte du projet • Réaliser ou conduire les PoV (Proof of Value) et les PoC (Proof of Concept) • Rédiger le dossier d'architecture technique à travers le High et Low Level Design • Assurer le suivi de la conformité des réalisations projets relatives au dossier d'architecture technique • Veiller au suivi des bonnes pratiques sur l'ensemble du périmètre des réalisations techniques • Mener une démarche d'optimisation des coûts afin de garantir que l'architecture soit à la fois efficace et économique Référence de l'offre : wss6arfcv6

Socle technique – Data Science & IA Maîtrise de Python et SQL/BigQuery ; packaging, gestion des dépendances, clean code Maîtrise des algorithmes de ML : classification, régression, clustering, deep learning Connaissance des frameworks ML : Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch Compétences avancées en GenAI : LLM, RAG, fine-tuning, prompt engineering, évaluation et déploiement de modèles génératifs Connaissance des concepts clés : Generative AI, agents, assistants, hallucinations, biais, limites des modèles Expertise en agents intelligents : conception de workflows multi-agents, frameworks (ADK, Gemini Enterprise…) Maîtrise des méthodes d'évaluation des agents et pipelines RAG (RAGAS, Langfuse, LLM as a judge) Développement back-end & intégration Conception et développement d'API REST/JSON, architecture orientée objet Développement d'applications GenAI : intégration agents/RAG, gestion de prompts et templates, itération Tests automatisés, revue de code, observabilité (logs, métriques, traces), gestion des erreurs Industrialisation & DevOps Maîtrise des pratiques DevOps/MLOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, Git Mise en place et maintenance de pipelines (tests, qualité, déploiement) et gestion des environnements (dev/recette/prod) Architectures Cloud (GCP, AWS, Azure) et outils MLOps associés Monitoring et optimisation des performances de solutions IA en production Collaboration & méthodes Capacité à cadrer un besoin, proposer une solution technique et estimer une charge Travail en mode Agile, interaction avec les parties prenantes produit Anglais courant (lecture de documentation, échanges techniques)

Nous sommes actuellement à la recherche d'un Architecte Data IA pour l'un de nos clients sur le bassin niortais : Concevoir et mettre en place des architectures data robustes et évolutives Définir la stratégie de gestion et de valorisation des données Piloter des projets en intelligence artificielle et machine learning Collaborer avec les équipes techniques et métiers pour identifier les cas d’usage Garantir la qualité, la sécurité et la gouvernance des données Assurer une veille technologique constante sur les outils data et IA

Socle technique – Data Science & IA Maîtrise de Python et SQL/BigQuery ; packaging, gestion des dépendances, clean code Maîtrise des algorithmes de ML : classification, régression, clustering, deep learning Connaissance des frameworks ML : Scikit-learn, TensorFlow/Keras, PyTorch Compétences avancées en GenAI : LLM, RAG, fine-tuning, prompt engineering, évaluation et déploiement de modèles génératifs Connaissance des concepts clés : Generative AI, agents, assistants, hallucinations, biais, limites des modèles Expertise en agents intelligents : conception de workflows multi-agents, frameworks (ADK, Gemini Enterprise…) Maîtrise des méthodes d'évaluation des agents et pipelines RAG (RAGAS, Langfuse, LLM as a judge) Développement back-end & intégration Conception et développement d'API REST/JSON, architecture orientée objet Développement d'applications GenAI : intégration agents/RAG, gestion de prompts et templates, itération Tests automatisés, revue de code, observabilité (logs, métriques, traces), gestion des erreurs Industrialisation & DevOps Maîtrise des pratiques DevOps/MLOps : CI/CD, Docker, Kubernetes, Git Mise en place et maintenance de pipelines (tests, qualité, déploiement) et gestion des environnements (dev/recette/prod) Architectures Cloud (GCP, AWS, Azure) et outils MLOps associés Monitoring et optimisation des performances de solutions IA en production Collaboration & méthodes Capacité à cadrer un besoin, proposer une solution technique et estimer une charge Travail en mode Agile, interaction avec les parties prenantes produit Anglais courant (lecture de documentation, échanges techniques)

Votre mission : En tant que Consultant Data Catalog spécialisé Collibra, vous accompagnerez nos clients dans la structuration, l’opérationnalisation et la gouvernance de leur Data Catalog. Vous interviendrez sur des projets stratégiques visant à renforcer la maîtrise, la qualité et la valorisation des données, en vous appuyant sur les capacités avancées de Collibra Data Intelligence Platform. Votre rôle sera clé pour aider les organisations à déployer un Data Catalog robuste, gouverné, adopté et aligné avec les enjeux Data & IA Concrètement, vous allez : 1. Structurer & Opérationnaliser le Data Catalog · Définir la stratégie Data Catalog et accompagner les clients dans leur transformation Data Governance. · Paramétrer Collibra : communautés, domaines, rôles, workflows, policies, règles de qualité, operating model. · Concevoir et adapter le métamodèle Collibra : Data Domains, Data Sets, Data Elements, Data Owners, Stewards, modèles IA, indicateurs de qualité… · Mettre en place les connecteurs d’ingestion (Collibra Connect, Collibra Data Quality, ingestion automatisée). · Modéliser les objets métiers et assurer leur documentation dans Collibra. · Déployer les workflows de gouvernance (validation, certification, demandes d’accès, gestion des changements). 2. Assurer la valorisation & l’adoption du Data Catalog · Définir et déployer les cadres de Data & AI Governance. · Structurer les Data Domains, Data Objects, Data Contracts, glossaires métier et usages IA. · Accompagner les Data Owners, Stewards et équipes IT dans la prise en main de Collibra. · Concevoir des parcours d’acculturation : formations, vidéos, kits, communautés Data, webinaires. · Promouvoir les bonnes pratiques d’usage et faire évoluer la culture Data. Votre futur environnement de travail : · Data Catalog : Collibra (Data Governance, Data Quality, Lineage, Workflow, Operating Model). · Outils de documentation & IA Responsable : Model Cards, risk matrices, AI Act traceability. · Outils collaboratifs : Notion, Miro.

Le projet vise à accompagner le Pôle Produit Risques dans la gestion d'évolutions majeures de produits, notamment dans le cadre d'enjeux réglementaires importants pour 2026. Le Business Analyst sera intégré à une des squads pour travailler en étroite collaboration avec le Product Owner et les équipes IT. Les livrables attendus incluent : Animation d'ateliers de cadrage et rédaction des compte-rendus. Formalisation des besoins utilisateurs dans la backlog Produit (rédaction de récits, organisation d'ateliers d'affinage). Réalisation d'analyses des risques métier (ARM) en lien avec les métiers et les IT. Maintien à jour de la documentation produit métier et fonctionnelle. Support aux pôles utilisateurs pour les supports de conduite du changement. Définition, maintien et application des plans de tests produits. Profil Le profil recherché est celui d'un Business Analyste expérimenté avec une bonne communication et un fort esprit d'équipe, capable de travailler sur des projets importants et challengeant en termes de délais. Les compétences et expériences requises sont : Expérience de l'agilité. Expérience de projets DATA (Puits de données, SID, modélisations et conception d'objets métiers). Expérience de projets "réglementaires" sur les domaines Financiers et Risques (Réformes Bâloises, BCBS239, IFRS9,...). Connaissances environnement DATA (ETL, langage SQL, AB Initio). Maîtrise des outils bureautiques (Excel, Powerpoint). Maîtrise de JIRA Software. Les qualités personnelles attendues sont : Rigoureux, Organisé et pragmatique. Autonome, curieux, volontaire, disponible, et forte capacité d'adaptation. Esprit collectif. Bonne communication (Clarté et synthèse). La mission se déroule à Vannes et nécessite une présence sur site a minima 3 jours par semaine (lundi, mardi et jeudi).

Nous recherchons un Data Analyst pour accompagner un projet stratégique de transformation digitale autour d’une plateforme basée sur un agent IA (LLM). 🎯 Objectif : permettre aux métiers d’interroger les données en langage naturel via des requêtes SQL automatisées. 🚀 Missions Alignement entre besoins métiers & solution data Contribution aux user stories & backlog (Agile) Modélisation et validation des données & couche sémantique Participation aux tests, QA & data quality Coordination avec PO, équipes data et fournisseurs de données

1. Contexte du service : Cette mission vise à établir un cadre complet pour la gestion des données non structurées afin de soutenir les initiatives axées sur les données et l'IA. Elle a pour objectif de définir des normes, des règles et des cadres garantissant la fiabilité et la réutilisabilité des données, et facilitant ainsi le déploiement de solutions de données et d'IA évolutives grâce à la collaboration avec les parties prenantes concernées. Cette activité comprend le pilotage d'approches innovantes, la consolidation des enseignements tirés et la garantie de l'alignement avec les stratégies de données globales. 2. Périmètre du service: : Développement du socle méthodologique de la gestion des données non structurées, aligné sur les meilleures pratiques du secteur. Définition et documentation des normes, règles et cadres garantissant la qualité, la cohérence et la réutilisabilité des données. Coordination avec les parties prenantes internes pour recueillir leurs retours et assurer l'alignement avec les objectifs stratégiques. Tests pilotes de cadres de données non structurées innovants et intégration des enseignements tirés dans les pratiques opérationnelles. Évaluation des fournisseurs de technologies, analyse comparative des solutions et recommandation d'outils et de plateformes adaptés. Évaluation des techniques de traitement de documents (OCR, NLP, VLM), de la gestion des métadonnées, des ontologies et des solutions de bases de données vectorielles. Accompagnement des initiatives de transformation liées à l'utilisation des données à des fins d'IA et d'analyse. 3. Prestations de service: Un cadre méthodologique complet pour la gestion des données non structurées. Des normes, politiques et règles documentées pour la qualité des données, les métadonnées et l'architecture des données. Des rapports sur les projets pilotes, incluant les enseignements tirés et les meilleures pratiques. Des rapports d'évaluation des fournisseurs et des analyses comparatives. Une documentation technique sur les techniques de traitement de documents et les méthodes de transformation des données. Des recommandations concernant les outils, les plateformes et les plans de mise en œuvre alignés sur les besoins opérationnels.

Objectifs et livrables Key Responsibilities Platform Build and Delivery (Core Responsibility) Responsibilities Design and implement the Self-Service Data platform architecture Define platform capabilities (data products, pipelines, governance, observability, self-service access) Define and enforce technical standards and architecture patterns Ensure scalability, performance, and security Make hands-on technical decisions and solution validation Expected Deliverables Architecture decision records (ADR) Reference architecture patterns and reusable templates Platform capability roadmap Platform technical standards Cloud Architecture and Infrastructure Responsibilities Drive the Design and operate cloud and hybrid architecture with the Group Data Architect Coordindate with the Group Data Delivery Team the implementation on Amazon Web Services and Microsoft Azure Lead the Integration of on-premise systems Lead the Implemention of automation and infrastructure as code Ensure security and compliance requirements Expected Deliverables Cloud architecture blueprint (with the help of the Group Data Architect) Security and access management framework Delivery and Execution Management Responsibilities Own platform delivery lifecycle Define backlog and prioritization process Manage releases and production deployment Track performance and reliability Manage risks and technical issues Expected Deliverables Platform roadmap (short / mid / long term) Product backlog and prioritization framework Release plan and version management process Delivery tracking dashboards Platform SLA / reliability metrics Deployment and Domain Adoption Responsibilities Deploy platform across business domains Enable domain teams to build data products Deploy Data Mesh operating model Support onboarding and adoption Resolve operational adoption challenges Expected Deliverables Domain onboarding framework and process Data product lifecycle guidelines Domain enablement playbooks Adoption and usage metrics Training materials and onboarding documentation Product Management (Usage-Driven) & Continuous improvement Responsibilities Capture user needs and platform requirements Define product vision and roadmap Measure usage and value delivery Improve developer and user experience Expected Deliverables Product vision and value proposition Platform KPIs and adoption metrics User feedback loops and improvement backlog Platform enhancement roadmap Documentation, Standardization & Governance Responsibilities Document platform capabilities and processes Ensure compliance with group Federated Computational Data Governance Expected Deliverables Platform documentation repository Technical standards and implementation guidelines Governance and compliance framework Best practice playbooks Operational Communication and Executive Reporting Responsibilities Communicate platform progress and impact Provide executive-level reporting Manage stakeholder alignment Expected Deliverables Executive Project Dashboard Platform performance dashboards Steering committee presentations Decisions, Risks and issues tracking Internal Promotion and Evangelization Responsibilities Promote platform value across the organization Support internal adoption initiatives Build platform community Expected Deliverables Internal platform communication materials Adoption strategy and rollout plan Platform demos and use case portfolio Required Experience Minimum 15 years of experience in data platform, data engineering, or architecture Proven experience building and delivering production-grade data platforms Strong experience in hands-on technical delivery and implementation Experience in platform engineering or advanced data engineering Experience in large-scale enterprise or multi-entity environments Practical experience with Data Mesh mandatory. Technical Skills Architecture & Engineering Distributed data architecture Distributed systems design Infrastructure as code DevOps / DataOps / CI/CD practices Performance and scalability engineering Cloud & Infrastructure Advanced expertise in AWS and Azure Hybrid and on-premise architectures Cloud security and governance Data Platform Data products and data lifecycle management Data pipelines and orchestration Metadata and catalog management Data governance frameworks Data observability Product & Delivery Product mindset applied to technical platforms Roadmap and backlog management Agile delivery methodologies Value-driven development Critical Soft Skills Strong technical and operational leadership Execution and delivery mindset Ability to operate hands-on in complex environments Excellent cross-functional communication Strong ownership and accountability Problem-solving and pragmatic decision-making Ability to influence without direct authority Strategic thinking with operational focus Stakeholder management at executive and operational levels Fluent English (mandatory — written and spoken) Success Metrics Platform successfully delivered and operational in production Adoption across business domain Number and quality of deployed data products Platform reliability and performance User satisfaction and platform usage Reduced time-to-market for data use cases

Nous recherchons un(e) Architecte Expérimenté(e), passionné(e) par la technologie, pour travailler soit en interne, en collaborant de manière transversale sur divers projets passionnants, soit directement chez nos clients, en étant au cœur de leurs défis numériques. Si vous souhaitez participer à des projets d'envergure, continuer à apprendre et évoluer dans votre carrière, c'est l'occasion rêvée ! Vous aurez la charge de : • Concevoir, modéliser et évaluer la charge d'implémentation des architectures sécurisées, évolutives, fiables et performantes dans les domaines de la Data et/ou du Digital en situation projet et avant-vente • Réaliser des études comparatives de solutions afin de sélectionner les plus innovantes et adaptées au contexte du projet • Réaliser ou conduire les PoV (Proof of Value) et les PoC (Proof of Concept) • Rédiger le dossier d'architecture technique à travers le High et Low Level Design • Assurer le suivi de la conformité des réalisations projets relatives au dossier d'architecture technique • Veiller au suivi des bonnes pratiques sur l'ensemble du périmètre des réalisations techniques • Mener une démarche d'optimisation des coûts afin de garantir que l'architecture soit à la fois efficace et économique Référence de l'offre : 6jzx4pl8cf

Venez structurer des architectures scalables, migrer vers Data Bricks et développer des agents IA from scratch dans un contexte international Maîtriser IA agentique : LLM, Transformers Google, protocoles MCP & Agent Protocols. Communiquer avec les métiers, expliquer IA/Data, animer des présentations. Collaborer en équipe agile (16+ pers.), reporting CTO/DG Expert migrations Data Bricks/DBT/GCP et un spécialiste IA agentique/LLM 3ans d'expériences minimum en architecture Anglais courant requis Bon Esprit d'équipe

🚀 Et si votre prochain projet en Data & IA donnait un vrai sens à votre carrière ? Chez K-LAGAN , nous accompagnons les talents sur des projets innovants où la Data et l’Intelligence Artificielle sont au cœur de la transformation des entreprises. Aujourd’hui, nous recherchons un·e Data Scientist – IA (F/H) pour rejoindre l’un de nos clients dans un environnement stimulant et orienté innovation. 🔍 Contexte Vous interviendrez sur des projets à forte valeur ajoutée, visant à exploiter la donnée pour améliorer la prise de décision, automatiser des processus et développer des modèles prédictifs . Vous évoluerez au sein d’équipes pluridisciplinaires dans un environnement agile. 🎯 Missions Concevoir, développer et déployer des modèles de Machine Learning / IA Analyser et exploiter des volumes de données complexes Participer à la définition des cas d’usage Data & IA Mettre en production les modèles et suivre leur performance Collaborer avec les équipes Data Engineering, BI et métiers Assurer la qualité, la robustesse et la fiabilité des modèles Contribuer à l’ amélioration continue des solutions IA