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Application / Pipeline Documentation technique Compétences techniques Python - Confirmé - Impératif Design Applicatif - Confirmé - Impératif Workflow/Evaluation GenAI - Junior - Important GCP - Confirmé - Souhaitable Connaissances linguistiques: Anglais Professionnel (Impératif) Description détaillée Une des solutions que nous proposons à nos Business Units (BU) est un Chatbot. Ce chatbot est basé sur la GenIA (Model Gemini). Nous avons maintenant un orchestrateur GenAI et un agent/assistant GenAI qui gère les réponses relatives à la FAQ. Nous allons aussi intégrer d’autres agents/assistants venant d’autres domaines comme le produit. Notre chatbot est à destination de nos clients finaux qui parcourent les sites Leroymerlin de nos différentes BUs afin de les aider sur des parcours prédéfinis ou affiner leur intention et sélectionner les informations pertinentes de la FAQ ou de la recherche d’un produit. OBJET DE LA MISSION : Nous recherchons un développeur expérimenté passionné par l'IA qui rejoindra une équipe agile (3 devs, 1 PO) et travaillera en collaboration avec nos experts Data et Ops. Au delà des compétences techniques, ce développeur doit être curieux car l'écosystème GenAI change chaque semaine. Veille technique et expérimentation de nouvelles approches sont nécessaires. De plus, nous attendons de la pro-activité et de la débrouillardise.

Dans le cadre du renforcement de son expertise cybersécurité autour des environnements Cloud, Data et Intelligence Artificielle , une grande organisation recherche un Expert Cybersécurité & DevSecOps GenAI pour intervenir sur des sujets stratégiques à fort enjeu. Vous intégrerez une communauté d’experts en charge de la sécurisation des usages GenAI (IA générative) et interviendrez en support des centres de compétences, des équipes projets et des entités métiers, en France comme à l’international. Votre rôle consistera à accompagner la sécurisation des plateformes Microsoft Azure & Microsoft 365 (Copilot, Azure Cognitive Services, Fabric, Power Platform, Azure ML), depuis la définition des architectures jusqu’au déploiement opérationnel des contrôles de sécurité. Vous participerez à la production de livrables sécurité structurants (dossiers de sécurité, analyses de risques, blueprints, recommandations d’architecture), à la revue de code , et à l’intégration de la sécurité dans les pipelines DevSecOps . La mission s’inscrit dans un environnement Agile , anglophone, avec une forte exigence de qualité, de rigueur et de capacité à interagir avec des équipes techniques et métiers de haut niveau.

Pour accompagner un client secteur public sur son usine IA , Redlab cherche un consultant chef projet IA (PO IA) uniquement en CDI ROLE : Chef de projet IA transverse, pilote les cas d’usage, coordonne métier/tech, structure les projets, assure adoption et gouvernance. Missions clés Cadrer, prioriser et piloter les projets IA. Traduire besoins métier → spécifications IA. Suivre KPIs, ROI, risques, conformité (RGPD, biais). Coordonner Data Scientists, Devs, Data Engineers, DSI. Gérer la mise en production et la MCO.

La prestation consistera à : - Exploiter le socle de data pour mettre en place le pilotage des actions, en construisant des dashboards (Power BI) pour le suivi des profils, le suivi de l’engagement, le suivi des segments RF, le suivi des objectifs - Analyser les profils et comportements des utilisateurs, en mettant en place les analyses des profils de vidéonautes, décortiquant les comportements selon les canaux d’acquisition, les contenus consommés, en analysant l’impact de la pression pub sur nos utilisateurs, … - Mettre en place la data science et l’IA au service de l’amélioration de l’expérience utilisateur et l’amélioration de nos process internes - Prédiction des audiences - Enrichissement du catalogue via l’IAG - Prédiction de l’inactivité, des appétences, … - Segmentations - Expériences en analyses de connaissance clients / utilisateurs du type cycle de vie client, churn, recrutés… - Expériences en data science sur des sujets de type prévision, algo de reco, score d’appétence, anti churn… - Expériences sur des sujets d’ IA Générative - Maitrise SQL indispensable, solides connaissances en Python et/ou Spark - Expériences sur un environnement Google Cloud Platform / Big Query - Bonne connaissance des données et des outils dans un écosystème digital (de type Piano Analytics, Google Analytics..) - Capacité à synthétiser et à restituer des résultats à des interlocuteurs ayant des niveaux de maturité data différent - Capacité à mener plusieurs sujets en même temps - Curiosité, dynamisme, enthousiasme, esprit d’équipe, rigueur et autonomie

TEKsystems recherche pour le compte de son client : Un(e) Ingénieur Data Ops : Le rôle couvre notamment : La mise en place d’une plateforme d’IA générative (Azure AI Foundry) ; L’industrialisation des flux et processus DataOps ; La mise en place d’API sécurisées via Azure API Management ; L’automatisation des déploiements à l’aide de GitLab CI/CD ; Le développement en Python ; La mise en place de la traçabilité, de l’observabilité et de la gouvernance des usages IA. Le contexte est structurant, très exposé en interne, avec de la construction from scratch, de l’architecture, de l’industrialisation et un vrai rôle de référent technique sur la GenAI.

Redlab cherche un Leader technique de l’Usine IA de son client Il définit l’architecture des solutions IA/ML/LLM, organise les équipes techniques, garantit sécurité, performance et conformité (RGPD, AI Act). Missions clés Piloter les équipes techniques IA (développeurs, data scientists, ingénieurs). Concevoir des architectures scalables (microservices, event-driven). Encadrer l’industrialisation IA/ML/LLM (MLOps, GPU, cloud). Optimiser les processus métiers (AS-IS / TO-BE, BPMN). Coordonner les parties prenantes (métier, DSI, RSSI).

Contexte Dans le cadre du renforcement d’une équipe SRE / Plateforme Cloud au sein d’un environnement complexe et critique, nous recherchons un Expert Cloud DevOps / Architecte Kubernetes & OpenShift . Le consultant interviendra sur la conception, l’industrialisation et la sécurisation de plateformes cloud natives, orientées microservices, data et haute disponibilité . Missions principales Architecture & Design Définir et valider l’architecture Cloud & Kubernetes en tant que Design Authority Élaborer les HLD (High Level Design) et LLD (Low Level Design) Concevoir l’architecture centrale et les standards de la plateforme Participer aux choix technologiques et aux roadmaps techniques Cloud & Conteneurisation Déployer et maintenir des clusters Kubernetes (AKS, EKS, OpenShift, Rancher) Expertise Red Hat OpenShift Mise en œuvre de plateformes cloud sur Azure (AKS) et AWS (EKS) Gestion des environnements hybrides / on-premise et data centers virtualisés DevOps & Automatisation Mise en place des pipelines CI/CD Automatisation des déploiements et de l’infrastructure (IaC) Accompagnement des équipes de développement sur les bonnes pratiques DevOps Sécurité & Réseau Sécurisation des plateformes Kubernetes et Cloud Gestion des secrets et identités ( HashiCorp Vault ) Architecture réseau, segmentation, politiques de sécurité Conformité, durcissement et bonnes pratiques sécurité cloud Data & Streaming Conception et intégration de Data Platforms Mise en œuvre de solutions de streaming et de data flow : Apache Kafka Apache NiFi Intégration avec des workloads data, IA et ML ( TensorFlow ) Microservices & Observabilité Architecture et exploitation d’architectures microservices Supervision, monitoring et gestion de la performance Haute disponibilité et résilience des plateformes FinOps Pilotage des coûts Cloud Optimisation des ressources et mise en place de bonnes pratiques FinOps

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Senior Data Engineer (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur culturel Description 🧩 Contexte de mission Au sein d’un pôle Data d’une douzaine de personnes, vous intégrerez l’équipe Data Engineering composée de trois Data Engineers. La mission vise à renforcer l’expertise du pôle dans un contexte de croissance et d’industrialisation des usages data. L’objectif principal est d’optimiser l’infrastructure data afin d’assurer fiabilité, performance et scalabilité des pipelines. En 2026, les enjeux stratégiques portent sur l’intégration de nouvelles sources de données, le déploiement d’outils de diffusion de la donnée (interne/externe) et l’ouverture vers des usages avancés (reporting, IA, open data). 🎯 Missions principales & Rôle Mettre en œuvre les meilleures pratiques dbt pour la modélisation et la transformation des données dans BigQuery. Concevoir et développer des mécanismes d’ingestion et d’intégration pour de nouvelles sources de données externes. Réaliser un audit complet de l’infrastructure data GCP, et mettre en place les optimisations nécessaires pour garantir performance et scalabilité. Déployer une approche DataOps avancée : monitoring, alerting, documentation, tests automatisés, fiabilité des pipelines. Concevoir, développer et sécuriser des pipelines de bout en bout pour le déploiement de modèles ML en production (MLOps). Accompagner la montée en compétence des Data Engineers et Data Scientists du pôle. Participer au développement d’outils de diffusion de la donnée : reverse ETL, APIs, solutions internes/externalisées. 🎯 Objectifs Améliorer durablement la performance, la robustesse et la scalabilité des pipelines de données. Structurer les workflows DataOps & MLOps pour une industrialisation complète et fiable. Faciliter l’intégration de nouvelles sources de données dans une architecture GCP sécurisée et optimisée. Mettre en place les standards, bonnes pratiques et outillages pour accompagner la croissance du pôle data. Accélérer l’adoption interne des données via des API, dashboards et solutions de diffusion adaptées.

Forte expertise d’architecture Big Data et Cloud. Au sein de la Data & IA Fabric, couvrant les missions d’étude, de conception, de réalisation et de maintenance du socle Data et des SI du périmètre, ainsi que l’accompagnement des métiers dans l’utilisation des différentes plateformes Data existantes ou en développement. Mission : concevoir et construire l’architecture fonctionnelle, logique, physique et opérationnelle des plateformes dans le cadre de la stratégie des socles Data (Plateformes Data). Assister les architectes solutions, devops et data ingénieurs des squads Plateformes dans leurs activités de BUILD et de RUN. Build EXEMPLE : Proposer des évolutions des briques socle, rédiger leur cadrage technique, voire même, selon le profil du consultant, contribuer directement à leur intégration et configuration. Participer à la priorisation des fonctionnalités dans les cadrages de versions des socles plateformes. Définir des normes de développement sur la plateforme Data Groupe. Participer à la validation de la stratégie de recette (TU, TI, TAU) applicables aux développements Plateforme d’un côté, et aux développements de la squad Projet de l’autre Assurer la gestion des risques techniques et de la réversibilité pour la platform Data et le Data Catalogue Groupe Run EXEMPLE : Positionner, superviser voire Contribuer au maintien en conditions opérationnels des plateformes Data et du Catalogue Groupe (maintenance corrective, préventive et évolutive) Support expert N3 Sous la responsabilité du Product Owner de la Plateforme Data Groupe Il s’appuiera sur une équipe complète de DevOps, Data Ingénieurs et des leads de pratique Data Management, Dataviz et ML Ingénierie, ainsi que sur un pool d’architectes dédiés. Expériences réussies d’au -moins 6 ans dans le conseil en architecture solution data Expérience d’au moins 3 ans comme data ingénieur, en vue de la création, l’orchestration et monitoring de flux de données, sur des clouds publics, de préférence AWS Une expertise de développement en langage Spark et Python, pendant au moins 3 ans, est requise afin de réaliser les code reviews Une expérience sur Databricks d’au moins 4 ans sur une plateforme. Une 1è certification Databricks officielle est requise Une expérience d’intégrateur, de mises en production avec les technologies : Terraform, ou Jenkins, Docker ou Kubernetes. Paris 12 – 3 jours de TT

Notre client, recherche un Product Manager IA Générative / Platform PM – IA Gen & RAG (H/F) dans le cadre d'une longue mission. Le client déploie une plateforme d’IA Générative (LLM, RAG, Agents IA) et recherche un Product Manager senior pour structurer la roadmap produit et piloter des cas d’usage métier à fort impact. - Porter la vision produit de la plateforme IA Générative à l’échelle de l’entreprise - Définir les features techniques : LLM Gateway, RAG, supervision, sécurité, UX - Animer la roadmap produit et les comités associés - Identifier, cadrer et prioriser les cas d’usage avec les métiers - Piloter les MVP, mises en production, industrialisation des solutions IA - Assurer la conformité (IA Act), la qualité et la gestion des risques - Coordonner les équipes Data, IT, Sécurité, Architecture et Métiers Livrables - Vision cible de la plateforme IA Gen (SLA, scalabilité, UX, sécurité) - Roadmap produit détaillée - Dossiers de cadrage des cas d’usage IA - Recettes fonctionnelles des features IA - Supports de pilotage et reporting - Suivi des risques, conformité IA et qualité

Dans le cadre d’une mission stratégique au sein d’un grand groupe bancaire en Île-de-France , nous recherchons un Chef de Projet IA Senior . 🎯 Votre profil : Profil senior avec une solide expérience en gestion de projets complexes Excellente compréhension des enjeux liés à l’Intelligence Artificielle Capacité à piloter des projets transverses impliquant de multiples parties prenantes Une expérience dans le secteur bancaire ou financier est fortement appréciée 🚀 La mission : Pilotage de projets IA à forts enjeux business Coordination des équipes métiers, IT et data Contribution à la transformation digitale et à l’innovation du groupe 📍 Localisation : Île-de-France 📆 Démarrage : ASAP

Almatek recherche pour l'un des ses clients, Un Architecte Python sur Orléans L’Architecte Python sera responsable de?: Définition et cadrage technique Choisir les bons outils, patterns et mécanismes d’exposition (API, services, microservices). Produire un diagramme de choix architecturaux permettant de cadrer les usages Python et guider les équipes techniques. Définir les standards de développement Python?: qualité, performance, résilience, observabilité, logging, sécurité. Standardisation & industrialisation Standardiser les pratiques de développement Python pour atteindre le niveau attendu sur les autres socles techniques (Java notamment). Proposer les fonctionnalités nécessaires à une mise en production fiable des développements Python (pipelines, packaging, tests, monitoring). Accompagnement & communication Embarquer et accompagner l’ensemble des équipes dans l’adoption des nouveaux standards et outils. Organiser et animer des ateliers d’architecture, des séances de partage de bonnes pratiques ou des revues de conception. Enjeux de la mission: L’Architecte Python devra contribuer directement aux enjeux stratégiques suivants?: Accompagner le groupe dans sa transformation technologique afin d’intégrer Python comme technologie de premier plan. Poser les bases pour les futurs développements IA (usage de LLM, data pipelines, modèles, microservices data/IA). Apporter de la souplesse dans les choix de socles techniques, pour permettre des architectures plus adaptatives et modulaires. Activités principales: Réaliser un audit des pratiques Python existantes (code, architecture, CI/CD, sécurité). Définir et documenter les standards d’architecture Python (guidelines, modèles, patterns). Rédiger et maintenir la documentation technique et les référentiels d’architecture. Participer aux revues techniques?: design reviews, code reviews, validation d’architecture. Contribuer à la mise en place des frameworks et templates facilitant l’industrialisation (boilerplates, CI/CD, observabilité). Accompagner les équipes projet dans leurs conceptions et arbitrer les décisions techniques majeures.

Contexte : Dans le cadre d’un projet stratégique visant à améliorer l’expérience client, notre client souhaite mettre en place un chatbot SAV basé sur des technologies d’IA générative . Ce chatbot sera intégré aux canaux digitaux (site web, application mobile) et devra fournir des réponses précises, contextualisées et instantanées aux demandes fréquentes (statut de commande, assistance, retour produit, garantie, etc.). Objectif : autonomie client, réactivité et fiabilité , tout en réduisant la charge des équipes support. Vos missions : Audit et conseil sur la mise en œuvre d’un agent IA génératif. Développement et intégration via des frameworks tels que LangChain , LangGraph , et gestion de base vectorielle. Accompagnement technique pour la mise en production d’un projet agentique. Mise en place d’agents de tests (type Ragas ) et modélisation (type MCP ). Livrables : Audit, recommandations, développement Data Science.

Type de mission : freelance / indépendant (full time) Client : Grand compte Localisation : Est de Paris Télétravail : Hybride (3 jours de télétravail) Durée de la prestation : mission longue durée (12 mois renouvelable) Début de mission : Dès que possible Description du Besoin Le Client recherche un(e) Architecte Cybersécurité pour renforcer le pôle Expertise de l’équipe Cybersécurité rattachée à la DSI . L’équipe Cybersécurité est structurée en 3 pôles : Gouvernance : pilotage cybersécurité et consolidation de la gestion des risques Opérations : défense au quotidien, notamment via le SOC Expertise : accompagnement des clients internes via une offre Produit (ISP, TPRM…) et une offre Innovation (architecture, doctrine, prospective…) Votre Mission Vous accompagnez les équipes agiles pour atteindre un niveau élevé de sécurité : Accompagnement pragmatique des équipes pour la mise en conformité et la sécurisation des produits Définition de doctrines / exigences non fonctionnelles de sécurité (NFR) Veille technologique et capacité à challenger les solutions et choix d’architecture Analyse critique des résultats pentest / red team et support à la remédiation Contribution à l’ amélioration continue et à la stratégie cybersécurité (sujets transverses possibles) Priorités court terme (dès démarrage) Accélérer le DevSecOps des squads (SSDLC, outillage, usage d’un Cyber Score ) Accompagner l’appropriation de solutions cyber : DLP (Purview et Varonis) , CNAPP, SSE, VOC, DMARC, Cloud souverain… Cadrer / encadrer l’usage des IA génératives & IA agentiques Renforcer le chiffrement “state of the art” et préparer la transition post-quantique Valider la conformité cyber des nouveaux socles et applications du SI Responsabilités clés Conseil & accompagnement des équipes projets / produits (mode agile) Revue d’architecture sécurité (cloud/on-prem, APIs, web, réseau, data) Production de livrables : doctrine, patterns, exigences, avis sécurité, recommandations Interface avec les parties prenantes (DSI, équipes produit, Ops, gouvernance, sécurité) Environnement technologique Sécurité technique : Réseau, API, Web, Systèmes, Cloud Risk & frameworks : ISO, NIST (et assimilés) DevSecOps : SSDLC, SAST, DAST, SCA (Checkmarx), Sécurité Cloud : CNAPP / CSPM (Prisma Cloud) IAM : OIDC, SAML, SCIM Réseau : ADN, SASE (Netskope) Cloud & plateformes : AWS, Azure, GCP, VMware, Kubernetes OS : Linux / Windows / macOS Crypto : PKI, certificats/CLM, KMS/HSM, chiffrement IA : Dust, Mistral, Copilot, MCP, agents Méthodes : Agile / Scrum / SAFe

Data Analyste Confirmé SQL Power BI Desktop, Power BI Report Server, DAX, RLS, Datamarts, Cognos pour une mission sur MER. Techniques : - Maîtrise du SQL, de l’indexation et de l’optimisation SQL (4 ans d’expérience minimum). - Power BI Desktop, Power BI Report Server, DAX, RLS (2 ans d’expérience minimum). - Modélisation de données et constitution de datamarts (4 ans d’expérience minimum). - Apache Superset (1 an d’expérience souhaitée). - COGNOS C11 (1 an d’expérience minimum). - Développement Python (2 ans d’expérience minimum). - Connaissance des ETL (SSRS, Talend). - Connaissance de Java. Contexte : Le service Modélisation des Données recrute un Data Analyst pour soutenir ses projets et la maintenance liés à la restitution et à l’analyse de données. Ce service gère le Système d'Information Décisionnel, qui repose sur un Datawarehouse alimenté par des traitements ETL et des chaînes Change Data Capture (IBM IDR, Kafka). Ce Datawarehouse est la source de données pour divers outils de reporting et de datavisualisation (Power BI, COGNOS) ainsi que pour la mise en œuvre de cas d’usage IA. Missions principales : Le prestataire agira sous la direction du responsable du service Modélisation des Données et ses missions incluront : - Projets de SI Décisionnels : Modélisation de données, conception de rapports, et assistance aux utilisateurs finaux. - Power BI : Point de contact technique pour les utilisateurs finaux et les Publishers de Power BI, réalisation de reportings complexes. - Migration de Dataplatform : Refonte de reporting COGNOS/Power BI vers Superset, refonte de chaînes ETL TALEND vers Dagster, et conception de datamarts. Projet en agilité. Le poste comporte une dimension technique importante ainsi qu’une forte composante relationnelle, nécessitant une analyse des besoins, leur validation, et le suivi en mode projet. Une sensibilité aux problématiques de gouvernance des données est également cruciale. Compétences requises : - Organisationnelles : - Suivi de projet en tant que contributeur MOE. - Collaboration avec des équipes sécurité/réseau/etc. - Techniques : - Maîtrise du SQL, de l’indexation et de l’optimisation SQL (4 ans d’expérience minimum). - Power BI Desktop, Power BI Report Server, DAX, RLS (2 ans d’expérience minimum). - Modélisation de données et constitution de datamarts (4 ans d’expérience minimum). - Apache Superset (1 an d’expérience souhaitée). - COGNOS C11 (1 an d’expérience minimum). - Développement Python (2 ans d’expérience minimum). - Connaissance des ETL (SSRS, Talend). - Connaissance de Java. - Savoir-être : - Capacité d’analyse : Comprendre et formuler un besoin, animer des ateliers, et identifier les impacts pour déterminer la meilleure solution. - Excellente capacité rédactionnelle. - Expérience en agilité (Kanban, Scrum). Connaissances métier : Une connaissance du monde des Titres et une expérience significative dans le secteur bancaire seraient des atouts supplémentaires, mais ne sont pas obligatoires. La mission est sur Mer (proche d'Orleans) - Mission sur le long terme

Profil senior disponible en début d’année, le temps plein n’est pas forcément un attendu la charge estimée étant aujourd’hui autour d’un 3/5 sur les 3 premiers mois de l’année. ---------- Développeur senior autour de la Stack IA GEn AI. Responsabilités Clés • Développement Expert & Maintien: o Développer des agents intelligents capables d’agir de manière autonome en utilisant l’approche Agentic AI. Ces agents doivent pouvoir utiliser des outils externes ou interagir avec d’autres agents pour accomplir des tâches complexes. (API externes, des applications basées sur le Model Context Protocol (MCP) ou d’autres services. o Développer des applicatifs permettant la consommation des Agents et algorithmes aux utilisateurs finaux avec de la création de front spécifiques o Mettre en place des pipelines robustes pour l'alimentation des LLMs/Agents avec les solutions Azure, Snowflake et Databricks (RAG, Fine-Tuning). o Assurer un support dans la mise en production, la supervision des modèles/agents et la résolution des problèmes techniques éventuels. Compétences spécifiques (Gen AI, Agentic AI, MCP) • IA générative (Gen AI) : Très bonne compréhension des modèles génératifs (GPT, modèles de diffusion, etc.) et de leurs cas d’usage. Savoir exploiter des LLM (via API ou fine-tuning) pour des tâches de génération de texte, de code ou d’images. Compréhension des limitations/biais des modèles génératifs. • Architecture et orchestration : Aptitude à architecturer des solutions combinant plusieurs composants d’IA et Cloud. Compréhension de l’orchestration d’agents, de la gestion du contexte (par ex. partage d’état ou de mémoire entre agents via MCP), et des enjeux de performance/coût dans un système à agents multiples. • Architecture de Solution & POC: o Conception de POCs : Mener l'exploration et la conception d'Architectures de POC autour des usages de la Gen AI et des systèmes Agentiques o Prise de Responsabilités Architecturale : Porter les choix techniques clés pour une validation avec équipe centrale architecture (stack d'agents, orchestration, modèles LLM, intégration Cloud Azure) pour garantir la scalabilité, la sécurité et la performance des solutions futures. o Optimisation Cloud : Conseiller sur les meilleures pratiques d'utilisation des services Azure pour les charges de travail d'IA Générative (coût, performance, résilience). Compétences Requises - Techniques • Maîtrise Cloud Avancée (Azure) : Maîtrise de Microsoft Azure (services cognitifs,Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, Azure Functions, etc.) pour déployer des agents et développer des applications cloud natives. Une certification Azure (ou équivalent) serait un atout. • Développement Front Web Utilisateur : Compétence en Javascript, React nécessaire pour créer des font applicatifs d’usages des outils IA créés • Qualité logicielle : Connaissance des bonnes pratiques de développement logiciel (code review, tests unitaires, gestion de version avec Git, méthodologies Agile). • Intégration de systèmes : Compétences en développement d’API REST, MCP, A2A ou de microservices pour consommer et exposer les modèles et agents IA dans des applications. • Expertise en Python et maîtrise des librairies Gen AI (Hugging Face, Transformers, OpenAI API). • Systèmes Agentiques : Maîtrise des frameworks d'agents AI (LangChain, AutoGen) et de l'implémentation du Model Context Protocol (MCP) ou A2A. • Évaluation d'Agents : Compétence dans la mise en œuvre de tests unitaires, fonctionnels et de performance pour les systèmes autonomes. • Ingénierie de Données Moderne et machine learning : Une expérience avec l'écosystème Databricks et/ou Snowflake dans un contexte d'IA (Snowpark, Lakehouse, Vector DBs) sera un plus. Soft skills attendus • Esprit d’équipe et communication : Capacité avérée à travailler en équipe pluridisciplinaire et à communiquer efficacement avec des profils variés (équipes métier, IT, data). • Résolution de problèmes : le candidat doit faire preuve de réflexion analytique pour ajuster les approches, diagnostiquer les bugs des modèles/agents et améliorer en continu les solutions IA. • Curiosité et apprentissage continu :Le domaine de l’IA évolue très vite (nouveaux modèles, nouveaux outils chaque mois) : le candidat doit assurer une veille technologique et monter en compétence rapidement sur de nouveaux sujets. • Adaptabilité : Capacité à adapter les solutions développées suite aux retours des utilisateurs ou à l’évolution des contraintes (par exemple, ajuster un agent en fonction de nouvelles politiques de sécurité ou de nouvelles API disponibles). • Sensibilité à la Gouvernance (Registries, MLOps) et l'Évaluation des systèmes agentiques en production